Aller directement au contenu principal

Accélération des véhicules utilitaires avec Vehicle AI

Entrez dans une nouvelle ère du développement des véhicules utilitaires. Les constructeurs de véhicules utilitaires ont toujours dû composer avec des réalités techniques différentes de celles de leurs homologues du secteur des véhicules particuliers. Une même plateforme peut servir à la fois aux livraisons régionales, au transport longue distance, au secteur du bâtiment, aux services municipaux ou…

En savoir plus

Optimiser les ressources en amont de la mise en service et réduire les coûts de développement des véhicules utilitaires

Les essais et la validation préalables au lancement de la production (pre-SOP) constituent l’une des phases les plus gourmandes en ressources auxquelles doit faire face un constructeur de véhicules utilitaires lors du lancement d’une nouvelle plateforme. Des premiers modèles d’essai aux prototypes, les essais pré-SOP nécessitent des mois de coordination, des investissements importants et une présence mondiale…

En savoir plus
AI s sur les véhicules et diagnostics automobiles – Image en vedette

AI s et diagnostics des véhicules : résoudre les problèmes de développement avant la production

Dans les programmes automobiles modernes, les problèmes les plus coûteux ne sont souvent pas les défaillances elles-mêmes, mais le temps nécessaire à la gestion des diagnostics des véhicules pendant la phase de développement. À mesure que le secteur évolue vers des véhicules définis par l’ AI, la complexité du débogage augmente plus rapidement que les équipes d’ingénieurs…

En savoir plus

Comment l'orchestration contribue à relever le défi lié aux données qui se cache derrière la prochaine vague d'innovations dans le secteur automobile AI

Les véhicules définis par logiciel deviennent rapidement des systèmes intelligents et capables de s'améliorer de manière autonome, grâce à l'intelligence artificielle (AI). À mesure que leurs capacités s'étendent, le principal défi ne consiste plus à construire des modèles plus grands, mais à gérer les énormes volumes de données dont dépendent ces modèles.
En savoir plus
Retour en haut de la page