Tampilan: 0 Penulis: Editor Situs Penerbitan Waktu: 2025-02-19 Asal: Lokasi
Dalam beberapa tahun terakhir, industri otomotif telah menyaksikan kemajuan yang signifikan dalam teknologi mengemudi otonom. Saat ini, berbagai kendaraan di pasaran dilengkapi dengan berbagai tingkat kemampuan mengemudi otonom. Mayoritas mobil sekarang memiliki fitur level 2 atau di atas fungsi mengemudi otonom, dan beberapa model kelas atas bahkan telah mencapai level 3 mengemudi otonom. Terlepas dari kemajuan ini, masalah keamanan di sekitar mengemudi otonom tetap menjadi titik fokus bagi publik.
Akibatnya, ada peningkatan penerimaan pendekatan evolusi yang lebih bertahap untuk mengembangkan teknologi mengemudi otonom, seperti melalui sistem bantuan pengemudi canggih (ADAS), daripada secara langsung mengejar realisasi kemampuan mengemudi otonom penuh. ADAS menggunakan teknologi otomatisasi, termasuk sensor dan kamera, untuk mendeteksi hambatan terdekat atau kesalahan pengemudi dan meresponsnya. Ini secara signifikan meningkatkan keamanan operasi kendaraan dan lalu lintas jalan. Industri ini secara luas menganggap mengemudi otonom penuh sebagai tujuan jangka panjang, dan ADAS semakin dipandang sebagai katalis di jalur untuk mencapainya.
Transisi ke Kendaraan Listrik (EV) juga memainkan peran penting dalam mempromosikan adopsi arsitektur kendaraan yang ditentukan (SDV). Karena model listrik sering menggunakan platform ini, mengintegrasikan fungsi SDV ke dalam EV membantu mempercepat penetrasi pasar kedua teknologi. Namun, Produsen Peralatan Asli Tradisional (OEM) menghadapi tekanan ketika beralih ke kendaraan yang ditentukan, sementara pendatang baru di sektor otomotif telah membuat kemajuan di bidang ini.
Tantangan utama yang perlu diatasi adalah apakah konsumen dapat menerima pergeseran dari model tradisional 'satu - waktu pembayaran ' ke model 'berbasis '. Model baru ini menyediakan pembaruan perangkat lunak reguler dan menambahkan fitur baru. Pembaruan ini sangat penting untuk memastikan keandalan, keamanan, dan keamanan fungsional sistem yang ditentukan perangkat lunak, dan mereka juga akan mempromosikan aplikasi SDV yang tersebar luas. Untuk OEM, kemampuan untuk menambahkan fungsi baru dan meningkatkan kinerja kendaraan melalui Over - The - Air (OTA) peningkatan perangkat lunak membawa peluang untuk membuat aliran pendapatan reguler baru sambil menjaga kendaraan - ke tanggal. Arah beberapa tahun ke depan akan menentukan dampak SDV pada industri otomotif.
Meskipun awalnya ada banyak pembicaraan tentang 5G, industri otomotif secara bertahap merangkul penerapan jaringan nirkabel ini. Dengan adopsi 5G dan evolusi masa depan ke jaringan 6G di masa depan, itu akan menjadi kenyataan untuk menggunakan teknologi OTA untuk peningkatan perangkat lunak dan untuk menambahkan fitur baru ke kendaraan setelah pengiriman produksi massal. Dalam hal ini, unit kontrol telematika memainkan peran penting dalam mendukung pembaruan perangkat lunak ini dan peningkatan layanan.
Mobilitas - As - A - Service (MAAS), yang mengintegrasikan berbagai mode dan layanan transportasi ke dalam satu platform Akses ON -ON -ON, telah lama dipuji sebagai masa depan transportasi. Setelah beberapa upaya yang gagal, fokus strategis telah bergeser ke MAA di kota -kota dengan struktur jaringan yang relatif sederhana, seperti Phoenix, Milton Keynes, Wina, Helsinki, dan Singapura. Tujuannya adalah untuk kemudian memperluas ke daerah metropolitan yang lebih kompleks seperti San Francisco, London, Paris, Tokyo, dan Hong Kong. Melakukan tes ekstensif menggunakan teknologi kembar digital sangat penting untuk keberhasilan inisiatif ini.
Industri otomotif juga semakin berfokus pada bidang kecerdasan buatan (AI). AI akan lebih banyak digunakan untuk menganalisis dan menambang sejumlah besar data yang saat ini dihasilkan oleh kendaraan, untuk meningkatkan desain dan kinerja kendaraan. Namun, penerapan AI akan dibatasi sampai masalah keamanan dan keandalannya sepenuhnya diselesaikan. Untuk mengatasi masalah ini, pembuat mobil akan memanfaatkan AI untuk memverifikasi keamanan dan kepercayaan dari algoritma AI yang digunakan dalam perangkat lunak mengemudi otonom. Ini membutuhkan tim 'Polisi Lalu Lintas AI' untuk memberikan bantuan dan pengawasan untuk penggunaan AI di industri otomotif.
