> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 以客户为中心的创新在汽车行业 ## 核心内容 保时捷工程集团（PEG）致力于通过以客户为中心的创新，推动汽车行业向智能、联网和高效的方向发展。该集团在全球拥有13个地点，包括德国、意大利、捷克共和国、罗马尼亚、中国和美国，其中美国的总部位于洛杉矶。PEG拥有1,700名员工，专注于车辆技术、软件开发、大数据和人工智能的融合，旨在缩短“上车时间”并提升开发效率。 ## 主要观点 - **以客户为中心**：PEG将客户需求置于核心位置，通过创新技术满足市场和用户的需求。 - **数字技术融合**：PEG结合车辆技术与数字技术，开发出适用于各种平台的解决方案。 - **云和AI生态系统**：通过构建端到端、一致的云和AI生态系统，实现数据收集、实时验证、可扩展训练和边缘部署。 - **实时数据处理**：利用云连接的实时人工智能生态系统，从实验室流程转向车队规模的车辆内评估。 - **效率提升**：通过优化开发流程，减少人工操作，提升数据处理效率和分析精度。 ## 关键信息 ### 技术组件与开发循环 - **边缘设备**：测试用车辆配备额外的边缘设备，包括云连接的车辆中间件和NVIDIA Jetson支持的定制硬件平台。 - **云资源**：集中式数据湖、实验跟踪与模型注册、可扩展处理平台、物联网边缘平台及车队监控。 - **本地资源**：NVIDIA DGX系统，具备分片能力的工作负载管理。 ### 数据处理流程 - **数据收集**：通过边缘设备采集车辆传感器数据，上传至云平台。 - **数据处理**：在云平台上进行数据湖索引、模型训练和推理。 - **模型部署**：训练好的模型部署回车辆，用于实时评估和优化。 ### 技术用例 1. **信号基金会模型** - **目标**：将原始信号录音转换为可搜索的场景数据库。 - **挑战**：大量未标注信号录音、罕见/安全性关键事件难以查找和比较。 - **解决方案**：利用AI模型进行场景聚类、相似度搜索和生成。 - **效益**：提升原因分析速度，实现可扩展的安全量化。 2. **AI校正的种族GPS** - **目标**：提高高速动态驾驶中的车辆定位精度。 - **挑战**：经典GPS修正在高动态驾驶环境中失效。 - **解决方案**：基于LSTM网络的GPS精度模型，利用车辆轨迹时间历史数据。 - **效益**：GPS精度从5-10米降低到约1-2米（均方根误差约1.4米）。 3. **解码舰队（代理诊断）** - **目标**：实现AI代理驱动的车辆数据分析，缩短反应时间。 - **挑战**：大量数据形式多样、诊断信息关系模糊。 - **解决方案**：多代理专家流程，提供细粒度诊断洞察。 - **效益**：快速分析诊断信息，减少对稀缺专家知识的依赖。 ### 优势总结 - **信号基础模型**：将原始录音转换为可搜索的场景数据库，提升原因分析速度。 - **种族GPS**：显著提高定位精度，接近高精度DGPS水平。 - **代理诊断**：实现快速诊断，节省时间并提升分析效率。 ## 国际网络与运营 - **全球布局**：PEG在德国、意大利、捷克共和国、罗马尼亚、中国和美国设有多个研究中心。 - **技术生态**：构建了涵盖数据收集、实时验证、可扩展训练和边缘部署的完整技术生态系统。 - **标准与认证**：遵循ASPICE、ISO 26262、ISO 9001和TISAX等国际标准，确保质量和安全。 ## 项目与团队 - **项目**：PEG在车辆开发、系统测试、AI模型训练等多个领域开展项目。 - **团队成员**： - **本尼迪克特·基斯特纳**：数字解决方案，保时捷工程美国。 - **莱昂·艾森曼**：机器学习工程师，保时捷工程美国。 - **丹尼尔·舒马赫**：云架构师，保时捷工程德国。 ## 附加资源 - **技术文档**：提供多份关于智能网联、新能源、市场解读等领域的研究报告。 - **链接示例**： - [2024年汽车智能座舱投融资研究白皮书](https://wenku.3w-auto.com) - [2024年全球氢评价-IEA](https://wenku.3w-auto.com) - [IPD流程指南第3.0版](https://wenku.3w-auto.com) ## 重要性 - **缩短开发周期**：通过云连接和AI技术，实现从实验室到现实世界的快速转化。 - **提升质量与安全性**：通过标准化流程和先进模型，确保产品高质量和安全。 - **适应市场变化**：通过灵活的软件架构和全球布局，快速响应市场和技术需求。