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Fastlane™ Platform
適用於智慧車輛的汽車級AI 平台
Fastlane 透過雲端至邊緣的汽車AI ，使車輛能夠持續學習、適應並提升性能。
適用於更智慧車輛的閉環AI 平台
Fastlane Platform 透過由AI 協調的「觀察、分析、行動與學習」循環，將車輛數據轉化為智慧型行動。
AI 為智慧工程
設計車輛時，應具備所需的数据、智慧及車載功能，以便在上市後持續進行改進。
- 將智慧功能整合至車輛架構中
- 從實際車輛行為與車隊表現中汲取經驗
- 將 AI 模型、虛擬感測器及診斷智慧技術部署至量產車輛中
AI促進智慧發展
將原型車與測試車輛轉化為智慧驗證平台，藉此加速學習進程並降低驗證工作量。
- 將測試車隊連接到雲端至邊緣的AI工作流程
- 收集精確的車輛情境資料，以供調查與驗證之用
- 在量產前於實際使用環境中驗證車輛功能=
AI在智慧診斷中的應用
運用汽車AI，以更快地診斷問題、擴大工程專業知識的應用範圍，並提升整個車隊的服務成效。
- 加快根本原因分析與問題解決
- 降低保固、召回及維修成本
- 透過全車隊學習，持續改善診斷效能
相關資源
2026 年，AI 與軟體定義車輛（SDV）的發展進展如何？
在葡萄牙波爾圖舉行的 COVESA 全體會員會議現場錄影中，約翰與 Omdia 分析師 Maitê Bezerra 針對 2026 年 SDV 調查進行了討論。該調查顯示，業界預期將於 2030 年前達到 SDV 第 3 級。主要調查結果凸顯了產業正朝向數據驅動的價值創造與預測性維護轉變，儘管組織的準備程度仍比技術部署落後數年。
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與自駕車（SDV）如何重塑供應鏈？
這段影片於 2026 年國際消費電子展（CES）現場錄製，Dr. John Heinlein 與法雷奧（Valeo）的 Derek De Bono共同探討，軟體定義車輛（SDV）如何透過硬體與軟體的解耦，以及持續的 AI 驅動更新，為產業帶來革命性變革。他們的對話突顯了產業正朝向合作夥伴生態系統轉變，並預測 SDV 將在 2030 年前重新定義車輛使用壽命、商業模式，以及邁向第 3 級自動駕駛的發展路徑。