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隨著人工智能、5G，大數據等新技術的快速推進，在汽車業(yè)已經產生了諸多的應用場景。但在李學看來，有些場景并非真正意義上的人工智能，這其中有一些是出于技術及應用成熟度的局限，也有一些因為業(yè)務本身還不未能對數據形成認知，還為能達到通過人工智能對數據進行訓練和學習，并產生對業(yè)務進行指導價值的知識。

在人工智能應用方面，智能駕駛工程可以說是車企比較典型的應用場景。在生產制造領域，人工智能的應用場景目前還比較有限，目前在很多制造工廠內部，較為成熟的應用場景是機器視覺引導和質量檢測，像基于深度數據學習和模型訓練的預測性維護、基于大數據分析的工藝過程質量預防還在試點和探索階段。

在大數據應用方面，車企在研發(fā)、生產、營銷方面都有很多可以落地的場景。比如，以多年積累的數據為基礎，進行工藝參數優(yōu)化、物流運輸路徑優(yōu)化，并通過建立數據模型進行預測性維護等，但在實際落地方面，依然基于智能駕駛需要采集處理大量、多類別數據的需求比較顯性，因此在研發(fā)領域大數據的應用最為廣泛，整體應用方面大多應該還處于試點的階段。

此外，5G作為當下的行業(yè)熱點，5G相對4G而言，性能方面具有質的提升，但5G在制造工廠內部，目前應用還比較有限，目前很多工廠內部還是基于局域網的通訊網絡架構，5G在網絡性能提升方面，相比局域網，技術優(yōu)勢無法體現(xiàn)。在自動駕駛領域，5G通訊可能會帶來顯著的效果。

對于新基建加速推起的新技術熱潮，李學強調，汽車行業(yè)的數字化轉型并非是強調新技術導入越多越好，新技術在導入時，一定是為了解決企業(yè)的問題和痛點，技術不是目的，不是企業(yè)數字化轉型追求的目標，在技術多樣化發(fā)展的當下，企業(yè)在數字化轉型過程中，一定要保持清醒的頭腦，企業(yè)應該根據自己的實際需求，理性選擇。