Це аудіо автоматично створене. Будь ласка, повідомте нас, якщо у вас є відгук.
NOVI, MICHIGAN-З переходом автоматичної індустрії до створення більш підключених транспортних засобів, що працюють від програмного забезпечення, що постійно оновлюється в рамках повітря, OEM швидко переходять від процесів розробки автомобілів, орієнтованих на апарат, до першого підходу. Цей стрижень також включає інтеграцію AI та прийняття хмарного середовища розробки для програмного забезпечення транспортних засобів.
Однак, щоб підтримати цей перехід, застарілі автовиробники все ще стикаються з проблемами управління даними та інтеграції технологій, згідно з недавньою панельною дискусією на цю тему на конференції Autotech 2025 в Мічигані.
Панель, яку модерував Маїт Безерра, головний аналітик із визначених програмним забезпеченням транспортних засобів у відділенні відділення, включала експертів галузі з Bosch, Stellantis, Toptal та масштабованої відкритої архітектури для вбудованої галузі (Soafee), яка працює з автовиробниками для розширення розвитку транспортних засобів, що визначається програмним забезпеченням.
Соафа має на меті створити платформу автомобіля з відкритим кодом за допомогою хмарної архітектури, яка підтримує декілька конфігурацій обладнання.
Перехід до моделі розвитку хмари
“Soafee дійсно більше стосується залучення деяких сучасних програмних прийомів до розробки автомобільного програмного забезпечення”, – сказав панеліст Роберт Дей, представник керівного органу групи. “За останні пару -три роки люди фактично починають робити свою розробку в хмарі, використовуючи інструменти, технології та методології, які добре розроблені та добре використовуються в розвитку хмар”.
Незважаючи на те, що застосування хмарного підходу до розробки програмного забезпечення є загальною практикою для розробників, що працюють у технологічному просторі, це абсолютно нове поле для деяких застарілих автовиробників.
“Проблема полягає в тому, що машина – це не хмара”, – сказав День. “У ньому є такі речі, як безпека та такі речі, як взаємна фізичність, неоднорідні обчислення”.
Проблеми з розробки програмного забезпечення для автовиробників також створюють потребу в умовах виробників виробників виробників для набору найвищих талантів для інтеграції технології в транспортні засоби нового покоління, часто поза межами галузі. Деякі компанії надають послуги для прискорення такого набору. Наприклад, Toptal працює з фрілансуванням, яка з'єднує компанії з інженерами програмного забезпечення та іншими фахівцями з технологій.
“У нас є багато партнерів у автомобільному просторі”, – сказав учасник панелістів Пол Тіммерманн, віце -президент з продукту в Toptal.
Stellantis – один із автовиробників, які стикаються з проблемами зміщення до SDV для своїх майбутніх транспортних засобів.
“Ми [automakers] Завжди спочатку є обладнанням, і тепер перемикач відбувається, ви знаєте, програмне забезпечення, а потім надходить обладнання “, – сказала панеліст Sangeeta Theru, директор платформ віртуальної перевірки в Stellantis.” Інструменти, процеси … все змінюється “, – сказала вона.
Тера також підкреслила важливість навчання внутрішніх команд у Stellantis, додавши, що нещодавно автовиробник запустив “велику підготовку з хмари та архітектури AWS” для працівників. “Було багато зусиль для підвищення кваліфікації та навчання внутрішніх людей”, – сказала вона.
Автовиробники, що будують SDV, повинні бути вмілими в управлінні великими наборами даних
Основним рушієм збільшення складності транспортних засобів є автовиробники, які запускають більш вдосконалені системи допомоги драйверам та автономна функціональність водіння за допомогою програмного забезпечення, що працює на AI, повідомляють учасники форуму.
Наприклад, транспортні засоби з автоматизованими можливостями водіння оснащені десятками камер та датчиків, генеруючи “багато, багато терабайт даних” для одного автомобіля, масштабуючи “далеко за межі петабайт” по всій великій парті, пояснив панеліст Стівен Міллер, управління продуктом ADA та технічного експерта в Bosch.
“Очевидно, що ви не збираєтеся завантажувати всі ці дані”, – сказав він. “Інша ще складна проблема даних – це нормально, які правильні дані для завантаження в хмару?”
З впровадженням більш досконалих функцій автономного водіння, автовиробники повинні бути вмілими при обробці та об'єднанні надзвичайно великих наборів даних. Однією з цих проблем є обробка великих обсягів даних транспортних засобів у режимі реального часу, а також робить його більш керованим для перенесення до хмари та з нього.
Автовиробники також повинні вирішити, які дані транспортних засобів завантажувати в хмару для підготовки моделей AI. Тому учасники дискусії наголосили на необхідності оригіналів для створення ефективних трубопроводів даних для управління цією складністю. Учасники дискусії також передбачили АІ, що інтегруються в інші системи транспортних засобів, такі як віддалена діагностика та інформаційно -розважальні. Використання AI також, ймовірно, поширюватиметься на корпоративні організаційні процеси.
“Це одна з найбільш трансформаційних зрушень, яку ми бачимо в автомобільній промисловості”, – сказав Безерра.
Використання програмного забезпечення з більш високою ступенем стандартизації
Панельна дискусія також заглибилася в програмне забезпечення з відкритим кодом автовиробників з більш високим рівнем стандартизації для скорочення часу та витрат на розробку.
У листопаді 2024 року Panasonic Automotive Systems та ARM оголосили про співпрацю з стандартизації автомобільної архітектури. Дві компанії заявили, що вони визнали необхідність переходу галузі з апаратної орієнтованої на модель розробки для програмного забезпечення для вирішення проблем, створених високоопитами, власними інтерфейсами для транспортних засобів.
Хоча використання автомобільного програмного забезпечення з відкритим кодом традиційно відповідає обережності через проблеми безпеки та відповідальності, квітень 2025 року Звіт від Фонду Eclipse Знайшов значний стрибок у галузі апетиту, щоб використовувати його для систем, що критично важливі для безпеки. Згідно з повідомленням, 79% фахівців з автомобільного програмного забезпечення в даний час використовують інструменти з відкритим кодом та/або транспортне програмне забезпечення для розробки, а кількість користувачів, що активно сприяють проектам з відкритим кодом, збільшилися на 4% порівняно з минулим роком.
Велика перевага з відкритим кодом полягає в тому, що він забезпечує стандарт між компаніями, поясненим днем. “Якщо ви починаєте використовувати відкритий стандарт або відкритий код, це полегшує співпрацю”, – сказав він.
День також підкреслив ще одне довгострокове рішення про стратегію, що стоїть перед виробниками виробників. “Що б ви вирішили спочатку з відкритим кодом? Що б ви насправді тримали вдома?” – сказав він.
Незважаючи на перспективи прийняття програмного забезпечення з відкритим кодом для транспортних засобів, учасники дискусії визнали, що деякі ключові сфери потребують більшої уваги, включаючи кібербезпеку. Ця область є ще більш критичною для автоматизованих систем водіння та підключення інформаційних ресурсів, які можна використовувати для оплати товарів та послуг, таких як сесії зарядки EV.
День підняв критичний момент щодо безпеки. “Я не думаю, що на це приділено достатньо уваги, і, звичайно, не думаю [automakers] Витратьте на це достатньо грошей », – сказав він.
За даними виробника Chipaker, Сучасний транспортний засіб може мати до 650 мільйонів ліній кодуі ця кількість збільшиться лише в майбутньому. Але програмне забезпечення зробить революцію, як водії взаємодіють зі своїми транспортними засобами та переосмислюють взаємозв'язок між OEM та власниками транспортних засобів, повідомляє компанія.
Розкриття: Autotech2025 керує інформацією, яка володіє контрольним пакетом акцій Informa TechTarget, видавцем, що стоїть за автомобільним зануренням. Інформація не впливає на покриття автомобільного занурення.