Fastlane™ Insight
AI ：面向可操作情报的车辆系统
借助专为工程、验证和服务团队打造的AI ，查明根本原因、加快决策并持续改进车辆
Fastlane Insight 利用车辆AI 、工程知识和车辆上下文，将车辆数据转化为可操作的情报。
车辆AI 的推理过程
应用针对特定车辆的AI ，以了解车辆行为、跨领域关联信息，并加快问题排查速度。
- 车辆AI 代理
- 跨领域相关性
- 根本原因分析
- 因果链重建
- 工程知识整合
- 可解释的AI 推理
- 全车队范围的模式检测
- 诊断专业知识的扩展
统一的车辆智能
将车辆数据、诊断信息、日志、工程文档和历史调查结果整合到一个智能层中。
- 车辆数据与诊断分析
- 日志和跟踪分析
- 工程文档理解
- ODX 与服务信息的集成
- 历史问题与调查检索
- 结构化车辆知识图谱
- 跨源信息检索
- 统一的车辆上下文
闭环AI 编排
协调 Fastlane 平台上的数据收集、分析和修复工作流。
- AI-协助数据收集请求
- 历史车辆背景检索
- 动态上下文展开
- 自动化取证
- 人机协同工作流程
- 调查生命周期管理
- 修复工作流的创建
- 行动跟踪与治理
持续学习与车队智能
收集知识，识别新兴趋势，并不断改进未来的调查工作及车辆处理结果。
- 知识捕获与再利用
- 模式库生成
- 新兴问题检测
- 车队智能与趋势分析
- 调查结果跟踪
- 组织知识保留
- 跨项目知识共享
- 持续改进的反馈循环
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常见问题解答
Fastlane Insight 这是一项面向汽车原始设备制造商（OEM）提供的功能，旨在提升其在设计、分析、验证和诊断方面的能力。OEM可根据自身需求灵活运用该技术。部分OEM可能选择将其完全用于内部工程设计团队；另一些则可能将其部分功能开放给旗下服务中心，以提升诊断体验。OEM对该功能在其车队中的使用方式拥有完全的控制权。
Fastlane Insight 该平台在云端运行，可支持高性能的大语言模型（LLM），从而提供卓越的数据洞察，同时保护技术手册、维修记录、车队整体分析等OEM专有数据。
当然。Fastlane Insight 可在任何首选的云服务提供商（无论是公有云还是私有云）之间灵活迁移。我们与现有客户的合作中已 已成功将我们的技术 部署于多种云解决方案中。
Fastlane Insight 在许多重要方面都存在差异。首先，典型的现成AI 平台无法访问专有的OEM信息，而将此类信息公开给AI 平台可能会带来不利影响。其次，通用型AI 平台通常无法正确解读和处理复杂的技术手册、维修记录及其他技术细节。Sonatus 的方法以及我们针对特定车型的定制模型能够正确解读这些复杂信息，从而提供更优异的结果。
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。整车制造商可以利用 现有数据源（无论简单还是复杂）作为输入，供Fastlane Insight 进行分析。