在Sonatus，我们始终秉持一个简单的信念来构建我们的发展路线图：软件定义汽车并非终点，而是基础。更大的机遇在于未来：能够积极参与持续的观察、分析、行动和改进循环的汽车。
我们正引领行业向智能汽车迈进。“智能汽车”不仅仅是软件定义，它更是基于人工智能的。智能汽车是旨在提供丰富的运行环境信息，并在整个生命周期内实现智能操作，将数据转化为洞察，从而持续改进车辆。人工智能正是将软件定义车辆转变为持续改进型车辆的关键所在。
隆重推出用于车辆人工智能的 Fastlane™ 平台
今天，Sonatus 迈出了下一步。我们正式发布面向车辆人工智能的 Sonatus® Fastlane™ 平台，该平台包含一系列产品，这些产品既可独立高效运行，又能协同发挥更强大的功能，旨在帮助原始设备制造商 (OEM)、供应商和人工智能模型开发商释放他们以前无法实现的价值。
Fastlane平台赋能汽车生态系统中的创新者，使其能够利用人工智能技术惠及车辆生命周期的各个环节。目前，车载人工智能的应用往往局限于特定领域，例如高级驾驶辅助系统/自动驾驶、车载信息娱乐系统（IVI）应用和语音助手。虽然这些领域很重要，但它们仅代表了市场机遇的一小部分：
- 测试与验证。原型车价格昂贵且供应短缺，但测试和验证仍然是研发过程中最耗时的阶段之一。人工智能可以帮助原始设备制造商 (OEM) 更有效地利用每个原型车，简化验证周期并加快量产速度。
- 量产车型。 嵌入式人工智能 这意味着车辆不再是静止的但它们可以通过闭环循环，在其整个生命周期内学习、适应和改进。在测试赛道或日常驾驶中收集到的信息可以反馈到整个车队，并应用于未来的车型、功能和更高质量的产品中。
- 售后服务。保修和召回成本每年高达数十亿美元，糟糕的服务体验会损害客户关系、客户留存率和品牌忠诚度。人工智能驱动的工作流程可以帮助汽车制造商更快地解决车辆问题并降低服务成本。
尽管互联技术和软件取得了进步，但车辆的开发、验证和服务运营仍然主要依赖被动响应和人力投入。工程师需要花费大量时间收集数据、调查问题，并在问题发生后部署修复方案。为了从被动响应式流程转向持续改进，原始设备制造商 (OEM) 需要一个闭环系统，该系统能够观察正在发生的事情，分析其原因，并以可扩展、高效的方式根据这些分析结果采取行动。
实现完整的观察→分析→行动周期
Fastlane平台提供了一个持续的观察→分析→行动循环。它能提高车辆质量，加快研发速度，降低维修成本，并帮助每辆车随着时间的推移变得更加智能。Fastlane 平台使 OEM 能够动态收集正确的车辆数据和上下文，将其与工程知识和维修历史等附加信息相结合，然后应用车辆特定的推理来识别根本原因、预测问题并发现改进机会。这些见解可以操作化在车里通过边缘人工智能，虚拟传感器智能诊断和预测性监控。在边缘运行人工智能使车辆能够持续监控状况检测异常情况并实时响应，同时保护数据隐私。云端人工智能从车队整体结果中学习，并将这些经验应用到车辆中。
Fastlane Insight： 车辆 人工智能助力可操作智能
Fastlane Insight（由之前的 Sonatus AI 技术员扩展而来）它提供了一个智能层，可应用于车辆生命周期的每个阶段。与通用人工智能工具不同，Fastlane Insight 专为车辆推理而构建，它结合了遥测数据、诊断信息、工程规范、维修记录、详细的车辆信号数据和行业知识，以理解复杂的车辆行为。
通过关联跨领域和知识源的信息，Fastlane Insight 能够识别潜在的根本原因，并提出传统分析方法往往忽略的纠正措施。借助智能AI工作流程，它还能指导进一步的数据收集，推荐额外的调查，并协调边缘智能的部署，从而持续提升诊断速度和准确性。
快速通道收集器人工智能辅助车辆环境
Fastlane Collector（在之前的 Sonatus Collector AI 基础上扩展而来）提供丰富的车辆上下文信息，为智能分析提供支持。它能够捕获信号、诊断信息、日志、事件以及周围的运行状况，从而解释事件的发生原因、经过以及前因后果。
Fastlane Collector 利用生成式人工智能简化动态数据采集策略的创建和部署，使人工智能数据采集更加精准、自动化且经济高效。它还支持原始设备制造商 (OEM) 和 Fastlane Insight 远程查询和处理历史车辆数据。通过在恰当的时间采集恰当的数据，Collector 提高了诊断准确率，同时降低了传输、存储和处理成本。
Fastlane Collector 自 2020 年投入生产以来，如今已为多个全球 OEM 项目中的 800 多万辆汽车提供支持。
Fastlane Edge大规模车载人工智能
Fastlane Edge（扩展自之前的 Sonatus AI 总监）它将智能和行动直接引入车辆。它使原始设备制造商、供应商和人工智能模型提供商能够在异构车辆计算平台上部署、协调、监控和持续改进人工智能模型、虚拟传感器、诊断逻辑和软件定义功能。
除了模型部署之外，Fastlane Edge 还作为车载智能引擎，处理关键的车载工作负载，包括实时异常检测、模型验证和性能监控，以及自适应车辆行为和智能车载服务。通过在车辆数据生成地点执行智能分析，Fastlane Edge 可降低延迟、减少对云的依赖，并使车辆能够立即根据洞察采取行动。
Fastlane Edge 还可作为更广泛的边缘人工智能平台，使第三方人工智能模型提供商和供应商能够直接在车辆中部署和运行推理工作负载。Fastlane Edge 作为 Fastlane 平台的执行层，将云端生成的智能转化为实际的车辆性能。取代我们之前的 Sonatus Automator 和 Sonatus Updater 产品。
揭幕快速通道副驾驶：插入式人工智能车辆验证
我们还推出了一种全新的技术部署和使用方式，只需几天即可完成。Fastlane Copilot 是一款独立的软硬件解决方案，预装了 Fastlane Collector 和 Fastlane Edge，并可与标准车辆连接。接口。
采用这种方法，OEM厂商和供应商可以快速启动并运行。此外，无论车辆的电子电气架构如何，他们都可以在生产周期的后期阶段将Copilot应用于车辆，而无需将Sonatus软件嵌入车辆。这种软硬件结合的解决方案，结合云端的Fastlane Insight，可以加速车辆测试和验证，从而提高质量并缩短生产周期。
面向车辆人工智能的统一平台
Fastlane Insight、Fastlane Collector、Fastlane Edge 和 Fastlane Copilot 共同打造了一个统一的车辆人工智能平台，涵盖车辆的整个生命周期。
我们的客户已经开始利用这些功能来加速根本原因分析、缩短验证周期、提升车辆质量并降低服务成本。随着车辆的软件定义程度越来越高，下一个竞争优势将来自于它们通过人工智能持续学习、适应和改进的能力。
Sonatus Fastlane平台正在使这一切成为现实。
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