AI 适用于乘用车
打造能够持续进化的智能汽车
云端到边缘的智能技术，助力加快车辆开发速度、降低生命周期成本并提升客户体验
乘用车全生命周期中的智能化
Fastlane Platform
相关资源
日产如何借助……加快其车辆开发周期Sonatus
在本期播客中，日产欧洲技术中心（NTCE）电子规划、编码和网络安全工程师莎拉·多雷（Sarah Dorey）详细介绍了NTCE如何利用Sonatus （AI ）的“技术员”和“数据采集器”（AI ）功能，将车辆验证工作从手动现场验证转变为基于AI 的远程工作流程。这一数字化转型通过让全球团队能够实时协作，并将根本原因调查时间从两周缩短至仅两天，显著提升了工作效率。
常见问题解答
Fastlane platform 的一大优势在于其极高的灵活性。整车制造商可通过Fastlane Copilot 将其接入系统，并在数日内完成部署并投入运行，从而在测试和验证周期中获得显著效益。该软件还可深度嵌入车辆架构，在车辆整个生命周期内提供灵活性和可扩展性带来的优势。此外，已投入使用的量产车辆也能通过利用现有的整车制造商数据源，轻松从Fastlane Insight 中获益，从而提升服务体验和车辆质量。
Fastlane Platform 的优势在于，它充分利用了云端和车载端两种AI 解决方案。 出于延迟考虑、海量数据或数据隐私问题，某些类型的分析必须在车内运行。Fastlane Edge 支持将模型直接部署到车内。相比之下，Fastlane Insight 在云端运行，利用高性能的大语言模型（LLMs）实现卓越的数据分析，同时保护原始设备制造商（OEM）的专有数据。Fastlane Collector 利用云端生成式人工智能（AI ）协助制定定制化的数据采集策略，这些策略随后被部署到车内，并完全驻留在车内执行。
当然，Fastlane Insight 可在任何您首选的云服务提供商（无论是公有云还是私有云）之间实现迁移。在与客户的合作中，我们已成功将我们的技术部署到各种云解决方案上。
不，Fastlane Platform （包括我们的车载AI 管理解决方案，Fastlane Edge ）的一大关键优势在于，它充分利用了车辆现有的计算能力。大量具有价值创造力的边缘计算工作负载AI 并不需要高性能计算。在许多情况下，普通车辆内的现有计算能力已绰绰有余，足以生成有价值的洞察，而无需升级到昂贵的AI 或GPU解决方案。当然，如果具备高性能解决方案，也可以加以利用。
是的，即使现有车辆不具备先进的嵌入式软件功能，仍可通过Fastlane Insight 来提升售后服务、车辆质量和客户体验。汽车制造商可以利用其现有的数据源（无论简单还是复杂）作为Fastlane Insight 的输入数据。
完全正确。Fastlane Platform 支持各类车辆的数据，包括轿车、重型卡车、客运车辆等。随着车辆与互联网的连接日益紧密，它们所产生的丰富数据为提升车辆运营的各个方面创造了机遇，从燃油效率和安全性到质量、车队管理和可持续发展。Fastlane Platform 正是为了捕获并利用所有这些数据而设计的。