汽车人工智能可以被定义为机器在没有人类的帮助下根据某些参数做出逻辑决策的技术能力。

在技术的基础上，深度学习技术预计将是最大和增长最快的技术。

根据一些研究机构的最新研究，全球汽车人工智能（AI）市场规模将在2028年达到195．4亿美元，在分析期内以31．4％的复合年增长率增长。

宝马公司位于德国慕尼黑的工厂正在增加人工智能（AI）的应用，将其与智能数据分析相结合，融入各种生产流程，以提高汽车生产的效率。人工智能有助于根据实时收集的数据，识别生产过程中反复出现的模式，以支持持续优化，并对整个生产过程有一个更清晰的了解。

梅赛德斯－奔驰与一家初创公司Circulor合作，使用区块链来跟踪气候相关气体的排放以及电池片制造商整个供应链中的二次材料的数量。思科和全球自动驾驶汽车软件公司Oxbotica合作，展示了一个开放的漫游平台，可以使自动驾驶车队在行驶过程中以经济有效的方式无缝和安全地共享大量数据。同样，大多数行业都遵循同样的趋势，高度关注数字化和数据驱动的操作，以支持供应商、OEM和客户之间的成功合作，交换数据并增强供应规划能力。巧合的是，汽车行业的数字化转型也与其他震荡性变化同步，如电气化、自动驾驶和共享移动。在某种程度上，传统企业已经被电气化的速度所震惊，而其他趋势的采用也没有什么不同。同时，许多推动这些变化的新参与者都有数字技术背景，他们不仅推动了移动性的具体变化，而且在产品本身以外的其他业务方面，也非常容易引领数字技术的采用和创新使用。

汽车生态系统数字化的一些关键驱动因素包括：对成本和质量的压力越来越大－供应链中现有的成本结构限制了潜在的成本节约。因此，汽车制造商正在转向可能控制成本和改善供应链运作的准时制（JIT）操作。供应链的数字化不仅可以提高运营效率，还可以提高运营的可追溯性和透明度。此外，人工质量控制和质量保证的错误以及系统之间的数据传输影响了产品质量以及相关成本。实施数字化解决方案，如预测性维护、监测，将减少生产停工期并优化操作。

开发符合环境法规的产品－全球各地的监管机构在使交通安全和可持续发展方面的压力越来越大，特别是为了应对污染、拥堵、气候变化以及乘客和行人安全。这些挑战中有许多是通过开发连接和智能的解决方案来解决的。例如，数字技术的使用迅速增加，如：－联网的、相互通信的车辆－感知传感器、传感器数据的数字处理、机器学习－车辆系统的监测和预测技术，以确保最佳操作－监管机构也在慢慢推动这种举措。在全球范围内，有几个项目和倡议，通过基础设施的数字化和联网，发展智慧城市和智能交通系统等概念。也有建议要求采用自动紧急制动、无眩光大灯等技术，这些技术有更大的数字要求－－推动供应商发展其数字能力。

可持续性和创建一个透明的生态系统－全球各行业对可持续发展和负责任的需求不断增加，这也推动了供应链的数字化进程。这方面的一个很好的例子是汽车电池用钴的供应链，制造商已经开始使用数字工具来确保他们不参与不可持续和不道德的采矿行为。区块链和智能合约等技术将被进一步采用，以实现这一可追溯性和透明度的目标。

产品的复杂性和不断变化的市场态势－由于技术周期的缩短和客户需求的快速变化，产品周期正在缩小，这就要求整个价值链的参与者具有实时的敏捷性和可视性。新的汽车功能，如乘客监控、信息娱乐和其他一些数字和连接服务，已成为汽车企业的关键价值驱动力。

数字化企业是西门子为数字化转型提供的全面组合，其解决方案符合汽车行业的具体要求。汽车行业是制造业中技术潮流的引领者。它一直在快速发展，是数字化新时代的推动者。数字企业解决方案组合的数字化有助于汽车行业更快、更有效地将他们的想法变成成功的汽车。

数字企业在汽车行业创建数字孪生的整体方法提供了切实的好处。可以大幅减少新车开发过程中需要的原型数量。预测生产单位和产品本身的性能成为可能。而且，它确保能生产出客户在个性化和驱动概念方面的期望。

汽车行业的数字孪生体是车辆或生产工厂的精确虚拟模型。它显示它们在整个生命周期中的发展情况，并允许操作人员预测行为，优化性能，并从以前的设计和生产经验中实施洞察力。

西门子全面的数字孪生概念包括三种形式：产品的数字孪生，生产的数字孪生，以及产品和生产性能的数字孪生。由于西门子全面的领域专业知识和优化的工具，西门子是唯一提供这种整体方法的公司。

通过数字孪生体执行 ＂如果 ＂情景和预测未来性能，可以获得巨大的价值。数字孪生的最终目标是在产品开发和生产规划的虚拟世界与生产系统和产品性能的物理世界之间建立闭环联系。通过这种连接，可以从物理世界获得可操作的洞察力，从而在产品和生产运营的整个生命周期内做出明智的决定。

新的数字技术正在推动对自动驾驶汽车等智能互联产品的需求。预测表明，在未来几十年里，来自新的和现有的汽车制造商、共享移动服务和日益多样化的汽车供应链的经济活动将达到数万亿美元。可以预期，在一个已经充满挑战的市场中，在技术公司激烈的全球竞争中，汽车开发的复杂性会空前增加。为了在开发未来的ADAS和自动驾驶汽车方面占据领先地位，需要新的车辆开发方法。为了以安全、可靠的方式和适当的成本提供这些复杂的自主运输解决方案，需要对车辆的设计、制造和销售方式进行彻底的改变。需要进行数字化转型，而西门子可以提供成功所需的强大的自动驾驶汽车开发工具。

自动驾驶汽车的核心是强大的嵌入式软件、芯片和电子产品。这些车辆将在很大程度上依赖人工智能，因此，它们将需要广泛的测试、验证和确认。

作为高度复杂的机器，自动驾驶汽车将涉及从集成电路设计到城市基础设施和车辆部署的跨领域工程。为了解决这种复杂性并促进验证，需要一个仿真、测试、虚拟验证和工程的综合解决方案。多功能、可靠、经济的基于物理学的传感器仿真支持智能驾驶汽车上路及道路安全和舒适。

为了彻底开发和测试自动驾驶汽车，需要高保真的传感器模拟。Simcenter Prescan是一个领先的仿真平台，用于测试和开发自主车辆的功能。Simcenter Prescan的基于物理学的传感器仿真提供了最高水平的细节，在市场上是最先进的。

通过仿真，虚拟世界成为替代通常在现实世界中进行的测试的可行选择。西门子的激光雷达仿真技术为传感器工程师和ADAS／AV系统开发商提供了新的创新水平。工程师们现在可以在激光雷达系统开发过程的每一步中使用虚拟模型，以尽早发现问题并加快上市时间。仿真既支持设计过程，又作为原型平台，在使用任何物理组件之前进行早期产品测试。这使产品开发人员能够在更广泛的配置上测试更复杂的情况，而这是通过传统的物理测试方法所能做到的。