السيارة المعرفة بالبرمجيات: الهندسة المعمارية وراء التطور التالي لصناعة السيارات - IBM Blog

ويتوقع المزيد والمزيد من المستهلكين الآن أن تقدم سياراتهم تجربة لا تختلف عن تلك التي تقدمها الأجهزة الذكية الأخرى. إنهم يسعون إلى الاندماج الكامل في حياتهم الرقمية، ويرغبون في الحصول على وسيلة يمكنها إدارة عملياتهم وإضافة وظائف وتمكين ميزات جديدة بشكل أساسي أو كلي من خلال البرامج.

ووفقا ل تقرير GMI، من المتوقع أن يحقق السوق العالمي للمركبات المعرفة بالبرمجيات (SDV) معدل نمو سنوي مركب قدره 22.1٪ بين عامي 2023 و2032. ويعود هذا النمو إلى زيادة الطلب على الميزات المتقدمة في المركبات، واللوائح الصارمة لسلامة المركبات، وزيادة الاستثمارات في البحث والتطوير، وتحسين الملاحة والاتصال. ولكن ما الذي يحدد بالضبط SDV، وما هو الأساس المعماري وراء السيارة الذي يوفر الاتصال والأتمتة والتخصيص؟

SDV باختصار

في SDV، تعمل السيارة كقاعدة تكنولوجية للابتكارات المستقبلية، حيث تعمل كمركز قيادة لجمع وتنظيم كميات هائلة من البيانات، وتطبيق الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى وأتمتة الإجراءات المدروسة. يفصل SDV الأجهزة عن البرامج، مما يسمح بالتحديثات والترقيات والأتمتة أو الاستقلالية والاتصال المستمر. يتفاعل مع بيئته، ويتعلم ويدعم نماذج الأعمال القائمة على الخدمة. وفي الوقت نفسه، تتطور الإلكترونيات الموجودة على متن الطائرة من وحدات تحكم إلكترونية فردية إلى أجهزة كمبيوتر عالية الأداء ذات أداء أعلى وتكامل مبسط.

لقطة مقربة لهندسة SDV

البنية التحتية طبقة

لا تشمل هذه الطبقة السيارة فحسب، بل تشمل أيضًا معدات الاتصالات ووحدات الطرق وأنظمة المدن الذكية والمكونات المماثلة، بالإضافة إلى الأنظمة الخلفية المختلفة للشركات المصنعة للمعدات الأصلية (OEMs). تعد هذه العناصر كلها جزءًا من عملية دورية يتم فيها استخدام بيانات السيارة للتطوير والتشغيل والخدمات. واستنادًا إلى الرؤى المستمدة من هذه البيانات، يتم تسليم البرامج الجديدة للمركبات عبر التحديثات عبر الهواء.

طبقة النظام الأساسي السحابي الهجين

في نهج IBM، يمتد النظام الأساسي الموحد المستند إلى Linux® وKubernetes من السيارة إلى حافة نظام الواجهة الخلفية. وهو مدعوم من قبل Red Hat® Enterprise Linux وRed Hat® Openshift®، مما يسمح بتوزيع البرامج بمرونة في شكل حاويات برامج، مع الالتزام بمبدأ "الإنشاء مرة واحدة، والنشر في أي مكان". يمكن تطوير البرنامج واختباره في الواجهة الخلفية قبل نشره بسهولة في السيارة أو البنية التحتية. كل هذا يوفر مرونة غير مسبوقة.

يؤدي التوحيد القياسي من خلال تجريد البرامج التطبيقية في شكل حاويات إلى تحسين إمكانية صيانة البرامج وقابليتها للنقل، مما يؤدي إلى تحسين إنتاجية المطورين. يتم استكمال نهج السحابة المختلطة بواسطة IBM Edge Application Manager، مما يتيح لمصنعي المعدات الأصلية توسيع نطاق حلول الحافة وتشغيلها بشكل مستقل، إلى جانب IBM Embedded Automotive Platform، وهو وقت تشغيل Java تم تحسينه للاستخدام داخل السيارة.

طبقة الذكاء الاصطناعي ومنصة البيانات

لعبت نماذج الذكاء الاصطناعي منذ فترة طويلة دورًا مهمًا في وظائف السيارة مثل ADAS/AD. بعض مصنعي المعدات الأصلية، مثل هوندا، استخدم الذكاء الاصطناعي لإدارة المعرفة لتقديم سيارات أكثر أمانًا وتخصيصًا. فيما يتعلق بتشغيل المركبات، يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي حاليًا في الأمن السيبراني لتحليل الأحداث والحوادث الأمنية الواردة، وفي تحليل بيانات الاتصالات عن بعد للحصول على رؤى حول تجارب القيادة.

اليوم، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يعزز تطوير SDV وتشغيله بشكل كبير من خلال إنشاء عناصر تلقائيًا مثل حالات الاختبار ونماذج الهندسة المعمارية وكود مصدر البرنامج. وهذا يتطلب الذكاء الاصطناعي ومنصة البيانات مثل IBM واتسونكس™ لإدارة العديد من نماذج الأساس المحسنة لكل حالة استخدام، وبناء نماذج أساسية مخصصة بناءً على معايير ملكية العميل وحماية البيانات الهندسية من دمجها في نماذج الأساس العامة مفتوحة المصدر التي قد يستغلها المنافسون. علاوة على ذلك، فإن التقنيات مثل IBM Distributed AI API تمكن مصنعي المعدات الأصلية من تحسين نشر واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في الأجهزة الطرفية مثل المركبات.

الطبقة الأمنية

تتبنى الشركات المصنعة للمعدات الأصلية بشكل متزايد إطار عمل انعدام الثقة للأمن السيبراني لمواجهة التهديدات الخارجية والداخلية عبر التطوير والعمليات داخل السيارة وبيئات المؤسسات. أحد العناصر المركزية في أمن المركبات هو مركز عمليات أمان المركبات، حيث يمكن استخدام IBM Security® QRadar® Suite لاكتشاف التهديدات وتنسيق الأمان والأتمتة والاستجابة.

يحتاج مصنعو المعدات الأصلية أيضًا إلى تشفير الرسائل داخل السيارة وجميع الاتصالات الأخرى التي تتجاوزها. ويمكن تحقيق ذلك من خلال مؤسسة IBM Enterprise Key Management Foundation. وأخيرا، يقدم IBM Security® X-Force® Red عروضا محددة لاختبار السيارات.

طبقة منتجات الذكاء الاصطناعي

تسمح منصة التطوير الحديثة، مثل IBM Engineering Lifecycle Management، لصناعة السيارات بممارسة تطوير البرامج السريعة في بيئة CI/CD حديثة. فهو يوفر هندسة المتطلبات التي يمكن تتبعها، وهندسة واختبار الأنظمة القائمة على النماذج، وتسهيل التعاون، وإدارة تعقيد المنتج، وتطبيق الرؤى المستندة إلى البيانات وضمان الامتثال. علاوة على ذلك، تتيح هندسة الذكاء الاصطناعي، المدعومة بمنصات مثل Watsonx، تجربة مخصصة للعملاء. تساعد حلول إدارة البيانات الهندسية العملاء في إدارة البيانات الشاملة اللازمة لتطوير القيادة الذاتية، كما هو موضح في هذا Flipkart دراسة الحالة. تعمل الأنظمة الأساسية الذكية، مثل IBM Cloud Pak® for Network Automation على تمكين التشغيل الآلي وتنسيق عمليات الشبكة، وخاصة ذات الصلة بشركات الاتصالات في البنية التحتية. في الواجهة الخلفية، يساعد IBM Connected Vehicle Insight الشركات المصنعة على بناء حالات استخدام المركبات المتصلة الخاصة بها.

وبنفس القدر من الأهمية، تتطلب SDVs العديد من التقنيات المتخصصة من مقدمي خدمات مختلفين، ولهذا السبب يلعب التعاون في النظام البيئي دورًا مهمًا في بنية SDV.

وفي نهاية المطاف، يلعب كل مكون في البنية دورًا محددًا جيدًا في ضمان أفضل تجربة ممكنة لسائقي المركبات والركاب، مما يعزز SDV باعتباره التطور القادم لصناعة السيارات.

هل تخطط للحضور CES، من 9 إلى 12 يناير 2024 في لاس فيغاس؟ تفضل بزيارة IBM Meeting Center لمعرفة المزيد حول تقنيات SDV.

انضم إلينا في معرض CES للتعرف على تقنيات SDV