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自動車業界がAI導入で直面する課題や自動車開発におけるAI活用のメリットをご紹介！
自動車産業がテクノロジー中心のエコシステムへと変革するなか、 人工知能(AI)は製品開発ライフサイクル全体にわたる戦略的な 推進力になりつつあります。 より高度なエンジニアリング、迅速なテスト、データに基づく意思決定、 そして優れた顧客体験に至るまで、AIはもはや未来の概念ではなく競争上の 必須要素です。 AIは人間の能力を拡張し複雑な作業を自動化することで、OEMやサプライヤーが より良い製品をより速く、より少ないエラーで開発できるよう支援します。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
【開発効率UP】 １組込みLinux製品の超高速起動 ２リモートから組込みLinux開発 ３組込みLinuxのセキュリティ対応
１） 組込みLinux/Android製品の超高速起動 『LINEOWarp!!』 記憶媒体（Flash、eMMC等）に確保したスナップショット領域に、アプリケーションを起動した状態でのシステムメモリおよびH/Wの状態（レジスタ の内容）のスナップショットイメージを保存しておき、電源ON時に保存したスナップショットイメージからシステムメモリを復元し高速起動を実現します。 ２） リモートで行う組込みLinux開発 『Remote Access EBF』 組込み機器の開発をテレワークで行うには課題がいくつかあり、悩んでる開発者の方も多いのではないでしょうか。 組込みLinuxの開発者集団であるリネオがテレワークでの開発で直面した問題点とその対応方法、リモートで効率的に開発を行うためのサービスをご紹介します。 ３） 組込みLinux IoE機器のセキュリティ対応 『Vigiles』 ネットワークに繋がる機会の増えてきた組込み機器、とくにIoE機器は脆弱性への対策は必須となります。 Linuxで使われるOSSの脆弱性に関する情報と、脆弱性対策をするサービスをご紹介します。
評価環境構築からFOT解析までを一体支援。走行データ分析の効率化と検証高度化を実現し、開発スピードと品質向上に貢献します。
■業務内容 本業務は、車線はみ出し警報機能の開発支援を目的とし、 評価環境の構築および走行データの分析を通じて、機能検証の高度化を図るものです。 当社は、車線はみ出し警報機能機能の開発において以下の技術支援を実施しました。 評価環境構築支援：設計定数を迅速に試験車両へ反映するツールを開発し、 短期間での動作確認サイクルを実現。 実験データ解析支援：膨大な走行データからシステムの動作シーンを抽出するツールを開発し、 解析業務の効率化に貢献。 FOTデータによる動作検証：他システムとの連携により、車線はみ出し警報機能の作動シーンを抽出し、 正作動・誤作動の分析を実施。 ■解決できる顧客課題 評価環境の構築にかかる工数の削減 走行データ解析の効率化と精度向上 実証実験データを活用した機能検証の高度化 他システム連携による複合的な動作検証の実現 ■技術名称 実証実験（FOT）データ解析 適合定数反映ツール 解析データ抽出ツール ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
