اتجاهات براءات الاختراع في مجال الذكاء الاصطناعي في قطاع السيارات

الرئيسية / المدونة / تكنولوجيا / اتجاهات براءات الاختراع في مجال الذكاء الاصطناعي في قطاع السيارات

شهد العقد الماضي اتجاهًا تصاعديًا ملحوظًا في تسجيل براءات الاختراع في مجال الذكاء الاصطناعي في السيارات. ومع انتشار الذكاء الاصطناعي في كل صناعة، فإن ظهوره في قطاع السيارات لم يكن مفاجئا. وتستخدم شركات صناعة السيارات البارزة بالفعل براعة الذكاء الاصطناعي في التصنيع والنقل والخدمات. لقد أحدثت كلا المجموعتين الفرعيتين من الذكاء الاصطناعي، أي التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL)، تأثيرًا كبيرًا عندما يتعلق الأمر بتقديم براءات الاختراع. نظرًا لأن كل شركة مصنعة للسيارات تطالب بالذكاء الاصطناعي لضمان أن سياراتها جاهزة للمستقبل، فإن القطاع سيشهد المزيد من الابتكارات التكنولوجية.  

جدول المحتويات

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في السيارات 

يجد الذكاء الاصطناعي تطبيقًا في سلسلة القيمة بأكملها لقطاع السيارات. وفيما يلي نستكشف آفاقها في كل منها: 

  1. تصنيع  
    تتكون دائرة التصنيع من أربع مراحل وهي التصميم وسلسلة التوريد والإنتاج وما بعد الإنتاج. هذا هو الجزء الذي تطرق إليه الذكاء الاصطناعي بعمق نظرًا لإمكانية تطبيقه على نطاق واسع هنا. يتم بالفعل استخدام روبوتات الذكاء الاصطناعي من قبل شركات مثل Hyundai وOTTO Motors للعمل جنبًا إلى جنب مع البشر في خط التجميع. نجحت هيونداي في اختبار الهياكل الخارجية الروبوتية أو الروبوتات القابلة للارتداء والتي تقلل من التعب البشري عن طريق تقليل التأثير على الجزء السفلي من الجسم. وهذا قد يؤدي إلى زيادة الإنتاجية. وبالمثل، أطلقت شركة OTTO مركبة ذكية لنقل المواد لمصنعها، استنادًا إلى الذكاء الاصطناعي. يمكن لهذه السيارة ذاتية القيادة التنقل بشكل مستقل عبر وحدة التصنيع.  
    يستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا في سلسلة توريد السيارات. مع انتشار سلاسل التوريد المعقدة عبر البلدان والقارات، يعد ضمان التشغيل السلس أمرًا حيويًا للإنتاجية. يساعد تطبيق الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد على تنظيم الخدمات اللوجستية والتتبع والإدارة بسهولة.  
  2.  حجز المواصلات 
    تعد سيارات الركاب ذاتية القيادة الهدف النهائي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذا القطاع. تتصدر Tesla حاليًا المجموعة بسياراتها ذاتية القيادة من المستوى 2 من خلال "نظام مساعدة السائق الآلي" في سيارة Model S. إلى جانب ذلك، هناك العديد من حالات الاستخدام الأخرى المذكورة أعلاه في مجال النقل. ويجري أيضًا تطوير برامج مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتقييم مخاطر السائق والحوسبة السحابية ومراقبة السائق لتوفير المزيد من الأمان في السيارات وتحسين جودة القيادة. على سبيل المثال، ستكون أنظمة مراقبة السائق قادرة على التواصل وإنشاء الخرائط، وإطلاق إنذار في حالة نوم السائق، واكتشاف التعب، والتنبؤ بالطقس، وتقديم معلومات مفيدة أخرى من شأنها مساعدة السائق. 
  3.  الخدمات 
    يمكن أيضًا أن تستفيد خدمات ما بعد الشراء بشكل كبير من استخدام الذكاء الاصطناعي. يمكن لبرنامج الذكاء الاصطناعي الحالي التنبؤ بأشياء مثل أداء المحرك والبطارية لتحذير السائق مسبقًا. يستخدم هذا النوع من الصيانة التنبؤية البيانات التاريخية مثل الأدلة وبيانات إنترنت الأشياء وأوامر الخدمة وما إلى ذلك لإجراء تقييم بشكل مستقل. أصبحت المساعدة داخل السيارة أيضًا أكثر انتشارًا حيث أصبح الذكاء الاصطناعي متاحًا وصديقًا للتكلفة.  
    يتم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا في التأمين على السيارات لرقمنة عملية التأمين وتسريعها. إن السماح للعملاء بالنقر على صور المركبات التالفة وتحميلها باستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يجعل العملية أكثر سلاسة وأسرع من التأمين التقليدي. 

اتجاهات التعلم الآلي وبراءات الاختراع 

يعد توليد الإيرادات من الموارد المتاحة من بين الأهداف الرئيسية للشركة، و تسييل براءات الاختراع تلعب دورا محوريا في تحقيق ذلك. يمكن افتح سبل الحصول على مصدر دخل من خلال الإتاوات أو البيع لمرة واحدة. هناك أنواع مختلفة من تسييل براءات الاختراع المتاحة للشركة. يمكن للشركات المتخصصة في تسييل براءات الاختراع أن تقدم إرشادات استراتيجية للشركات لاتخاذ النهج الأكثر ملاءمة لنموذج أعمالها.  يستخدم التعلم الآلي (ML) البيانات والخوارزميات للتعلم والتحسين دون أن تتم برمجته للقيام بذلك. يستخدم هذا النوع من البرامج البيانات التاريخية لتحقيق نتائج تنبؤية. ومن بين 47000 براءة اختراع تم تقديمها في عام 2019، كانت 3000 منها تتعلق بصناعة السيارات. وكانت هذه زيادة بمقدار ثلاثة أضعاف مقارنة بالعام السابق. وقد تم تسجيل أكبر عدد من براءات الاختراع في الصين، يليها الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة الأمريكية.  

التناول العميق اتجاهات التعلم وبراءات الاختراع 

يعتمد التعلم العميق على طبقات من الشبكات العصبية المصممة لمحاكاة سلوك الدماغ البشري. إنه قادر على التعلم من البيانات غير المسماة أو غير المنظمة. وشهدت DL أيضًا ارتفاعًا حادًا بنسبة 300٪ تقريبًا a إيداع براءات الاختراع في عام 2019 مقارنة بعام 2018.  16,000 التعلم العميق-تم تقديم طلبات براءات الاختراع على أساس في عام 2019، منها 1800 تتعلق بقطاع السيارات. وهنا أيضاً تقود الصين الطريق، تليها الولايات المتحدة في المركز الثاني.  

وفي الختام

إن استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاع السيارات أمر ناشئ والباب مفتوح على مصراعيه أمام التكنولوجيا الجديدة لإحداث ثورة في التطورات. من المرجح أن تعمل الروبوتات الصناعية على تعزيز الإنتاج في خطوط التجميع، في حين من المتوقع أن ترتفع المبيعات العالمية للمركبات ذاتية القيادة من 33 مليونا في عام 2019 إلى 80 مليونا بحلول عام 2032. ومع مساهمات كل من عمالقة السيارات والشركات الناشئة والاستثمار في الذكاء الاصطناعي، فإن القطاع ومن المرجح أن نرى معايير جديدة في المستقبل القريب.  

حول TTC

لقد حددنا باستمرار قيمة التكنولوجيا الجديدة التي ينفذها طاقمنا التنفيذي الماهر للغاية وذو الخلفيات المهنية لدينا. ومثل محترفي الملكية الفكرية الذين نعمل على تمكينهم، فإن جوعنا إلى التنمية لا ينتهي أبدًا. نحن نحسن ونتكيف وننفذ بطريقة استراتيجية.

تي تي للاستشارات تقدم مجموعة من الحلول الفعالة وعالية الجودة لإدارة الملكية الفكرية الخاصة بك بدءًا من

وأكثر بكثير. نحن نقدم لكل من مكاتب المحاماة والشركات في العديد من الصناعات حلولاً متكاملة.

تواصل معنا
شارك بمقال

الأقسام

اذهب للأعلى
المنبثق

أطلق العنان للقوة

من الخاص بك أفكار

ارفع مستوى معرفتك ببراءات الاختراع
رؤى حصرية بانتظارك في نشرتنا الإخبارية

    طلب استدعاء!

    شكرًا لك على اهتمامك بشركة TT Consultants. يرجى ملء النموذج وسوف نتصل بك قريبا

      طلب استدعاء!

      شكرًا لك على اهتمامك بشركة TT Consultants. يرجى ملء النموذج وسوف نتصل بك قريبا