雷诺采用AI及大数据 预判车辆的故障发生时间

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核心提示：据外媒报道，雷诺正在研发机器学习（machine learning）技术。据该公司的人工智能工程师透露，这是实现未来人工驾驶的第一步，届时车辆将自己掌控驶向汽修厂（garage）的时间，且寻找一家距离最近的汽修厂进行车辆的维修，全程无需人为干预。以下为雷诺数据系统的工作原理：电动车数据库采集泛型使用数据，这包括行程起点与终点间的行驶里程数、充电时的电池温度、外部温度及功耗等各类数据。凭借这类数据，可建立预测分析建模，在故障发生前的一个月，提前确定大致的故障发生时间。

据外媒报道，雷诺正在研发机器学习（machine learning）技术。据该公司的人工智能工程师透露，这是实现未来人工驾驶的第一步，届时车辆将自己掌控驶向汽修厂（garage）的时间，且寻找一家距离最近的汽修厂进行车辆的维修，全程无需人为干预。

据雷诺数据（Renault Digital）部数据科学家Maggie Mhanna透露：“公司已在收集电动车的数据，公司会将具体的部件更换时间记录另一个数据库中。最后再将各类数据库拼接在一起，以便预计车载电池的更换时间。”

该举措意义重大：未来乘客可能只会搭乘车辆，而不会自行驾车。智囊团RethinkX于今年5月表示，当自动驾驶全面合法化后，公众会在之后的十年内选择采用自动驾驶车辆。

在该模式下，人工是能或将识别租赁车辆的故障，使车辆自行驶向最近的汽修厂，为车辆更换所需的零部件。未来的车辆甚至能够做到车辆故障的自行修复。雷诺Zoe是公司推出的一款电动车，研究人员正在研发人工智能，确定电池等零件所需的大致更换时间。

以下为雷诺数据系统的工作原理：电动车数据库采集泛型使用数据（generic usage data），这包括行程起点与终点间的行驶里程数、充电时的电池温度、外部温度及功耗等各类数据。

该团队将提炼这类数据，查找这类数据的最小值、最大值及平均值，并判断电池的状态。凭借这类数据，可建立预测分析建模，在故障发生前的一个月，提前确定大致的故障发生时间。

电动车的电池能的运行里程数很长，而埃隆马斯克也曾提到，进行特斯拉实验室用测试车辆的行驶里程数才不到50万英里。因此，该研究团队需要花费很长时间，才能收集到所需的数据。

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