Программно-определяемый автомобиль: архитектура следующего развития автомобильной промышленности – Блог IBM

Все больше и больше потребителей теперь ожидают, что их автомобили будут предлагать впечатления, не отличающиеся от тех, которые предлагают другие интеллектуальные устройства. Они стремятся к полной интеграции в свою цифровую жизнь, желая иметь автомобиль, который сможет управлять их операциями, добавлять функциональность и включать новые функции в первую очередь или полностью с помощью программного обеспечения.

В соответствии с Отчет ГМИОжидается, что глобальный рынок программно-определяемых транспортных средств (SDV) достигнет среднегодового темпа роста в 22.1% в период с 2023 по 2032 год. Этот рост обусловлен растущим спросом на расширенные функции транспортных средств, строгими правилами безопасности транспортных средств, увеличением инвестиций в исследования и разработки, и улучшенная навигация и возможности подключения. Но что именно определяет SDV и какова архитектурная основа автомобиля, обеспечивающая возможности подключения, автоматизации и персонализации?

Коротко о СДВ

В SDV автомобиль служит технологической базой для будущих инноваций, выступая в качестве командного центра для сбора и организации огромных объемов данных, применения искусственного интеллекта для анализа и автоматизации продуманных действий. SDV отделяет аппаратное обеспечение от программного обеспечения, обеспечивая обновления и обновления, автоматизацию или автономность, а также постоянное подключение. Он взаимодействует со своей средой, изучает и поддерживает бизнес-модели на основе услуг. Одновременно бортовая электроника эволюционирует от отдельных электронных блоков управления к высокопроизводительным компьютерам с более высокой производительностью и упрощенной интеграцией.

Архитектура SDV крупным планом

Инфраструктура слой

Этот уровень включает в себя не только транспортные средства, но и телекоммуникационное оборудование, придорожные устройства, системы «умного города» и аналогичные компоненты, а также различные серверные системы производителей оригинального оборудования (OEM). Все эти элементы являются частью циклического процесса, в котором данные автомобиля используются для разработки, эксплуатации и обслуживания. На основе этих данных новое программное обеспечение доставляется на автомобили посредством беспроводных обновлений.

Уровень гибридной облачной платформы

В подходе IBM единая платформа на базе Linux® и Kubernetes простирается от транспортного средства до периферии серверной системы. Он поддерживается Red Hat® Enterprise Linux и Red Hat® Openshift®, что позволяет гибко распространять программное обеспечение в виде программных контейнеров, придерживаясь принципа «создайте один раз, разверните где угодно». Программное обеспечение можно разработать и протестировать на серверной стороне, прежде чем его можно будет легко развернуть в автомобиле или инфраструктуре. Все это обеспечивает беспрецедентную гибкость.

Стандартизация посредством абстрагирования прикладного программного обеспечения в виде контейнеров приводит к улучшению удобства сопровождения и переносимости программного обеспечения, что приводит к повышению производительности разработчиков. Гибридный облачный подход дополняется IBM Edge Application Manager, позволяющим OEM-производителям масштабировать и эксплуатировать периферийные решения автономно, а также встроенной автомобильной платформой IBM — средой выполнения Java, оптимизированной для использования в автомобиле.

Уровень искусственного интеллекта и платформы данных

Модели искусственного интеллекта уже давно играют важную роль в таких функциях транспортных средств, как ADAS/AD. Некоторые OEM-производители, такие как Honda, используйте искусственный интеллект для управления знаниями, чтобы создавать более безопасные и персонализированные автомобили. Что касается эксплуатации транспортных средств, ИИ в настоящее время применяется в сфере кибербезопасности для анализа входящих событий и инцидентов, связанных с безопасностью, а также для анализа телематических данных для получения информации об опыте вождения.

Сегодня генеративный искусственный интеллект может значительно улучшить разработку и эксплуатацию SDV, автоматически генерируя такие артефакты, как тестовые примеры, модели архитектуры и исходный код программного обеспечения. Для этого требуется платформа искусственного интеллекта и данных, такая как IBM. Watsonx™ для управления различными оптимизированными моделями фундаментов для каждого варианта использования, создания индивидуальных моделей фундаментов на основе собственных стандартов клиентов и защиты инженерных данных от включения в общедоступные модели фундаментов с открытым исходным кодом, которыми могут воспользоваться конкуренты. Кроме того, такие технологии, как IBM Distributed AI API, позволяют OEM-производителям оптимизировать развертывание и использование моделей искусственного интеллекта в периферийных устройствах, таких как автомобили.

Уровень безопасности

OEM-производители все чаще применяют систему нулевого доверия для кибербезопасности для противодействия внешним и внутренним угрозам в процессе разработки, эксплуатации транспортных средств и корпоративных сред. Одним из центральных элементов безопасности транспортных средств является Центр управления безопасностью транспортных средств, где IBM Security® QRadar® Suite может использоваться для обнаружения угроз, координации безопасности, автоматизации и реагирования.

OEM-производителям также необходимо шифровать сообщения внутри автомобиля и все другие коммуникации, выходящие за его пределы. Этого можно достичь с помощью IBM Enterprise Key Management Foundation. Наконец, IBM Security® X-Force® Red предлагает специальные предложения по тестированию автомобилей.

Уровень продуктов искусственного интеллекта

Современная платформа разработки, такая как IBM Engineering Lifecycle Management, позволяет автомобильной промышленности практиковать гибкую разработку программного обеспечения в современной среде CI/CD. Он обеспечивает отслеживаемое проектирование требований, проектирование и тестирование систем на основе моделей, облегчает совместную работу, управляет сложностью продукта, применяет аналитику на основе данных и обеспечивает соответствие требованиям. Кроме того, разработка искусственного интеллекта, поддерживаемая такими платформами, как watsonx, обеспечивает персонализированное обслуживание клиентов. Решения для управления инженерными данными помогают клиентам управлять обширными данными, необходимыми для разработки автономного вождения, как показано в этом документе. Континентальный тематическое исследование. Интеллектуальные платформы, такие как IBM Cloud Pak® для сетевой автоматизации, позволяют автоматизировать и координировать сетевые операции, что особенно актуально для телекоммуникационных компаний в инфраструктуре. На внутреннем уровне IBM Connected Vehicle Insight помогает производителям создавать сценарии использования подключенных транспортных средств.

Не менее важно и то, что для SDV требуется множество специализированных технологий от разных поставщиков, поэтому сотрудничество экосистемы играет важную роль в архитектуре SDV.

В конечном счете, каждый компонент архитектуры играет четко определенную роль в обеспечении наилучшего опыта для водителей и пассажиров транспортных средств, что делает SDV следующим этапом эволюции автомобильной промышленности.

Планируете ли вы присутствовать CES, с 9 по 12 января 2024 года в Лас-Вегасе? Посетите IBM Meeting Center, чтобы узнать больше о технологиях SDV.

Присоединяйтесь к нам на CES, чтобы узнать о технологиях SDV