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Fastlane™ Platform
智慧車輛AI平台
Fastlane 平台透過雲端至邊緣的車載AI，使車輛能夠持續學習、適應並提升性能
部署 Fastlane 平台的三大途徑
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。
常見問題
Fastlane 平台的一大優勢在於其極高的靈活性。車廠（OEM）可透過「Fastlane Copilot 」將其整合，並在數日內完成部署並投入運作，從而提升其測試與驗證週期的效率。該軟體亦能深度嵌入車輛架構中，在車輛整個生命週期內提供靈活性與可擴展性的優勢。最後，已上路行駛的量產車輛也能輕鬆透過「Fastlane Insight 」服務，利用現有的原廠數據來源來提升服務體驗與車輛品質。
Fastlane 平台的優勢在於，它能同時善用雲端與車載的各種 AI 解決方案。 基於延遲考量、海量數據或資料隱私問題，某些類型的分析必須在車載環境中執行。Fastlane Edge 允許將模型直接部署至車載系統。相對地，Fastlane Insight 則在雲端運行，透過高效能的大型語言模型（LLMs）實現卓越的資料分析，同時保護車廠（OEM）的專有資料。Fastlane Collector 運用雲端生成式 AI 協助制定客製化的資料採集政策，這些政策隨後將被部署至車載系統中，並完全在車載環境內運行。
當然，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。我們與客戶的合作案例中，已成功將我們的技術部署於各種雲端解決方案上。
不，Fastlane 平台（包括我們的車載 AI 管理解決方案Fastlane Edge ）的一大關鍵優勢，在於它能充分利用車輛現有的運算能力。許多能創造價值的邊緣 AI 工作負載並不需要高性能運算。在許多情況下，一般車輛內建的運算能力已綽綽有餘，足以產生有價值的洞察，無需升級至昂貴的 AI 或 GPU 解決方案。 當然，若具備高效能解決方案，亦可加以運用。
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。車廠（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 」的輸入資料。
那是當然的。Fastlane 平台支援各類 車輛的數據，包括轎車、重型卡車、客運車輛等。隨著車輛與網際網路的連結日益緊密，它們所產生的豐富數據為改善車輛運作的各個層面開闢了新契機，從燃油效率與安全，到品質、車隊管理及永續發展皆然。Fastlane 平台正是為了擷取並運用這些數據而打造。