量产车型
AI 面向智能车辆
嵌入式系统AI 用于车辆的持续改进
通过AI 支持的数据采集、分析及车载智能，实现车辆的持续学习、适应和优化
解决方案概述
Fastlane Platform 构建了一个闭环工程系统，将车辆数据、AI 推理和车载智能有机结合。该平台可帮助整车制造商在车辆全生命周期内持续提升车辆质量、性能及软件定义功能。
- 按需收集丰富的车辆上下文数据
- 利用车辆数据生成可付诸实践的工程洞察AI
- 在量产中部署和优化智能车辆功能
相关产品
- 针对特定车辆的AI 推理
- 跨领域根本原因分析
- 工程知识整合
- 自动化调查工作流
- 闭环数据、洞察与学习
- AI-协助制定收款政策
- 动态和基于事件的数据采集
- 历史和实时车辆数据
- 时间序列存储与压缩
- 全车范围内的信号、诊断和日志访问
相关资源
2026年，AI 和SDV的进展如何？
在葡萄牙波尔图举行的COVESA全体成员会议现场录音中，约翰与Omdia分析师迈特·贝泽拉就2026年SDV调查进行了探讨。该调查显示，业界预计到2030年将实现SDV 3级。调查的主要发现凸显了行业正向数据驱动的价值创造和预测性维护转型，尽管组织准备程度仍比技术部署滞后数年。
常见问题解答
即使车辆已配备其他数据采集方案且具备软件更新能力，Fastlane Platform 与现有解决方案相比仍具有更多令人信服的优势。Fastlane Collector 依托生成式AI 技术，提供高分辨率、可动态配置的数据采集功能，从而提升原始设备制造商（OEM）工程师所能获取的数据质量和精准度。 Fastlane Insight 提供强大的车辆数据分析功能，
帮助OEM工程师或服务技术人员更快地查找故障、识别不同子系统间的规律、定位根本原因，并确定纠正措施。Fastlane Edge 支持将AI 模型直接部署到车辆中，以持续监控车辆行为，并在边缘端执行智能处理，从而检测异常情况、支持自诊断，并随着时间推移不断提升车辆性能。
Fastlane Platform 已应用于全球众多终端市场国家的超过 800 万辆量产车，涵盖数十种不同的车型。借助该解决方案，整车制造商能够在车辆全生命周期内持续提升车辆质量、性能以及软件定义的功能。
Fastlane Collector 符合欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）等隐私法律，以及美国《加州消费者隐私法案》等标准。汽车制造商通常会要求现代汽车的驾驶员根据其个人偏好和所在地区的隐私法律，接受相应的隐私政策。Fastlane Collector 使汽车制造商能够根据驾驶员的选择来定制个人信息收集方式——当原始设备制造商（OEM）提供联网服务等数据产品时，该平台可确保数据收集完全符合驾驶员的意愿。 大多数驾驶员会选择多种隐私设置的组合，而Fastlane Collector 可确保企业能够满足个人数据隐私方面的这一多样化需求。
Fastlane Platform 具有高度可配置性，并可在 OEM 首选的 IT 平台和云服务提供商之间灵活迁移。OEM 的敏感数据由 OEM 自行管控，并始终归 OEM 所有。OEM 可以自主决定使用哪些 IT 系统和云解决方案，以确保其敏感测试数据的隐私安全。
我们的解决方案经过精心设计，具有资源利用率高、效率优越的特点，并在部署于典型汽车电子控制单元（ECU）之上时已证明行之有效，且无需依赖高性能中央计算或GPU解决方案。整车制造商（OEM）可将该解决方案部署到最适合其车辆架构的ECU子系统中，并确信该方案能在消耗适度计算资源的同时实现无缝运行。