Fastlane™ Edge
大规模部署车载AI
在边缘端部署、协调和管理AI 模型、诊断逻辑和车辆智能，以加速开发、提升质量，并在车辆整个生命周期内持续改进车辆性能
Fastlane Edge 通过在车辆内部直接部署AI 模型、虚拟传感器和诊断逻辑，将车辆智能付诸实践。
简化AI 的部署流程
将AI 模型、诊断逻辑、虚拟传感器和预测分析部署到量产车辆中。
- 统一的部署和运行时环境
- 全车队范围的部署管理
- OTA部署与更新
- 运行时生命周期管理
- 版本控制与治理
- 云到车协调
- 支持多平台ECU
EdgeAI 优化
在各种车辆架构和计算平台上高效运行智能工作负载。
- CPU、GPU 和 NPU 支持
- 支持硬件优化的AI 优化
- 资源感知调度
- 运行时根据ECU性能进行调整
- 半导体供应商整合
- 跨平台兼容性
- 功耗与热设计优化
- 高效利用现有车辆硬件
自适应车辆功能
将车辆智能转化为实时行动，从而提升质量、可靠性和性能。
- 实时异常检测
- 预测性维护监测
- 自诊断工作流
- 虚拟传感器执行
- 自适应监控与告警
- 软件定义车辆功能
- 基于上下文的决策
- 基于边缘的质量检测
全车队智能系统
将成功的异常检测器、诊断逻辑和预测模型转化为覆盖整个车队的能力，从而持续提升车辆的质量和性能。
- 全车队范围内的空中（OTA）车型分发
- 模型生命周期管理
- 版本控制与治理
- 全车队范围的AI 性能监控
- 云端到边缘的反馈集成
- 可重用的AI 模型和智能库
相关资源
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常见问题解答
驾驶员应用平台是车辆基础设施的重要组成部分，但无法提供Fastlane Edge 所具备的功能。许多车载AI 应用需要访问车辆数据源及其他功能，而这些功能无法通过驾驶员控制台或车载信息娱乐（IVI）子系统获取。事实上，Fastlane Edge 是现有驾驶员应用的理想补充，它能够提供基于数据源和深度车辆分析的通知功能，而这些正是驾驶员应用无法访问的。
不。 Fastlane Edge 的重要优势之一 车辆中已有的计算能力。大量能够创造价值的边缘计算工作负载AI 并不需要高性能计算资源。在许多情况下，现有的车载计算能力已经绰绰有余，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，如果高性能解决方案可用，也可以加以利用。
是的。Fastlane Edge 同样专为商用车设计，支持车载智能、诊断以及边缘AI 工作负载，这些功能对商用车尤为重要。Fastlane Edge 支持部署AI 模型，以满足后处理系统管理、ADAS 及其他关键任务功能等用例的需求。Fastlane Edge 还支持建筑、农业、采矿等各行业以及其他非公路车辆的专用应用。
不，Fastlane Edge 并不提供自动驾驶或高级驾驶辅助系统（ADAS）功能。它所提供的是高质量的车辆数据和分析服务，可支持ADAS系统的开发、调优和验证。Fastlane Edge 帮助团队处理更丰富、来自多传感器的数据，但ADAS和自动驾驶功能本身则由其他公司提供。
Fastlane Edge 该方案基于Sonatus （AI ）总监此前推出的创新成果，并通过将该解决方案与Fastlane平台中的其他产品紧密集成，进一步拓展了这些创新，从而为“观察-分析-行动”循环提供了关键环节。Fastlane Edge 结合Fastlane Insight ，支持将AI 模型以灵活的代理方式部署到车辆中，从而实现更深入的分析、诊断以及可升级功能。
作为“观察-分析-行动”循环的第三个组成部分，Fastlane Edge 正在取代此前的解决方案，并通过在车内执行操作的能力对其进行增强，包括更新单辆车的设置、部署新软件以及/或在车内执行其他操作。Fastlane Edge 将随着时间的推移持续开发丰富的功能，以进一步增强根据整车制造商所需功能采取行动的能力。