ai(人工智能) 是炒作吗?当然不!应用在汽车产业，将是大势所趋，汽车厂商要想 ai 竞争中取得优势并从中获利，麦肯锡的报告认为，必须战胜技术、监管、商业模式 3 大挑战。

把机器学习技术应用到汽车非常复杂，需要迭代整个汽车生态的架构，除了汽车内外有大量的机器学习驱动的系统外，一些嵌入式系统可对后端进行偶尔通信与更新，一些云端系统可向汽车实时推送信息。所有这些都依赖于广泛的利益相关者(包括第三方)与特定的技术限制因素，并受到当地情况和监管的影响。

简言之，汽车厂商在开往 ai 的道路上，要想获利，就要面对汽车嵌入式技术、符合监管标准和制定合适的商业模式 3 项挑战。

麦肯锡的报告中指出，目前大约有 500 家汽车业使用机器学习构建专门技术，以宣示其在价值链中的位置。2010 年总投资金额已达 520 亿美元，远高于共享汽车和智能叫车新创公司 320 亿美元。

但有意思的是，目前针对汽车 ai 技术投资的资金来源，高达 97% 并非来自汽车产业，而是来自私募基金和技术公司，且资金主要流向开发自动驾驶和车载娱乐的完整解决方案提供商，且投资力道快速加大，2014 到 2017 年的投资金额是 2010 到 2013 年的 4 倍。

近 3 年投资汽车 ai 技术的资金快速成长。(数据源、制表：麦肯锡)

在法规和标准方面，一般来说，汽车行业中，法规和行业标准可能估计规模和不同系统的融合(例如，oem 和交通管理系统)，相关厂商可能需要加快制定技术开发和应用开发的过程标准。

而在法规和环境方面，不同地区和城市的基础设施不同，自动驾驶若长途上路，需要逐个因应外，还有界面和数据类型的标准，在在需要更高的适应性。

在商业模型方面，很多新商业模式可能使传统 oem 的业务转向 b2b(比如，销售业务或汽车服务向城市推进)须提防压抑了获利。另一方面，新服务的出现，将让汽车更加偏重软件配备，最后可能更像智能手机，成为车上必配。 。

此外，麦肯锡并提醒业者，汽车 oem 厂在嵌入式控制点上具有优势，且多数消费者希望承担引领开发自动驾驶技术重任的，是汽车制造商，而不是那些科技公司;还有，消费者最期待的，就是尽快让自动驾驶上路吧!

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