Fastlane™ Edge
AI の車載システムの大規模展開
エッジ側でAI のモデル、診断ロジック、および車両インテリジェンスを展開、オーケストレーション、管理することで、開発を加速し、品質を向上させ、車両のライフサイクル全体を通じて継続的な改善を実現します
Fastlane Edge AI のモデル、仮想センサー、および診断ロジックを車両内に直接導入することで、車両のインテリジェンスを実現します。
効率化されたエッジAIの導入
AIモデル、診断ロジック、仮想センサー、および予測分析を量産車に導入する。
- 統合されたデプロイメントおよび実行環境
- フリート全体のロールアウト管理
- OTAによる展開と更新
- 実行時のライフサイクル管理
- バージョン管理とガバナンス
- クラウド・トゥ・ビークル・オーケストレーション
- マルチプラットフォーム対応のECU
EdgeのAI の最適化
多様な車両アーキテクチャやコンピューティングプラットフォーム上で、インテリジェントなワークロードを効率的に実行します。
- CPU、GPU、およびNPUのサポート
- ハードウェアを意識したAI の最適化
- リソースを考慮したスケジューリング
- ECUの性能に応じた実行時の適応
- 半導体ベンダーとの連携
- クロスプラットフォームの移植性
- 電力および熱設計の最適化
- 既存ハードウェアの効率的な活用
先進的な車両機能
車両のインテリジェンスを、品質、信頼性、および性能を向上させるリアルタイムのアクションへと転換します。
- リアルタイムの異常検知
- 予知保全モニタリング
- 自己診断ワークフロー
- 仮想センサーの実行
- 適応型監視およびアラート機能
- ソフトウェアデファインドビークルの機能
- 文脈に応じた意思決定
- エッジに基づく品質検出
フリート全体におけるインテリジェンス
実績のある異常検知機能、診断ロジック、予測モデルを、車両の品質と性能を継続的に向上させる、全車両に展開可能な機能へと転換します。
- 全車両を対象とした無線（OTA）によるモデル配信
- モデルのライフサイクル管理
- バージョン管理とガバナンス
- 全フリートにわたるAI のパフォーマンス監視
- クラウドからエッジへのフィードバック統合
- 再利用可能なAI モデルおよびインテリジェンスライブラリ
関連リソース
COMPREDICT、Sonatus AIを活用してよりスマートなヘッドライト光軸調整を実現
COMPREDICTは、Sonatus 社と提携し、2027年発効のUN R48-09規制に対応するため、高価な従来のセンサーに代わるAIベースの仮想ヘッドライトレベル調整センサーを開発しました。このソフトウェアのみのソリューションは、CAN信号とSonatus のAI Directorプラットフォームを活用し、さまざまな車両プラットフォームにおいて正確かつリアルタイムなヘッドライトレベル調整を実現するとともに、車両1台あたり最大20ドルのハードウェアコストを削減します。
ミシュランとSonatus — インテリジェントなタイヤのメンテナンスとパフォーマンス
組み込みAIと物理モデルを活用し、リアルタイムのタイヤインテリジェンスを実現。従来のタイヤモニタリングは、基本的な空気圧や温度データに依存しているため、実際の走行状況を正確に把握できていません。この盲点があるため、摩耗に気づかずに安全性を損なう状態で走行し続けたり、必要以上に早く交換されたりすることが多く、実際に本来の耐用年数まで使い切れるタイヤはわずか14％にとどまっています。
MOTERとSonatus — エッジにおける安全性向上の追求
車載AIによるインシュアテックの変革。本事例では、MOTER TechnologiesがSonatus AI Directorプラットフォームと連携し、高度なドライバーリスクモデリングを車両に直接組み込んだ実績について紹介します。この協業により、年齢や郵便番号といった従来の要素にとどまらず、実際の運転行動に焦点を当てた、動的でパーソナライズされた保険モデルが可能になります。
よくある質問
ドライバー向けアプリプラットフォームは、車両インフラの重要な構成要素ですが、Fastlane Edge が提供する機能を実現することはできません。多くの車載AIアプリケーションでは、ドライバーコンソールやIVIサブシステムを通じて公開されていない車両データソースへのアクセスや、その他の機能が必要となります。実際、Fastlane Edge は既存のドライバー向けアプリを理想的に補完するものであり、ドライバー向けアプリではアクセスできないデータソースや詳細な車両分析を活用した通知機能を実現します。
いいえ、Fastlane Edgeの大きなメリットの1つは、車両にすでに備わっている演算能力を活用できる点にあります。付加価値を生み出すエッジAIワークロードの多くは、高性能な演算リソースを必要としません。多くの場合、既存の車載演算能力で十分であり、高価なAIやGPUソリューションへのアップグレードを行わなくても、貴重なインサイトを創出することが可能です。もちろん、高性能なソリューションが利用可能な場合は、それらを利用することも可能です。
はい。Fastlane Edgeは商用車向けにも設計されており、車載インテリジェンス、診断、および商用車に極めて有効なエッジAIワークロードをサポートします。Fastlane Edgeにより、後処理システム管理、ADAS、その他のミッションクリティカルな機能などのユースケースに向けたAIモデルの展開が可能になります。また、Fastlane Edgeは、建設、農業、鉱業、その他のオフハイウェイ車両を含むさまざまな業界の特殊用途向けアプリケーションもサポートします。
いいえ。Fastlane Edge には、自動運転機能や先進運転支援システム（ADAS）の機能は搭載されていません。同製品が提供するのは、ADASシステムの開発、チューニング、検証を支援できる、高品質な車両データおよび分析機能へのアクセスです。Fastlane Edge は、チームがより豊富なマルチセンサーデータを活用できるよう支援しますが、ADASや自動運転機能そのものは、他の企業によって提供されています。
Fastlane Edgeは、Sonatus AI Directorのこれまでのイノベーションをさらに発展させ、Fastlaneプラットフォームの他の製品群と密に連携させることで、「Observe-Analyze-Act（観察・分析・実行）」ループにおける重要なステップを実現します。Fastlane Edgeは、Fastlane Insightと連携することで、車両内への柔軟かつエージェント型のAIモデルのデプロイを可能にし、より高度な分析、診断、およびアップグレード可能な機能を提供します。
「観察・分析・実行」ループの第3のコンポーネントであるFastlane Edgeは、これまでのソリューションに代わるものであり、個別の車両設定の更新から新しいソフトウェアの展開、その他の車内でのアクションの実行に至るまで、車両内で直接アクションを起こす機能によってそれらを強化します。Fastlane Edgeは、OEMが望む機能に基づいたアクション実行能力をさらに高めるため、今後も高度な機能を継続的に開発していきます。