当前位置: 首页 > news >正文

福特汽车准备在车载系统中引入AI智能助手

在拉斯维加斯举办的年度消费电子展正如火如荼地进行中,按照近十年来的传统,汽车制造商及其供应商会利用这个会议宣布他们的技术计划。今晚轮到了福特汽车,其展示的内容非常符合2026年的发展趋势。如果你猜测这意味着AI将要进入福特的车载体验,那么恭喜你,你猜对了。

尽管该公司的一切都依赖于大规模生产相同车辆,但福特表示希望通过AI为每位车主提供个性化的汽车体验。福特首席电动车、设计和数字官Doug Field表示:"我们对客户的愿景简单而不简陋:提供一个在您的手机和车辆之间无缝连接的智能层。"

Field在福特提前与Ars分享的博客文章中写道:"这不是通用智能——许多公司在这方面都比我们做得更好。客户真正需要的是能理解您身处何地、正在做什么,以及您的车辆能够做什么,然后让下一个决策变得更简单的智能。"

作为例子,Field建议用户可以拍摄想要装载到卡车上的物品照片,上传到AI系统,然后了解这些物品是否能装进车厢。

最初,福特的AI助手将只在福特和林肯智能手机应用程序中出现。预计这一推出将在今年早期开始。从2027年起,随着新车型或换代车型能够集成AI助手,它将成为原生体验,可能从该汽车制造商告诉我们明年推出的廉价电动卡车开始,同时也包括像Expedition和Navigator这样的汽油车型。

同时,预计这些新车型或换代车型将成为软件定义车辆,其中数十个独立的电子控制单元被少数几台强大的多任务计算机所取代。这是汽车设计的最新趋势之一,在今年的消费电子展上,福特展示了其所谓的"高性能计算中心"——也许高性能计算机对于有四个轮子的产品来说听起来过于普通。

这款新计算机由福特自主设计,负责信息娱乐、高级驾驶辅助系统、音频和网络。福特表示,新计算机比之前的解决方案便宜得多,体积减少了一半,但性能却更好。福特电子平台执行总监Paul Costa表示:"我们即将推出的通用电动车架构将自主模块设计提升了五倍,让我们对关键半导体有了5倍更多的控制。"

转向软件定义车辆架构,配备更强大的感知处理能力,意味着福特可以在部分自动化驾驶辅助方面变得更加雄心勃勃。根据Field的说法,明年将推出新一代BlueCruise辅助系统,"能力显著提升,成本却降低30%"。而在2028年,福特计划开始提供所谓的"三级"辅助系统,在特定情况下(如高速公路拥堵),驾驶员可以完全放弃对路况的关注。

Q&A

Q1:福特AI智能助手什么时候会在车内使用?

A:最初,福特AI助手将在今年早期率先出现在福特和林肯智能手机应用中。从2027年开始,AI助手将成为新车型或换代车型的原生体验,可能从明年推出的廉价电动卡车开始。

Q2:福特AI助手能提供什么样的个性化功能?

A:福特AI助手能理解用户所处位置、正在做什么以及车辆的功能,然后简化决策过程。例如,用户可以拍照想要装载的物品,上传给AI系统,系统会判断这些物品是否能装进卡车车厢。

Q3:福特高性能计算中心有什么特点?

A:福特高性能计算中心由公司自主设计,负责信息娱乐、高级驾驶辅助系统、音频和网络功能。与以往解决方案相比,新计算机成本更低,体积减少一半,但性能显著提升。


http://www.jsqmd.com/news/216911/

相关文章:

  • 轻便型国产DVL推荐,怎么选购是关键,偶信科技教你怎么选?
  • 当 AAAI 遇见Voice Agent——MagicHub Meetup 2026首站·新加坡AAAI同期交流会丨活动推荐
  • WinCC报表功能大揭秘,轻松上手无门槛
  • 虚拟团队跨时区协作难?AI应用架构师设计:智能时间协调与异步协作系统
  • Razer 发布 Project AVA:全息数字人+游戏屏幕实时分析;Liquid AI 发布端侧端到端音频模型丨日报
  • 碳交易机制下考虑需求响应的综合能源系统优化运行Matlab代码
  • 自由职业者重返职场求职创意服务岗?无就业优势别慌,自我提升帮你逆袭
  • 【Simulink复现】基于行波理论的输电线路故障诊断方法研究
  • 基于遗传粒子群算法的无人机路径规划【遗传算法|基本粒子群|遗传粒子群三种方法对比】Matlab代码
  • Alpha Wire 工业线缆材料与温度等级深度解读
  • ​​​​​​​中小企业数据防丢实战——一台旧电脑=你的私有云?松鼠如何用闲置设备搭建高效协同网络
  • Kubernetes(三)——组网概念和基础操作指令
  • 2026年云原生数据库架构评测:领先产品与海外业务选型指南
  • Kubernetes(四)——项目生命周期管理和yml文件编写
  • 深度学习毕设选题推荐:python基于深度学习算法训练数字识别
  • 新兴市场股市估值与智能物流无人机配送的互动
  • 大数据领域数据压缩的常见误区与纠正
  • 计算机深度学习毕设实战-基于机器学习深度学习算法训练数字识别
  • (新卷,100分)- 滑动窗口最大和(Java JS Python C)
  • 【开题答辩全过程】以 农村留守儿童健康医疗服务系统为例,包含答辩的问题和答案
  • 神经辐射场NeRF入门:3D视图合成的原理与PyTorch代码实现
  • 综合项目实战——电子商城信息查询系统
  • 多台NAS管理新方案:节点小宝4.0服务聚合功能深度体验
  • 端子与导轨布线工程实践:Altech 工控组件解析
  • 大数据场景下ZooKeeper的性能优化秘籍
  • FPGA教程系列-流水线思想初识
  • LangChainV1.0[08]-LCEL:LangChain Expression Language
  • AI原生应用语音合成:助力智能政务语音服务
  • 托盘输送机程序那些事儿
  • ImageMagick 高效图像处理与自动化指南