Fastlane™ Edge
AI s embarquées à grande échelle
Déployer, orchestrer et gérer les modèles d’ AI , la logique de diagnostic et l’intelligence des véhicules en périphérie afin d’accélérer le développement, d’améliorer la qualité et d’optimiser en continu les véhicules tout au long de leur cycle de vie
Fastlane Edge met en œuvre l'intelligence automobile en déployant des modèles d'AI , des capteurs virtuels et des logiques de diagnostic directement au sein du véhicule.
Déploiement simplifié de l'AI en périphérie
Déployer des modèles d'AI , une logique de diagnostic, des capteurs virtuels et des analyses prédictives dans les véhicules de série.
- Environnement unifié de déploiement et d'exécution
- Gestion du déploiement à l'échelle du parc
- Déploiement et mises à jour OTA
- Gestion du cycle de vie à l'exécution
- Gestion des versions et gouvernance
- Orchestration « cloud-to-vehicle »
- Prise en charge multiplateforme des calculateurs électroniques (ECU)
Optimisation de l'AI en périphérie
Exécutez efficacement des charges de travail intelligentes sur diverses architectures de véhicules et plateformes informatiques.
- Prise en charge des processeurs CPU, GPU et NPU
- Optimisation de l’ AI e tenant compte du matériel
- Planification tenant compte des ressources
- Adaptation à l'exécution en fonction des capacités de l'ECU
- Intégrations de fournisseurs de silicium
- Portabilité multiplateforme
- Optimisation de la puissance et de la gestion thermique
- Utilisation efficace du matériel embarqué existant
Fonctionnalités adaptatives du véhicule
Transformez les données d'intelligence automobile en actions en temps réel qui améliorent la qualité, la fiabilité et les performances.
- Détection des anomalies en temps réel
- Suivi de la maintenance prédictive
- Processus d'autodiagnostic
- Exécution d'un capteur virtuel
- Surveillance et alertes adaptatives
- Fonctionnalités des véhicules définies par logiciel
- Prise de décision tenant compte du contexte
- Détection de la qualité basée sur les contours
Informations sur l'ensemble de la flotte
Transformez les détecteurs d'anomalies, les logiques de diagnostic et les modèles prédictifs qui ont fait leurs preuves en capacités à l'échelle de la flotte, permettant d'améliorer en permanence la qualité et les performances des véhicules.
- Distribution de modèles par mise à jour en direct (OTA) à l'échelle de la flotte
- Gestion du cycle de vie des modèles
- Gestion des versions et gouvernance
- Suivi des performances d’ AI s à l’échelle de la flotte
- Intégration des retours d'information entre le cloud et la périphérie
- Modèles réutilisables d'AI s et bibliothèques de connaissances
Ressources connexes
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FAQ
Les plateformes d'applications pour conducteurs constituent un élément important de l'infrastructure automobile, mais elles ne sont pas en mesure d'offrir les fonctionnalités proposées par Fastlane Edge. De nombreuses applications d'AI s embarquées nécessitent un accès à des sources de données du véhicule et à d'autres fonctionnalités qui ne sont pas disponibles via la console du conducteur ou le sous-système IVI. En effet, Fastlane Edge constitue un complément idéal aux applications pour conducteurs existantes, en permettant l'envoi de notifications basées sur des sources de données et des analyses approfondies du véhicule auxquelles ces applications n'ont pas accès.
Non. L'un des principaux avantages de Fastlane Edge est qu’il tire parti des capacités de calcul déjà disponibles dans le véhicule. Un nombre important de charges de travail d’ AI s en périphérie génératrices de valeur ne nécessitent pas de ressources de calcul hautes performances. Dans de nombreux cas, la puissance de calcul existante du véhicule est largement suffisante pour permettre l’obtention d’informations précieuses sans nécessiter de mise à niveau vers des solutions coûteuses telles que l’ AI ou les GPU. Bien entendu, si des solutions hautes performances sont disponibles, elles peuvent également être utilisées.
Oui. Fastlane Edge est également conçu pour les véhicules utilitaires et prend en charge les charges de travail liées à l’intelligence embarquée, au diagnostic et à l’ AI en périphérie, qui sont particulièrement utiles pour ces véhicules. Fastlane Edge permet le déploiement de modèles AI pour des cas d’utilisation tels que la gestion des systèmes de post-traitement, les systèmes d’aide à la conduite avancés (ADAS) et d’autres fonctions critiques. Fastlane Edge prend également en charge les applications professionnelles dans divers secteurs, notamment la construction, l’agriculture, l’exploitation minière et d’autres véhicules hors route.
Non, « Fastlane Edge » ne propose pas de fonctionnalités de conduite autonome ni de systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS). Ce qu’il offre, c’est un accès de haute qualité aux données et aux analyses du véhicule, qui peuvent faciliter le développement, le réglage et la validation des systèmes ADAS. « Fastlane Edge » aide les équipes à exploiter des données multisensorielles plus riches, mais les capacités ADAS et de conduite autonome proprement dites sont fournies par d’autres entreprises.
Fastlane Edge s'appuie sur les innovations précédentes d'Sonatus , directeur deAI , et les fait progresser en intégrant étroitement la solution aux autres produits de la plateforme Fastlane afin de constituer une étape cruciale dans le cycle « Observer-Analyser-Agir ». Fastlane Edge, associé à Fastlane Insight, permet un déploiement flexible et basé sur des agents des modèles AI dans le véhicule, pour des analyses plus approfondies, des diagnostics et des capacités évolutives.
En tant que troisième volet du cycle « Observer-Analyser-Agir », l’ Fastlane Edge remplace ces solutions antérieures et les enrichit en offrant la possibilité d’intervenir directement au sein du véhicule, qu’il s’agisse de mettre à jour les paramètres individuels du véhicule, de déployer de nouveaux logiciels et/ou de mener d’autres actions à bord. L’ Fastlane Edge continuera à développer des fonctionnalités avancées au fil du temps afin d’améliorer encore la capacité à agir en fonction des besoins spécifiques des équipementiers.