FEV kooperiert mit Microsoft bei effizienten KI-Modellen für Fahrzeuganwendungen auf NVIDIA Basis

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