ソナタスでは、シンプルな信念に基づいてロードマップを構築してきました。それは、ソフトウェア定義型車両は決して最終目標ではなく、あくまで基盤であるということです。真のチャンスは、その先にあるのです。つまり、観察、分析、行動、改善という継続的なサイクルに積極的に参加する車両こそが、真のチャンスなのです。
私たちは業界をスマートカーへと導いています。「スマートカー」とは、単にソフトウェアで定義されたものではなく、AIをベースとしたものです。スマートカーは豊富な運用コンテキストを提供し、ライフサイクル全体を通してインテリジェントなアクションを可能にするように設計されており、データを洞察に変換して車両の継続的な改善を実現します。AIこそが、ソフトウェア定義型車両を継続的に改善する車両へと変革するのです。
車両AI向けFastlane™プラットフォームをご紹介します
本日、ソナタスは次のステップへと進みます。車両AI向けプラットフォーム「Sonatus® Fastlane™ Platform」を発表します。これは、単体でも強力な性能を発揮する製品群であり、連携させることでさらに強力な効果を発揮します。OEM、サプライヤー、AIモデルメーカーが、これまで実現できなかった価値を引き出すことを可能にするために構築されています。
Fastlaneプラットフォームは、車両エコシステムのイノベーターがAIを活用して車両ライフサイクルのあらゆる側面でメリットを得られるように支援します。車両におけるAIの既存のアプローチは、ADAS/自動運転、車載インフォテインメント（IVI）アプリケーション、音声アシスタントなど、特定の分野に狭く焦点を当てていることが多かったのです。これらは重要ではありますが、市場機会のごく一部に過ぎません。
- テストと検証。試作車は高価で供給量も限られているにもかかわらず、テストと検証は開発において最も時間のかかる段階の一つです。AIは、自動車メーカーが試作車からより多くの成果を引き出し、検証サイクルを効率化し、量産開始までの時間を短縮するのに役立ちます。
- 量産車。 組み込みAI 車両が静止状態ではなくなったことを意味するしかし、クローズドループサイクルを通じて、ライフサイクル全体を通して学習、適応、改善することができます。テストコースや日常の運転で得られた知見は、車両全体にフィードバックされ、将来のモデル、機能、そしてより高い品質へと繋がります。
- アフターサービス。保証やリコールにかかる費用は年間数十億ドルに上り、劣悪なサービス体験は顧客関係、顧客維持率、ブランドロイヤルティを損なう可能性があります。AIを活用したワークフローは、自動車メーカーが車両の問題をより迅速に解決し、サービスコストを削減するのに役立ちます。
しかし、コネクティビティとソフトウェアの進歩にもかかわらず、車両の開発、検証、およびサービス業務は依然として事後対応型で、多くの労力を要します。エンジニアは、問題が発生した後に、データの収集、問題の調査、および修正策の展開に多大な時間を費やしています。事後対応型のプロセスから継続的な改善へと移行するためには、OEMは、何が起こっているかを観察し、なぜそれが起こっているかを分析し、その知見に基づいて拡張可能で効率的な方法で行動できるクローズドループシステムを必要としています。
観察→分析→行動のサイクル全体を提供します
Fastlaneプラットフォームは、継続的な観察→分析→行動サイクルを提供します。車両品質の向上、開発の加速、サービスコストの削減、そしてすべての車両が時間とともにスマート化していくことを可能にする。Fastlane Platformは、OEMが適切な車両データとコンテキストを動的に収集し、それをエンジニアリングの知識やサービス履歴などの追加情報と組み合わせ、車両固有の推論を適用して根本原因を特定し、問題を予測し、改善の機会を発見することを可能にします。これらの洞察は運用化された車内でを通してエッジAI、仮想センサーインテリジェント診断、予測監視。エッジでAIを実行することで、車両は継続的に監視できます。条件異常を検知し、リアルタイムで対応しながら、データプライバシーを保護します。クラウドAIは、車両全体のデータから学習し、その学習内容を車両に反映させます。
ファストレーン・インサイト: 車両 実用的なインテリジェンスのためのAI
ファストレーン・インサイト（以前のSonatus AI技術者から拡張）Fastlane Insightは、車両ライフサイクルのあらゆる段階に適用できるインテリジェンスレイヤーを提供します。汎用AIツールとは異なり、Fastlane Insightは車両推論専用に設計されており、テレメトリ、診断情報、エンジニアリング仕様、サービス記録、詳細な車両信号データ、および組織的な知識を組み合わせて、複雑な車両挙動を理解します。
Fastlane Insightは、複数のドメインと知識ソースにわたる情報を関連付けることで、従来の分析では見落とされがちな根本原因を特定し、是正措置を推奨します。また、エージェント型AIワークフローを通じて、さらなるデータ収集の誘導、追加調査の推奨、エッジインテリジェンスの展開の調整を行い、診断の速度と精度を継続的に向上させることができます。
ファストレーンコレクター: AI支援車両コンテキスト
Fastlane Collector（以前のSonatus Collector AIを拡張したもの）は、インテリジェントな分析に必要な豊富な車両コンテキストを提供します。信号、診断情報、ログ、イベント、および周囲の動作状況を収集し、何が起こったのか、なぜ起こったのか、そして何がその原因となったのかを明らかにします。
Fastlane Collectorは、生成型AIを活用して動的なデータ収集ポリシーの作成と展開を簡素化し、AIによるデータ収集を正確かつ自動化し、コスト効率を高めます。また、OEMとFastlane Insightは、過去の車両データをリモートで照会および処理できます。適切なデータを適切なタイミングで収集することで、Collectorは診断精度を向上させると同時に、送信、保存、処理コストを削減します。
Fastlane Collectorは2020年から実運用されており、現在では複数のグローバルOEMプログラムを通じて800万台以上の車両をサポートしています。
ファストレーンエッジ車載AIの大規模展開
ファストレーンエッジ（以前のSonatus AI Directorから拡張）これにより、車両に直接インテリジェンスとアクションがもたらされます。OEM、サプライヤー、AIモデルプロバイダーは、異種混在の車両コンピューティングプラットフォーム全体で、AIモデル、仮想センサー、診断ロジック、ソフトウェア定義機能を展開、調整、監視、継続的に改善することができます。
Fastlane Edgeは、モデルの展開にとどまらず、リアルタイムの異常検知、モデル検証、パフォーマンス監視といった重要な車載ワークロード、さらには適応的な車両挙動やインテリジェントな車載サービスのための車載エージェントエンジンとしても機能します。車両データが生成される場所でインテリジェンスを実行することで、Fastlane Edgeはレイテンシを削減し、クラウドへの依存度を低下させ、車両がインサイトに基づいて即座に行動できるようにします。
Fastlane Edgeは、より広範なエッジAIのプラットフォームとしても機能し、サードパーティのAIモデルプロバイダーやサプライヤーが推論ワークロードを車両に直接デプロイして実行できるようにします。Fastlane EdgeはFastlane Platformの実行レイヤーとして機能し、クラウドで生成されたインテリジェンスを現実世界の車両結果に変換します。従来製品であったSonatus AutomatorおよびSonatus Updaterの後継製品となります。
公開ファストレーン・コパイロットプラグインAI車両検証
また、当社のテクノロジーを数日以内に導入・利用できる新しい方法も導入します。Fastlane Copilotは、Fastlane CollectorとFastlane Edgeがプリロードされた自己完結型のハードウェアおよびソフトウェアソリューションで、標準的な車両との接続機能を備えています。インターフェース。
このアプローチを採用することで、OEMメーカーやサプライヤーは迅速に導入・運用を開始できます。さらに、車両のE/Eアーキテクチャに関わらず、生産サイクルの後半段階でCopilotを車両に搭載することが可能で、Sonatusソフトウェアを車両に組み込む必要もありません。このハードウェアとソフトウェアを組み合わせたソリューションは、クラウド上のFastlane Insightと連携することで、車両のテストと検証を加速させ、品質向上と生産開始までの時間短縮を実現します。
車両AIのための統合プラットフォーム
Fastlane Insight、Fastlane Collector、Fastlane Edge、およびFastlane Copilotは、連携して車両のライフサイクル全体にわたる車両AIのための統合プラットフォームを構築します。
お客様は既にこれらの機能を活用して、根本原因分析の迅速化、検証サイクルの短縮、車両品質の向上、サービスコストの削減を実現しています。車両がますますソフトウェア定義型になるにつれ、次の競争優位性は、AIを通じて継続的に学習、適応、改善していく能力から生まれるでしょう。
Sonatus Fastlaneプラットフォームは、これを実現可能にしています。
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