ランタイムオーケストレーション
モデル、AIエージェント、車両・ロボットを連携して実行
実行に必要なモデルと機能を連携し、車両・ロボットとユースケースに合わせて適合させます。実行・スケジューリング機能連携車両・ロボットへの適合
知覚、判断、継続的な改善
環境と人の意図を捉え、利用時のフィードバックをもとに継続的に改善します。
コアAI技術
JDO AI統括システムの技術体系
AI Coreがモデルとアルゴリズムの基盤を提供し、AIOS、AI Agent、AI Cloudがそれぞれ実行、タスク、クラウド管理を担います。
実環境アプリケーション層
自動車・ロボットと具体的なタスク
自動車とロボットは異なるタスクを担いながら、共通の技術体系を活用します。
インテリジェンス連携層
AIOS実行・スケジューリング
AI Agentタスク編成と機能連携
AI Cloudモデル・サービス・フィードバック管理
タスクインテリジェンス
要望を実行可能な手順に
タスクを組み立て、必要な機能を連携させ、結果まで追跡します。タスク理解手順計画機能呼び出し
モデル・サービス管理
モデルとサービスを管理し、運用フィードバックを収集
利用時のフィードバックを次の更新に生かします。モデル管理運用フィードバック継続的な最適化
共通のAI基盤
JDO Canghai AI Core
自動車とロボットに共通のモデル・アルゴリズム基盤を提供
ドメインモデル
マルチモーダル機能
音声・コンピュータビジョンアルゴリズム
自動車向けAI Agentのユースケース
一言の要望から、タスクの実行へ
充電、移動、場所の探索、生活サービスを扱う概念上のタスク例です。
スマート充電
バッテリー残量の低下を検知してから、充電を終えるまで
航続距離、移動距離、料金を比較し、適切な充電先を確認します。
- 課題を検知バッテリー残量を検知
- 要望を確認充電の希望を理解
- 充電スポットを選択移動距離・料金・航続距離を比較
- ナビゲーションを開始地図機能を呼び出す
- 充電と決済を完了充電結果を返す
タスク完了は出発点。体験は実利用に耐える必要がある
注意を奪わないか、適切に応答できるか、サービスが途切れなくつながるか、利用を通じて改善し続けるかを確認します。
人のためのインテリジェンス
異なる形でも、人に応えるという目標は同じ
自動車もロボットも、人の実際のニーズに応えることを目指します。
お客様・パートナー
お客様・パートナーとの長期的な協業が、より具体的な理解につながる
長年にわたる自動車分野での実践を通じて、JDOは車種、ユーザー、サービスの連携を熟知しています。
1,400万台超
量産車への累計搭載
30 +
自動車メーカーのお客様
ニュース＆インサイト
公表された進展と業界動向
すべて見る
インテリジェンスを現実世界へ
具体的なご相談があれば、お気軽にお問い合わせください
誰のために、どのような場面で、何を実現したいのか。既存のプラットフォームや車種の条件とともにお聞かせください。条件を整理し、協業の進め方を検討します。