AI für Personenkraftwagen
Bauen Sie intelligente Fahrzeuge, die sich ständig weiterentwickeln
Intelligenz von der Cloud bis zum Edge für eine schnellere Fahrzeugentwicklung, niedrigere Lebenszykluskosten und ein besseres Kundenerlebnis
Intelligenz über den gesamten Lebenszyklus von Personenkraftwagen hinweg
Serienfahrzeuge
Fahrzeuge ermöglichen, die sich kontinuierlich anpassen
Setzen Sie eine „Cloud-to-Edge“- AI ein, die eine intelligente Bereitstellung von Funktionen, Softwareoptimierung, adaptives Fahrzeugverhalten und Qualitätsverbesserungen über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs hinweg ermöglicht.
Das 58-Milliarden-Dollar-Problem, für dessen Lösung das Fahrzeug- AI entwickelt wurde
Die durchschnittliche Dauer einer Ursachenanalyse in der Fahrzeugentwicklung beträgt 17 Wochen. Die Garantiekosten beliefen sich branchenweit im Jahr 2024 auf 58 Milliarden US-Dollar – doppelt so viel wie im Jahr 2012. Und Fahrzeuge werden immer komplexer: Sie enthalten mehr Software, umfassen mehr Funktionsbereiche und weisen immer subtilere Wechselwirkungen zwischen Systemen auf, die ursprünglich nicht dafür ausgelegt waren, miteinander zu kommunizieren.
Fastlane-Plattform
Weiterführende Ressourcen
Wie Nissan seinen Fahrzeugentwicklungszyklus mit Sonatus
In dieser Podcast-Folge erläutert Sarah Dorey, Ingenieurin für E-Planung, Programmierung und Cybersicherheit beim Nissan Technical Center Europe (NTCE), wie das NTCE mithilfe von „ Sonatus “ (AI ) und „Technician and Collector“ ( AI ) den Übergang von der manuellen Fahrzeugvalidierung vor Ort zu einem ferngesteuerten, auf „ AI “ basierenden Arbeitsablauf vollzieht. Diese digitale Transformation hat die Effizienz erheblich gesteigert, da sie die Zusammenarbeit globaler Teams in Echtzeit ermöglicht und die Zeit für die Ermittlung der Grundursachen von zwei Wochen auf nur zwei Tage verkürzt hat.
AI -Lösungen für Fahrzeug-Edge und Cloud in großem Maßstab
Die Marktchance – und wie OEMs sie nutzen können: Das In-Vehicle- AI , befindet sich in einer Phase rasanten Wachstums. Frost & Sullivan prognostiziert…
E-Book „Umfrage zu softwaredefinierten Fahrzeugen 2026“
Die von Sonatus gesponserte und von Omdia durchgeführte SDV-Umfrage 2026 zeigt den Wandel der Automobilindustrie von visionären Versprechungen hin zu…
Häufig gestellte Fragen
Einer der Vorteile der Fastlane-Plattform ist ihre hohe Flexibilität. OEMs können sie mithilfe von „ Fastlane Copilot “ integrieren und sind innerhalb weniger Tage einsatzbereit, wodurch sie die Vorteile für ihren Test- und Validierungszyklus nutzen können. Die Software lässt sich zudem tief in die Fahrzeugarchitektur einbinden, was über den gesamten Lebenszyklus des Fahrzeugs hinweg Flexibilität und Erweiterbarkeit gewährleistet. Schließlich können auch Serienfahrzeuge, die bereits im Einsatz sind, problemlos von „ Fastlane Insight “ profitieren, indem sie vorhandene OEM-Datenquellen nutzen, um das Serviceerlebnis und die Fahrzeugqualität zu verbessern.
Die Stärke der Fastlane-Plattform liegt darin, dass sie verschiedene „ AI “-Lösungen sowohl in der Cloud als auch im Fahrzeug nutzt. Bestimmte Arten von Analysen müssen aufgrund von Latenzproblemen, der schieren Datenmenge oder Datenschutzbelangen im Fahrzeug ausgeführt werden. „ Fastlane Edge “ ermöglicht die Bereitstellung von Modellen direkt im Fahrzeug. Im Gegensatz dazu läuft „ Fastlane Insight “ in der Cloud, um hochleistungsfähige LLMs für eine hervorragende Datenanalyse zu nutzen und gleichzeitig proprietäre OEM-Daten zu schützen. „ Fastlane Collector “ nutzt generatives „ AI “ in der Cloud, um maßgeschneiderte Richtlinien zur Datenerfassung zu erstellen, die anschließend vollständig im Fahrzeug bereitgestellt, dort gespeichert und ausgeführt werden.
Auf jeden Fall – „ Fastlane Insight “ ist auf jeden beliebigen Cloud-Anbieter übertragbar, egal ob öffentlich oder privat. Im Rahmen unserer Kundenprojekte haben wir unsere Technologien bereits erfolgreich auf einer Vielzahl von Cloud-Lösungen implementiert.
Nein, ein entscheidender Vorteil der Fastlane-Plattform, einschließlich unserer Lösung für das Management von „ AI “ im Fahrzeug ( Fastlane Edge), besteht darin, dass sie die vorhandenen Rechenkapazitäten des Fahrzeugs nutzt. Eine beträchtliche Anzahl wertschöpfender Edge- AI -Workloads erfordert keine Hochleistungsrechner. In vielen Fällen reichen die vorhandenen Rechenkapazitäten in typischen Fahrzeugen völlig aus, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ohne dass Upgrades auf teure AI - oder GPU-Lösungen erforderlich sind. Wenn Hochleistungslösungen verfügbar sind, können diese natürlich ebenfalls genutzt werden.
Ja, auch bestehende Fahrzeuge ohne fortschrittliche integrierte Softwarefunktionen können von „ Fastlane Insight “ profitieren, um den Kundendienst, die Fahrzeugqualität und das Kundenerlebnis zu verbessern. Erstausrüster können die ihnen zur Verfügung stehenden Datenquellen – seien sie nun einfach oder komplex – als Eingabe für „ Fastlane Insight “ nutzen.
Auf jeden Fall. Die Fastlane-Plattform unterstützt Daten aus allen Fahrzeugtypen, darunter Pkw, Schwerlastkraftwagen, Personenbeförderungsfahrzeuge und vieles mehr. Da Fahrzeuge zunehmend mit dem Internet vernetzt sind, eröffnen die umfangreichen Daten, die sie generieren, neue Möglichkeiten zur Verbesserung aller Aspekte des Fahrzeugbetriebs – von Kraftstoffeffizienz und Sicherheit bis hin zu Qualität, Flottenmanagement und Nachhaltigkeit. Die Fastlane-Plattform ist darauf ausgelegt, all diese Daten zu erfassen und entsprechend zu nutzen.