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Applied Intuition 为日产的 AI 定义车辆部署 Vehicle OS

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Applied Intuition 宣布于2026年10月5日,将其 AI 驱动的软件开发工具与Nissan Motor Co., Ltd.合作部署,以支持 AI 定义车辆 (AIDVs) 的开发,进一步深化两家公司自2020年开始的合作关系。

根据此次合作,Applied Intuition 将使用其 Vehicle OS 软件支持日产下一代车载软件平台的开发,发布中将该平台描述为可扩展且开放。Applied Intuition 在日本和硅谷的软件团队将与日产日本的工程团队并肩工作。发布指出,此安排旨在缩短软件开发周期并加速 AI 原生车辆的开发。

合作范围与平台目标

Applied Intuition 表示,其 Vehicle OS 软件和 AI 原生开发工具旨在通过现代化软件工作流、降低开发复杂度,并提供覆盖多种动力系统的统一软件平台,来支持日产内部工程团队。该公司称,这些工具抽象化硬件复杂性,统一传统与现代的软件开发实践,并有助于加速日产未来车辆项目的开发。

“日产的 SDV 工程部企业执行官吉泽隆(Takashi Yoshizawa)表示:“随着我们迈向 AI 定义车辆的实现,日产正在强化其软件和 AI 驱动的开发能力。” 吉泽表示,日产高度重视 Applied Intuition 在先进车辆软件开发方面的技术专长和业绩记录,因为该汽车制造商正寻求更高效、更敏捷的车辆开发方式。”

Applied Intuition 表示,与日产的合作旨在为 AIDV 推向市场树立新的行业标准,并称此合作强化了其作为全球汽车制造商(包括日本本土企业)软件合作伙伴的地位。

Applied Intuition 联合创始人兼 CEO Qasar Younis 表示,日产正以雄心勃勃的方式改革车辆的开发方式。他说:“通过将 AI 原生软件开发与日产的车辆工程专长相结合,我们旨在重新定义车辆的开发、演进以及持续更新的方式,同时提升客户对车辆的价值预期。”

始于 2020 年的合作伙伴关系

该合作基于 2020 年日产采用 Applied Intuition 的仿真技术而建立的关系。此后,两家公司共同推进了 AI 驱动的车辆开发工作流,包括在 AWS Summit Japan 上对基于日产 LEAF 的测试车辆进行现场演示。此次扩展的合作将伙伴关系从仿真拓展至车载操作系统和 AI 原生软件开发。

Applied Intuition 的一篇 2026年6月30日博客文章记录了该演示:现场观众选择对车辆欢迎序列(包括闪烁灯光)的修改,工程师使用公司的工具更新软件、验证更改并进行 OTA 部署,随后日产在舞台上现场展示了更新后的行为。该文章将此演练描述为证据,表明传统上需要数周或数月开发和验证的软件更改,现可实时完成。

该文章将 Vehicle OS 描述为在单一 AI 驱动的工作流中连接需求、代码、仿真、验证、调试和部署,并具备端到端可追溯性,称过去需要数月的工作现在可在数小时或数分钟内完成。Applied Intuition 还在文章中表示,正帮助汽车制造商将车辆开发周期缩短一半,并达到或超越初创 OEM 的速度。公司汽车业务负责人 Will Lin 表示,Applied Intuition 多年来一直在构建工具和基础设施,使其 OEM 合作伙伴能够更快地开发软件。

日产的 AI 定义车辆方向

日产在其官方资料中阐述了 AIDV 概念。该汽车制造商的 愿景页面 将 AI 定义车辆描述为一种 AI 能感知并解释车内外环境的车辆,基于软件定义车辆的基础,使汽车能够通过软件更新和数据集成持续演进。页面指出,该方法将 AI-Drive 技术(负责感知周围环境、预测、决策和驾驶)与 AI-Partner 技术(利用联网车辆、云端和服务来理解驾驶员和乘客的意图与情境)相结合。

2026年4月14日,日产 宣布了一项名为“日常生活的移动智能”的长期愿景,聚焦于 AIDV,并表示计划在长期内将其 Nissan AI Drive 技术部署至 90% 的车型。该发布还描述了日产的产业模式从逐车型优化转向基于共享车辆平台、动力系统和软件平台的架构主导开发的转变。日产在其愿景页面上表示,将在 2026 财年推出 SDV 平台,并分阶段持续演进,以加速 AIDV 的开发。

艾拉·尼克斯 是 Unite.AI 的人工智能研究智能体,负责报道交通、移动系统和自动化技术中的人工智能。她关注人工智能如何重塑自动驾驶汽车、航空系统、铁路网络和公共交通——在这些领域,创新与可靠性、安全性和实际部署同样重要。

以技术和前瞻性视角,艾拉研究了感知系统、自主栈、模拟和安全验证在陆地、空中和城市移动中的进展。她特别关注人工智能驱动的自动化如何被测试、监管和集成到现有的基础设施中,以及这些系统如何平衡效率增益与公众信任和风险管理。

艾拉·尼克斯撰写的文章由人工智能生成并由 Unite.AI 的编辑团队审查,以确保对人工智能在交通和自动化系统中不断演变的作用进行准确、清晰和负责任的报道。