市场机遇——以及原始设备制造商（OEM）如何把握这一机遇
车载AI 正进入快速增长阶段。弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）预测，在关键汽车应用场景中，AI 的目标市场规模将从 从2025年的430亿美元增至2030年的超过2380亿美元.
挑战不在于确定AI 的应用场景，而在于 如何将其推广至量产车型、各类电子控制单元（ECU）以及全球平台， ，同时不增加成本或复杂性。
这份弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）白皮书探讨了价值正在从何处涌现，以及汽车制造商如何大规模落地“AI ”战略。
您将学到什么
- 车载AI 在哪些领域能产生最大影响
基于市场规模和总可寻址市场（TAM）分析的预测性维护、传感器虚拟化、电池健康状态、网络安全、基于使用情况的保险（UBI）以及AI 配套服务。 - 为何边缘AI 对大众市场车型至关重要
更低的延迟、更低的云端成本、更强的数据隐私保护，以及与广泛部署的电子控制单元（ECU）的兼容性。 - OEM如何在不同车型中扩展AI 的应用
在数据、模型、部署、优化和监控方面实现统一协调。 - Sonatus 如何实现闭环车辆智能化
通过基于Collector的“观察–分析–行动”模型，AI 的AI 总监、AI 技术员以及AutomatorAI 共同实现了这一功能。
精选实际应用案例
该白皮书列举了若干关键案例，展示了车载AI 技术在各主要领域的应用情况，包括：
- 轮胎载荷、磨损及剩余寿命预测
- 虚拟传感器实现方案，例如基于软件的大灯水平调节
- AI基于……的电池健康与安全诊断
- 基于边缘的生成式AI 网络安全技术在入侵检测中的应用
- 嵌入式、基于行为和使用情况的保险模型。
Sonatus 如何帮助OEM厂商把握这一机遇
Sonatus 通过闭环流程，实现可扩展且适用于生产环境的AI “观察–分析–行动” 模型：
- 收集器AI – 基于策略、由事件触发的车辆数据
- AI 总监 – 在各电子控制单元（ECU）中部署并优化AI 模型
- AI 技术员 – 基于AI 的诊断与售后智能系统
- AutomatorAI– 通过低代码编排，安全地基于AI 洞察采取行动
