Фундаменты автоинноваций: спасение жизней, экономия $35 млрд и путь к автономности 5 уровня

Пока полностью автономные транспортные средства захватывают заголовки, автомобильная промышленность должна сначала создать надежную экосистему подключенных автомобилей. Программные и данные обновления «по воздуху» (OTA) — это ключевой элемент: исследование IHS Markit 2015 года прогнозировало, что OTA может сэкономить производителям более 35 млрд долларов во всем мире к 2022 году. Помимо финансовой выгоды, OTA обеспечивает передачу в реальном времени автомобильных данных, повышая безопасность, кибербезопасность, диагностику, страхование и даже интеграцию с умным домом.

Хронология достижения полной автономности 5 уровня

IoT Now: Насколько близки мы к 5 уровню?

Скотт Фрэнк: Полная автономность SAE 4/5 уровня не станет массовой до 2030 года минимум. Однако мы уже видим публичные испытания и тщательно управляемые развертывания в отдельных коммерческих условиях начиная с конца 2018 года. Автопроизводители постепенно увеличат производство, с прогнозом в один миллион автономных автомобилей ежегодно к 2026 году — примерно 1% от глобального выпуска легковых автомобилей в 2016 году.

Прирост безопасности, эффективности и экологии

IoT Now: Какие осязаемые выгоды дает этот уровень автономности?

СФ: Автономные автомобили обещают сократить ДТП более чем на 50%, спасая бесчисленные жизни и имущество. Их датчики и доступ к данным в реальном времени позволяют оптимизировать маршруты, снижая расход топлива и выбросы до 60% по сравнению с обычными автомобилями.

Цена игнорирования OTA

IoT Now: Каковы финансовые последствия отсутствия OTA?

СФ: Без OTA автопроизводители теряют миллиарды потенциальной экономии. Ручное обновление ПО трудоемко — оценка в $50 за полчаса работы техника. На сотни миллионов автомобилей глобальная экономия достигает оцененных $35 млрд, как указано в отчете IHS Markit 2015 года. Внедрение OTA уже ускоряется: прогноз SBD Research предсказывает, что треть новых автомобилей в США будет поддерживать OTA к 2025 году, а GM обещает полную поддержку OTA по всей линейке к 2020 году.

Решение OTA от Airbiquity

IoT Now: Что делает Airbiquity для решения этих задач?

СФ: OTA для Airbiquity — это медаль с двух сторон. Она снижает затраты на реколлы, ускоряет реагирование на киберугрозы и открывает постпродажные улучшения. Она также обеспечивает сбор и аналитику данных, стимулируя операционную эффективность и новые водительские сервисы. OTAmatic™ от Airbiquity упрощает OTA в масштабе: управляет обновлениями ПО мульти-ECU, предоставляет политико-ориентированные бэкенд-инструменты и обеспечивает глобальное сервисное покрытие. OTAmatic можно развернуть в облаке Choreo™ Airbiquity, крупных публичных облаках вроде AWS или Azure, или локально в дата-центрах клиентов.

Обмен данными между заинтересованными сторонами

IoT Now: Какие типы данных будут течь между автомобилями, страховщиками, владельцами и провайдерами мобильности?

СФ: Выделяются две основные категории: операционные данные автомобиля и данные поведения вождения. Первые — состояние систем и компонентов — обычно принадлежат автопроизводителям или провайдерам мобильности для обслуживания, реколлов и кибербезопасности. Вторые — местоположение, скорость, торможение — принадлежат потребителям, которые могут согласиться или отказаться. По мере зрелости OTA-экосистем обмен данными будет расти, но четкие границы владения и стимулы для потребителей будут существенны.

Обработка на периферии против облака

IoT Now: Сколько обработки данных должно происходить в автомобиле, а сколько удаленно?

СФ: Оптимальное разделение зависит от типа данных, сложности аналитики и пропускной способности сети. Сбалансированный подход — использование бортового edge-вычислений для критичных ко времени задач и облачных ресурсов для тяжелой аналитики — будет ключевым. Эффективная оркестрация этой гибридной модели потребует передовых стратегий edge-to-cloud.

Аналитика в реальном времени и новые автопроизводители

IoT Now: Поднимает ли анализ данных в реальном времени планку для новичков?

СФ: Безусловно. И устоявшиеся, и новые автопроизводители, которые не внедрят данные реального времени и аналитику в свой стек подключенных автомобилей, рискуют потерять конкурентное преимущество в безопасности, функциях, клиентском сервисе и операционной эффективности.

ИИ и ML: формирование водительского опыта

IoT Now: Как ИИ и машинное обучение повлияют на интерфейсы и маршрутизацию?

СФ: ИИ — интегрированный с голосовыми ассистентами вроде Alexa и Siri — будет управлять командами и контролем, в то время как машинное обучение будет проактивно предлагать маршруты и функции, адаптированные к индивидуальным привычкам. Эти возможности критичны для персонализированного опыта в каршеринге и сервисах автономных такси по требованию.

Интеграция автономного транспорта с легаси-движением

IoT Now: Какие вызовы возникают, когда автономные и не-подключенные автомобили делят дороги?

СФ: По мере роста автономных флотов наступит переходный период смешанного движения. Выделенные полосы для автономного транспорта могут появиться на магистралях для повышения безопасности, но на мелких улицах автомобили будут делить полосы. Некоторые города могут создать автономные зоны, исключающие неавтономные автомобили. Сотрудничество между автопроизводителями, регуляторами и местными правительствами будет критично для навигации этих сценариев.

Скотт Фрэнк, вице-президент маркетинга Airbiquity в США, интервьюирован Джереми Коуэном, редакционным директором IoT Now и IoT Now Transport.