新的信息和解决方案给用户带来新的体验，这些解决方案或信息对用户和提供商都是有益的。即将到来的激动人心的新闻的味道是保持用户追随新服务的主要因素。例如，假设你想去旅行并确定你的目的地。在这种情况下，你可能会对回答你的问题的所有可能方式感兴趣，并且根据过去所做的搜索，可以实现不同类型的旅行，如火车或航班。这条信息对你的决定有重大影响。
**亚马逊和网飞正在努力实现个性化营销，为客户提供最佳体验。**机器学习是一种使用来自一个客户和所有客户的所有可用数据来服务其他客户的自动化个性化过程的方法。
个性化旨在为每个人量身定制过程，机器学习模型可以通过针对每个特征改进其模型来加速和优化这一过程。
人工智能算法在汽车行业有许多新的应用，以帮助乘客和司机使用多媒体或导航或其他领域，如感知和行为规划。乘客或司机喜欢利用个性化，喜欢自动化他们的习惯，并了解其他乘客或司机在相同情况下的体验。
汽车中最基本的个性化应用之一是将驾驶员的语音识别为车主或定期用户或定期使用汽车的乘客。提供特定驾驶员或用户的特殊特征或需求使得旅行更加愉快并节省时间和金钱。如果每辆车上的所有用户信息都可用，这种可能性可以扩展到所有用户。这意味着每个人都有一个安全的密钥，可以随时随地进行语音识别。
人工智能可以根据客户档案向客户推荐产品或服务。所有可用的和实时更新的客户简档可以帮助提供对客户非常有用的服务或产品。例如，你在购物清单上添加了新商品，当你在城市里开车时，人工智能可以让你知道最近的商店，那里有你清单上价格最好的商品。**如果 AI 意识到你的需求和兴趣，有很多 AI 的个性化应用。**这种支持通常是一个好朋友能为我们做的，或者至少你需要时间去搜索和寻找关于你需求的信息。
**数据隐私是一个会阻碍人工智能在任何技术使用中作为你的助手的问题。**通过人工智能了解我们可能是一个问题，因为我们不知道谁可以访问我们的数据。然而，随着越来越多的应用改变我们的生活，我们可能会接受人工智能以某种方式访问我们的一些私人数据，前提是这对我们的好处是显著的。
自动驾驶需要分析大量数据，甚至比人类驾驶员更好地预测和决定适当的行为。出于这个原因，自动驾驶汽车的安全性仍然是这项技术的一个关键因素，并将决定这项技术是否足够成熟，可以推出。
安全专家意识到了这种敏感性，正在寻找新的解决方案。危险分析不能像我们以前那样在设计时进行，因为在自动驾驶汽车面前有大量的不确定性。必须在运行时分析和降低风险。**个性化可以简化第三级自主的解决方案，即驾驶员和车辆共同承担驾驶责任。**人工智能算法收集驾驶员在驾驶时的行为和反应信息，并对驾驶员进行分类，了解哪些驾驶任务最应该受到控制。算法可以检查驾驶员在某些情况下是否需要更加注意自己的驾驶。
汽车故障诊断允许您实时跟踪汽车，识别故障，并通知司机采取必要的行动。为此，大量的车辆数据必须由 AI 算法存储和分析。车辆通知驾驶员硬件或软件可能的不当行为以及驾驶员解决该情况的行动。
为了提供端到端(E2E)预测性维护，人工智能预测算法需要来自车辆、车主以及车主如何使用汽车的大量数据。该应用程序是人工智能个性化客户和单独分析每辆车的切入点。基于对单个车辆的分析，在客户之间针对共同问题交换实时经验可以是另一种应用。车辆制造商不支持甚至不推动某些应用，但从客户的角度来看，这些应用可能非常合理且有吸引力。
人工智能在汽车行业中发挥着重要作用，从控制职责到执行驾驶任务以实现 4 级和 5 级自主，再到监控驾驶员的行为和眼睛以确保驾驶员准备好从 3 级自主的 AI 手中接管驾驶任务等应用。人工智能的个性化将是这种转变的一个重要部分，我们的工作是决定哪些职责我们将使用人工智能的好处，哪些我们不会。不幸的是，这个问题并不容易回答，因为数据的许多技术、伦理、安全和数据安全方面需要探索才能找到最佳解决方案。