Fastlane™ Insight
AI 車輛系統，提供可操作的情報
透過專為工程、驗證及服務團隊打造的AI，找出根本原因、加速決策，並持續改善車輛性能
Fastlane Insight 利用車輛AI 、工程知識及車輛情境，將車輛數據轉化為可付諸行動的智慧。
車輛AI推理
運用針對特定車型的 AI 技術，以理解車輛行為、跨領域關聯資訊，並加速問題調查。
- 車輛AI代理
- 跨領域相關性
- 根本原因分析
- 因果鏈重建
- 工程知識整合
- 可解釋AI的推理過程
- 全車隊規律偵測
- 診斷專業知識的擴展
整合的車輛智慧
將車輛數據、診斷資料、日誌、工程文件及過往調查結果整合至單一智慧層中。
- 車輛數據與診斷分析
- 日誌與追蹤分析
- 工程文件理解
- ODX 與服務資訊的整合
- 過往議題與調查檢索
- 結構化車輛知識圖譜
- 跨來源資訊檢索
- 整合的車輛情境
閉環式AI協調機制
協調 Fastlane 平台上的資料採集、分析及問題處置流程。
- AI 輔助的資料採集請求
- 過往車輛情境檢索
- 動態情境擴展
- 自動化證據蒐集
- 人員在環工作流程
- 調查生命週期管理
- 建立問題處置流程
- 行動追蹤與治理
持續學習與車隊智慧
汲取知識、辨識新興規律，並持續改善未來的調查工作與車輛相關成果。
- 知識擷取與再利用
- 規律庫的生成
- 新興問題偵測
- 車隊智慧分析與趨勢分析
- 調查結果追蹤
- 組織知識的保留
- 跨計畫知識分享
- 持續改善的回饋循環
相關資源
日產如何透過……來加速其車輛開發週期Sonatus
在本集播客中，日產歐洲技術中心（NTCE）負責電子規劃、編碼及網路安全的工程師 Sarah Dorey 闡述了 NTCE 如何運用Sonatus 的「AI 技術人員」與「Collector AI」工具，將原本手動的現場車輛驗證流程轉型為遠端、由AI驅動的工作流程。這項數位轉型大幅提升了效率，不僅讓全球團隊能夠即時協作，更將根本原因調查的時間從兩週縮短至僅需兩天。
AI 車輛診斷：透過 AI 技術人員，徹底改變車輛開發與產品上市時程
車輛的診斷與除錯流程是一項關鍵領域，若能透過AI驅動的優化，將能帶來巨大效益。現代車輛的複雜程度已達前所未有的程度，部分車款甚至搭載多達 1,400 顆電腦晶片；因此，無論是協助量產前的車輛工程師，還是量產後的汽車維修服務技術人員，都能為汽車製造商和消費者帶來顯著的益處。
常見問題
Fastlane Insight 這是一項提供給車廠（OEM）的功能，旨在提升其在設計、分析、驗證及診斷方面的能力。車廠可根據自身需求，自由決定此技術的應用方式。部分車廠可能選擇將其完全限於工程設計團隊內部使用；另一些車廠則可能將部分功能開放給其服務中心，以提升診斷體驗。車廠對該功能在其車隊中的使用方式保有完全的管控權。
Fastlane Insight 在雲端運作，以實現高性能的大型語言模型（LLMs），從而提供卓越的數據洞察，同時保護原廠設備製造商（OEM）的專有數據，例如技術手冊、服務記錄、車隊整體分析等。
絕對沒問題。Fastlane Insight 可在任何您偏好的雲端服務供應商（無論是公有雲或私有雲）之間自由遷移。我們現有的客戶專案已 已成功將我們的技術 於多種雲端解決方案上。
Fastlane Insight 在許多重要方面有所不同。首先，典型的現成AI 平台無法存取專屬的 OEM 資訊，若將此類資訊公開於AI 平台上，可能會帶來不利影響。其次，通用型的AI 平台通常無法正確解讀與處理複雜的技術手冊、維修紀錄及其他技術細節。Sonatus 的解決方案以及我們針對特定車款所打造的客製化模型，能夠正確解讀這些複雜資訊，從而提供更優異的結果。
是的，即使現有車輛不具備先進的嵌入式軟體功能，仍可透過Fastlane Insight 來提升售後服務、車輛品質及客戶體驗。原始設備製造商（OEM）可利用 現有的數據來源（無論是簡單的還是先進的），作為Fastlane Insight 分析功能的輸入資料。