Zephyrnet Logosu

Yeni Otomobillerde Artan Zorluklar

Tarih:

Elektronik, otomobil üreticileri için birincil farklılaştırıcı haline geliyor ve bir araçta bulunanların çevreleriyle nasıl etkileşime girdiğinden aracın nasıl sürdüğüne kadar her şeyi değiştirebilecek bir dizi seçenek ekliyor. Ancak bu özellikleri desteklemek için gereken altyapı aynı zamanda günümüzde basit cevapları olmayan bir dizi teknoloji ve iş sorusunu da gündeme getiriyor.

Örneğin, yeni teknoloji uzun ömürler boyunca ve aşırı koşullar altında nasıl işleyecek? Araba üreticileri, sınırlı sayıda araç için her şeyi sıfırdan tasarlamak zorunda kalırlarsa, ölçek ekonomilerini nasıl elde edecekler? Ve sensörlerden gelen terabaytlarca veri nasıl yönetilecek ve saklanacak? En önemlisi, teknolojinin ihtiyatlılığı yeni araba satışlarını etkiler mi?

sürücü olarak AI
Bir araç içinde daha fazla zeka, hızla gelişen düzenlemeler ve protokollerle güncel kalmak için güncellenmesi gereken daha fazla algoritma gerektirir. Birçok AI/ML yongası, maksimum veri çıkışı için gelişmiş işlem düğümlerinde tasarlandığından, onları ısı, titreşim ve yaşlanma ile ilgili arızalara karşı daha duyarlı hale getirir.

“Birkaç yıldır, AI silikonun veya AI ile ilgili silikonun, önümüzdeki birkaç yıl içinde tüm araçta karların büyük çoğunluğunun elde edileceği yer olacağını biliyorduk ve bu olmayabilir. birinin bekleyebileceği bir sebep," dedi hibrit-fiziksel ve sanal sistemlerin başkan yardımcısı David Fritz. Siemens Digital Industries Yazılımı. “Şu anda gördüğümüz şey, motor kontrolörlerinde ve görev kontrolörlerinde AI. Toplu taşımada sırt çantasını unutan veya emniyet kemerini takmayan birini aramak gibi nispeten basit şeyler yapan çok sayıda yapay zeka görüyoruz. AI, ulaşımda her yerde ortaya çıkıyor.

Fritz, "Bu, sizi yalnızca A noktasından B noktasına götürmekle kalmıyor, bu da bir meydan okuma olmaya devam ediyor" dedi. “AI ayrıca araçtaki zekaya doğru giderek daha fazla adım atıyor – mutlaka aracı kullanmak için değil, aracın içinde ve çevresinde neler olduğunu bilmek ve buna göre harekete geçmek için. İnsanlar bu şekilde arabanın daha akıllı olmasına alışmaya başlıyor. Direksiyon simidini kaybetmek, bu yönde sadece küçük bir adımdır. Tüketici 'Artık direksiyonum yok' demek yerine, 'Bu arabanın beni tarlanın ortasında durdurup geldim demeyeceğini nereden bileceğim? '”

Bu, OEM'leri caydırmadı. Mercedes-Benz, BMW, VW, Audi, GM, Ford ve diğerleri, AI destekli kokpiti benimsiyor. AI, bilgi-eğlence erişimini genişletir, navigasyonu iyileştirirken sabit tuşları ses girişi, dokunmatik ekran veya el hareketi girişi ile değiştirir. Örneğin, yıllar önce Mercedes-Benz, kokpit tasarımı için MBUX (Mercedes-Benz Kullanıcı Deneyimi) kod adıyla NVIDIA'nın AI çipini seçmişti. "Hey, Mercedes" ifadesini kullanan sesle etkinleştirilen bir asistanla birlikte 3D dokunmatik ekranlar içeriyordu. MBUX bugün hala 20 modelde kullanılmaktadır.

İkinci nesil ürün, daha da fazla işlevsellik sağlar. S-Serisi'ndeki MBUX, üçü arkada olmak üzere beş adede kadar ekranı destekler. (Çin'de patronlar genellikle arabanın arkasında otururlar). 3D ekranları görüntülemek için 3D gözlük gerekli değildir. Ekranda, düğmeler uzamsal bir görünümde (havanın ortasındaki gibi) görünür, bu da daha kolay görülmelerini sağlar. “Hey Mercedes” ses girişi, doğal dil anlama (NLU) özelliği ile 27 farklı dili anlar. Birden fazla mikrofon kullanılıyorsa, ses girişi sesin nereden geldiğini tanır. MBUX Interior Assist, hareketlere yanıt verir. Yapay zeka kullanılarak 27 mekanik anahtar (sabit tuş), dokunma, kaydırma ve el hareketleri gibi doğal insan girdileriyle değiştirildi. BMW, GM, Ford ve diğerleri benzer bir şey yapıyor.


Şekil 1: Yeni dijital otomotiv kokpit ekranı, 3D gözlüğe ihtiyaç duymadan 3D görüntüleme yeteneğine sahiptir. Kaynak: Mercedes-Benz

Otomobil üreticileri ayrıca genel güvenliği artıracak kabin içi izleme özelliklerini uygulamaya başlıyor. AI kokpiti, birden fazla kameradan gelen verileri kullanarak, örneğin sürücü başını sallarken bir alarm çalarak yanıt verebilir.

Ancak yapay zekayı kullanmanın bu erken aşamasında, otomobil üreticileri hala deneyler yapıyor. Araç işlevlerini ve kullanıcı deneyimlerini geliştirmek için yazılım kullanımını araştırıyorlar.

Daha az gürültü, daha az dikkat dağıtıcı
Elektrikli araçlara ve yapay zeka araçlarına geçişle birlikte otomobillerdeki ortam değişiyor. Tensilica IP'nin ürün pazarlama direktörü Dave Bell, “Araçlar daha sessiz hale geldikçe, yol gürültüsü ve diğer araçlardan gelen gürültü hem sürücü hem de aracın yolcuları için çok daha belirgin hale geliyor” dedi. Ritim. “AI, daha rahat bir sürüş ortamı için kabin alanını sessiz tutmak için bilgi-eğlence sistemini kullanarak bu harici sesi iptal etmek için kullanılıyor. Ek olarak, sürücü ve seçilen yolcular için AI aracılığıyla 'ses kabarcıkları' oluşturmak için kabin içi gürültü yerel olarak bastırılabilir. Böylece AI, gürültüyü akıllı bir şekilde iptal etmek ve bastırmak için kullanılabilirken, acil durum araçları veya sürücünün dikkatini gerektiren bildirimler durumunda sürücüye izin vermeye ve hatta sürücüyü uyarmaya veya uyarmaya devam edebilir.”

AI ayrıca sürücülerin dikkatini dağıtabilecek ve yaşla birlikte yıpranabilecek dokunmatik kontrollerin kullanımını en aza indirmeye izin verir. Bell, “Hareket kontrolü, kabin içi klima ve radyo gibi şeyler için geleneksel düğme veya düğme kontrollerini değiştirmek veya tamamlamak için mmWave radar sensörlerine veya kamera girişine dayalı bilgi-eğlence sistemiyle entegre ediliyor” dedi. “AI ile hareket tanıma, bir navigasyon haritasının yakınlaştırılması ve odaklanması veya bir dizinde gezinme gibi ekran görünümü manipülasyonu için yeni ve gelişmiş özellikler için de kullanışlıdır.”

Sesli komutlar da büyüktür. "Sesli komutlar zaten araçların küçük bir yüzdesinde destekleniyor" dedi. “Sesli komut desteğine yönelik eğilim, her zaman dinleyen anahtar kelime algılama (düğmeler olmadan) için ek AI tabanlı işleme ile geliştirmek ve bağlantı olmadığında yerel çalışmaya izin vermek için daha zengin bir cihaz içi sözlük eklemektir. Ek AI tabanlı geliştirmeler, gelen konuşmayı önceden işlemek için mikrofon girişi için gürültü bastırma ve konuşmacının konuşma yakalamasını geliştirmek için hüzme biçimlendirmeyi içerir - bu, yolcuların yanı sıra sürücüyü de içerebilir. ”

Bu tür değişiklikler, elektronik tedarik zinciri için yeni zorluklar ortaya çıkarırken daha fazla yazılım, donanım ve sensör gerektirir.

Yazılım, eğlence sistemlerinden motor performansına kadar her şeyi yönetir. Kullanıcıların, bir yazılım arızası nedeniyle çalışmayı reddeden ön cam silecekleri gibi sorunları gidermek için yepyeni lüks araçları bayiye geri götürmeleri nadir değildir. Ek olarak, birden fazla motor kontrol ünitesi (ECU) birlikte iyi oynamak zorundadır.

çip mimarileri
Otomotiv tasarım karmaşıklığı, giderek dijitalleştikçe artıyor. Lüks araçların 150'den fazla ECU'yu destekleyen 100 milyondan fazla kod satırına sahip olması nadir değildir. Bu ECU'lar, birçok farklı sensör tipiyle (kameralar, radar, lidar, mikrofonlar, lastik basıncı) arayüz oluşturur ve birçok mühendislik fonksiyonunu kontrol eder. Geleneksel olarak Çin, bu otomotiv elektroniğinin çoğunu üretti. Ancak dijitalleşme ve yapay zekanın tanıtılmasıyla birlikte birçok mobil ve tüketici çip üreticisi artık rekabetçi pazara katılıyor. Mevcut akıllı kokpit SoC sağlayıcıları arasında Qualcomm, Intel, NVIDIA, Huawei, AMD, NXP, STMicroelectronics, MediaTek, SemiDrive, HiSilicon Technologies ve Rockchip yer alıyor.

Uzun bir süredir bu SoC'ler saniyede 1 ila 2 tera-operasyon (TOPS) aralığında çalışmaktadır. Bununla birlikte, otomotivdeki çip mimarisi değişmek üzere ve bu hızların en azından birkaç büyüklük sırası artması muhtemel. OEM'ler yüzlerce ECU kullanmak yerine birkaç yüksek performanslı AI kokpit yongasıyla konsolide oluyor.

Akıllı kokpit SoC'leri, büyük miktarda kokpit verisini işler. Birden çok kameradan gelen videoyu, ses/görüntü işlemeyi ve birden çok HD ve muhtemelen 3D ekrana ses giriş/çıkışını işlemek için, bu SoC'ler mümkün olduğunca çok işlevi tek bir pakete sığdırır. Ek olarak, paketin kablosuz veri bağlantılarını işlemesi gerekir. Tipik olarak, bu SoC'ler bir GPU veya bir veri işleme birimi (DPU), bir ağ işleme birimi (NPU), DSP ve G/Ç desteklerini içerir. İşte AI tabanlı kokpit SoC'lerine birkaç örnek.

MBUX tasarımı, NVIDIA'nın DRIVE Orin SoC'sine ve DRIVE IX yazılım yığınına dayanmaktadır. NVIDIA ek ürün özelliklerini açıklamamış olsa da, Orin SoC'nin 254 TOP hesaplama performansı sunabileceği biliniyor. Çeşitli seviyelerde otonom sürüş özelliklerini, dijital gösterge kümelerini ve AI kokpitlerini destekler.

Geleneksel olarak cep telefonu pazarında bir çip tedarikçisi olan Qualcomm, şimdi birçok OEM'e AI kokpit çipleri sunuyor. Geliştirilmekte olan SoC, önceki nesle göre üç kat artışla 30 TOPS düzeyinde bilgi işlem gücü sağlayabilir ve 2023'te kullanıma sunulacaktır. Bu yeni SoC, 5nm'lik bir sürece dayalı olacak, çoğu AI kokpit yongası ise hala 7nm'yi kullanıyor. ve 8nm süreçleri. Önceki nesil (S8155P) 7W tüketiyordu. Yeni SoC'nin spesifikasyonu kesinleşmemiş olsa da, güç tüketiminin daha yüksek olacağını varsaymak güvenli olacaktır.

Uzun süredir otomotiv çipleri tedarikçisi olan NXP, entegre ekran, kamera ve ses özelliklerine sahip çok çekirdekli Arm tabanlı işlemcilerden oluşan i.MX 93 ile çıkıyor. Ayrıca birden fazla işletim sistemini (Linux OS, FreeRTOS, Green Hills, QNX, Microsoft Azure Sphere ve VxWorks) destekler. Kokpit yongalarının içine ve dışına büyük miktarda veriyi taşımak ve işlemek için çeşitli işletim sistemlerini ve protokolleri desteklemek önemlidir.

NVIDIA'dan SoC'ler daha yüksek veri hızları (TOPS) sağlar. Ancak OEM'ler seçim kararlarını yalnızca TOPS'a değil, işlevsel gereksinimlere, güce, performansa, yazılım desteğine ve maliyet dengelerine dayalı olarak verecekler.

AI SoC'lerle kendi sistemlerini tasarlamak isteyen tüm OEM'ler, otomotiv yazılımında iyi bilgi sahibi değildir. Bu satıcılar muhtemelen bu uzmanlık için Kademe 1 veya Kademe 2 tedarikçilere güvenecektir. Örneğin Lantronix, Qualcomm AI çiplerine dayalı bir paket içinde sistem (SiP) çözümü sunar. Ayrıca bu tedarikçiler, QNX, Green Hills Yazılımı, Android ve Linux dahil olmak üzere işletim sistemi desteği sağlayabilir.

Yonga üreticilerinin yüksek düzeyde entegre AI tabanlı kokpit yongalarının mevcudiyeti ile OEM'ler, birden fazla ECU'yu tek bir yüksek performanslı SoC ile değiştirecek. Bu yaklaşımın birçok faydası vardır. Kablo demetlerinin sayısını azaltacak, üretim sürecini basitleştirecek ve hataları azaltacaktır. Aslında, Volkswagen gibi bazı OEM'ler, önümüzdeki altı ila sekiz yıl içinde piyasaya sürülecek yeni otomobillerin beklentisiyle kokpit tasarımını konsolide etmeye ve merkezileştirmeye başladı bile.

Otomotiv tasarımındaki bir diğer gelişme, yazılımın artan rolüdür. Volkswagen'in yazılım grubu CARIAD, geleceğin teknoloji yığınını ve SoC'leri tanımlamak için STMicroelectronics ile ortaklık kuruyor. Şirket ayrıca, sürücü yardım sistemleri ve standart bir bilgi-eğlence platformu dahil olmak üzere araç için dijital işlevler geliştiriyor. Ek olarak, gelecekteki yazılım işlevleri, güç aktarma organları, şasi ve şarj teknolojisini birbirine bağlamaya odaklanacak. Volkswagen'in yol haritası, otomobil endüstrisinin nereye doğru gittiğinin iyi bir göstergesi.

Veri yönetimi, gizlilik, güvenlik
Bununla birlikte, tüm bu değişikliklerin büyüklüğü, birkaç yıl önce içten yanmalı motorlarda gaz kilometresini veya performansını iyileştirmeye odaklanan otomobil üreticileri arasında büyük bozulmalara neden oluyor. Hızla değişen elektronik endüstrisi, nispeten yavaş değişen otomotiv endüstrisi üzerinde sürekli bir baskı oluşturuyor. Dijitalleşme çağında başarılı olmak, otomotiv tasarımında bir zihniyet değişikliği ve adaptasyon gerektiriyor. Bu zorlukların üstesinden gelmek tüm tedarik zincirini etkiler.

Büyüyen veri yönetimi sorununu düşünün. Araçlar boyunca büyük miktarda verinin işlenmesi, önceliklendirilmesi ve daha fazla işlenmek üzere depolanması, çöpe atılması veya uç veya bulut sunucularına gönderilmesi gerekir. Ancak otomotiv dünyasında bu, verileri taşımak için farklı protokollerin gerekebileceği ve bu protokollerin birden fazla işletim sistemine bağlı olabileceği gerçeğiyle daha da karmaşık hale geliyor. Bu, özellikle OEM'ler otomotiv yazılımına aşina değilse, tasarımın karmaşıklığını önemli ölçüde artırır. Ve sonra, bu verilere gerçekten kimin sahip olduğu sorusu var.

Otomotiv ortaklıkları direktörü Robert Day, “Araçtan elde edilen veriler, otomobil üreticilerinin, servis sağlayıcıların ve filo sahiplerinin aracın hem içinden hem de dışından toplanan verileri nasıl kullandığı ve potansiyel olarak bu verileri nasıl paraya çevirdiği konusunda önemli bir dönüm noktası olacak” dedi. , Otomotiv ve IoT İş Kolları, Kol. “Bu, verilerin nasıl ve nerede saklandığını, verilerin kime ait olduğunu ve nihayetinde verileri kullanmaktan kimin fayda sağladığını (ve bunun için ne kadar ödemeye istekli olduklarını) etkileyecektir. Bu, veri gizliliği, verilerin anonimleştirilmesi ve araç tüketicileri veya kullanıcıları olarak bizler, araç yolculuğu verilerimizi paylaşmaya ne kadar hazır olduğumuz hakkında tartışmalara yol açar. Bu, OEM'ler için bazı tasarım değerlendirmelerine yol açar, çünkü kullanıcı deneyimini yönetmek için bir hizmet sağlayıcı kullanırlarsa, kullanıcı verileri doğal olarak OEM'den ziyade hizmet sağlayıcıya mı aittir ve OEM daha sonra bunları saklama fırsatını kaybeder mi? ve potansiyel olarak tüketiciyle olan ilişkilerinden para kazanabilir mi?”

Bununla ilgili gizlilik ve güvenlik sorunları var. Kablosuz bağlantı ve olası yazılım güvenlik açığı ile araçlar bilgisayar korsanlarının hedefi olacak. Başarılı bir saldırının çok ciddi sonuçları olacaktır. Bu nedenle, otomotiv mühendisleri yalnızca yazılımı iyi yönetmekle kalmaz, aynı zamanda güvenliğin zirvesinde kalır ve sürekli olarak güvenlik açığını test eder.

Ürün pazarlama kıdemli direktörü Bart Stevens, "Otomobil daha akıllı hale geldikçe, mahremiyet ve güvenlik endişeleri önemli ölçüde artıyor" dedi. Rambus. “En önemli husus, akıllı sistemlerin her zaman amaçlanan işlevlerini yerine getirebilmesi gerektiğidir. Bunun, merkezi ağ geçitlerinde ve ayrıca aracın çeşitli alanlarındaki bölgesel ağ geçitlerinde bulunan güvenlik ve emniyet mekanizmaları tarafından korunması gerekiyor.”

Uygulanan güvenlik mekanizmaları aşağıdakilere karşı sertifikalandırılmalıdır: ISO 26262 ASIL güvenlik bütünlük seviyeleri. Güvenlik mekanizmalarının, güvenli önyükleme, yürütme, hata ayıklama, bellenim güncellemeleri ve iletişim gibi güvenlik kullanım durumları sunmak için ISO 21434 siber güvenlik standartlarına uyması ve AUTOSAR, SHE+ ve EVITA gibi endüstri standardı güvenlik işlevlerini desteklemesi gerekir.

Araçlara daha fazla özerklik eklendikçe, otomobiller de akıllı sensör sistemlerine giderek daha fazla güvenecek. Bu sistemler, örneğin yakınlık sensörleri, radar, lidar ve araca çevresiyle ilgili durumsal farkındalık kazandıran kameraları içerir. Çoğu zaman, sensör sistemleri yerel AI kenar ön işleme yeteneğine sahiptir.

Stevens, "AI sensörlerinden merkezi işlemcilere akan yoğun trafiği azaltmak, araç içi ağları boşaltır" dedi. “Yine de bu araç içi ağlar yüksek miktarda trafik taşıyor. Bu yoğun trafiğin üstesinden gelmek, güvenilir Otomotiv Ethernet'inin ana akım haline gelmesine neden oluyor. IEEE 802.1AE-2018 MACsec gibi kanıtlanmış bir bağlantı güvenlik protokolünün desteği için araç içi iletişim çağrılarını güvenli hale getirme yeteneğine sahip olmak.”

Güvenlik büyük bir endişe olmaya devam ediyor ve arabalar daha bağlantılı hale geldikçe büyümeye devam edecek. "Güvenlik sorunlarına nadiren kolay çözümler bulunsa da, birkaç güvenlik tekniği burada çok yardımcı olabilir" dedi. Infineon Technologies. "Güvenlik ağ geçidi ile hassas sistemleri harici saldırılara karşı izole etmek, enfeksiyon riskini azaltmaya yönelik ilk adımdır. Kritik işlevleri özel güvenlik yongalarına veya güvenlik çekirdeklerine yerleştirmek, onları ana koddaki güvenlik açıklarından koruyabilir. Ve baştan sona güvenli bir geliştirme metodolojisi kullanmak, tüm sistemi daha sağlam hale getirebilir.”

Sonuç
Otomotiv endüstrisinin geleceği fırsatlar ve zorluklarla dolu ve hiç şüphe yok ki yapay zeka önde ve merkezde olacak.

Otomotiv IP ve alt sistem segment yöneticisi Ron DiGiuseppe, "Tam otomasyona giden yolda, otomotiv endüstrisi birçok dönüş yapacak" dedi. Özet ' Otomotiv Grubu. “AI, gelecekteki otomotiv tasarımlarında ve SoC'lerde önemli bir rol oynayacak. Yapay zeka, sürücü uyku hali tespiti ve doğal dil işlemeyi kullanan ses girişi dahil olmak üzere sürücü izlemede kullanılır. Ek olarak, AI, otomotiv acil frenleme (AEB) ve şerit tutma yardımı (LKA) ve şerit merkezleme gibi Seviye 2 özerklik ADAS uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır.

Sektör, Seviye 3 ve Seviye 4 araçlar gibi daha yüksek düzeyde özerklik hedeflediğinden, yeni sensörlerin entegrasyonu da dahil olmak üzere karmaşıklık devam edecek. ADAS ve kokpit uygulamalarının ötesinde, AI, EV güç aktarma organları ve pil yönetimi/kontrolünde ve önleyici bakımda kullanılacak."

Bu sistemlerde kullanılan çipleri tasarlamak, hem aşırı performans hem de düşük güç kombinasyonunu gerektirecektir. Ancak muhtemelen yardımcı olacak daha fazla işlevsellik konsolidasyonuna yol açacaklar. DiGiuseppe, "SoC'ler, sensörlerden ve diğer ECU'lardan alınan büyük miktarda veriyi ve ayrıca yoğun AI hesaplamasını işlemek için kullanılacak." Dedi. “OEM'ler, birden fazla ECU'yu değiştirmek için 1,000 TOP'lu yüksek performanslı SoC'lere ihtiyaç duyar. Önümüzdeki birkaç yıl içinde ECU'ların konsolidasyonu olacak. Bu, yönetilmesi gereken daha az ECU tedarikçisiyle tasarımı basitleştirecektir. SoC'lerde bu kadar yüksek performansı uygulamak zor olsa da, önde gelen müşteriler, 2,000'e varan TOP performansıyla planlamada sistemler için daha yüksek bir hedef hedefliyor."

spot_img

En Son İstihbarat

spot_img