눈썹 텍스트
Fastlane™ Platform
스마트 차량을 위한 자동차용 AI 플랫폼
Fastlane은 클라우드에서 엣지까지 이어지는 자동차 엣지 컴퓨팅( AI)을 통해 차량이 지속적으로 학습하고, 적응하며, 성능을 향상시킬 수 있도록 지원합니다.
더 스마트한 차량을 위한 폐쇄형 루프 AI 플랫폼
Fastlane Platform AI 가 주도하는 ‘관찰-분석-조치-학습’의 순환 과정을 통해 차량 데이터를 지능적인 조치로 전환합니다.
AI 스마트 엔지니어링을 위해
출시 후에도 지속적으로 개선해 나갈 수 있도록 필요한 데이터, 인텔리전스 및 차량 내 기능을 갖춘 차량을 설계하십시오.
- 차량 아키텍처에 지능을 접목하다
- 실제 차량의 주행 패턴과 차량 함대의 운영 성과로부터 배우기
- AI 모델, 가상 센서 및 진단 인텔리전스를 양산 차량에 적용한다
AI 스마트 개발을 위해
시제차와 시험 차량을 학습 속도를 높이고 검증 작업을 줄여주는 지능형 검증 플랫폼으로 전환합니다.
- 테스트 차량을 클라우드-엣지 간 AI 워크플로우에 연결
- 조사 및 검증을 위해 정확한 차량 관련 정보를 수집합니다.
- 양산 전에 실제 주행 환경에서 차량 기능을 검증한다=
AI 스마트 진단을 위해
자동차용 AI 을 도입하여 문제를 더 빠르게 진단하고, 엔지니어링 전문성을 확대하며, 차량 전체에 걸쳐 서비스 성과를 개선하십시오.
- 근본 원인 분석 및 문제 해결을 가속화합니다
- 보증, 리콜 및 서비스 비용 절감
- 전체 차량 데이터를 활용한 학습을 통해 진단 기능을 지속적으로 개선합니다
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포르투갈 포르토에서 열린 COVESA 전체 회원 회의의 생중계 녹화 영상에서, 존과 Omdia 애널리스트 마이테 베제라는 2026년 SDV 설문조사 결과를 논의했습니다. 이 설문조사에 따르면 업계는 2030년까지 SDV 레벨 3에 도달할 것으로 전망하고 있습니다. 주요 조사 결과에 따르면 데이터 기반의 가치 창출과 예측 유지보수로의 전환이 두드러지고 있으나, 조직의 준비 상태는 여전히 기술 도입보다 몇 년 뒤처져 있는 것으로 나타났습니다.
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