PORNIM LA DRUM
Dincolo de imaginea futuristă a mașinilor com plet autonome, AI a devenit acum o componentă esențială și omniprezentă, integrată în toate siste mele vehiculelor moderne. În 2025, aplicația do minantă a AI în industria auto rămâne conduce rea semi-autonomă, prin sistemele cunoscute sub numele de Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Aceste sisteme, care includ funcții pre cum frânarea automată de urgență și asistență la menținerea benzii, dețin o cotă de piață impresio nantă, de peste 90% din utilizarea AI în industrie.
Totuși, viitorul promite o schimbare de macaz. Experții anticipează că segmentul cu cea mai ra pidă expansiune va fi cel al software-ului și, implicit, cel al conducerii autonome de nivel supe rior, nivelul trei și peste. John Krafcik, fost director general al unității de condus autonom Alphabet Waymo, menționează că în spatele acestei evolu ții stau tehnologii AI de vârf, în special recunoaș terea imaginii. Aceasta acoperă peste 65% din procesele bazate pe AI și este vitală pentru in terpretarea mediului extern. În paralel, „machine learning” deține o cotă de peste 30% din piața teh nologică, alimentând capacitatea vehiculelor de a învăța și de a se adapta.
Inteligența artificială îmbunătățește experiența la volan, oferind configurații personalizate ale ve hiculului bazate pe preferințele individuale ale șoferului. Este vorba despre pilotul automat adativ, care utilizează radarul și camerele video pentru a menține o distanță sigură, redu când coliziunile din spate cu până la 20%. Totodată, avertizarea la părăsirea benzii de rulare, fapt ce detectează ieșirea neintenți onată a benzii de rulare și avertizează șofe rul, reducând accidentele cu un singur ve hicul cu 11%. La fel, frânarea automată de urgență ce identifică potențialele coliziuni și frânează automat, reducând aproape la jumătate coliziunile frontale.
De asemenea, monitorizarea unghiului mort avertizează despre vehiculele aflate în unghiuri moarte pentru a preveni coli ziunile laterale, îmbunătățind siguranța la schimbarea benzii de circulație și monito rizarea atenției șoferului, care urmărește mișcările ochilor și ale capului pentru a de tecta somnolența sau distragerea atenției, declanșând alerte pentru a restabili con centrarea.
Autorități de reglementare în siguranța auto precum NHTSA și Euro NCAP includ aceste sisteme în ratingurile de siguranță, stimulând adoptarea pe scară largă și îm bunătățirile continue ale inteligenței ar tificiale. Pe lângă funcțiile critice de sigu ranță, AI îmbunătățește și experiența la bord. Asistenții vocali avansați și sistemele de „infotainment” devin mai inteligenți și mai personalizați. De asemenea, AI joacă un rol important în mentenanța predictivă, analizând constant datele vehiculului pen tru a anticipa și semnala proactiv potenția lele defecțiuni.
Vehiculele auto nome vor fi de o mie de ori mai sigure decât șoferii umani, spune John KRAFCIK, fost director general al unității de condus autonom Alphabet Waymo.
DESIGNUL GENERATIV
De facto, producătorii auto utilizează AI chiar din faza cea mai critică și costisitoare, proiectarea și ingineria. Timp de decenii, inginerii au depins de prototipuri fizice și simulări laborioase pentru a echilibra re zistența structurală cu greutatea com ponentelor. Astăzi, AI a preluat acest rol, transformând procesul iterativ într-o op timizare calculată, bazată pe constrângeri.
Amnon Shashua, fondatorul Mobileye, subliniază faptul că în designul generativ, in ginerii definesc doar funcția de bază a unei piese, spațiul de lucru, materialul și forțele de suport. Ulterior, algoritmii AI explorează miliarde de soluții posibile, eliminând orice masă ori atom de material care nu contri buie la integritatea structurală. Rezultatul este adesea o formă organică, o structură tip rețea osoasă ori fagure, care este considera bil mai ușoară și mai rezistentă decât orice design uman convențional.
Conform unui raport din 2024 al plat formei independente de cercetare IDTe chEx, utilizarea designului generativ a re dus ciclul mediu de proiectare și inginerie cu 45% pentru componentele critice ale vehiculelor electrice. În plus, piesele pro duse au înregistrat o reducere a greutății între 20% și 40% față de echivalentele lor fabricate tradițional. Jensen Huang, CEO al Nvidia, menționează necesitatea anti cipării: „Avem nevoie de un „gemene digi tal” al mașinii înainte de a construi prototi pul fizic. Acest fapt ne permite să simulăm un milion de ani de uzură într-o singură noapte. El nu doar accelerează testarea vir tuală în caz de accidente, ci și oferă șansa de a inventa structuri care economisesc energie și îmbunătățesc manevrabilitatea”.
Calitatea este, în esență, un joc de date mari. Când poți măsura fieca re micron al unei suduri sau al unei vopsele, poți sta bili un standard de calitate care este constant, notează Amnon SHASHUA, fondator Mobileye.
MENTENANȚĂ PREDICTIVĂ
În altă ordine de idei, Mary Barra, CEO General Motors, menționează faptul că timpul de neutilizare a liniei de producție este un generator de pierderi de milioane de dolari. AI rezolvă această vulnerabili tate prin sisteme avansate de mentenanță predictivă, care transformă strategia de în treținere dintr-una reactivă sau preventivă, într-una proactivă, adică schimbarea pie selor la intervale fixe de timp.
Mii de senzori cu tehnologia internet of things (IoT) plasați pe roboți, mașini CNC și echipamente de vopsire monitorizează continuu parametrii cei mai esențiali. Este vorba despre fluctuațiile de consum de energie electrică, mici variații de tempe ratură sau creșteri ale vibrațiilor de înaltă frecvență. Aceste date masive sunt intro duse în modele de învățare automată, ma chine learning, care detectează tipare pre dictive bazate pe istoricul defecțiunilor.
Un studiu de caz realizat de Deloitte în tr-o fabrică auto din Germania a demonstrat că după implementarea integrală a acestui sistem, timpul de neutilizare a echipamen telor a fost redus cu 72% în decurs de doi ani, crescând productivitatea generală a li niei cu aproape 15%. AI poate semnala ne cesitatea unei intervenții cu o fereastră de două, trei săptămâni înaintea unei defecți uni critice, permițând programarea repara țiilor în timpul pauzelor planificate.
Adevărata putere a AI nu este doar să-ți spună ce s-a întâmplat, ci să-ți spună ce se va întâmpla, spune Mary BARRA, CEO General Motors.
CONTROLUL CALITĂȚII
În industria auto, calitatea percepută, adică esteticul și finisajul sunt la fel de im portante ca și calitatea tehnică. Inspecția vi zuală, o sarcină complexă și obositoare pentru ochiul uman, a fost preluată de sisteme bazate pe AI. Roboții dotați cu camere de înaltă rezoluție scanează caroseria din mii de unghiuri. Sistemul procesează imaginile la o rezoluție superioară celei umane și le com pară cu un model de referință perfect. AI este antrenat să identifice nu doar prezența unui defect, de exemplu, praf în vopsea, zgârietură fină, ci și natura exactă a acestuia.
Un raport McKinsey Global Institute re alizat în 2023 evidențiază faptul că siste mele de viziune computerizată asistate de AI au o rată de detecție a defectelor critice de peste 98,5%. Astfel, este redus drastic numărul de vehicule care necesită „repara ții” costisitoare după ce au părăsit linia de asamblare finală. Amnon Shashua, mențio nează: „Calitatea este, în esență, un joc de date mari. Când poți măsura fiecare micron al unei suduri sau al unei vopsele, poți sta bili un standard de calitate care este con stant, indiferent de tura de lucru sau de oboseala operatorului”.
LOGISTICĂ MAI PROACTIVĂ
La fel, producția auto modernă se ba zează pe principiul Just-in-Time (JIT), care, deși minimizează stocurile, face sistemul extrem de vulnerabil la șocuri externe, pre cum criza semiconductorilor. Potrivit Mary Barra, AI transformă lanțul de aprovizio nare dintr-un sistem reactiv într-unul pro activ și rezilient, devenind „asigurătorul împotriva haosului logistic”.
Sistemele AI preiau date din mii de surse, comenzi, prognoze economice, în târzieri de transport și folosesc învățarea automată pentru a prezice cererea de com ponente la nivel micro. Un studiu Gartner arată că acest lucru duce la o reducere me die de 18% a stocurilor de siguranță și o diminuare cu 10-12% a costurilor logistice prin optimizarea rutei și prevenirea trans porturilor urgente costisitoare. Prin mode larea riscurilor geopolitice și a fluctuațiilor de materii prime, apare posibilitatea pro activă de modificare sau mutare a comen zilor către furnizori alternativi înainte ca o întârziere să aibă loc.
ROBOȚI UMANOIZI – REALITATEA INDUSTRIALĂ DIN CHINA
Totodată, are loc integrarea la scară largă a roboților umanoizi pe liniile de asamblare. Compania chineză Ubtech a realizat prima li vrare mare a modelului Walker S2 către gi ganți precum BYD, FAW, Dongfeng, Geely Auto și VW/Audi FAW în China. Aceasta marchează o tranziție decisivă de la faza de tes tare la implementarea industrială. Modelul Walker S2, cu o înălțime de 176 cm și greu tatea de 70 kg, este optimizat să utilizeze ace leași stații de lucru și unelte ca și oamenii. Cu mâini dotate cu șase senzori tactili și o dexte ritate avansată, acesta poate executa sarcini complexe de asamblare de înaltă precizie.
Inovația care validează rentabilitatea pe termen lung este sistemul autonom de schimbare a bateriei. Robotul se încarcă sin gur în doar trei minute, permițând operarea continuă 24/7, eliminând bariera operațio nală a timpului de neutilizare. Lista de co menzi pentru Walker S2, care a atins deja 112 milioane de dolari, subliniază o schim bare de paradigmă în care investiția în in teligența întruchipată (embodied intelli gence) este rapid justificată economic.
15% constituie creșterea productivității generale a liniei de producere în urma utilizării AI predictibile
FLEXIBILITATE ȘI PERSONALIZARE
Pe măsură ce producția auto a evoluat de la asamblarea în masă la producția persona lizată, unde un singur model poate avea sute de combinații de opțiuni, gestionarea acestei complexități pe linia de asamblare a devenit o sarcină dificilă. Aici, intervin sistemele AI de management al producției (MES).Aceste sisteme nu doar înregistrează date, ci ajus tează automat secvența de asamblare pe măsură ce vehiculul se deplasează pe bandă. Algoritmii de optimizare echilibrează cerin țele de personalizare cu resursele disponi bile și distribuie sarcinile uniform, lucru ce previne blocajele care apar atunci când o stație de lucru este supraîncărcată.
O analiză realizată de Boston Consulting Group (BCG) a evidențiat că fabricile care fo losesc sisteme MES și Advanced Planning and Scheduling (APS) bazate pe AI au crescut gra dul de flexibilitate. Acum, posibilitatea de a schimba mixul de producție (de la un model la altul) este cu 30% mai mare. Această flexibili tate este critică pentru producătorii care oferă niveluri înalte de personalizare.
DIGITAL TWIN – SIMULARE ȘI SECURITATEA DATELOR
Melanie Mitchell, profesor universitar la Santa Fe Institute, subliniază faptul că acum, multe fabrici creează un geamăn digi tal, o replică virtuală a întregii fabrici, unde schimbările de proces, introducerea de noi roboți sau optimizările de rută sunt testate în siguranță înainte de a fi implementate în lumea fizică. Totuși, această interconectare masivă a datelor face ca securitatea ciberne tică să fie un punct care trebuie luat în cal cul. Deoarece AI este bazat pe fluxuri masive de informații sensibile, investițiile în secu ritatea cibernetică bazată pe AI, care detec tează anomaliile de acces și comportament, devin o necesitate operațională și etică.
AI auto poate fi excelent la recu noașterea obiec telor, dar îi lipseș te înțelegerea de tip „sens comun” necesară pentru a conduce în situații neașteptate sau ambigue, spune Melanie MITCHELL, profesor universitar Santa Fe Institute.
PROVOCĂRILE ADUSE DE AUTONOMIE
Deși am pomenit tangențial, la începutul articolului, despre aspectele legate de con dus autonom, totuși, ne-am referit mai mult la asistența în condus. La capitolul conducerea autonomă, lucrurile nu sunt încă atât de clare. Deși piața globală a AI în sectorul auto este dominată de componente hardware și software ADAS, dezvoltarea vehiculelor complet auto nome, nivelurile L4 și L5 este principalul mo tor de creștere pe termen lung. Jensen Huang este de părere că cel mai bun șofer din lume poate fi doar o rețea neuronală. „Este mai mult decât o automatizare; este inteligența artifici ală care conduce.” Totuși, există încă suficiente cercetări care dau dovadă de scepticism la acest capitol. Pe de altă parte, segmentul vehi culelor L5, complet autonome, a condus piața cu o cotă de 59% din venituri în 2023, reflec tând investițiile masive în cercetare.
MATEMATICA SIGURANȚEI E SIMPLĂ
În ciuda avansurilor, autonomia com pletă se lovește de provocări fundamen tale. Amnon Shashua subliniază că „cel mai mare obstacol în calea autonomiei com plete nu este hardware-ul. Este software-ul – mai exact, modul în care rezolvăm cazu rile marginale.” Deși Tesla și alți producă tori pledează pentru o abordare bazată ex clusiv pe tehnologia (Vision-Only), pro blema rămâne complexă.
Melanie Mitchell avertizează că recu noașterea pattern-urilor, care este ceea ce face Deep Learning, nu este același lucru cu înțelegerea. AI auto poate fi excelent la re cunoașterea obiectelor, dar îi lipsește înțele gerea de tip „sens comun” necesară pentru a conduce în situații neașteptate sau ambi gue pe traseu.
Pe de altă parte, John Krafcik subliniază obiectivul suprem al industriei: „Vehiculele autonome vor fi de o mie de ori mai sigure decât șoferii umani. Nu vom avea niciodată permisiunea să le lansăm până nu ne vom asigura că suntem gata din punctul de ve dere al siguranței, iar asta înseamnă vali darea continuă a AI pe baza experienței din lumea reală”. Acest lucru necesită dezvolta rea a ceea ce Shashua numește „matema tica siguranței” – modele formale de sigu ranță care pot certifica autonomia dincolo de simpla testare pe distanțe lungi.
În concluzie, revoluția inteligenței artifi ciale în industria auto este un fenomen in terconectat care începe cu designul modele lor și se termină cu logistica finală. De facto, în următorii cinci, zece ani, această transfor mare va schimba industria într-o măsură cu mult mai mare decât toate schimbările din ultimii 50 de ani. Noul ecosistem de produc ție, inteligent și complet interconectat, nu doar va reduce costurile și va crește calita tea, ci va face din producătorii auto pionieri ai inovației industriale.
