汽车工业依靠数据科学来制造更好、更安全的汽车。汽车工业处于技术的前沿，改变了人们的出行方式。十年前的汽车工业和现在的工业有什么不同？关键区别在于数据驱动的创新，而不仅仅是制造业。

数据科学使每个人，特别是低收入群体都能方便地使用交通工具。他们正在体验旅行的轻松，而不必面对高昂的拥有成本。事实上，这给每个人都带来了改变，没有任何偏见。

例如，优化算法可以为企业提供能源效率高的车辆，这些车辆依赖于亚马逊送货和食品送货。数据科学家正在与可靠性工程师合作，制造能够帮助不同能力社区的交通工具。这些只是数据科学如何促进行业变革的几个例子。但是，还有无数的应用尚未开发。

汽车工业是一个应用广泛、利润丰厚的行业。这意味着以客户为中心的数据创新的范围更大。一个这样的用例是跨各种数据系统和数据类型处理数据。通常，数据科学家使用表格形式的数据，类似于excel。但是汽车科学家可以处理各种各样的数据形式。例如，原始仪器数据通常存储为十六进制数字流。他们还可以使用来自智能系统的数据，这些数据以图像和传感器点云的形式出现。这些点云可以与仪器数据相结合，并将其连接到一组表中，以了解为什么自动驾驶车辆以某种方式工作，以及每种车型的不同。这个行业的另一个优势是数据量巨大。因此，汽车行业的许多公司的数据块一直到PB（一百万GB）。

数据科学的作用

数据科学是每个汽车产品周期的核心部分。在制造车辆之前，有以下几个步骤。数据科学是产品开发的初级阶段。它支持分析新模型配置和使组件可靠等任务。数据科学不是单独测试每个组件，而是通过模拟和分析来扩展过程。

汽车数据科学家的目标是只提供高质量的汽车。虽然工程师通过多次质量检查来测试车辆，但这是一个耗时的过程，因为测试是单独完成的。数据科学家可以分析所有零件、供应商和测试数据。从这个意义上说，他们密切检查供应商的财务业绩，根据过去的业绩预测其按时交付零件的可用性，并使用计量经济学回归来检查供应商所在地的经济可行性。

数据科学的未来能力

自主汽车是汽车行业的一个热门话题。这依赖于深度学习模型和传感器融合算法。数据科学被用于将物联网指标（如电池更换监控器）转化为可操作的见解。当车辆投入使用时，如果系统检测到行人是不够的，传感器必须能够识别他们要去的方向。

可持续性与超越

每个行业的制造商都在转向可持续发展。各国政府正在制定燃油效率目标，每辆车都有不同的燃油效率。因此，数据科学对于优化公司所有工具的效率至关重要。这不仅有助于企业在燃油效率方面获得政府信贷，而且有利于环境，并为客户提供更具附加值的汽车。除此之外，数据科学还影响其他方面，如营销、销售和预测客户需求。它还改善了客户的购后体验。