×
Gida / Samun / Gaskiya Yanayya
Sep 08,2025
0
Takadda na mota ta yi amfani da rashin yawan aboki, aikace-aikacen yadda suka yi ingantaccen tsara, kuma suka yi amfani da CNC wanda zai iya buɗe motordelen ta yawan ƙarin tare da ƙarin 0.01milimita. Kuma babban yawan wasanni a yau ke nuna cewa 98% na tsara ya dawo zuwa abokan wasanni. Saboda wadannan abin da ke nema, takadda ta ziyar da takaddun production ta yawan 45% kuma kuskure ta koma kusa zuwa 66% a cikin takadda mai yiyu. Sannan kuma wadanda ke fitowa suna da kyauyata ta yawan 99.7% basadun rashin yawan takadda da aka yi a shekarar 2023
Alatun da suka iya amfani da AI don nuna maƙi ta yin tattaunawa da duba 250,000 karkashin abubuwa a cikin 72 sa'a, yana ba da izinin gudun kudin 80%. Masin yin aikin robot yana nufin 92% na abubuwan karkashi a cikin EVs tare da tsaurin 0.3mm, yana gudun yin sabon lantarki na 40%. Wannan nasusun yana kara ƙarin gudun mai zuwa ga 33% kuma kawar yin amfani da na'ura ga 28% per vehicle (Marƙa Na'urar Na'urorin Na'ura, 2024).
Mittu na'ura masu tsayi suna gudawa amincewa:
An kira ckin na'uralin na'uralin na'uralin na zamani yana tattara ga $14.2 miliyan zuwa 2027, inda 78% na masu gudun yana naya kudin robot zuwa 20% a kowanne shekara (Tambayoyin Amincewa, 2023).
Kofunan yakan da ke tsara jiki suke amfani da sakamakon gaba daya akan tsaye, daga hanyar iyaye na mutane zuwa saman zamantakewa. Lokacin da muka karkashin bayanai na LiDAR sensors, radar units, da regular cameras, wadannan tsarin suke gani objectukan sai 98.7% sai haka ne kuma idan baka sami cikin rashin alhali. Wannan shine za suke nufin sakamako na 40% na tattara dibu zuwa 2020 saboda abubuwan da SAE International ya nuna a watan shekara da ta gabata. Matsayin bayyana na deep learning algorithms suke amfani da fito daga cikin miliyan kadanin accident situations, sannan suke gani tsarin kuskure zuwa nisa biyu koma hafawa akan kauye na mutum. Wannan abin da aka gani dake gaban Autonomous Vehicle Engineering Report ya faru a gaban shekara ta 2025.
Wasu masu girma na ADAS na yau ke amfani da tazarin neural na convolutional don fassar da bayanin sensor na 360° a lokacin amfani, kama da:
Wannan sigarum su rani 60% na iya gudun mali na aboki gudu tare da amfani da tacewa da gudu da algorithmon tufafi, kamar yadda aka fassara a 2024 AI masu amincin.
Mafi yawan masu girma na elektrik na manufacturer Full Self-Driving system ta sami 1.2 billion autonomous miles, tare da vision-based neural networks wanda suka sami 99.996% masu iya ayyukan a highway lane changes. "Shadow mode" na yaya ke nuna alhakin AI zuwa abokin gudu, kuma ta kira 4.7 million improvements kowane watan (Autonomous Systems Journal 2023).
Wani daga cikin wutu suna aiki tare da edge cases:
| Takadda | Benchmark na sarrafa | Wasan Farko |
|---|---|---|
| Gudummawa na ƙasa | 95% daidaitaccen nisba | 81% daidaitaccen nisba |
| Tsarin farko ba tare da alamar | 99% daidaitaccen nisba | 73% daidaitaccen nisba |
Ƙwararwa na karamin jama'a ya sa masa iyakokin da aka samen daga cikin 48+ shagunan da kuma ƙarin ƙarin ƙarfi na 650 ms wanda ke nuna aikace-aikacen (Global Mobility Consortium 2024).
A cikin wasanin yin wasanni a yau, tsarin robotik suna gwada kuma 85% na tallace-tallace kuma yin tallace-tallace kuma. Wannan ayyukan na iya samun tamaucewa da ke ƙauye zuwa ƙasa 0.02 mm wanda bata za a iya gwada da shi da hannun mutum. Don mutanin kiraƙira na sarrafa Automotive Robotics Market 2025, robotun smart wanda suka gama ayyukan yin wasanni masu ƙarfi suka gama su 40% mai kyau daruka daga cikin hanyoyi na baya, kuma suka rage biyan abubuwa da ke ƙasa 18%. Menene ne nan robot wanda suke yi? Amma, suke shigar da abubuwa da amfani da tsarin nazarin machine na kama, suke yin wasanni na ƙarfe na alloy na ƙarfe a karkashin manyan axis, kuma suke gwada tallace-tallace na atomatik a tsakanin jiragen yin wasanni yayin da abubuwan suka tafi daga wani gida zuwa wani.
Makaruntu da suka haɗa networks na neural suna gudura bayanai na zaman gaba daya daga cikin 15,000 sensor IoT don muhimmancin sauyin aikin. Wannan aikin na amfani da AI ya kawo rage a cikin lokacin da ke wucewa na abubuwa ta 29% kuma ya sa efficiency na alaka ta 93% na processes. Models na machine learning suna gwadawa izawa na abubuwa 72 sa'at bayanin lokaci, don haka zamu iya allocate resources a gaba daya.
Wani makaranta asarar gaban Munich ya amfani da aboki na robot (cobots) da suka yi aiki tare da technicians don samun 57% a cikin production cycles na hybrid vehicle. Wannan makaranta ta amfani da sistema na AI don:
Tallafin ƙarin tsofali ya kafa ƙarin ƙarin tsofali ya kafa ƙarin ƙarin tsofali ya kafa ƙarin 92% na zane-zane na robot na 500 shekara na amfani zuwa ƙarƙashin tsofali. Sararin tattara mai tattara na abubuwan tattara ya amfani da abubuwan tattara mai tattara, ya fitar da zane-zane na tattara zuwa shiroma ba za a iya fadada su ba, kuma ya sabunta saitin tattara a duniya daya da zuwa sa'at.
Hakika mu ya gani canjiyar girma kan tsari na otomatik daga cikin wasan gudunƙarwa zuwa wasan gudunƙarwa na yankan software (SDVs). Wadannan jiragen sabbin suna yanka da intelligence artificial don hantawa dukkan abu daga cikin wasan gudunƙarwa zuwa kuma wasan tsofawa kuma wasan amfani da alaka. Tare da takaurchan aiki na iya karkashin kuma wasan gyara (OTA) da suka fitowa, mai gudunƙarwa zai iya gyara yadda jiragen suke aiki, zai saiki ma'ajiyar gudunƙarwa, kuma karkashin samar da zaɓiwar gudunƙarwa ga kuma kada abin gudunƙarwar. Lokacin da muka duba wasan tsari na 2025, ana amfani da SDVs zai cikin daga ƙasa zuwa ƙasa daga 6.2 million kaya suka biya a 2024 zuwa kira 7.6 million a watan ranar. Wannan canjiyar ya seema ne da shidda daga cikin mutane da ke so jiragen da suka haɗa da suka iya canza da zaɓiwar a cikin zaman su.
Makini na gudun kasa da ke aikin tare da tsarin AI ba su zuba gaskiya don samun ma'adin sa su fahimci kanun su a karkashin lokaci. Sunka samun hanyoyin da ke so, saukanta zuwa cikin kayayyakin hanyar gudun, kuma kusan kula da ke ciki don yawan abin da ke so. A cikin yin daidaitan softwa, maimakoncin karba bai bukata wucewa makaranta don gyara ko abin anyi sabo. Yaidan daidaitan a tsakanin saman karkashin suna iya gyara yadda makaranta ke gudun tare da nuna abin gyare-gyaren sabo ko saita abin da ke so na tattali daga serveryondan su. Wannan nufin gyara na uwar gudun ya tace hargan gudun kuma ya kara yawan lokacin da ke ciki. Wasu makaranta na karba kuma suna aikin hadawa dukkanin wadannan tsarin komputa da suka zaune a cikin karba zuwa abin da ke kusan. Don mutuwar PTC a 2025, wannan nufin hadawa zai sa tsarin karba mai gama dukkanin suke yi aiki da kusa zuwa 40% da kefi.
Wannan zamani na software-defined ba su gudanƙar da ke motoci ne kuma su jirada duka cikin asali na su. Wadannan motoci suna fadada da smart city systems, traffic lights, kuma da sauren cloud, su na gudanƙar da wadannan networks mai girma mai daidaitaccen tare da V2X communication. Menene yancin wannan don mawaƙi guda? Hakan zamu iya ganin abubuwa kamar yadda za a yi alamu na karkatarwa akan motoci akan kuma za a sami instant feedback akan performance na motoci kuma za a iya amfani da alaka da sauri. A ciki na masa, abokin yauwa na so da gani cewa akan 2027 na biyu na uku na dukkan motoci da za a saita akan samar da AI helpers mai gani akan amfani da haka. Wannan takaddun ya nemi mustaginanmu akan ilan mutuntunmu da motoci, suna canzawa su ne daga transport mai sauri zuwa something mai zanci da personal digital assistants.
Babbar ririn fasaha ya samu girma girma daga cikin kefachi na itacewa. Saba daya zuwa waƙar Deloitte na 2023, takamai daya na uku na fasahanchi suna canzawa burin su wajen aikin jin bot, amfani da aikace-aikacen intelijens din yawan data inda kuma su yi amfani da malaman fasaha na yau da keke. Hakanan yana da shida da keɓaɓɓu. Mai aikin fasaha suke tunani cewa akan zama jobin fasaha na biyu miliyan akan zama ba tare da amsawa kusa da 2033 saboda ba a koyar da aikin su. Wato, wasu shagunan su hankali ne don aikin da suke taka imanin cikin robot din suke fahimtar ne cewa alamar suke nufin wanda suke fito a cikin layuka.
Mai tsara makina suka shirkata $4.2 miliyan don fitarwa a cikin al'adun kan 2021, kama da al'adun kewa kamar digital twin specialists da autonomous vehicle safety auditors. Mai tsara ɗaya na yi aiki tare da makarantar gano suka fitar da 30% na su da ke cikin IoT-enabled quality control, ta hanyar kawar da ke cikin ashen kimiya ta 19% kowanne shekara.
Ana kira cewa autonƙarƙara zai iya kwafitin sauya akan ƙasa ta 8% a matsayin ƙilumin gaba daya da yawa a shekarar 2030, amma a waktan daya ana kira cewa akan samu shagaran 12 million na sabon a cikin yankunan kama da sigarwar na kwayoyin na siffar na yin amfani da AI (World Economic Forum, 2024). Abin da ke nufin shine watau ba tare da canzawa kan adadin aikace-aikacen ne kuma. Ana gani cewa aikayan suna canza daga cikin aikace-aikacen da ke repetita zuwa aikace-aikacen da ke buƙatar fahimciyan abubuwan da suka gaba da su kusan kowane rana. Kuma har zuwa kuma, mutane dole ne su kara koyar da suwa ba tare da kawai samun sertifike kusan kowane shekara da daya.
Autonƙarƙara a cikin sarayin na kwayoyin ya kai lura zuwa amfani da teknolijin, kamar yadda mutane, aikaiyan AI, da teknikun na yiyan abubuwa zuwa aikace-aikacen da ke buƙatar ayyukan na mutane, wanda ke ƙarin saƙo da sausti na gudunƙarƙara.
Takaddun ta haifar da iyakokin jiragen na vehicular da amfani da alatun AI da takaddun na robot, zonƙa wucewa, kara ayyukan da kara tushen tarihi.
Karkashin hukowa daban-daban kamar yau da ke cikin wuciyar da kasa da karkashin da ba a marka su ba, kariyar daban-daban a cikin shugaban da kasa, da kuma nuna aiki kan yawan waƙaƙi na zaɓi.
Takaddun ta canza abubuwan da aka buƙata zuwa zuwa zuwa cikin teknologiya na digital, amminin bayanai, da sauransu, kuma ya kamata suyi amsa da kara amfani da amsar aikin.
EN
