每个人都听到过引擎盖下面传来的嘎吱声或异常声响，此刻为时已晚，我们只能看着汽车冒着蒸汽，并因抛锚而停靠在高速公路边上。英国汽车维修公司Kwik-fit的一项调查显示，故障维修的平均成本约为350英镑，对于某些情况，成本可能会超过1500英镑。很多需要维修的故障本可以在到达故障点之前就被发现，但是乘客座位上不可能一直坐着一名机械师，那我们该如何预测这些问题并尽早处理它们呢？答案就是人工智能（AI）。
AI不仅仅限于驾驶辅助功能
从超级巡航系统到自动驾驶系统等等，先进驾驶辅助系统（ADAS）和全自动驾驶领域已成为汽车行业的支柱。许多最新、最先进的AI系统都已准备好用于汽车制造商最优质的汽车产品。AI可以做的不仅仅是帮助车辆保持在车道上行驶、无缝倒车入位以及指引你去你最喜欢的咖啡店；AI非常擅长于根据简单的传感器数据来识别模式和预测结果，这些数据可能过于精细以至于人类感官无法感知，这使得AI成为捕捉异常声响的完美工具，以避免其演变为“昂贵”的巨响声。
AI需要通过高质量的数据进行训练以提高工作效率。幸运的是，车辆的故障、维修和保养都有详细的记录，同时机械师记录的故障以及由交通部门等执行的年度测试可以提供丰富的车辆运行实证证据。获取这些数据并将其输入机器学习算法可以提供一个高效的模型，该模型可以根据从尾气排放到略微不均匀的刹车衰减等各种数据点来预测可能发生的故障。
此前，我们在云端已经有一个无所不识、无所不知的“机械师”，而现在我们需要将这种智能化功能部署至边缘端的车辆上。下一步需要做的是将一个非常基本的神经网络加速器（如Imagination的NNA）连接至车辆的引擎管理计算机和车辆里其它现有的传感器，如胎压和温度传感器。通过几个额外的可测量异常振动等情况的传感器，AI完全可以在潜在故障发生之前就发现它。
这样一来，当AI检测到它认为可能很快就会变成故障的情况时，就会提醒驾驶员已经检测到了什么，并建议他们去找机械师进行快速、便宜的维修，而不是坐视不理，最终因发生故障而停靠在路边。该系统还可以将更多关于所感知故障的详细信息提供给机械师，使他们在进行故障诊断时更省时省力，从而有精力提供高质量的维修。
从最豪华的车型到最基本的短途城市用车，将这种“AI机械师”部署到每辆汽车中听起来似乎要投入很多成本，但要知道，发生故障时，遭受损失的可不仅仅是客户的腰包。
将故障的花费降至最低
沮丧和愤怒是发生故障时最常见的两种情绪，其中一些情绪是针对故障情况的，但通常这些情绪是针对车辆及其制造商的。除了维修汽车所需花费的数百英镑之外，如果驾驶员因此去寻求购买一辆新车，可能会对原本的汽车品牌造成巨大的损失，因为他发誓绝不再购买你的品牌，这意味着你的销售对其将毫无作用。
还有一个问题是，到底是谁在支付故障维修费用。车辆所有权方面发生了巨大变化，相比以往，越来越多的人开始采用租赁、融资或基于贷款的所有权模式。这些所有权模式通常包括广泛的质保和维修计划，在某些情况下，计划的期限长达10万英里和10年。
在消费者眼中，长期质保意味着一切都可以得到妥善处理，如果出现问题，他们会自然而然地认为应该由经销商或汽车制造商来承担修理费用。
如果通过AI系统来监测数百万辆汽车的状态和故障可能性，制造商就可以在潜在系统问题演变为更大的问题之前发现它，并主动进行应对。
快节奏的生活
没有人喜欢出现问题，汽车故障也不例外，无论是对于个人车主还是担心因维修和车队停工而造成影响的车队管理者。通过部署简单、低成本的神经网络加速器和其它计算设备，许多令人头疼的问题都可以在它们发生之前得到解决，从而将汽车故障造成的烟雾和驾驶员的一腔愤怒转变为驶往车库的轻松之旅，所需做的就只是在质保期内进行简单的维修以确保客户能够正常行驶。
Imagination拥有业界领先的神经网络加速器（NNA）IP系列产品，它们是专用的AI加速器，可以提供领先的边缘AI推理性能。从2017年发布2NX NNA开始，Imagination已经发布了三代NNA产品。其中，3NX可以帮助汽车应用很好地优化计算能力和性能；而最新一代4NX更是专门面向ADAS和自动驾驶应用打造的终极AI加速解决方案，除了提供超高性能和超低延迟，在车规安全性方面，还可以凭借符合ISO 26262标准的设计流程，帮助客户更快获得ISO 26262认证。
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