Die Erfahrung des Fahrzeugbesitzes durch SDV-Technologien und AI

Der „ Sonatus “AI Technician Builder ist eine No-Code-Plattform, die speziell für Originalausrüster (OEMs) entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Automobilherstellern, maßgeschneiderte „AI -Techniker“ (intelligente Chatbots) zu erstellen, die personalisierten Fahrzeugsupport bieten. Diese AI Agenten sind auf drei spezifische Nutzergruppen zugeschnitten:
- Fahrzeugbesitzer: Zur Vereinfachung der Fahrzeugbedienung und zur sofortigen Beantwortung von Fragen.
- Servicetechniker: Zur Optimierung der Diagnose, der Ersatzteilbestellung und der Reparaturplanung.
- Diagnoseingenieure: Um flottenweite Einblicke zu gewinnen und Muster oder Defekte proaktiv zu erkennen.

Der „ AI “-Techniker stützt sich nicht nur auf statische Handbücher, sondern ruft aktiv Live-Daten aus dem Fahrzeug ab. Er nutzt:
- Sonatus Collector AI: Ein Tool, das dynamisch Echtzeitdaten wie ECU-Signale, Fehlercodes (DTCs), Sensorprotokolle und Umgebungsbedingungen erfasst.
- „ Sonatus “-Foundation: Eine zugrunde liegende Software-Infrastruktur, die die Fahrzeugnetze und den Speicher verwaltet und sicherstellt, dass der „ AI “-Agent auf die benötigten Signale aus verschiedenen Fahrzeugsubsystemen zugreifen kann.
- „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG): Diese Technik kombiniert die Live-Fahrzeugdaten mit statischen OEM-Wissensquellen (wie Werks-Servicehandbüchern), um präzise, kontextbezogene Empfehlungen zur Fehlerbehebung zu generieren.

Ja, bis zu einem gewissen Grad. Die Lösung bietet ein flexibles Hybrid-Bereitstellungsmodell:
- Bereitstellung im Fahrzeug: „Small Language Models“ (SLMs) sind so optimiert, dass sie direkt auf der eingebetteten Hardware des Fahrzeugs ausgeführt werden können. Sie sind aus Effizienzgründen komprimiert und ermöglichen es dem „ AI “-Techniker, auch dann zu arbeiten, wenn die Verbindung nur zeitweise besteht oder gar nicht verfügbar ist, wodurch jederzeit eine robuste Diagnose gewährleistet ist.
- Cloud-Einsatz: Wenn eine Internetverbindung verfügbar ist, können „große Sprachmodelle“ (LLMs) in der Cloud umfangreichere Aufgaben verarbeiten und auf umfassendere, flottenweite Wissensgraphen zugreifen, um noch tiefgreifendere Analysen durchzuführen.