移動体を支える

メトリクスに基づく検証、規制基準への準拠、そしてシミュレーションとデータ キュレーションによるエッジ ケースの網羅的なカバレッジを通じて、自動運転 スタックのすべてのレイヤーに安全性を組み込んでいます。フォールト トレランス、冗長センサー、レジリエンスは、Applied Intuition の自動運転における中核原則です。

専用スタック アーキテクチャは、陸 海 空それぞれの領域に特化したセンシング、コンピュート、制御を活用します。道路内外での任務、鉱山や農地での作業、さらには戦場での運用まで、安全性と信頼性を重視してあらゆるミッションを遂行できるよう設計されています。

工場、農地、道路、戦場にわたり、自動運転車両や機械の大規模フリートを導入、監視、管理できます。複雑なタスクを協調して実行するエージェント群を指揮し、実世界の出来事をデータセットやインサイトへと変換します。

乗用車や商用車向けに、部分的な自動運転から完全無人の自動運転までを提供。サプライ チェーンの加速、快適性と安全性の向上、そして産業の未来の構築を支えます。Applied Intuition の自動運転スタックは、オペレーターが自律エージェントのフリートを安心して管理できるよう設計されています。

リアルタイム KPI、システム メトリクス、診断機能を、後付けではなくプラットフォームに標準で組み込んでいます。車両が実際に必要とする API とサービスのみを実装することで、CPU とメモリーの使用量を最適化した軽量なフットプリントを実現。同時に、ドメイン全体にわたるパフォーマンス、システム健全性、挙動を継続的に把握できる環境を提供します。

Applied Intuition は、GUI に依存した設定ワークフローを、モダンなソフトウェア チームのためのコード ファーストのツールチェーンへと置き換えます。車両の挙動は Python でモデリングされ、変更はプル リクエストを通じて管理されます。チームは標準的なバージョン管理を使って連携します。これまでサプライヤーとの調整に数か月かかっていた作業も、数週間で進められるようになります。

エージェントによるオーケストレーションを前提に設計されており、トークン化された UI デザインと MCP 対応インターフェースを備えています。フィジカル AI の開発とバリデーションに不可欠なコンテキスト、データ タイプ、ワークフローを理解するエージェントによって支えられ、エンドツーエンドの作業を推進できます。

ペタバイト規模のデータ取り込み、キュレーション、処理に対応し、フリート運用および長期プログラム全体で利用できるよう設計されています。一貫したガバナンスとアクセス制御により、コンプライアンスや開発スピードを損なうことなく、チーム全体での利用をスケールできます。

実世界のセンサーデータを整理・ラベル付けされたセグメントへと変換し、トレーニング、シミュレーション、評価に活用するクローズドループシステム。継続的なメトリクスとインサイトが次のイテレーションへと反映され、自動運転ソフトウェアの性能向上と安全性の継続的な進化を促します。

最先端の AI を基盤に、データ理解とキュレーションのための VLM、World 基盤モデル、高精度シミュレーションを支えるニューラル再構築、およびレンダリング技術を統合。機械学習による行動エージェントが、トレーニングおよびバリデーション向けに現実的で制御可能なシナリオを生成します。リサーチから実運用へと接続する専用パイプラインにより、信頼性と拡張性を備えたプロダクト機能を継続的に提供します。