Si Les Défauts Des Véhicules Peuvent Être Détectés Par Empreinte Vocale, Est-il Encore Nécessaire De Se Plaindre De La Protection Des Droits De Mercedes-Benz ?
Il existe de nombreuses façons de diagnostiquer manuellement les pannes de véhicules, mais le processus est relativement lourd et prend du temps. Basé sur le Big Data, utilisant la technologie de vision par ordinateur et les méthodes de surveillance des capteurs, le diagnostic des pannes des véhicules peut réduire le temps de travail manuel et la précision de la détection.
Ce matin, la nouvelle que la cathédrale Notre-Dame était en feu a instantanément fait le tour de l'écran, et le monde entier s'est senti triste.
Mais à l'heure actuelle, Mercedes-Benz remercie peut-être Notre-Dame de Paris pour l'incendie qui l'a aidée à sortir des projecteurs.
Les points chauds finiront par passer, mais les problèmes existeront toujours.Les conflits relatifs aux droits des propriétaires de voitures ne sont pas des cas isolésÉtant donné que de nombreux consommateurs manquent d’expérience en matière d’achat de voitures, il est courant qu’ils découvrent des problèmes avec une nouvelle voiture peu de temps après l’avoir achetée.
De nombreux cas antérieurs ont été causés par des procédures d’inspection de véhicules non standard et par un manque de transparence dans l’information des consommateurs.
La technologie moderne peut-elle être utilisée pour améliorer cette situation ?
Après avoir acheté une Mercedes-Benz pour 660 000 yuans, le défaut a été découvert avant de quitter le magasin
À ce jour, l’incident au cours duquel la propriétaire d’une Mercedes a réclamé ses droits n’a pas été résolu.
En ce qui concerne le problème de panne de la nouvelle voiture, si le propriétaire de la voiture n'avait pas pleuré et fait tout un plat, en « suppliant » les spectateurs de diffuser la nouvelle, peut-être que de nombreux problèmes similaires seraient encore cachés sous l'iceberg, couverts par ces mots polis sur un ton officiel.
En fait, afin de réduire les coûts, de nombreux magasins 4S n'effectuent pas sérieusement les tests PDI, mais se contentent de les exécuter machinalement.
Lorsqu'une voiture est transportée du fabricant au magasin 4S, elle parcourt souvent des milliers de kilomètres et reste garée pendant une longue période. Afin de garantir aux clients les performances et la sécurité d'origine de la nouvelle voiture, les tests PDI sont essentiels. Cependant, dans le processus de vente actuel, les inspections qui auraient dû être essentielles sont devenues superflues ou ne sont plus qu'une formalité où les gens cochent à plusieurs reprises les cases du rapport d'inspection et le propriétaire le signe comme un accord.
Alors, allons-nous simplement laisser passer des choses comme ça ?
Peut-être que l’IA n’est pas d’accord.
Bien qu'il existe depuis longtemps une méthode de détection manuelle presque mature pour la détection des défauts des véhicules, le processus est encore relativement lourd et le droit d'interprétation n'appartient qu'à l'utilisateur.
Imaginons que si tout le monde dispose d’un logiciel d’inspection automobile IA, le processus d’achat d’une voiture à l’avenir pourrait être :
Entrez dans le magasin, testez la voiture, activez le logiciel d'inspection du véhicule AI et découvrez divers défauts potentiels/le véhicule n'a aucun défaut. De cette façon, la transparence des informations peut être obtenue, les magasins peuvent éviter la tromperie, les droits des clients peuvent être protégés et les incidents de protection des droits peuvent être réduits...
Actuellement, de nombreuses entreprises tentent d’utiliser l’IA pour diagnostiquer les pannes de véhicules.
Apprentissage profond pour identifier les défauts grâce à l'écoute
Une société appelée 3DSignalsGrâce à la technologie « d’apprentissage profond », les défauts des voitures peuvent être déterminés grâce à la détection du son.C'est comme un maître expérimenté qui peut dire où se situe le problème simplement en écoutant pendant que l'équipement fonctionne.
Le fondateur de l'entreprise a déclaré que l'utilisation des données sonores, à l'exception de la reconnaissance vocale, n'était pas encore suffisamment développée.
3DSignals utilise les données sonores collectées par des capteurs à ultrasons pour détecter les bruits anormaux provenant de la voiture, et classe et étiquette les sons anormaux surveillés pour déterminer le type spécifique de problème de panne.
Le processus de détection est très simple. Des capteurs sont placés à plusieurs endroits clés de la voiture pour surveiller l'état de fonctionnement de la voiture en collectant des données.Les données sont transmises à l’outil de traitement de l’information. Si des données sonores anormales se produisent, l'outil de traitement du signal peut envoyer des alertes en temps opportun au conducteur, au client et aux autres personnes responsables.
Dans l'analyse des jugements, afin de rendre les prédictions plus précises, il est nécessaire de collecter suffisamment de données à l'avance etEntraînez efficacement le modèle d'IA à étiqueter avec précision des sons spécifiques pour distinguer les problèmes de défaut correspondants.De cette façon, le son peut être collecté pour enquêter et entretenir les zones problématiques afin d'éviter les catastrophes.
Selon les rapports, après la formation, l'algorithme d'apprentissage profond de 3DSignals peut atteindre Précision 98%.
De plus, cette technologie a été réutilisée dans l’industrie lourde. Par exemple, les ordinateurs peuvent être formés pour « écouter » et diagnostiquer des problèmes anormaux dans des installations telles que des centrales hydroélectriques et des aciéries.
Quant à la précision des pannes automobiles, nous la développons encore pour offrir une meilleure expérience utilisateur.
Imaginez que pour un SUV de luxe, un ordinateur puisse être utilisé pour « écouter » et diagnostiquer les problèmes mécaniques. Lors de la vente du véhicule, l'acheteur et le vendeur peuvent obtenir des rapports d'inspection réels et authentiques, évitant ainsi l'existence d'activités frauduleuses.
En plus d'écouter le son, vous pouvez également regarder l'image pour déterminer les dégâts
En plus de détecter les défauts des véhicules, l’application de la technologie de vision par ordinateur peut également évaluer les dommages causés aux véhicules impliqués dans des accidents, rendant le processus d’évaluation des dommages plus rapide et plus précis.
La startup britannique Tractable a récemment annoncé une technologie qui utilise l'IA pour estimer les décisions de réparation/remplacement des véhicules et prédire le temps de réparation.
Basé sur les principes de la vision par ordinateur et formé avec des centaines de millions de photos de dommages aux véhicules et une grande expérience de réparation, le modèle d'IA peut effectuer une évaluation des dommages aux véhicules et une estimation de la réparation en 30 secondes.
Le logiciel est également facile à utiliser. Les clients peuvent envoyer des photos via leur téléphone portable, puis utiliser le modèle d’animation 3D sur l’ordinateur pour déterminer les dommages causés au véhicule.
Par exemple, des images de la Chevrolet Cruze LT1 2013, de Hyundai et d’Audi ont été sélectionnées comme objets de démonstration. Tractable a également invité Lisa Monzon, responsable de l'évaluation des véhicules d'exploitation, à analyser les images en même temps pour comparer les résultats de l'évaluation de l'IA et de l'évaluation manuelle.
Pour la Cruze 2013 à faible kilométrage illustrée ci-dessus, l'évaluation diagnostique de la Human Resources Insurance Company a nécessité le remplacement de trois pièces - le couvercle du pare-chocs, le phare droit et la garniture d'aile, entre autres opérations. Le montant d’assurance estimé est de 1 568,80 $.
Une entreprise de réparation utilisant un diagnostic manuel traditionnel a déterminé que le pare-chocs, les panneaux latéraux, les phares, le capot et les ailes (ainsi que l'autocollant d'émissions) devaient être remplacés et que plus de travail était nécessaire que prévu initialement. Son montant d’assurance estimé est de 3 981,49 $.
L'évaluation de l'IA de Tractable a nécessité le remplacement des ailes, des phares, du capot et de la calandre de la Cruze. Son diagnostic est clairement plus conforme au jugement humain.
Il résout également les problèmes liés aux photos modernes :
Un gros plan de la porte arrière droite a conduit l'IA à diagnostiquer qu'elle devait être remplacée. Monzon a déclaré que les rayures sur la porte semblaient pouvoir être réparées, mais les bosses étaient là et la porte devait donc être remplacée.
La photo ne capture pas les rayures sur les panneaux de carrosserie adjacents, probablement parce que la capture d'image est limitée et que les bords ne peuvent pas être identifiés.
Diagnostic du cas d'Audi :
Le système a conclu que l'Audi avait besoin d'un nouveau garde-boue mais que le panneau de pare-chocs pouvait être réparé, même si ce dernier n'avait qu'un niveau de confiance de 67 pour cent.
Monzon a approuvé l'évaluation du système et a déclaré que les « dommages mineurs » causés au panneau du pare-chocs étaient réparables.
De plus, ce système d’IA peut fournir un temps de réparation prévu pour les pannes, permettant aux utilisateurs de faire les préparatifs correspondants.
L’IA rendra-t-elle le monde meilleur ?
Est-il fiable d’utiliser l’intelligence artificielle pour diagnostiquer les pannes de véhicules ?
Comme mentionné ci-dessus, la précision du logiciel de diagnostic des pannes du véhicule par écoute peut atteindre 98%. Dans le même temps, il est rapporté que les logiciels d’évaluation des dommages basés sur l’intelligence artificielle peuventRéduire la charge de travail des experts et des experts en sinistres 50%.Plus important encore, cela aidera efficacement les réclamations d’assurance automobile privée, réduira les litiges entre les consommateurs et les magasins 4S et la proportion de fuites de réclamations des compagnies d’assurance.
Bien que les données semblent généralement satisfaisantes, la technologie doit encore être améliorée en termes de précision et d’universalité. Nous espérons que dans un avenir proche, la technologie de l’IA pourra nous aider à juger avec précision ces défauts.
Revenons à l’incident de protection des droits des propriétaires de Mercedes-Benz. Dans un processus aussi long, le manque de transparence dans l’information fait que le chemin vers la protection des droits et la médiation semble interminable. Peut-être que les progrès technologiques nous permettront de voir une ère de partage d’informations où il n’y aura plus de secrets entre les consommateurs et les magasins. À ce moment-là, vous n’aurez plus besoin de vous asseoir sur le capot du moteur et de pleurer pour protéger vos droits.