サービス概要
車内AIエージェント
FPT Automotiveのcockpit-aiは、CANバス分析による危険予測、AI音声インタラクション、多様なハードウェアに対応するオーケストレーションを融合した車内インテリジェンス。Android AutomotiveやQNX上で動作し、オンデバイスでASR、意味検索、TTSを完結させシンプルコマンドを1.2秒で処理。複雑な命令のみAzure OpenAIへ転送します。カメラ不使用で運転リスクを3〜15秒前に検知し、プライバシーと機能安全を両立します。
1,241ms
エッジコマンド応答
4,596ms
クラウドパス応答時間
3.06倍
従来Tier-1システム比高速
3-15秒
CAN危険事前予測
≥0.85
決定ゲート判定閾値
機能
主な機能
ドライバー注意監視
ドライバーの注意レベル、疲労検知、覚醒度評価をリアルタイムで追跡。
乗員・ジェスチャー認識
カメラ不使用の乗員検知とジェスチャーによる車両操作 — ドライバーのプライバシーを保護。
自然言語音声コマンド
ドライバーの意図を理解し、車両機能を操作するコンテキスト対応音声アシスタント。
パーソナライズドユーザープロファイル
個々のドライバーの好みを学習し、空調・シート位置・エンタメを自動調整。
セーフティクリティカル設計
自動車業界安全基準に準拠したASIL対応システム設計。
技術
技術スタック
| Component | Technology | Purpose |
|---|---|---|
| 監視 | CAN-bus Analysis, Machine Learning | ドライバー注意・危険予測 |
| 音声処理 | NLP, Speech Recognition | 音声コマンド理解 |
| 統合 | IVI Platform, Cluster, HUD | コックピットシステム統合 |
| パーソナライゼーション | Machine Learning | ユーザー嗜好学習 |
| セーフティ | ISO 26262 Alignment | セーフティクリティカル設計 |
ユースケース
実際の活用事例
実際の導入から記録された成果。
ハイブリッド音声AI — 7.5秒から1.2秒へレイテンシ削減
Telechips Dolphin-5 SoC上のエッジクラウドハイブリッド音声パイプライン。シンプルなコマンドはオンデバイスで1,241msで解決。複雑な会話クエリはAzure OpenAI GPT-4o-miniへエスカレーションし5秒以内に返答。生の音声データは車外に送出しない。
Before
クラウド主体のマルチエージェントルーティングで合計7.5秒のレイテンシ — リアルタイムインタラクションと4秒KPIが数学的に不可能だった
After
エッジパス1,241ms、クラウドパス4,596msで5秒目標を達成。従来Tier-1最適化システムより3.06倍高速
進め方
実装アプローチ
Phase 1: 要件定義・統合計画
- コックピット統合要件を定義
- 既存IVI/Cluster/HUDシステムを分析
- DMS/OMSセンサー配置と校正を計画
Phase 2: システム開発
- ドライバー監視アルゴリズムを開発
- 乗員検知モデルをトレーニング
- 自動車コンテキスト対応音声アシスタントを構築
Phase 3: 統合・バリデーション
- 車両コックピットシステムと統合
- セーフティクリティカルテストを実施（ASIL準拠）
- 異なるドライバープロファイルで検証
Phase 4: デプロイ・最適化
- 車両フリートへ展開
- ユーザーフィードバックとパフォーマンスデータを収集
- 実世界の利用状況に基づき継続的に改善
関連サービス