Fastlane™ Edge
大規模部署車載AI
在邊緣端部署、協調及管理 AI 模型、診斷邏輯與車輛智慧，以加速開發進程、提升品質，並在車輛整個生命週期中持續優化車輛性能
Fastlane Edge 透過直接在車輛內部署AI 模型、虛擬感測器及診斷邏輯，將車輛智慧化付諸實行。
簡化邊緣 AI 部署
將AI模型、診斷邏輯、虛擬感測器及預測性分析部署至量產車輛中。
- 整合的部署與執行環境
- 車隊範圍內的部署管理
- OTA 部署與更新
- 執行環境的生命週期管理
- 版本管理與治理
- 雲端至車輛的協調
- 支援多平台 ECU
邊緣 AI 優化
在各種車輛架構和運算平台上，高效執行智慧型工作負載。
- CPU、GPU 及 NPU 支援
- 硬體感知的AI優化
- 資源感知排程
- 根據 ECU 功能進行執行階段調整
- 芯片供應商整合
- 跨平台可移植性
- 功耗與熱管理優化
- 有效利用現有車輛硬體
車輛自適應功能
將車輛智慧轉化為即時行動，藉此提升品質、可靠性與性能。
- 即時異常偵測
- 預測性維護監測
- 自我診斷工作流程
- 虛擬感測器的執行
- 自適應監控與警示
- 軟體定義車輛功能
- 情境感知決策
- 基於邊緣端的品質檢測
全車隊智慧系統
將成功的異常偵測器、診斷邏輯及預測模型轉化為全車隊級別的能力，藉此持續提升車輛品質與性能。
- 全車隊空中更新（OTA）模型分發
- 模型生命週期管理
- 版本管理與治理
- 車隊等級 AI 效能監控
- 雲端至邊緣的回饋整合
- 可重複使用的 AI 模型與智慧函式庫
相關資源
COMPREDICT 透過Sonatus 的AI技術，實現更智慧的頭燈水平調整功能
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常見問題
駕駛員應用程式平台雖是車輛基礎設施的重要組成部分，但無法提供Fastlane Edge 所具備的功能。許多車載AI 應用程式需要存取車輛資料來源及其他功能，而這些功能並未透過駕駛員控制台或車載資訊娛樂（IVI）子系統提供。事實上，Fastlane Edge 是現有駕駛員應用程式的理想補充，能透過駕駛員應用程式無法存取的資料來源及深度車輛分析，實現通知功能。
不。 Fastlane Edge 的重要優勢之一，在於它能善用 車輛中現有的運算能力。相當多能創造價值的邊緣AI 工作負載，並不需要高效能的運算資源。在許多情況下，現有的車載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。Fastlane Edge 同樣專為商用車設計，支援車載智慧、診斷以及邊緣AI 工作負載，這些功能對於商用車而言尤其重要。Fastlane Edge 支援部署AI 模型，以應用於後處理系統管理、ADAS 及其他關鍵任務功能等使用情境。Fastlane Edge 亦支援橫跨建築、農業、採礦等產業的專業應用，以及其他非公路車輛。
不，Fastlane Edge 並不提供自動駕駛或先進駕駛輔助系統（ADAS）功能。它所提供的，是高品質的車輛資料與分析服務，可支援 ADAS 系統的開發、調校及驗證工作。Fastlane Edge 協助團隊處理更豐富的多感測器資料，但 ADAS 及自動駕駛功能本身則由其他公司提供。
Fastlane Edge 本解決方案以Sonatus AI 總監的早期創新成果為基礎，並透過將該解決方案與 Fastlane Platform 中的其他產品緊密整合，進一步深化其應用，為「觀察-分析-行動」循環提供關鍵的一環。Fastlane Edge 結合Fastlane Insight ，可將AI 模型以靈活且具備代理程式的方式部署至車輛中，從而實現更深入的分析、診斷及可升級功能。
作為「觀察－分析－行動」循環的第三個環節，「Fastlane Edge 」正取代先前的解決方案，並透過在車內採取行動的能力來強化這些方案，從更新個別車輛設定，到部署新軟體及／或在車內執行其他操作。Fastlane Edge 將隨著時間推移持續開發豐富的功能，以進一步強化根據原廠（OEM）所需功能採取行動的能力。