Многие жители России хотели бы водить электромобиль
Опрос показал, что почти половина россиян (46%) полагает, что будущее автомобильной индустрии связано с электромобилями и их массовым распространением. Тем не менее, треть респондентов (33%) считают, что для широкого внедрения электромобилей текущий уровень развития инфраструктуры и технологий недостаточен. 9% участников опроса допускают лишь ограниченное использование электрокаров, а 12% выразили уверенность в том, что они не получат популярность в России.
В рамках исследования, помимо изучения отношения к электромобилям, также проводился анализ восприятия современных и устаревших автомобильных технологий.
Более половины опрошенных (57%) заявили, что в старых моделях машин они особенно ценят добротность материалов и качество сборки. Кроме того, были отмечены удобство механических систем управления (35%) и традиционный дизайн, характеризующийся крупными блоками фар и угловатыми формами кузова (33%).
Среди современных технологий в автомобилях респонденты выделили удобство применения автомобильных ассистентов (56%) и опции удаленной подготовки к поездке, например, автозапуск (51%).
«Одна из самых трендовых технологий последних лет — искусственный интеллект — тоже не обошла автолюбителей. Мы выяснили, что 67% из них хотели бы видеть в своих автомобилях ИИ в качестве голосового ассистента, который бы имел возможность включать музыку, открывать двери, опускать окна, проводить диагностику и многое другое. Более того, 76% опрошенных уверены, что внедрение ИИ в машине — это логичное продолжение развития автомобильной отрасли», — отмечает Сергей Медынский, генеральный директор онлайн-сервиса ВТБ Авто.
В ходе опроса, участники выделили три наиболее популярных направления в области ИИ: на первом месте оказался интеллектуальный навигатор, способный предсказывать дорожные заторы и предлагать наилучшие маршруты (52%). Далее следует голосовой ассистент, позволяющий управлять функциями автомобиля посредством голосовых команд (46%). Замыкает тройку лидеров ИИ-платформа, осуществляющая диагностику и прогнозирующая необходимость ремонта транспортного средства (49%).