热点：雷诺使用AI及大数据 预判车辆的故障发生时间

据外国媒体报道，雷诺正在开发机器学习( machine learning )技术。 据该企业人工智能工程师介绍，这是实现未来人工驾驶的第一步，车辆控制自己前往汽车修理厂( garage )的时间，寻找最近的汽车修理厂进行车辆修理，全程不需要人的介入。

雷诺数字( renault digital )部的数据科学家maggie mhanna表示，企业已经收集了电动汽车的数据，企业将具体的部件更换时间记录在其他数据库中。 最后连接各种数据库，预计车载电池的更换时期。

这个举措意义深远:将来的乘客只有乘坐车辆，可能不能自己开车。 智囊团rethinkx今年5月宣布，自动驾驶全面合法化后，公众将选择在此后10年内使用自动驾驶车。

在这种模式下，您可以人工识别租赁车辆的故障，或者让车辆亲自前往最近的汽车修理厂，以更换车辆所需的部件。 将来的车辆还可以自我修复车辆故障。 雷诺zoe是企业发售的电动汽车，研究者开发了人工智能，明确了电池等零部件所需的大致交换时间。

以下是雷诺数据系统的工作原理:电动汽车数据库收集通用采用数据( generic usage data )，这包括行程起点和终点之间的行驶距离数、充电时的电池温度、外部温度及功耗等各种数据。

这个团队会凝结这样的数据，寻找这样的数据的最小值、最大值、平均值，评价电池的状态。 通过这样的数据，可以建立预测分解模型，在故障发生的一个月前，事先明确大致的故障发生时间。

电动车电池的行驶距离很长，埃隆·马斯克也说特斯拉实验室用的测试车辆的行驶距离不到50万英里。 因此，这个研究小组需要长期消费来收集必要的数据。