測試與驗證
AI促進智慧發展
提升品質並加速投入生產
運用雲端至邊緣AI，將測試車輛轉變為智慧驗證平台，以加速驗證流程並更快投入量產
解決方案概覽
Fastlane 平台能將現有的原型車與測試車輛轉變為智慧驗證平台。透過結合由AI 輔助的資料蒐集、針對特定車輛的AI 分析，以及藉由Fastlane Copilot 實現的邊緣AI 執行，工程團隊得以加速驗證週期、更快解決問題，並最大化測試車隊的利用率。
- 在問題發生時，精確擷取富含情境資訊的車輛數據
- 運用車輛AI與工程知識，加速根本原因分析
- 將邊緣 AI 與智慧診斷技術部署至原型車中
- 實現遠端調查，降低對實車存取的依賴
- 透過閉環學習系統，持續優化驗證工作流程
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存取
- 時間序列的儲存與壓縮
- 全車範圍的訊號與診斷存取
- 部署AI與軟體定義智慧
- 驗證邊緣 AI 與虛擬感測器
- 啟用即時異常偵測
- 管理全車隊的資訊部署
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。
更智慧的測試：日產歐洲技術中心與Sonatus 攜手推出尖端的AI 工具，以加速車輛開發進程
英國Cranfield與加州Sunnyvale——2025年12月9日——日產歐洲技術中心（NTCE）與總部位於美國的車載軟體創新企業……
常見問題
Fastlane Copilot 提供了一套即插即用的解決方案，包含預載Fastlane Collector 與Fastlane Edge 的硬體裝置。此解決方案可在數天內完成部署並投入運作，協助快速進行車輛測試，且無需將這些軟體產品整合至車輛的電氣/電子（E/E）架構中。
在典型的測試方法中，會將「暴力式」數據記錄器部署於測試車輛上，以試圖捕捉故障情境，並在測試環節結束後費力地將數據下載下來。遺憾的是，採用此方法時，數據僅會在測試完成後才提供，而該測試環節可能並未捕捉到相關的故障。此外，學習週期較長，需要進行後續的駕駛測試。 相反地，透過 Fastlane 平台，測試數據可即時擷取並串流傳送給測試工程師（即使身處偏遠地點），甚至能在單次行車測試過程中迅速調整測試與數據擷取設定。此方法不僅能大幅降低測試成本、提升測試車輛的效率，還能將原本採用現有方法需耗時數週才能解決的問題，在數小時或數天內解決。
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。
Fastlane insight 本工具作為原廠（OEM）測試工程師的優化工具，協助他們找出故障、辨識不同子系統間的模式、隔離根本原因，並更迅速地制定矯正措施。其分析基於原廠提供的可信賴資料來源，包括複雜的技術手冊、維修紀錄及其他技術細節，因此其結論的來源始終有詳盡的文件記錄。 此外，由於「Fastlane Insight 」能整合來自多個領域的資訊，因此讓測試與驗證工程師得以運用各類子系統的知識，進而強化其個人專業能力。