Aachen (OTS) – FEV kooperiert mit Microsoft, um leistungsstarke
generative KI-
Funktionen direkt im Fahrzeug zu integrieren – auf Basis GPU-
beschleunigter Rechenleistung von NVIDIA und KI-Modell-Microservices.
Ziel der Zusammenarbeit ist es, multimodale Sprach-, Text- und
Gesteninteraktionen direkt im Fahrzeug zu ermöglichen – unabhängig
von einer dauerhaften Internetverbindung.
Im Fokus steht dabei der Einsatz sogenannter Small Language
Models (SLM), wie etwa Microsofts Phi-4-mini-instruct in Microsoft
Foundry, das auf NVIDIA DRIVE AGX beschleunigter Rechenleistung
basiert. Die Lösung ermöglicht es, Fahrzeugfunktionen wie das
Armaturenbrett oder individuelle Fahrzeugprofile per Sprachbefehl zu
konfigurieren. Gleichzeitig fungiert das System als lokale KI-
Absicherung für cloudbasierte Large Language Models (LLMs).
Mehr Intelligenz, Robustheit und Effizienz im softwaredefinierten
Fahrzeug
Eingebettete Small Language Models erweitern die intelligenten
Funktionen moderner Fahrzeuge und ihre Reaktionsfähigkeit. Da die
Inferenz direkt im Fahrzeug stattfindet, bleiben zentrale Funktionen
auch bei eingeschränkter oder fehlender Internetverbindung verfügbar.
Darüber hinaus ermöglichen eingebettete SLMs eine Reduzierung der
Backend- und Infrastrukturkosten, da cloudbasierte LLMs je nach
Anwendungsfall ergänzt oder teilweise ersetzt werden können. Dies
hilft OEMs dabei, softwaredefinierte Fahrzeugfunktionen
wirtschaftlich zu skalieren.
„Unsere Zusammenarbeit mit Microsoft und NVIDIA zeigt, wie
kleine, effiziente Sprachmodelle das Fahrzeugerlebnis verändern
können, indem sie leistungsstarke Funktionalität ohne den hohen
Ressourcenbedarf großer Systeme bieten“, sagt Thomas Hülshorst, Group
Vice President Intelligent Mobility and Software bei FEV.
„Durch die Kombination fortschrittlicher KI-Frameworks mit
domänen- und aufgabenspezifischen Optimierungen gestalten FEV und
Microsoft die Zukunft intelligenter, sprachgesteuerter
Schnittstellen, die den hohen Anforderungen im Fahrzeugeinsatz
gerecht werden“, ergänzt Boris Scholl, Vice President of Engineering
bei Microsoft.
Zentrale Anwendungsfelder für eingebettete GenAI
Im Rahmen der Kooperation untersucht FEV mehrere Anwendungsfelder
mit hohem Serienpotenzial:Automatisiertes und autonomes Fahren (SAE-
Level 3-5):
– Multimodale GenAI-Modelle verbessern die Erkennung von
Objekten, Verkehrssituationen und Fahrwegen, insbesondere in
komplexen urbanen Umgebungen und bei Grenzfällen (Edge Cases).
– Fahrer- und Insassenüberwachung: Eingebettete GenAI verbessert
die Erkennung von Müdigkeit, Ablenkung oder ungewöhnlichem Verhalten
und erhöht durch lokale Verfügbarkeit die Robustheit
sicherheitsrelevanter Funktionen – auch als Backup für cloudbasierte
Systeme.
– Personalisierte Fahrzeug- und HMI-Konfiguration:
Fahrzeugfunktionen und Benutzeroberflächen lassen sich per
Sprachbefehl intuitiv anpassen, etwa für unterschiedliche
Fahrerprofile oder Nutzungsszenarien – ohne Abhängigkeit von externer
Cloud-Infrastruktur.
Die vollständige Pressemeldung finden Sie hier:
https://fev.group/63728
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