与自动驾驶汽车 (AV) 相关的技术有可能影响车辆安全和出行行为 。 它们确保减少旅行时间并提高燃油效率 。 目前 ， 这些技术已经成为颠覆性的 ， 为交通系统带来了巨大的好处 。 然而 ， 与更大群体的采用和高昂的采用成本相关的挑战仍然存在 。 政府在责任、安全和数据隐私方面的法规不确定 ， 导致自动驾驶汽车的市场渗透率较低 。 对低速自动紧急制动系统有效性评估的研究发现 ， 采用该技术的车辆可将追尾事故减少约38%[19] 。 在目前的情况下 ， 交通的主要问题是拥堵、安全、污染和对流动性的需求增加 。 解决所有这些挑战的潜在解决方案之一可能是自动驾驶汽车[36] 。 这些车辆通过传感器技术 [ 25 ] 和连接解决方案[68]从其物理和数字环境中收集数据 。
联网汽车能够通过智能设备访问互联网 ， 也能够与其他汽车和基础设施进行通信 。 他们从多个来源获取实时数据 ， 支持司机在驾驶过程中强大的压力下进行操作 。 这些汽车确保了安全性和可靠性[12]。 模式识别与图像处理一起用于自动事件检测和识别路面或桥梁结构中的裂缝 。 聚类技术用于根据驾驶员行为识别特定类别的驾驶员（Sadek ， 交通运输中的人工智能应用 ， 2007）[ 54 ] 。
文章[35]提出了使用技术制造车辆的新模型、方法和形式 。 这导致了在汽车制造中采用技术来构建智能汽车 。 该研究讨论了人工智能技术对一个国家的各种业务和经济的影响程度[15]。 福特汽车公司已成功将人工智能集成到主流制造流程中 ， 为组织提供竞争优势 。 该研究侧重于制造智能系统的流程规划和部署（Rychtyckyj ， 福特汽车公司的智能制造系统 ， 2007 年）[ 52 ] 。 研究[64]提到用于自动驾驶汽车的技术的最初演示可以追溯到1939 年 。 Google公司开发的大多数自动驾驶汽车都依赖于自己开发的摄像机、雷达传感器、激光测距仪和地图 。 自动驾驶汽车不仅会影响单个公司的运作 ， 还会影响国家和世界经济[63] 。
由于与不同利益相关者的网络能力 ， 制造业和物流产生了大量的数据 。 由于运输业在物流中扮演着重要的角色 ， 因此只有通过各种操作技术的应用来使用生成的数据才是合适的 。 通过模拟[39]的过程 ， 提出了基于Agent的供应链优化方法 。 [45]这项研究思考了一个事实 ， 即带有人工智能的无人驾驶汽车是否会对人类产生负面影响 。 极端的自动化可能会导致机器出现漏洞 。 这些综合智能系统容易受到网络崩溃或外部机构黑客攻击等系统性风险的影响 。 该研究提出了“产业5.0” ， 它可以使大数据中的知识协同生产大众化 。
研究文章[62]认为运输系统是物流链中的关键要素 ， 因为它提供了分离的物流活动之间的联系 。 物流的改善对整体业务的贡献是由于技术的影响 。 该研究旨在帮助物流管理人员、研究人员和运输规划人员定义和理解物流的基本观点及其各种应用以及物流与运输之间的关系 。 物流不仅限于货物跨空间移动以及减少供应链中的时间和成本 。 它的范围扩大了 ， 也成为战略管理的一部分 。 因此 ， 将核心业务信息系统与一套现代分析和人工智能工具相结合 ， 从各个来源发现相关知识是非常重要的 。 这有助于管理不确定性和获得竞争优势[33] 。
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