Fastlane™ Edge
AI -Systeme für Fahrzeuge in großem Maßstab
AI -Modelle, Diagnoselogik und Fahrzeugintelligenz am Edge bereitstellen, koordinieren und verwalten, um die Entwicklung zu beschleunigen, die Qualität zu steigern und Fahrzeuge über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg kontinuierlich zu verbessern
Fastlane Edge setzt Fahrzeugintelligenz um, indem „ AI “-Modelle, virtuelle Sensoren und Diagnoselogik direkt im Fahrzeug eingesetzt werden.
Optimierte Bereitstellung von Edge- AI
AI -Modelle, Diagnoselogik, virtuelle Sensoren und prädiktive Analysen in Serienfahrzeuge integrieren.
- Einheitliche Bereitstellungs- und Laufzeitumgebung
- Management der flottenweiten Einführung
- OTA-Bereitstellung und Updates
- Verwaltung des Lebenszyklus der Laufzeitumgebung
- Versionsverwaltung und Governance
- Cloud-zu-Fahrzeug-Koordination
- Unterstützung für plattformübergreifende Steuergeräte
Optimierung der Edge- AI
Führen Sie intelligente Workloads effizient auf unterschiedlichen Fahrzeugarchitekturen und Rechenplattformen aus.
- Unterstützung für CPU, GPU und NPU
- Hardware-orientierte Optimierung von „ AI “
- Ressourcenorientierte Terminierung
- Anpassung der Laufzeit an die Fähigkeiten des Steuergeräts
- Integration von Halbleiterlieferanten
- Plattformübergreifende Portabilität
- Leistungs- und thermische Optimierung
- Effiziente Nutzung der vorhandenen Fahrzeughardware
Adaptive Fahrzeugfunktionen
Setzen Sie Fahrzeugdaten in Echtzeitmaßnahmen um, die Qualität, Zuverlässigkeit und Leistung verbessern.
- Anomalieerkennung in Echtzeit
- Überwachung im Rahmen der vorausschauenden Instandhaltung
- Workflows zur Selbstdiagnose
- Ausführung virtueller Sensoren
- Adaptive Überwachung und Alarmierung
- Softwaregesteuerte Fahrzeugfunktionen
- Kontextbezogene Entscheidungsfindung
- Kantenbasierte Qualitätserkennung
Flottenweite Informationen
Erfolgreiche Anomalieerkennungssysteme, Diagnoselogik und Vorhersagemodelle in flottenweite Funktionen umsetzen, die die Qualität und Leistung der Fahrzeuge kontinuierlich verbessern.
- Flottenweite Modellverteilung per Over-the-Air (OTA)
- Verwaltung des Modelllebenszyklus
- Versionsverwaltung und Governance
- Flottenweite Leistungsüberwachung von „ AI “
- Integration von Rückmeldungen zwischen Cloud und Edge
- Wiederverwendbare „ AI “-Modelle und Intelligenz-Bibliotheken
Weiterführende Ressourcen
COMPREDICT ermöglicht eine intelligentere Scheinwerferausrichtung mit Sonatus AI
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.
Michelin und „ Sonatus “ – Intelligente Reifenpflege und -leistung
Echtzeit-Reifenintelligenz durch integrierte „ AI “- und Physikmodelle. Herkömmliche Reifenüberwachung stützt sich auf einfache Druck- und Temperaturdaten und kann die tatsächlichen Fahrbedingungen nicht erfassen. Aufgrund dieser Lücke werden Reifen oft unsicher gefahren, ohne dass der Verschleiß erkannt wird, oder viel zu früh ausgetauscht – wobei nur 14 % tatsächlich ihr tatsächliches Lebensende erreichen.
MOTER & Sonatus– Fahrsicherheit am Limit
Die Transformation der Insurtech-Branche durch „In-Vehicle- AI “. Diese Fallstudie zeigt, wie MOTER Technologies in Zusammenarbeit mit der Plattform „ Sonatus “AI Director fortschrittliche Modelle zur Fahrerrisikobewertung direkt in Fahrzeuge integriert hat. Diese Zusammenarbeit ermöglicht ein dynamisches, personalisiertes Versicherungsmodell, das über traditionelle Faktoren wie Alter oder Postleitzahl hinausgeht und sich stattdessen auf das tatsächliche Fahrverhalten konzentriert.
Häufig gestellte Fragen
Fahrer-App-Plattformen sind ein wichtiger Bestandteil der Fahrzeuginfrastruktur, können jedoch nicht die Funktionen bereitstellen, die „ Fastlane Edge “ bietet. Viele Anwendungen im Bereich „ AI “ im Fahrzeug erfordern den Zugriff auf Fahrzeugdatenquellen und andere Funktionen, die über die Fahrerkonsole oder das IVI-Subsystem nicht verfügbar sind. Tatsächlich ist „ Fastlane Edge “ eine ideale Ergänzung zu bestehenden Fahrer-Apps, da es Benachrichtigungen ermöglicht, die auf Datenquellen und detaillierten Fahrzeuganalysen basieren, auf die Fahrer-Apps keinen Zugriff haben.
Sind für „ Fastlane Edge “ leistungsstarke oder teure „ AI “-Beschleuniger im Fahrzeug erforderlich?
Nein. Ein wichtiger Vorteil von Fastlane Edge ist, dass es die bereits im Fahrzeug vorhandenen Rechenkapazitäten nutzt. Eine beträchtliche Anzahl wertschöpfender Edge- AI -Anwendungen erfordert keine Hochleistungs-Rechenressourcen. In vielen Fällen reicht die vorhandene Rechenleistung des Fahrzeugs völlig aus, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ohne dass teure Upgrades auf „ AI “- oder GPU-Lösungen erforderlich sind. Wenn Hochleistungslösungen verfügbar sind, können diese natürlich ebenfalls genutzt werden.
Ja. „ Fastlane Edge “ ist auch für Nutzfahrzeuge konzipiert und unterstützt Workloads in den Bereichen Fahrzeugintelligenz, Diagnose und Edge- AI , die für Nutzfahrzeuge besonders wertvoll sind. „ Fastlane Edge “ ermöglicht den Einsatz von „ AI “-Modellen für Anwendungsfälle wie das Management von Abgasnachbehandlungssystemen, ADAS und andere missionskritische Funktionen. „ Fastlane Edge “ unterstützt zudem branchenspezifische Anwendungen in verschiedenen Bereichen, darunter Bauwesen, Landwirtschaft, Bergbau und andere Off-Highway-Fahrzeuge.
Nein. „ Fastlane Edge “ bietet keine Funktionen für autonomes Fahren oder fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS). Was es jedoch bietet, ist ein hochwertiger Zugriff auf Fahrzeugdaten und Analysen, die die Entwicklung, Feinabstimmung und Validierung von ADAS-Systemen unterstützen können. „ Fastlane Edge “ hilft Teams dabei, mit umfangreicheren Multisensordaten zu arbeiten, doch die ADAS- und autonomen Funktionen selbst werden von anderen Unternehmen bereitgestellt.
Fastlane Edge baut auf den früheren Innovationen von „ Sonatus “AI Director auf und entwickelt diese weiter, indem die Lösung eng mit den anderen Produkten der Fastlane-Plattform verzahnt wird, um einen entscheidenden Schritt im „Observe-Analyze-Act“-Zyklus zu ermöglichen. Fastlane Edge ermöglicht zusammen mit Fastlane Insight eine flexible, agentenbasierte Bereitstellung von AI -Modellen im Fahrzeug für tiefgreifendere Analysen, Diagnosen und aktualisierbare Funktionen.
Als dritte Komponente des „Observe-Analyze-Act“-Zyklus löst „ Fastlane Edge “ diese bisherigen Lösungen ab und erweitert sie um die Möglichkeit, Maßnahmen direkt im Fahrzeug zu ergreifen – von der Aktualisierung einzelner Fahrzeugeinstellungen bis hin zur Bereitstellung neuer Software und/oder der Durchführung anderer Maßnahmen im Fahrzeug. „ Fastlane Edge “ wird im Laufe der Zeit weitere umfangreiche Funktionen entwickeln, um die Möglichkeiten zur Ergreifung von Maßnahmen entsprechend den gewünschten Anforderungen der Fahrzeughersteller weiter zu verbessern.