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Liquid AI の効率的なマルチモーダルモデルは、道路上で可能なことを再定義します。
自動車メーカーにとっての課題
自動車メーカーは、高度な車載 AI アシスタントの導入に課題を抱えています。
多くの場合、既存のハードウェアでは大規模モデルをローカルで実行できず、
クラウド接続に依存すると、信頼性、レイテンシー、プライバシーの問題が発生します。さらに、既存の音声システムは柔軟性に欠け、
キャビン全体にわたる自然なマルチモーダル・インタラクションを
十分に処理できないのが現状です。
私たちのソリューション
すべてに当てはまる万能な解決策は存在しません。
Liquid はお客様のチームと直接連携し、
ハードウェア、ユースケース、データに最適なソリューションを
設計・構築・導入します。その結果、ビジネスに最適な、
強力で高速、かつ効率的な AI を実現できます。
エッジファースト SLM
メモリ使用量を最適化した AI モデルにより、
既存の SoC 上で、インフォテインメント、ナビゲーション、安全関連のプロンプトに
1 秒未満で応答 します。
CPU と NPU の両方で、限られたメモリバジェット内で動作します。
マルチモーダル・ネイティブ・アシスタント
エンドツーエンドのオーディオモデルとビジョン・ランゲージモデルにより、ユーザーの意図や感情、キャビン内の状況を理解し、車両に備わる 数百の機能を自然に操作 できます。
ハイブリッド AI エージェント・アーキテクチャ
エッジ AI とクラウド AI の両方の利点を組み合わせたアーキテクチャです。
どの AI 機能をエッジで実行し、どれをクラウドで実行するか、
またそれらを車両上でどのように連携させるかを、
自動車メーカーが独自に決定できます。