下一代交通依賴于電子、可持續性和體驗作為其設計的核心，Gen AI對設想的下一代交通生態系統的每種模式都有影響。市場有五個特定的重點領域：EV(電動汽車)、AV(自動駕駛汽車)、Micro mobility(第一英里連接)、Hyperloops(超高速公共交通)和UAM(城市空中交通)。有許多演變和變化，例如eVOLT(電動垂直起飛和著陸)或用于交通控制管理的集成信號。有許多領域正在不斷發展，例如多式聯運集成(無縫路線集成)、可持續性(車輛設計)、連接性和自動化(交通管理、替代方案)、共享移動性(資源共享和減少車輛足跡)。交通運輸領域的轉型為Gen AI作為原生技術的重要組成部分提供了無限的機會。

　　Gen AI已經徹底改變了自動駕駛、路線優化、避障和自我管理(停車、盲點等)領域。然而，我們需要擴大視野，有效管理環境，實現無憂運輸。我們將重點關注3個關鍵領域：用戶體驗、效率和性能以及安全性。

　　用戶體驗

　　乘車前體驗可以分為購買體驗和乘車選擇體驗作為兩個不同的領域。Gen AI可以根據功能、個人偏好、經濟性、可持續性以及基于角色和之前駕駛行為的綜合保險成本優化，來影響購買決策。最終會改變的領域是使用VR/VR耳機進行試駕，并通過Gen AI根據社交媒體聚合之外的歷史數據保留選擇以創建角色。

　　二手車市場規模預計為316.2億美元，因此通過Gen AI系統對租賃、購買和二手車進行數據分析和推薦，基于VIN的車輛歷史分析以及有效預測使用壽命根據車型、車輛使用的地形、事故歷史等，可以為買家增加價值。

　　乘車選擇是人工智能將產生巨大影響的另一個領域。出行模式聚合、環境數據聚合、預測最具成本效益的跨段運輸、最佳時間以及運輸整合將成為有效運輸的關鍵。Gen AI具有預測最佳路線和經濟高效的交通選擇的能力，將在城市交通中發揮關鍵作用。還有其他領域，包括POI、旅行/月的旅行預算管理，將有效地卸載到基于Gen-AI的頂級旅行應用程序。

　　效率和性能

　　城市交通的效率和性能是另一個具有一系列用例的領域，可以通過Gen AI集成有效地提供服務。雖然內部組件的預測性維護、遠程檢測和分析無論如何都是標準的一部分。Gen AI可以根據環境(交通、天氣)以及預期的交通流量，通過建議加速和制動來為駕駛員提供實時指導，而加速和制動是控制電動汽車壽命的幾個關鍵參數。Gen AI可以根據場景確定臨時存儲的能量數量以及消散或重新引入系統的機制，從而幫助實現自適應制動和再生機制。Gen AI可以有效地管理動力總成控制，并根據實時數據的預測，通過優化特定情況下傳遞的扭矩來調整傳遞的功率。

　　雖然車輛每次變化都會定義一個范圍，但消耗量取決于氣候控制和地形。與平坦路面相比，在丘陵地形上行駛的能耗要高10%-20%。Gen AI可以有效地用于規劃行程、充電頻率、基于路線的最佳距離/地形選擇。

　　使用基于Gen AI的預測、特定對接點的當前庫存狀態，可以輕松完成由對接站、充電點、運輸集成、安全和地形規劃網絡組成的微型移動性。換乘時間、基于年齡、性別、微移動模式、用戶健康狀況等的平均騎行時間。

　　最后，駕駛行為可以基于角色，懸架控制、轉向、制動和加速的駕駛員檔案管理可以調整，并通過Gen AI進行準確預測。

　　安全性

　　下一代交通的安全性通過Gen AI帶來了廣泛的機會，其中一些已經在人臉識別和門控制等易于訪問的空間中實施。但另一方面，攻擊面隨著外部通信的增加而增加，包括使用DSRC(定向短程通信)的V2X以及標準WIFI和蜂窩技術。GenAI可以與安全系統結合，在分析模式和生成可用流量方面發揮關鍵作用。ECU嚴重依賴實時操作系統，如Autosar、QNX或自定義版本，并且存在一系列可能的安全攻擊，基于GenAI的系統可以檢測流量模式，并發出警報或防止非標準參數修改。用于管理易受攻擊的各種參數的有效狀態的Gen AI，可以在隔離的命名空間中進行管理，并將有效參數傳回給ECU進行操作。

　　雖然Gen AI為交通現代化開辟了許多可能性，但用于有效建模場景的新機制和合成數據需要時間。希望隨著Gen AI在解釋邏輯方面功能的擴展和效率的提高，其能夠在未來幾年極大地改變交通運輸行業。