由于半导体短缺和其他供应链问题，新车供应短缺，交付时间长达一年之久。
这影响着各种各样的客户，但最主要的是车队买家。短缺意味着许多车队，从汽车租赁公司到警察局，都无法经常更换车辆，导致人们越来越依赖老旧车辆，并增加了用于维护它们的资源。
车队管理者需要投入更多的资金用于检查、监控和维修，而不是简单地更换车辆，因为更换车辆比维修或持续维护更划算。
他们能够确保车辆安全并处于最佳状态的一种方法是，使用人工智能解决方案，提高司机的问责，检查车辆的性能，并确定方法以确保车辆符合必要的标准，以确保安全性和有效性，以及建议方法使车辆符合标准，或在问题产生之前发现问题。
对许多人来说，“车队”一词会让人想到租赁汽车和出租车。但车队包括警察和救援车辆，运送政府安全检查员和监管人员专用设备的交通工具，运送急需物资给消费者和学校、医院等机构的货车和卡车，以及其他更多的东西。
这些车队的运营商需要他们真正可以依赖的车辆;如果他们失败了，可能会危及生命。
在供应链上的积压解决之前——据专家称，这可能需要数年时间——各种各样的车队都将不得不将就着利用现有的资源。要做到这一点，他们将不得不超越过去依赖的常规检查和维修程序。
人工智能可以帮助进行这些深潜检查，利用易于操作的移动应用程序和安全摄像头等标准车辆设备，定期记录车队的状况。
这将创建一个客观的和更新的记录。应用程序可以提醒司机在开始和结束轮班时记录一份检查报告，摄像头可以记录车辆及其状况、进出服务的细节。所有这些数据都可以上传到中央服务器，在那里，高级数据分析工具可以处理图像，以一种易于使用的格式对它们进行编目，供车队经理、车身修理厂、检查员和其他供应商审查。
同时，传感器可以跟踪驾驶习惯、刹车使用、磨损等车辆内部数据。基于对所有这些数据的分析，人工智能工具可以就所需的服务或预期的问题和维修提出建议。
跟踪驾驶习惯和持续行驶的车辆状况也会让司机更负责任，确保车辆得到更好的对待，了解其状况，并按时取回和归还。这也有助于延长车辆的寿命，或至少使其保持更好的状态。
在这些检查中广泛使用人工智能，不仅会使驾驶和车辆更安全，还会减少确保车辆适合道路所需的劳动力。
现在大多数这样的检查仍然是手工进行的，这意味着它们是劳动密集型的，也会受到人为错误的影响。使用先进的数据分析实现检查过程的自动化，将有助于确保定期进行检查，而不会有疲劳导致错误的风险。
先进的人工智能分析系统可以决定性能差与理想之间的差别——甚至可能决定生与死。

来源：europe.autonews.com

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