Практическое тестирование технологии автономного вождения и изменения в автомобильной промышленности

В последние годы автомобильная промышленность стала свидетелем значительных достижений в области автономных технологий вождения. В настоящее время широкий спектр транспортных средств на рынке оснащен различными уровнями автономных возможностей вождения. Большинство автомобилей в настоящее время имеют автономный вождение уровня 2 или выше, а некоторые высококачественные модели даже достигли автономного вождения уровня 3. Несмотря на этот прогресс, проблемы безопасности, связанные с автономным вождением, остаются центром общественности.

В результате растет более постепенное эволюционное подход к разработке технологии автономного вождения, например, с помощью Advanced Driver -Systems (ADA), а не непосредственно реализовать полные возможности автономного вождения. ADAS использует технологии автоматизации, включая датчики и камеры, для обнаружения близлежащих препятствий или ошибок водителя и соответствующим образом реагировать. Это значительно повышает безопасность работы транспортного средства и дорожного движения. Промышленность широко рассматривает полное автономное вождение в качестве долгосрочной цели, и ADAS все чаще рассматривается как катализатор на пути к его достижению.

Переход к электромобилям (EVS) также играет решающую роль в содействии принятию архитектур программного обеспечения - определенного транспортного средства (SDV). Поскольку электрические модели часто используют эти платформы, интеграция функций SDV в EVS помогает ускорить проникновение рынка обеих технологий. Тем не менее, традиционные производители оригинального оборудования (OEM) сталкиваются с давлением при переходе на программное обеспечение - определенные транспортные средства, в то время как новые - Cocers в автомобильном секторе достигли прогресса в этой области.

Ключевой проблемой, которую необходимо преодолеть, заключается в том, могут ли потребители принять переход от традиционной модели 'One -Time ' на модель подписки 'на основе '. Эта новая модель предоставляет регулярные обновления программного обеспечения и добавляет новые функции. Эти обновления необходимы для обеспечения надежности, безопасности и функциональной безопасности программного обеспечения - определенных систем, и они также будут способствовать широкому применению SDV. Для OEM -производителей возможность добавлять новые функции и повысить производительность транспортных средств через улучшение программного обеспечения - AIR (OTA) дает возможности для создания новых регулярных потоков доходов при сохранении транспортных средств - до даты. Направление следующих нескольких лет определит влияние SDV на автомобильную промышленность.

Несмотря на то, что изначально было много разговоров о 5G, автомобильная промышленность постепенно приняла применение этой беспроводной сети. Благодаря широкому распространению 5G и будущей эволюции в сети 6G, это станет реальностью использовать технологию OTA для обновлений программного обеспечения и добавление новых функций в транспортные средства после массовой доставки. В связи с этим блок управления телематикой играет решающую роль в поддержке этих обновлений программного обеспечения и обновлений услуг.

Мобильность - AS - A - Service (MAAS), которая интегрирует различные режимы транспорта и услуги в одну платформу для доступа к спросу, уже давно приветствуется как будущее транспорта. После нескольких неудачных попыток стратегический фокус перешел на развертывание MAA в городах с относительно простыми сетевыми структурами, такими как Phoenix, Milton Keynes, Vienna, Helsinki и Singapore. Затем цель состоит в том, чтобы расширить более сложные столичные районы, такие как Сан -Франциско, Лондон, Париж, Токио и Гонконг. Проведение обширных тестов с использованием цифровой технологии Twin жизненно важно для успеха этих инициатив.

Автомобильная индустрия также все чаще фокусируется на области искусственного интеллекта (ИИ). ИИ будет использоваться все больше и больше для анализа и добычи огромных объемов данных, генерируемых в настоящее время транспортными средствами, для улучшения проектирования и производительности транспортных средств. Тем не менее, применение ИИ будет ограничено до тех пор, пока его проблемы безопасности и надежности не будут полностью решены. Чтобы решить эти проблемы, автопроизводители будут использовать ИИ для проверки безопасности и достоверности алгоритмов ИИ, используемых в программном обеспечении автономного вождения. Это требует, чтобы команда 'Ай -транспортной полиции ' для оказания помощи и наблюдения за использованием ИИ в автомобильной промышленности.