前言
第1章緒論 .. 1
概要 ..1
1.1人工智能—一個遊戲規則的改變者..1
1.2指數函數式增長..3
1.3處於顛覆性變革中的汽車工業 ..5
1.4以科技巨頭為榜樣..7
1.5本書的內容結構..9
1.6關注點和讀者群..10
參考文獻 ..10
部分人工智能的基礎知識
第2章人工智能簡介 ..14
概要 ..14
2.1人工智能的驅動器：指數函數式增長..14
2.2算法 ..17
2.3大數據 ..19
2.4雲技術 ..24
2.5人工智能的影響範疇..26
參考文獻 ..29
第3章人工智能 ..30
概要 ..30
3.1人工智能的歷史..30
3.2機器學習和深度學習..35
3.3監督學習 ..40
3.3.1樸素貝葉斯分類器 ..41
3.3.2決策樹 ..44
3.3.3支持向量機..46
3.3.4回歸分析..49
3.3.5神經網絡..51
3.3.6深度學習和遷移學習 ..54
3.4無監督學習 ..56
3.4.1層次式聚類分析..57
3.4.2k-均值聚類分析..57
3.5其他學習方法..58
3.5.1經典的學習方法..59
3.5.2強化學習..61
3.5.3優化 ..63
3.6評估人工智能的方法..65
3.7人工智能方法帶來的機遇、局限性和風險..67
參考文獻 ..68
第4章自動駕駛和人工智能..70
概要 ..70
4.1自動駕駛的發展歷史..70
4.2向“自動駕駛”進發嗎？ ..71
4.2.1從輔助駕駛繫統到自動駕駛 ..72
4.2.2自動駕駛：一個對未來世界的答案..73
4.3無人駕駛車輛..74
4.3.1用於傳感器和感知的人工智能..75
4.3.2車輛規劃和操作中的人工智能..76
4.4道德倫理與自動駕駛..78
參考文獻 ..79
第二部分鈑金件制造商還是科技巨頭
第5章人工智能改變了汽車行業的價值鏈..82
概要 ..82
5.1CASE：世界的明天..82
5.1.1互聯服務（C）..84
5.1.2自動駕駛（A）..86
5.1.3共享服務（S）..87
5.1.4電動汽車（E）..88
5.2新型的行業價值鏈..90
5.3合作 ..92
5.4人工智能的潛力..93
參考文獻 ..95
第6章汽車行業新型價值鏈中的人工智能技術..97
概要 ..97
6.1評估用例的方法..97
6.2過程自動化與優化..98
6.2.1研究與開發..98
6.2.2采購 ..101
6.2.3物流和生產..103
6.2.4市場和營銷..105
6.2.5售後 ..107
6.2.6支持過程..108
6.2.7財政服務..110
6.3數字服務：駕駛員 /車輛.. 111
6.4數字服務：新市場..113
6.4.1車隊管理..114
6.4.2個人 /公共數據..116
6.4.3出行服務..117
6.5四種可能的結局..118
參考文獻 ..119
第三部分逐步轉變成科技巨頭
第7章願景 ..122
概要 ..122
7.1亞馬遜的人工智能飛輪 ..122
7.2汽車行業的人工智能飛輪 ..123
7.3轉變為科技巨頭的願景 ..124
7.4數據產品還是數據項目 ..127
7.5建立數據產品的列表..129
7.6加快節奏 ..134
參考文獻 ..136
第8章重任：擁有自己的代碼，自己的數據，自己的產品 ..138
概要 ..138
8.1代碼所有權 ..138
8.1.1代碼集中化..139
8.1.2動態測試架構..142
8.1.3功能切換..146
8.2數據所有權 ..147
8.2.1信息技術基礎架構..149
8.2.2數據治理..149
8.3產品所有權 ..150
8.3.1功能分析..150
8.3.2A / B測試 ..151
參考文獻 ..152
第9章企業組織和心態..153
概要 ..153
9.1領導能力 ..153
9.2心理安全與明確性..157
9.3敏捷式開發 ..159
9.3.1設計思維..161
9.3.2Scrum敏捷式軟件開發..162
9.3.3SAFEScrum ..163
9.4信息技術組織的適應性 ..164
9.5尋找和發展合適的人選 ..165
9.6轉型中的障礙..166
參考文獻 ..167
第10章總結與展望 ..168
概要 ..168
10.1本書摘要 ..168
10.2VUCA：世界將變得越來越動態化 ..172
10.3汽車制造商-您想將來如何？ ..173
10.4德國汽車工業的去向..175
10.4.1壞的情況..175
10.4.2實際情況..176
10.4.3佳情況..176
10.5誰將贏得比賽？..176
參考文獻 ..179
術語 ..181

當今，汽車工業無可回避地面對著一個顛覆性的變革。由於每天都能感受和參與這一歷史性事件，我感到無比興奮。汽車行業的價值鏈將要發生一個根本性的變化，汽車制造商、零部件供應商和整個服務業都必須直面這一變革。但是，目前尚不清楚這一變化過程將在何時結束也沒有人知道，何時能夠向客戶提供安全的自動駕駛功能，何時電動汽車將在真正意義上占據汽車市場。目前，盡管仍存在所有這些不確定性因素，但其中有一點很明確：數據將是 21世紀的“黃金”或者“石油”。

數據構成了人工智能的基礎。形像地講，人工智能如同是一個嶄新的住宅，需要將其充滿生命的活力。而這一生命，正是來自於數據。在不久的將來，將有越來越多的各類數據可用，借助雲計算服務商的支持，全球的計算能力將不斷提高，人工智能技術必將成為顛覆和改造汽車行業價值鏈的巨大驅動力。本書旨在為汽車行業的所有決策者、服務提供商、大學生和其他專業人員提供有關人工智能方面的初步知識，為概括性地了解這一發展趨勢及其影響作用提供支持，以便能夠對各自將來的職業生涯，做出積極和明智的決定。

曾有三年的時間，我幾乎沒有時間概念。zui初，當我還在一家全球zui大的汽車制造商擔任項目經理，當我聲稱數字服務和數據將是企業的未來時，得到的反饋多是不解和疑惑。憑借北歐人特有的固執和已見，在這三年後，我現在在一個有 70個人的團隊中，終於可以積極地推進這一主題。現在，我享受著汽車行業轉型過程中的分分秒秒，但卻仍沒有時間感，因為每天都會發生嶄新的、令人興奮的革命性事件。我們現在生活在一個所謂的 VUCA世界中（ VUCA在這裡意指波動性、不確定性、復雜性和矛盾性）。例如，股市波動越來越大，貨幣價值變得越來越不穩定。

當今，銷售量小的新興汽車制造商所獲得的贊譽卻高於信譽良好、資本豐富和歷史悠久的汽車制造商。況且，行業中的各種不確定性也在增加，生產所需的原材料將變得更加短缺。全球氣候變化迫使我們必須減少二氧化碳的排放量。所有這些都導致了世界的復雜性、多異性、矛盾式的相互依賴和各種利益的衝突。

汽車界的從業人士可能都要問：將來的客戶會是什麼樣？他們將鐘愛和消費什麼？哪些產品和服務將有意義？在 5年或 10年後，有哪些汽車制造商仍能生存？誰又將成為汽車行業的富士康？誰是錯失了未來的柯達和諾基亞？

但不論明天的客戶是什麼樣子，他們都一定會喜歡以客戶為導向，而且價格低廉、服務周到的產品，這也正是人工智能技術將進入我們日常生活的基本原因。人工智能將能推出更新異，更有創造性的產品，推動生產自動化和優化，同時產品價格還可能不斷下降。其中一個關鍵的因素就是必須持續地、專心致志地以客戶為企業的經營導向，這正是像亞馬遜和谷歌這樣的科技巨頭，它們以其如此良好的經濟效益和發展現狀，向我們展示了，隻有zui好的產品和服務纔能zui終掌控住產品和服務市場。

希望您能喜歡本書，並將本書作為您參與汽車工業變革的知識伙伴。在書中我們將探討和研究汽車制造商如何通過使用數據和人工智能技術，將自己改造、轉變和重塑成如同亞馬遜和谷歌等一樣的科技巨頭。

德國，漢諾威

米夏埃爾 .諾爾廷博士
2020年
5月

附言：如果您想及時地了解汽車工業的轉型現狀，歡迎您訪問我的博客網站 www.michaelnolting.com。在這裡，我正在撰寫，並推出了若干有關人工智能（ Artifcial Intelligence）、開發和運維 DevOps（Software Development and IT Operations）以及領導力（Leadership）等主題的文章。