Programsko definirano vozilo: arhitektura za naslednjo evolucijo avtomobilske industrije - IBM Blog

Programsko definirano vozilo: arhitektura za naslednjo evolucijo avtomobilske industrije – IBM Blog

Izvorno vozlišče: 3001242



Vedno več potrošnikov zdaj pričakuje, da bodo njihova vozila nudila izkušnjo, ki se ne bo razlikovala od tiste, ki jo ponujajo druge pametne naprave. Iščejo popolno integracijo v svoje digitalno življenje in želijo vozilo, ki lahko upravlja njihovo delovanje, dodaja funkcionalnost in omogoča nove funkcije predvsem ali v celoti prek programske opreme.

Glede na GMI poročilo, naj bi svetovni trg programsko določenih vozil (SDV) med letoma 22.1 in 2023 dosegel CAGR v višini 2032 %. To rast spodbujajo vse večje povpraševanje po naprednih funkcijah v vozilih, strogi predpisi o varnosti vozil, povečane naložbe v raziskave in razvoj, ter izboljšana navigacija in povezljivost. Toda kaj točno opredeljuje SDV in kaj je arhitekturni temelj za avtomobilom, ki zagotavlja povezljivost, avtomatizacijo in personalizacijo?

SDV na kratko

V SDV vozilo služi kot tehnološka osnova za prihodnje inovacije, saj deluje kot ukazni center za zbiranje in organiziranje velikih količin podatkov, uporabo umetne inteligence za vpoglede in avtomatizacijo premišljenih dejanj. SDV ločuje strojno in programsko opremo, kar omogoča posodobitve in nadgradnje, avtomatizacijo ali avtonomijo in stalno povezljivost. Vzajemno deluje s svojim okoljem, se uči in podpira poslovne modele, ki temeljijo na storitvah. Hkrati se elektronika na vozilu razvija od posameznih elektronskih krmilnih enot do visoko zmogljivih računalnikov z večjo zmogljivostjo in poenostavljeno integracijo.

Bližnji posnetek arhitekture SDV

Infrastruktura plast

Ta plast ne vključuje samo vozila, temveč tudi telekomunikacijsko opremo, obcestne enote, sisteme pametnih mest in podobne komponente ter različne zaledne sisteme proizvajalcev originalne opreme (OEM). Vsi ti elementi so del cikličnega procesa, v katerem se podatki o vozilu uporabljajo za razvoj, delovanje in storitve. Na podlagi vpogledov iz teh podatkov se nova programska oprema v vozila dostavi prek posodobitev po zraku.

Plast platforme hibridnega oblaka

Pri IBM-ovem pristopu se enotna platforma, ki temelji na Linuxu® in Kubernetesu, razteza od vozila do roba zalednega sistema. Podpirata ga Red Hat® Enterprise Linux in Red Hat® Openshift®, kar omogoča prilagodljivo distribucijo programske opreme v obliki vsebnikov programske opreme, pri čemer se drži načela »sestavi enkrat, postavi kjerkoli«. Programsko opremo je mogoče razviti in preizkusiti v ozadju, preden jo enostavno namestite v vozilo ali infrastrukturo. Vse to zagotavlja fleksibilnost brez primere.

Standardizacija z abstrakcijo aplikacijske programske opreme v obliki vsebnikov vodi do boljše vzdržljivosti in prenosljivosti programske opreme, kar ima za posledico izboljšano produktivnost razvijalcev. Hibridni pristop v oblaku dopolnjuje IBM Edge Application Manager, ki proizvajalcem originalne opreme omogoča samostojno prilagajanje in upravljanje robnih rešitev, skupaj z IBM Embedded Automotive Platform, izvajalnim okoljem Java, optimiziranim za uporabo v vozilu.

Plast AI in podatkovne platforme

Modeli AI že dolgo igrajo pomembno vlogo pri funkcionalnostih vozil, kot je ADAS/AD. Nekateri proizvajalci originalne opreme, kot npr Honda, uporabite AI za upravljanje znanja za zagotavljanje varnejših in bolj prilagojenih avtomobilov. Kar zadeva delovanje vozil, se umetna inteligenca trenutno uporablja v kibernetski varnosti za analizo prihajajočih varnostnih dogodkov in incidentov ter za analizo telematskih podatkov za pridobitev vpogleda v izkušnje pri vožnji.

Danes lahko generativni AI močno izboljša razvoj in delovanje SDV s samodejnim generiranjem artefaktov, kot so testni primeri, arhitekturni modeli in izvorna koda programske opreme. To zahteva AI in podatkovno platformo, kot je IBM watsonx™ za upravljanje različnih optimiziranih temeljnih modelov za vsak primer uporabe, gradnjo prilagojenih temeljnih modelov na podlagi lastniških standardov strank in zaščito inženirskih podatkov pred vključitvijo v javne odprtokodne temeljne modele, ki bi jih lahko izkoristili konkurenti. Poleg tega tehnologije, kot je IBM Distributed AI API, proizvajalcem originalne opreme omogočajo optimizacijo uvajanja in uporabe modelov umetne inteligence v robnih napravah, kot so vozila.

Varnostni sloj

Proizvajalci originalne opreme vedno bolj sprejemajo okvir ničelnega zaupanja za kibernetsko varnost za boj proti zunanjim in notranjim grožnjam v razvoju, delovanju v vozilih in poslovnih okoljih. Eden osrednjih elementov varnosti vozil je Vehicle Security Operation Center, kjer je IBM Security® QRadar® Suite mogoče uporabiti za odkrivanje groženj in varnostno orkestracijo, avtomatizacijo in odziv.

Proizvajalci originalne opreme morajo tudi šifrirati sporočila v vozilu in vse druge komunikacije, ki segajo izven njega. To je mogoče doseči prek IBM Enterprise Key Management Foundation. Končno IBM Security® X-Force® Red ponuja posebne ponudbe za testiranje avtomobilov.

Plast izdelkov AI

Sodobna razvojna platforma, kot je IBM Engineering Lifecycle Management, omogoča avtomobilski industriji izvajanje agilnega razvoja programske opreme v sodobnem okolju CI/CD. Zagotavlja sledljiv inženiring zahtev, sistemski inženiring in testiranje na podlagi modelov, olajša sodelovanje, obvladuje kompleksnost izdelkov, uporablja vpoglede na podlagi podatkov in zagotavlja skladnost. Poleg tega inženiring AI, ki ga podpirajo platforme, kot je watsonx, omogoča prilagojeno uporabniško izkušnjo. Rešitve za upravljanje inženirskih podatkov pomagajo strankam pri upravljanju obsežnih podatkov, potrebnih za razvoj avtonomne vožnje, kot je prikazano v tem Continental študija primera. Inteligentne platforme, kot je IBM Cloud Pak® for Network Automation, omogočajo avtomatizacijo in orkestracijo omrežnih operacij, kar je še posebej pomembno za podjetja Telcos v infrastrukturi. Na ozadju IBM Connected Vehicle Insight pomaga proizvajalcem ustvariti primere uporabe povezanih vozil.

Enako pomembno je, da SDV-ji zahtevajo veliko specializiranih tehnologij različnih ponudnikov, zato igra ekosistemsko sodelovanje pomembno vlogo v arhitekturi SDV.

Konec koncev ima vsaka komponenta v arhitekturi natančno določeno vlogo pri zagotavljanju najboljše možne izkušnje za voznike in potnike v vozilih, kar utrjuje SDV kot naslednjo evolucijo avtomobilske industrije.

Ali se nameravate udeležiti CES, od 9. do 12. januarja 2024 v Las Vegasu? Obiščite IBM Meeting Center, če želite izvedeti več o tehnologijah SDV.

Pridružite se nam na CES in spoznajte tehnologije SDV


Več od Umetna inteligenca




Šest načinov, kako lahko umetna inteligenca vpliva na prihodnost storitev za stranke

4 min branja - Organizacije so vedno uporabljale določeno stopnjo tehnologije za zagotavljanje odlične uporabniške izkušnje, vendar bo prihodnost storitev za stranke zahtevala še več napredka, da bi izpolnila naraščajoča pričakovanja strank. Nobenega dvoma ni, da bodo storitve za stranke naredile ogromen korak naprej, zahvaljujoč nastajajočim trendom, kot je umetna inteligenca (AI). Pravzaprav skoraj 50 % izvršnih direktorjev čuti povečana pričakovanja strank, da bodo organizacije pospešile uporabo novih tehnologij, kot je generativna umetna inteligenca, pravi izvršni direktor IBV ...




IBM imenovan za vodilnega v 2023 Gartner® Magic Quadrant™ za orodja za integracijo podatkov

4 min branja - IBM-ova orodja za integracijo podatkov so osrednji del IBM-ove Data Fabric, ki strankam zagotavljajo varno podatkovno osnovo za pospeševanje in povečanje implementacij umetne inteligence. V prihodnost misleča podjetja vidijo vrednost, ki jo ponuja uvedba več oblakov. Edino vprašanje je: Kako zagotoviti učinkovite načine za razbijanje podatkovnih silosov in združevanje podatkov za samopostrežni dostop? To je še posebej pomembno na današnjem trgu, ki ga poganja umetna inteligenca, kjer podjetja nenehno hranijo in usposabljajo svoje modele ML na velikih podatkovnih temeljih. Za samozavestno…




Zdaj splošno dostopen watsonx.governance pomaga podjetjem zgraditi zaupanje v njihovo generativno umetno inteligenco

4 min branja - Preden lahko umetna inteligenca pomaga vašemu podjetju doseči nove ravni produktivnosti, morate zaupati temu, kar počne. Medtem ko ima generativna umetna inteligenca potencial za odklepanje izjemne produktivnosti in ekonomske vrednosti, prihaja z novimi zapletenostmi in povečanimi tveganji, ki jih prej nismo opazili pri prediktivnem strojnem učenju (ML). To sega od izvora temeljnih podatkov o usposabljanju do potenciala umetne inteligence, da ohrani pristranskost, do pomanjkanja razložljivih rezultatov. Podjetja morajo vzpostaviti zaščitne ograje za upravljanje teh ...




Pogled v IBM-ov okvir za upravljanje etike umetne inteligence

3 min branja - "Organizacije so odgovorne za zagotovitev, da projekti umetne inteligence, ki jih razvijejo, uvedejo ali uporabljajo, nimajo negativnih etičnih posledic," pravi Gartner. Medtem ko 79 % vodstvenih delavcev pravi, da je etika umetne inteligence pomembna za njihov pristop k umetni inteligenci v celotnem podjetju, jih je manj kot 25 % operacionaliziralo načela upravljanja etike. V novi študiji primera, ki vključuje IBM, Gartner govori o tem, kako vzpostaviti okvir upravljanja za poenostavitev postopka odkrivanja in upravljanja tehnoloških etičnih pomislekov v projektih umetne inteligence. Obravnava potrebe po…

IBM-ove novice

Prejemajte naša glasila in posodobitve tem, ki prinašajo najnovejše miselno vodstvo in vpogled v nastajajoče trende.

Naročite zdaj

Več glasil

Časovni žig:

Več od IBM