Diese Fallstudie befasst sich damit, wie die skalierbaren „ AI “-Lösungen von NXP und der „ Sonatus “AI Director eine Echtzeit-Entscheidungsfindung am Edge in Fahrzeugen ermöglichen. Während der Einsatz cloudbasierter AI -Lösungen zunimmt, beschränkt sich die Nutzung von AI im Fahrzeug nach wie vor vor allem auf ADAS und autonomes Fahren. Dies bietet Chancen für die Rechenleistung von „ AI “ an Bord, um Fahrzeugfunktionen mit Vorteilen wie reduzierter Latenz, geringeren Datenübertragungskosten, verbessertem Datenschutz und IP-Schutz zu optimieren. Die S32-Automobilplattform von NXP mit heterogenen Rechenmodulen und Beschleunigern ermöglicht sichere und skalierbare Anwendungen im Bereich „ AI “. Der „ Sonatus “ vonAI Director bietet eine durchgängige Toolchain für die Entwicklung, Bereitstellung und Fernüberwachung von „ AI “-Modellen, die in das Hardware- und Software-Ökosystem von NXP integriert ist.

Die Partnerschaft zwischen Qnovo und Sonatus revolutioniert den Einsatz von Batteriesicherheitslösungen in Elektrofahrzeugen, indem sie die Integrationszeit deutlich von Monaten auf Tage verkürzt. Die kombinierte Lösung nutzt die auf dem „ AI “ basierende Diagnosesoftware von Qnovo, die in den „ AI Director“ von Sonatusintegriert ist, um eine flexible, skalierbare und schnelle Bereitstellung auf verschiedenen OEM-Plattformen zu ermöglichen. Sie bietet eine hochpräzise Vorhersage von Batteriefehlern, Over-the-Air-Updates und kontextbezogene Datenanalyse, was zu erhöhter Sicherheit, geringeren Kosten und einer beschleunigten Marktreife führt. Qnovo weist eine bewährte Leistungsfähigkeit ohne Sicherheitsvorfälle über Millionen von Kilometern nach und unterstützt damit die breite Einführung in der Branche. Diese Zusammenarbeit treibt die Einführung intelligenterer, sichererer und effizienterer Batteriemanagementlösungen in der Automobilindustrie voran.

Diese Fallstudie untersucht, wie die Erkennung von Bedrohungen mittels Edge- AI s die Effizienz steigern und die Kosten bei vernetzten Fahrzeugen senken kann. Herkömmliche „Cloud-first“-Modelle für Cybersicherheit stehen vor Herausforderungen wie steigenden Kosten, Fehlalarmen und der Notwendigkeit häufiger Updates. Die auf GenAI basierende In-Vehicle-Intrusion-Detection von VicOne, kombiniert mit „ Sonatus “AI Director, analysiert Fahrzeugtelemetriedaten lokal, um Sicherheitsrisiken frühzeitig zu erkennen und so die Cloud-Auslastung sowie Fehlalarme zu reduzieren.

COMPREDICT hat in Zusammenarbeit mit Sonatus einen auf „ AI “ basierenden virtuellen Scheinwerfer-Nivellierungssensor entwickelt, der die Anforderungen der UN-Vorschrift R48-09 für 2027 erfüllt und kostspielige herkömmliche Sensoren ersetzt. Diese rein softwarebasierte Lösung nutzt CAN-Signale und die „ Sonatus “-Plattform vonAI Director, um eine präzise Scheinwerfer-Nivellierung in Echtzeit für verschiedene Fahrzeugplattformen zu gewährleisten und die Hardwarekosten um bis zu 20 US-Dollar pro Fahrzeug zu senken.