机器学习算法在汽车绿色智能化发展中的应用角度出发,阐述了绿色动力,车辆智能化以及机器学习算法的研究现状,突出了未来机器学习的在汽车绿色智能化发展中的的重要地位. 

      AI研发自我学习功能主要是模型优化和海量数据优化训练。通过训练数据生产的各个环节（设计、采集、加工、质检），可以收获很多有益于智能驾驶算法模型迭代的规律和结论。

        近日，美国Strategy Analytic汽车后市场调查机构对该国500家汽车经销商进行问卷调查，主要议题是在汽车零售业迎来重大变革的当下，汽车经销商最大的挑战在哪。结果显示，排在第一位的是“如何确定最佳的营销地点”，排在第二位的是“如何寻找最适合客户的车型，并进行合理定价”。

助力精准营销

      当然，上述两大痛点可以从经销商数据中找到解决方案，但仅仅知道潜在客户的姓名以及联系方式，再加上一个库存管理工具，还远远不够。为了实现精准营销，汽车经销商需要对这些数据进行分析，使用专门的工具对消费者关系管理（CRM）和经销商管理系统中的数据进行对比，将重要的数据筛选出来，再将其与本地市场的数据进行交叉比对，从而获得真正有价值的信息，继而制定恰到好处的销售策略。毫无疑问，这是一项艰巨的大工程。也正因如此，大约2/3接受调查的经销商都认为，未来5年，人工智能和机器学习将在汽车后市场得到快速发展。

海天瑞声：

提升用户体验

         由于消费者在购车之前已经花费了很多时间在线上，他们希望这些信息也可以传递到实体门店中，要不然他们还要耗费额外的时间和精力。“消费者在线上留下的信息可以直接与实体经销店进行对接。在汽车新零售时代，提升消费者的购车服务体验成为经销商工作中的重中之重。在移动互联时代，用户的生活轨迹被互联网划分为线上和线下场景，车企和经销商也应利用技术手段，整合线上、线下资源，勾勒出用户生活场景，制定贯穿生活全场景的营销手段。经销商更加看重客户进入展厅后的服务体验，而不再采用单一的促销方式吸引客户。

，对服务的质量要求必将不断提高，行业洗牌后像海天瑞声这样的龙头将充分受益，那么其质地究竟如何？且看海豚今日为你深度剖析！

训练数据是AI的“燃料”！大数据时代下清洗+标注需求激增，人工智能正在加速产业化落地

全球生产的数据中绝大部分为非结构化数据，需要经过清洗与标注才能符合技术需求，在我国每年需要进行标注的语音数据超过 200 万小时，视觉类图片则有数亿张。数据时代下将有源源不断的清洗与标注数据业务需求。