統括システム・理解と判断
地形、路面の起伏、車両状態を踏まえて状況とタスク目標を理解し、車両全体の連携を統括します。
JDO / EMBODIED INTELLIGENCE TECHNOLOGY
自動車とロボットのためのフィジカルAI技術
JDOのAIシステムは、知覚・判断・実行・フィードバックを連携させ、自動車とロボットのそれぞれのタスクに適合します。
AI統括システムを見るJDO AI統括システム
車両全体の連携制御に向けて、車内、車外、車両状態を統合します。
実行システム・実行とフィードバック
大脳がタスクを統括し、小脳がインテリジェントドライビング、シャシー、コックピットの各領域でリアルタイムに実行し、状態を大脳へフィードバックします。
- 運転支援
- 走行戦略
- シャシー
- サスペンションと車体姿勢
- コックピット
- インタラクションと案内
ひとつの統括システムを、多様な用途へ
自動車とロボットで共通基盤を活用し、車両・ロボットごとに適合
階層型メモリ
タスク、経験、長期的な好み
適応型推論
タスクに応じて推論の深さを調整
シーン予測
その後の状況を予測
自動車技術の蓄積
車内のインタラクションとタスクに、知覚、理解、記憶の基盤を提供します。
視覚言語理解（VLM）
視覚と言語を関連付け、車外の道路状況、物体、画面、課題を理解します。
車載音声・オンデバイス応答
車載音声は騒音下でのユーザーニーズの理解を重視し、オンデバイス応答は通信が不安定な環境やオフラインを考慮します。
状態・健康関連センシング
ユーザーの承認があり、データを利用できる場合に、判断や通知を支援します。医療診断に代わるものではありません。
ドライバー・乗員モニタリング
ドライバー・乗員の状態や子どもに関するセンシング入力を提供し、通知、インタラクション、サービスを支援します。
マルチモーダル統合・コンテキスト理解
視覚、音声、言語、車両状態を関連付け、活用できるコンテキストを形成します。
記憶機能
ユーザーが承認した範囲で好みやタスクのコンテキストを保持し、サービスを途切れなくつなぎます。
技術体系による支援
JDO Canghai AI Core
マルチモーダルモデル・知覚アルゴリズム
ユーザーの発話と視覚的な状況を関連付けます。
自然言語
自然言語モデルを活用し、車内のユーザーの発話と要望を理解します。
視覚言語・知覚
視覚言語モデルと知覚アルゴリズムを組み合わせ、画像理解と物体認識を支援します。
AIOS
コンテキスト管理・Agent実行
実行フレームワークを通じて、さまざまなプラットフォームに適合します。
オンデバイスでの実行に向けて、チップの演算性能と稼働条件に応じてモデル推論の効率を最適化します。
実行・コンテキスト
タスクのコンテキストと履歴情報を管理し、Agentのスケジューリングを組み立てます。
プラットフォーム接続・適合
API、コンテナ、ミドルウェアを組み合わせ、必要なモデルと機能を接続します。
生成コンポーネント・テーマ
コンポーネント生成、テーマ変更、画面構成を検討します。
AI Agent
意図解析、タスク計画、ツール呼び出し
モビリティサービスやロボット作業の状況とタスクの目標に応じて複数のエージェントを連携させ、タスクの完了につなげます。
意図・ニーズ
複数回の対話を通じて、ニーズと制約を統合します。
計画・呼び出し
タスクの手順を組み立て、必要に応じてツールやサービスを呼び出し、実行結果を受け取ります。
GUIの理解・操作
パートナーの機能と組み合わせ、画面理解と対象操作を検討します。
AI Cloud
API / MCP接続・モデルサービス管理
AI Cloudは、クラウド側のモデルと知識リソースを管理し、業務サービスを接続するとともに、アプリの更新と稼働監視に対応します。
モデル・ナレッジリソース
クラウド側のモデルとナレッジリソースを管理します。
ビジネスサービス接続
API / MCPを通じてビジネスサービスに接続します。
サービス運用・保守
- アプリ更新
- 実行監視