1. 电池管理：ML算法可以用于优化电池管理系统，基于电池的使用情况和环境条件来调整充电和放电策略，从而延长电池寿命并提高车辆的续航里程。

2. ADAS（高级驾驶辅助系统）：ML可用于开发ADAS系统，如自适应巡航控制、车道保持辅助和碰撞预警等，提高驾驶安全性。

3. 触控感应：ML可以用于识别和解释驾驶员的触控输入，从而实现更直观和智能的车内交互设计。

4. 自动驾驶：ML技术是自动驾驶的核心，涉及计算机视觉、路径规划、传感器融合等多个方面，使汽车能够自主感知环境并进行决策和控制。

5. 性能提升：ML模型可以用于优化车辆的发动机控制、悬挂系统和刹车系统等，提高车辆的性能和驾驶体验。