釋放車載 AI 的力量
AI Director 通過簡化車載 AI 的開發、部署與管理，幫助 OEM 更快、更低成本地將智能化、可適應的車輛推向市場。
加速模型部署
統一分散的工作流程，實現跨團隊、跨工具和跨計算平台的快速、自動化 AI 模型部署
- 精簡端到端 AI 生命週期：數據 → 模型 → 部署 → 反饋
- 縮短 AI 功能的上市時間
- 在多個車型和領域擴展模型部署
- 降低整合和驗證的工程開銷
硬體效率最大化
為不同類型的車載計算優化模型，確保在各類 ECU 上高效、高性能運行，而無需過度配置。
- 確保模型針對目標 ECU 優化
- 支持多樣化的晶片廠商而無需重寫模型
- 利用晶片特定加速（CPU、GPU、NPU）
- 最小化計算、功耗和散熱負擔
擴展 AI 工作流
標準化整合與數據訪問，實現 AI 模型在 OEM、供應商和車輛平台間的一致性部署
- 為所有模型供應商提供統一的運行時和部署接口
- 為所有模型供應商提供統一的運行時和部署接口
- 無縫連接模型與正確的車輛信號
- 降低每個模型的整合成本與複雜性
- 簡化 OEM、一級供應商、雲端與 IP 供應商之間的協作
解決方案簡介
大規模交付車載邊緣 AI
功能特性
AI Director 是一款端到端工具鏈，用於在車載邊緣部署、管理和擴展 AI 工作負載。它專為汽車環境的獨特限制與機遇而打造，將 AI 生命週期，從模型訓練到實時推理，統一起來，並通過精簡的整合、優化和監控工具實現全流程支持。
模型部署
- 統一的工具鏈與運行時，用於模型優化與部署
- 與車輛 ECU 和雲平台的整合
- 與全車範圍數據源的整合
- 內置支持汽車 MLOps 與數據反饋循環
硬體優化
- 面向硬體的模型優化與調優層
- 運行時適配 ECU 的能力與限制
- 晶片廠商工具鏈的連接器
- 具備資源感知的模型執行選項
統一工作流
- 標準化的 API、數據模型和運行時行為
- 與模型特定數據源的無縫整合
- 基于插件的架构，支持多样化AI工作负载
- 安全的數據訪問與治理控制
Sonatus AI Director：首發合作夥伴應用場景
相關資源
Press Releases
Sonatus AI Director Unveiled to Power In-Vehicle Edge AI at Scale
Sonatus, a leading supplier of AI and software-defined vehicle solutions, has announced its AI Director platform to help automakers deploy AI at the vehicle edge, capitalizing on the projected $46B automotive AI market.
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The Next Revolution in Automotive: In-Vehicle Edge AI
The use of AI across the business and technology landscape is expanding rapidly, but to date, AI deployment in vehicles…
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Unleash the Power of In-Vehicle AI with Sonatus AI Director
This episode of The Driving Innovation Podcast explores how in-vehicle edge AI is reshaping the automotive industry and introduces Sonatus AI Director, an end-to-end orchestration platform that makes large-scale AI deployment in vehicles practical and cost-effective. Steve Stoddard, Product Manager for AI Products at Sonatus, explains how AI Director helps automakers optimize, deploy, and manage diverse AI models on today’s ECUs and vehicle hardware—enabling smarter, adaptive, and personalized driving experiences.
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Sonatus AI Director data sheet
AI Director empowers OEMs to bring intelligent, adaptive vehicles to market faster and at lower costs by streamlining invehicle AI development, deployment, and management.