量產車款
智慧車輛的AI
用於持續優化車輛的嵌入式AI
透過AI驅動的資料採集、分析及車載智慧系統，持續學習、適應並改進的車輛
解決方案概覽
Fastlane 平台打造了一個閉環工程系統，將車輛數據、AI推理與車載智慧相互連結。該平台協助車廠（OEM）在車輛整個生命週期中，持續提升車輛品質、性能及軟體定義功能。
- 依需求收集富含背景資訊的車輛數據
- 透過車輛AI產生可動作的工程洞見
- 在量產過程中部署並優化智慧車輛功能
相關產品
- 特定車型的 AI 推理
- 跨領域根本原因分析
- 工程知識整合
- 自動化調查工作流程
- 閉環數據、洞見與學習
- 由AI輔助的採集政策制定
- 動態及事件驅動的數據採集
- 過往與即時車輛資料
- 時間序列的儲存與壓縮
- 全車訊號、診斷及日誌的存取功能
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。
常見問題
即使車輛已具備其他資料蒐集方案及軟體更新功能，與現有解決方案相比，Fastlane 平台仍具備額外的顯著優勢。Fastlane Collector 憑藉生成式AI 技術，提供高解析度且可動態配置的資料蒐集功能，藉此提升原廠工程師所能取得資料的品質與精確度。 Fastlane Insight 則提供強大的車輛資料分析功能，
協助 OEM 工程師或服務技術人員更快地找出故障、辨識不同子系統間的規律、鎖定根本原因，並制定矯正措施。Fastlane Edge 能將AI 模型直接部署至車輛中，以持續監控車輛行為，並在邊緣端執行智慧處理，藉此偵測異常狀況、支援自我診斷，並隨著時間推移逐步提升車輛性能。
Fastlane 平台已部署於超過八百萬輛量產車輛中，遍及全球眾多終端市場國家，並涵蓋數十種不同的車型。透過此解決方案，車廠（OEM）能夠在車輛整個生命週期中，持續提升車輛品質、性能及軟體定義的功能。
Fastlane Collector 符合歐盟《一般資料保護條例》（GDPR）等隱私法規，以及美國《加州消費者隱私法》等標準。汽車製造商通常會要求現代車款的駕駛人，根據其偏好及所在地區的隱私法規，接受相關隱私政策。Fastlane Collector 使汽車製造商能夠根據駕駛人的選擇，自訂個人資料的蒐集方式；當原廠（OEM）提供連網服務等資料產品時，這項技術可確保資料蒐集方式符合駕駛人的意願。 多數駕駛人會選擇多種隱私設定的組合，而Fastlane Collector 能確保企業滿足這類針對個人資料隱私的多樣化需求。
Fastlane 平台具備高度可配置性，並能跨車廠（OEM）偏好的 IT 平台及雲端服務供應商靈活部署。車廠的敏感資料由車廠自行管控，並始終歸車廠所有。車廠可自行決定採用哪些 IT 系統及雲端解決方案，以確保其敏感測試資料的隱私性。
我們的解決方案經過精心設計，以實現資源高效利用，並已在常用的汽車電子控制單元（ECU）上成功部署，無需仰賴高效能中央運算或 GPU 解決方案。車廠 (OEM) 可將此解決方案部署至最符合其車輛架構的 ECU 子系統中，並無縫運作，同時耗用極低算力。