ذكاء اصطناعي يمكّن مهندسيك من بناء مركبات المستقبل، اليوم
من تطوير المركبات ذاتية القيادة إلى الأنظمة المتصلة، تمنح AWS فرق قطاع السيارات أدوات الذكاء الاصطناعي وأساس البيانات والبنية التحتية الموثوقة للانتقال بسرعة أكبر من النماذج الأولية إلى مرحلة الإنتاج.
المجالات التي يمكن للذكاء الاصطناعي المولّد أن يضيف فيها قيمة إلى مجال السيارات
تسريع الابتكار في تكنولوجيا المركبات
بفضل الوصول إلى مجموعة مختارة من نماذج التأسيس (FMs) الرائدة، ومستوى عالٍ من الأمان، وأكبر مجتمع من الشركاء والمطورين، تُعد AWS الخيار الأسهل لبدء بناء وتوسيع نطاق تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي المولّد، مما يمكّن الفرق العالمية من التعاون في تطوير واختبار ونشر أنظمة المركبات المعرفة بالبرمجيات بسرعة أكبر.
كل ما تحتاج إليه لإنشاء أساس قوي للبيانات
تقدم AWS أكثر مجموعات إمكانات البيانات والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة شمولاً لبناء أساس بيانات متكامل من البداية إلى النهاية، مما يعزز الابتكار في قطاع السيارات من خلال تمكين العملاء من تمييز تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد باستخدام بياناتهم الخاصة، وتسهيل العمل مع البيانات لجميع من يحتاج إليها داخل المؤسسة.
تخصيص تجربة العملاء
بفضل تضمين ممارسات الأمان والخصوصية والذكاء الاصطناعي المسؤول، يتيح الذكاء الاصطناعي المولّد على AWS للعملاء إدخال التخصيص في جميع نقاط تفاعل العملاء، من الموقع الإلكتروني إلى داخل السيارة، مما يقدم تجارب مخصصة تعزز الثقة وتدعم الولاء وتفوق التوقعات.
آخر أخبار مجال السيارات
تحسين مجموعات البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي المولّد وAmazon SageMaker لدعم حالات استخدام القيادة الذاتية على AWS
يوضح منشور المدونة كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي المُولِّد للمساعدة في تجاوز بعض التحديات الكلاسيكية في مجال الرؤية الحاسوبية. على وجه التحديد، سيقدّم مزيجًا من النماذج المتقدمة في الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي المُولِّد، ويستكشف تكوينات مختلفة للنماذج لفهم إمكانات تطبيق هذه التقنية في صناعة السيارات.
تعمل BMW Group على تطوير مساعد الذكاء الاصطناعي المُولِّد لتسريع عمليات تحسين البنية التحتية على AWS
يعمل الذكاء الاصطناعي المُولِّد بسرعة على إحداث تحول في الأعمال وفتح آفاق جديدة عبر مختلف القطاعات. بعد سنوات من الخبرة في استخدام الذكاء الاصطناعي في تطبيقات مثل الصيانة التنبؤية والقيادة الذاتية، تعتمد BMW الآن على نماذج اللغة الكبيرة في Amazon Bedrock لتنفيذ ICCA على AWS.
كيف حسّنت Audi تجربة الدردشة لديها باستخدام الذكاء الاصطناعي المولّد على Amazon SageMaker
في منشور المدونة هذا، نستعرض كيف حسّنت Audi تجربة الدردشة لديها باستخدام حل للذكاء الاصطناعي المولّد على Amazon SageMaker، ونتعمق في الخلفية المتعلقة بالمكونات الأساسية لبرنامج chatbot الخاص بها، من خلال توضيح كيفية نشر واستخدام نموذجين متقدمين من ، وهما Falcon 7B-Instruct المصمم لمهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في مجالات محددة حيث يتبع النموذج تعليمات المستخدم ويُنتج المخرجات المطلوبة، وLlama-2 13B-Chat المصمم للسياقات الحوارية حيث يستجيب النموذج لرسائل المستخدم بطريقة طبيعية وتفاعلية.
حالات الاستخدام البارزة للذكاء الاصطناعي المولّد في قطاع السيارات على AWS
تعرّف من عملاء AWS في قطاع السيارات على كيفية استفادتهم من إمكانات الذكاء الاصطناعي المولّد.
تعزيز إنتاجية المطورين وتسريع عملية تطوير البرمجيات
من خلال استخدام نموذج لغة كبير (LLM) تم تدريبه على وثائق أفضل الممارسات الداخلية ووثائق خدمات السحابة، يمكنك إنشاء مساعد للمطورين يفهم اللغة الطبيعية للإجابة على الأسئلة وتحليل البنية التحتية السحابية واكتشاف فرص التحسين ومعالجة المشكلات. ونتيجة لذلك، تتمكن فرق DevOps من تحديد نقاط الاختناق ومعالجتها بسرعة، وتعزيز الأمان، وتطبيق إجراءات خفض التكاليف، وتسريع تطوير البرمجيات. تعتمد BMW Group على الذكاء الاصطناعي المولّد لتحسين بنيتها التحتية السحابية.
تسريع اكتشاف المشاهد لدعم ابتكار ميزات AV/ADAS
بدلاً من تصفح ساعات طويلة من صور الفيديو للعثور على المشاهد المطلوبة لتدريب نماذج تعلم الآلة للمركبات ذاتية القيادة (AV) وأنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS)، يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي المولّد للبحث بسهولة عن المشاهد باستخدام اللغة الطبيعية، مثل "ممر المشاة في يوم ممطر." بفضل القدرة على العثور بسرعة على المشاهد الحيوية لتدريب نماذج تعلم الآلة، يتمكن المهندسون من تخصيص مزيد من الوقت للابتكار وتسريع طرح المركبات والميزات في الإنتاج.
تسريع وتسهيل عمليات تشخيص المركبات وإصلاحها
يمكن للذكاء الاصطناعي المولّد أن يسرّع ويبسّط أسلوب تشخيص المركبات وإصلاحها عبر تمكين التفاعل باللغة الطبيعية مع مساعد يعمل بالذكاء الاصطناعي، مما يجعل العملية أكثر سهولة ويسرًا للفنيين. على سبيل المثال، بدلاً من التعامل مع رمز عطل مثل "P0420"، يمكن للفني ببساطة كتابة: "ضوء فحص المحرك قيد التشغيل، والمركبة تعاني من انخفاض في كفاءة استهلاك الوقود." يمكن للمساعد المعتمد على الذكاء الاصطناعي تحليل هذا الوصف ومقارنته بقاعدة معارفه، وتقديم تشخيص مفصل ليتمكن الفني من مراجعته والتحقق منه، بالإضافة إلى تعليمات إصلاح خطوة بخطوة، مما يساعد الفنيين على حل المشكلات بسرعة أكبر.
AWS لموارد السيارات
Ferrari
تعمل Ferrari على تطوير الذكاء الاصطناعي المولّد لتخصيص العملاء وكفاءة الإنتاج
تعتمد Ferrari على الذكاء الاصطناعي المولّد لتوفير أفضل التجارب الرقمية للعملاء والوكلاء والموظفين. استخدمت الذكاء الاصطناعي المولّد في عدة حالات استخدام، من تسريع عملية تصميم المركبات إلى تقديم خدمات مخصصة لعملائها.
شركاء AWS في مجال الذكاء الاصطناعي المولّد لقطاع السيارات
اكتشف كيف يقوم شركاء AWS بتطوير حلول باستخدام الذكاء الاصطناعي المولّد على AWS لزيادة الإنتاجية وإنشاء تجارب متمايزة وتسريع الابتكار.
شركاء AWS في مجال الذكاء الاصطناعي المولّد لقطاع السيارات
اكتشف كيف يقوم شركاء AWS بتطوير حلول باستخدام الذكاء الاصطناعي المولّد على AWS لزيادة الإنتاجية وإنشاء تجارب متمايزة وتسريع الابتكار.
الأدوات اللازمة لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد
البيانات كأداة تمييز
إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد وتوسيع نطاقها
بنية تحتية منخفضة التكلفة هي الأقوى أداءً
بدء الاستخدام
تعتمد الصناعات الرائدة بالفعل على الذكاء الاصطناعي المولّد من AWS. اتصل بخبرائنا لبدء رحلتك اليوم.
بدء استخدام AWS »