Pojazd definiowany programowo: architektura stojąca za kolejną ewolucją branży motoryzacyjnej – blog IBM

Coraz więcej konsumentów oczekuje obecnie, że ich pojazdy będą oferować wrażenia nie różniące się od tych oferowanych przez inne inteligentne urządzenia. Dążą do pełnej integracji ze swoim cyfrowym życiem, pragnąc pojazdu, który będzie w stanie zarządzać ich operacjami, dodawać funkcje i udostępniać nowe funkcje, głównie lub całkowicie za pomocą oprogramowania.

Według Raport GMIoczekuje się, że globalny rynek pojazdów definiowanych programowo (SDV) osiągnie CAGR na poziomie 22.1% w latach 2023–2032. Wzrost ten wynika z rosnącego zapotrzebowania na zaawansowane funkcje pojazdów, rygorystycznych przepisów dotyczących bezpieczeństwa pojazdów, zwiększonych inwestycji w badania i rozwój, oraz ulepszona nawigacja i łączność. Ale co dokładnie definiuje SDV i jaki jest architektoniczny fundament samochodu zapewniający łączność, automatyzację i personalizację?

W skrócie SDV

W SDV pojazd służy jako baza technologiczna dla przyszłych innowacji, pełniąc funkcję centrum dowodzenia gromadzącego i organizującego ogromne ilości danych, wykorzystującego sztuczną inteligencję do spostrzeżeń i automatyzującego przemyślane działania. SDV oddziela sprzęt od oprogramowania, umożliwiając aktualizacje i uaktualnienia, automatyzację lub niezależność i stałą łączność. Wchodzi w interakcję z otoczeniem, uczy się i wspiera modele biznesowe oparte na usługach. Jednocześnie elektronika pokładowa ewoluuje od indywidualnych elektronicznych jednostek sterujących do komputerów o wysokiej wydajności, charakteryzujących się wyższą wydajnością i uproszczoną integracją.

Zbliżenie na architekturę SDV

Infrastruktura warstwa

Warstwa ta obejmuje nie tylko pojazd, ale także sprzęt telekomunikacyjny, jednostki przydrożne, systemy inteligentnego miasta i podobne komponenty, a także różne systemy zaplecza producentów oryginalnego sprzętu (OEM). Wszystkie te elementy stanowią część cyklicznego procesu, w którym dane pojazdu są wykorzystywane do rozwoju, obsługi i świadczenia usług. Na podstawie wniosków z tych danych nowe oprogramowanie jest dostarczane do pojazdów za pośrednictwem aktualizacji bezprzewodowych.

Warstwa platformy chmury hybrydowej

W podejściu IBM jednolita platforma oparta na systemie Linux® i Kubernetes rozciąga się od pojazdu do krawędzi systemu zaplecza. Jest obsługiwany przez Red Hat® Enterprise Linux i Red Hat® Openshift®, umożliwiając elastyczną dystrybucję oprogramowania w postaci kontenerów oprogramowania, zgodnie z zasadą „zbuduj raz, wdroż gdziekolwiek”. Oprogramowanie można opracować i przetestować w zapleczu, zanim zostanie łatwo wdrożone w pojeździe lub infrastrukturze. Wszystko to zapewnia niespotykaną dotąd elastyczność.

Standaryzacja poprzez abstrakcję oprogramowania aplikacyjnego w postaci kontenerów prowadzi do lepszej konserwacji i przenośności oprogramowania, co skutkuje zwiększoną produktywnością programistów. Uzupełnieniem podejścia do chmury hybrydowej jest IBM Edge Application Manager, umożliwiający producentom OEM niezależne skalowanie i obsługiwanie rozwiązań brzegowych, a także IBM Embedded Automotive Platform, środowisko wykonawcze Java zoptymalizowane do użytku w pojazdach.

Warstwa sztucznej inteligencji i platformy danych

Modele AI od dawna odgrywają ważną rolę w funkcjonalnościach pojazdów, takich jak ADAS/AD. Niektórzy producenci OEM, np Honda, wykorzystaj sztuczną inteligencję do zarządzania wiedzą, aby dostarczać bezpieczniejsze i bardziej spersonalizowane samochody. Jeśli chodzi o działanie pojazdów, sztuczną inteligencję stosuje się obecnie w cyberbezpieczeństwie do analizowania nadchodzących zdarzeń i incydentów związanych z bezpieczeństwem oraz do analizy danych telematycznych w celu uzyskania wglądu w doświadczenia z jazdy.

Obecnie generatywna sztuczna inteligencja może znacznie usprawnić rozwój i działanie SDV, automatycznie generując artefakty, takie jak przypadki testowe, modele architektury i kod źródłowy oprogramowania. Wymaga to platformy sztucznej inteligencji i danych, takiej jak IBM watsonx™ do zarządzania różnymi zoptymalizowanymi modelami podstawowymi dla każdego przypadku użycia, tworzenia niestandardowych modeli podstawowych w oparciu o zastrzeżone standardy klienta i zabezpieczania danych inżynieryjnych przed włączeniem do publicznych modeli podstawowych typu open source, które mogliby wykorzystać konkurenci. Co więcej, technologie takie jak IBM Distributed AI API umożliwiają producentom OEM optymalizację wdrażania i wykorzystania modeli sztucznej inteligencji w urządzeniach brzegowych, takich jak pojazdy.

Warstwa bezpieczeństwa

Producenci OEM coraz częściej przyjmują zasadę zerowego zaufania w zakresie cyberbezpieczeństwa, aby przeciwdziałać zewnętrznym i wewnętrznym zagrożeniom w obszarach rozwoju, operacji w pojazdach i środowiskach korporacyjnych. Jednym z głównych elementów bezpieczeństwa pojazdów jest Centrum Operacyjne ds. Bezpieczeństwa Pojazdów, w którym można wykorzystać pakiet IBM Security® QRadar® Suite do wykrywania zagrożeń oraz koordynowania, automatyzacji i reagowania na zagrożenia.

Producenci OEM muszą także szyfrować wiadomości wewnątrz pojazdu i całą inną komunikację wychodzącą poza niego. Można to osiągnąć dzięki platformie IBM Enterprise Key Management Foundation. Wreszcie IBM Security® X-Force® Red zapewnia konkretną ofertę testów motoryzacyjnych.

Warstwa produktów AI

Nowoczesna platforma programistyczna, taka jak IBM Engineering Lifecycle Management, pozwala branży motoryzacyjnej ćwiczyć zwinne tworzenie oprogramowania w nowoczesnym środowisku CI/CD. Zapewnia identyfikowalną inżynierię wymagań, inżynierię i testowanie systemów w oparciu o modele, ułatwiając współpracę, zarządzając złożonością produktów, stosując spostrzeżenia oparte na danych i zapewniając zgodność. Co więcej, inżynieria AI, wspierana przez platformy takie jak watsonx, umożliwia spersonalizowaną obsługę klienta. Rozwiązania Engineering Data Management pomagają klientom zarządzać obszernymi danymi potrzebnymi do rozwoju pojazdów autonomicznych, jak pokazano na tym rysunku Kontynentalny studium przypadku. Inteligentne platformy, takie jak IBM Cloud Pak® for Network Automation, umożliwiają automatyzację i orkiestrację operacji sieciowych, szczególnie istotne dla infrastruktury telekomunikacyjnej. Z tyłu rozwiązanie IBM Connected Vehicle Insight pomaga producentom w tworzeniu przypadków użycia pojazdów podłączonych do sieci.

Co równie ważne, SDV wymagają wielu wyspecjalizowanych technologii od różnych dostawców, dlatego też współpraca ekosystemowa odgrywa ważną rolę w architekturze SDV.

Ostatecznie każdy element architektury odgrywa dobrze określoną rolę w zapewnianiu najlepszych możliwych wrażeń kierowcom pojazdów i pasażerom, umacniając SDV jako kolejną ewolucję przemysłu motoryzacyjnego.

Czy planujesz wziąć udział? CES, w dniach 9–12 stycznia 2024 r. w Las Vegas? Przyjdź do IBM Meeting Center, aby dowiedzieć się więcej o technologiach SDV.

Dołącz do nas na targach CES, aby poznać technologie SDV