Case Study

Vad Som Krävs för att Leverera AI inom Fordonsindustrin

Att bygga AI-system för fordon är inte som att bygga AI för webbappar. Här är vad vi lärde oss när vi integrerade ingenjörer hos ett av världens mest säkerhetsmedvetna bilföretag.

Client
Volvo
Year
Service
AI & Machine Learning

Översikt

Den mesta AI-utvecklingen rör sig snabbt och går sönder. Automotive AI kan inte gå sönder—den styr två-tons fordon som kör i motorvägshastighet. Felmarginalen är noll, och "rör dig snabbt" betyder något annat när människoliv står på spel.

När Volvo tog in oss behövde de accelerera sina AI-kapaciteter samtidigt som de upprätthöll de säkerhetsstandarder som definierar varumärket. De behövde ingenjörer som förstod både maskininlärning och verkligheten att deras kod skulle köras i fordon, inte på servrar.

Vad vi gjorde

PythonPyTorchTensorFlowOpenCVKubernetesAWSMLflow

Nordbeams ingenjörer integrerades sömlöst med vårt team och levererade AI-lösningar som överträffade våra förväntningar. Deras expertis inom både fordonssystem och maskininlärning var ovärderlig.

Technical Lead
Volvo Cars Engineering
+40%
Bearbetningseffektivitet
-60%
Utvecklingstid
99.9%
Systemupptid
12+
Ingenjörer Utbildade

Kontakta oss

Vilket arbetsflöde bör
AI förbättra först?

Boka en praktisk genomgång av ett värdefullt arbetsflöde. Du pratar direkt med Assim, Nordbeams grundare och lead engineer.

Platser

Göteborg & Malmö, Sverige

Svarstid

Inom 24 timmar

Maila direkt