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Fastlane™ Platform
AI 智能车辆平台
Fastlane Platform 使车辆能够通过云到边缘的车辆系统实现持续学习、适应和改进AI
部署该软件的三个方法Fastlane Platform
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向持续质量的转变
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2026年，AI 和SDV的进展如何？
在葡萄牙波尔图举行的COVESA全体成员会议现场录音中，约翰与Omdia分析师迈特·贝泽拉就2026年SDV调查进行了探讨。该调查显示，业界预计到2030年将实现SDV 3级。调查的主要发现凸显了行业正向数据驱动的价值创造和预测性维护转型，尽管组织准备程度仍比技术部署滞后数年。
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常见问题解答
Fastlane platform 的一大优势在于其极高的灵活性。整车制造商可通过Fastlane Copilot 将其接入系统，并在数日内完成部署并投入运行，从而在测试和验证周期中获得显著效益。该软件还可深度嵌入车辆架构，在车辆整个生命周期内提供灵活性和可扩展性带来的优势。此外，已投入使用的量产车辆也能通过利用现有的整车制造商数据源，轻松从Fastlane Insight 中获益，从而提升服务体验和车辆质量。
Fastlane Platform 的优势在于，它充分利用了云端和车载端两种AI 解决方案。 出于延迟考虑、海量数据或数据隐私问题，某些类型的分析必须在车内运行。Fastlane Edge 支持将模型直接部署到车内。相比之下，Fastlane Insight 在云端运行，利用高性能的大语言模型（LLMs）实现卓越的数据分析，同时保护原始设备制造商（OEM）的专有数据。Fastlane Collector 利用云端生成式人工智能（AI ）协助制定定制化的数据采集策略，这些策略随后被部署到车内，并完全驻留在车内执行。
当然，Fastlane Insight 可在任何您首选的云服务提供商（无论是公有云还是私有云）之间实现迁移。在与客户的合作中，我们已成功将我们的技术部署到各种云解决方案上。
不，Fastlane Platform （包括我们的车载AI 管理解决方案，Fastlane Edge ）的一大关键优势在于，它充分利用了车辆现有的计算能力。大量具有价值创造力的边缘计算工作负载AI 并不需要高性能计算。在许多情况下，普通车辆内的现有计算能力已绰绰有余，足以生成有价值的洞察，而无需升级到昂贵的AI 或GPU解决方案。当然，如果具备高性能解决方案，也可以加以利用。
是的，即使现有车辆不具备先进的嵌入式软件功能，仍可通过Fastlane Insight 来提升售后服务、车辆质量和客户体验。汽车制造商可以利用其现有的数据源（无论简单还是复杂）作为Fastlane Insight 的输入数据。
当然。Fastlane Platform 支持各类 车辆的数据，包括轿车、重型卡车、客运车辆等。随着车辆与互联网的连接日益紧密，它们所产生的丰富数据为改善车辆运营的各个方面开辟了新机遇，从燃油效率和安全性，到质量、车队管理和可持续发展。Fastlane Platform 正是为了采集并利用所有这些数据而打造的。