汽车行业以客户为中心的创新
议程 保时捷工程公司简介 工程生态系统与开发循环 用例 • 信号基金会模型• AI校正的种族GPS• 解码舰队（代理诊断） 保时捷工程美国公司已融入一个专注于数字技术的国际竞争力中心网络。 PEUS作为保时捷工程集团的一部分：公司概述 我们曾在车辆及系统开发领域积累了众多案例。 保时捷工程集团（PEG）项目 无论我们开发什么，我们始终关注整车的集成。质量包括在内。 我们聪明地利用我们的生态系统来缩短“上车时间”。 变革从实验室到现实世界评估在车辆中通过我们云连接实时生态系统 问题描述 控制器为中心的工作流程长迭代周期 离线录音手工数据下传（USB/记录器） 手动测量设置和配置→ 辛苦程度高，重复性低 研究想法在实验室环境中停留了很长时间由于缺少实地测试，没有最终信心 技术组件在开发循环中 测试用车辆装备了额外的边缘设备功能云连接的车辆中间件 CarDataBox在我的人工智能生态系统中充当边缘设备。 技术组件在开发循环中 测试用车辆装备了额外的边缘设备功能云连接的车辆中间件 技术组件在开发循环中 测试用车辆装备了额外的边缘设备功能云连接的车辆中间件 技术组件在开发循环中 资源 效率提升来自我们的云和AI生态系统 端到端、一致的生态系统，涵盖数据收集、实时验证、可扩展训练和边缘部署。 车辆架构无关的软件开发启用灵活适应各个平台 船队规模操作、评估和数据收集 直接车内评估 & 分钟内更新 统一全球人工智能模型生命周期、实验跟踪与治理 将我们的生态系统应用于现实世界挑战 信号基金会模型 基于AI的场景、模式和异常检测器 提高高速动态驾驶中的车辆定位精度 用例 #1 信号基金会模型 基于AI的场景、模式和异常检测器 挑战大量未标注的信号录音罕见/安全性关键事件在机队中难以查找、比较和量化 输出可搜索的潜在空间 信号基金会模型 描述 用例 文本相似度搜索预测分类 • 使用嵌入进行相似度搜索• 使用嵌入生成相似场景 信号基金会模型首次申请ADAS 生成场景 描述场景考虑到一个编码场景，用自然语言描述 搜索场景假设有一个提供的场景，在数据库中搜索类似的内容 给定一个编码的场景，生成类似情况下的信号 将原始录音转换为进入一个可搜索场景数据库 更快的根本原因分析通过相似度搜索 生成场景变体扩大测试覆盖率 用例#2AI校准的赛车GPS 为高性能驾驶 高动态驾驶降低GPS精度 挑战 • 道路汽车GPS噪声：±5-10米误差• 导航系统利用地图匹配与合理性检查• 经典GPS修正无法在高动态驾驶环境中生效 目标• 利用机器学习，直接从汽车传感器数据中预测并纠正GPS位置误差• 实现接近高精度 DGPS 的精度 GPS精确度模型 描述 人工智能传感器融合以提升基于动态特征的准确性 • 考虑车辆轨迹的时间历史 • 旨在降低资源消耗允许车辆处理 效益：通过长短期记忆网络提升GPS精度 准确度提升：实现了约95%的错误减少，GPS精度从5-10米降低到约1-2米（均方根误差约为1.4米） 真实世界的证据：在多种车型上验证过（例如，保时捷911）→赛道级赛车路线和圈速计时 基于标准车辆总线信号的高精度GPS地面真实值(在DGX上进行训练，边缘就绪) 用例 #3 解码舰队 AI Agent-Driven Vehicle Data Analysis人工智能代理驱动的车辆数据分析 人工智能驱动的发展舰队洞察力缩短反应时间 接近 • 诊断协议层面的异常检测• 针对开发舰队协议的大型协议Transformer-Decoder• 高度自动化的模块化AI工作流程 我们的解决方案融入了开发数据循环，并实现早期诊断。 多代理专家流程提供细粒度诊断洞察 益处：代理诊断洞见 管理复杂性高效处理大量数据 清晰信息与因果关系一览 提升人类专家知识多智能体提供用户见解，其中知识有限 时间节省快速分析诊断信息首先的假设Minutes vs. hours 更快的“上车时间”通过云连接的实时人工智能生态系统从实验室工作流程 → 车队规模的车辆内评估 为什么改变 控制器为中心的+离线工作流程创建长时间迭代周期并且需要大量的人工操作。船队测试难以管理和比较。 可重复循环连接车辆边缘 → 云数据湖 →本地训练 → 部署回车辆包括追踪/注册和负载管理。 信号基础模型 将原始录音转换为可搜索的场景数据库→更快的原因分析可扩展的安全量化。 种族GPS 提高定位精度从5-10米到约1-2米（约95%的错误减少). 代理诊断 First hypotheses inMinutes vs. hours减少对稀缺专家知识的依赖。 宝沃工程技术 本尼迪克特·基斯特纳 数字解决方案，保时捷工程美国Benedict.Kistner@porsche-engineering.us 莱昂·艾森曼机器学习工程师，保时捷工程美国Leon.Eisemann@porsche-engineering.us 丹尼尔·舒马赫 云架构师，保时捷工程Daniel.Schumacher@porsche-engineering.de