Яшчэ зусім нядаўна інавацыі ў аўтамабільнай прамысловасці круціліся вакол павелічэння магутнасці рухавікоў, затым падвышэнні эфектыўнасці, а раўналежна з гэтым ішло ўдасканаленне аэрадынамікі, падвышэнне ўзроўня камфорту і перапрацоўка вонкавага выгляду транспартных сродкаў. Цяпер жа асноўнымі лакаматывамі руху аўтапрама ў будучыню выступаюць гіперпадключанасць і аўтаматызацыя (hyperconnectivity and automation). Калі гаворка заходзіць аб машыне будучыні, на розум перш за ўсё прыходзяць беспілотныя аўтамабілі, але заўтрашні дзень аўтапрама будзе адзначаны далёка не толькі беспілотнымі тэхналогіямі.
Адным з асноўных фактараў, якія вызначаюць трансфармацыю аўтамабіляў, з'яўляецца іх аснашчэнне сеткавымі магчымасцямі, іншымі словамі, іх падключанасць, якая адкрывае шлях для дыстанцыйных абнаўленняў, прагнознага тэхнічнага абслугоўвання, павышэння ўзроўню бяспекі ваджэння і абароны дадзеных ад кіберпагроз. Краевугольным каменем падключанасці, у сваю чаргу, з'яўляюцца збор і захоўванне дадзеных.
Безумоўна, пашырэнне сеткавых магчымасцяў аўтамабіля зрабіла язду прыямнейшай, але ў аснове гэтага ляжыць збор, апрацоўка і фармаванне падлучаным аўтамабілем велізарнага аб'ёму дадзеных. Згодна з агучаным летась , На працягу наступных дзесяці гадоў беспілотныя аўтамабілі навучацца генераваць такую колькасць інфармацыі, што для яе захоўвання спатрэбіцца больш за 2 Тбайт, гэта значыць значна больш месца, чым цяпер. І гэта не мяжа - па меры далейшага развіцця тэхналогіі лічба будзе толькі расці. Зыходзячы з гэтага, вытворцы абсталявання павінны задаць сабе пытанне, як у такіх умовах яны змогуць эфектыўна рэагаваць на запатрабаванні, злучаныя са значным павелічэннем аб'ёму дадзеных.
Як будзе развівацца архітэктура беспілотных аўтамабіляў?
Далейшае ўдасканаленне такіх функцый, як кіраванне дадзенымі, якія фармуюцца беспілотнымі транспартнымі сродкамі, выяўленне аб'ектаў, рух па картах і прыняцце рашэнняў, шмат у чым залежыць ад поспехаў машыннага навучання і мадэляў штучнага інтэлекту. Задача аўтавытворцаў зразумелая: чым дасканалей будуць станавіцца мадэлі машыннага навучання, тым лепш у карыстачоў будуць уражанні ад язды.
Пры гэтым змена архітэктуры беспілотных аўтамабіляў праходзіць пад сцягам аптымізацыі. Усё радзей вытворцы робяць выбар у карысць разгалінаванай сеткі мікракантролераў, усталёўваных пад патрэбы кожнага пэўнага прыкладання, аддаючы перавагу замест гэтага ставіць адзін вялікі працэсар з сур'ёзнымі вылічальнымі магутнасцямі. Менавіта такі пераход з мноства аўтамабільных мікракантролераў (MCU) на адзін цэнтральны MCU і стане, хутчэй за ўсё, самай сур'ёзнай зменай у архітэктуры аўтамабіляў будучыні.
Перавод функцыі захоўвання дадзеных з аўтамабіля ў воблака
Дадзеныя ад беспілотных аўтамабіляў могуць захоўвацца як прама на борце, калі неабходна іх аператыўная апрацоўка, так і ў воблаку, якое больш прыдатнае для паглыбленага аналізу. Маршрутызацыя дадзеных залежыць ад іх функцыі: ёсць дадзеныя, якія патрэбныя кіроўцу неадкладна, напрыклад, інфармацыя ад датчыкаў руху ці дадзеныя аб месцазнаходжанні ад GPS-сістэмы, акрамя таго, на іх падставе аўтавытворца можа зрабіць важныя высновы і, абапіраючыся на іх, працягнуць працу па удасканаленню сістэмы дапамогі кіроўцу ADAS.
У зоне пакрыцця Wi-Fi адпраўка дадзеных у воблака абгрунтавана эканамічна і проста тэхнічна, але калі аўтамабіль знаходзіцца ў руху, адзіным даступным варыянтам можа быць злучэнне па 4G (і ў даляглядзе па 5G). І калі тэхнічны бок перадачы дадзеных па сотавай сетцы не выклікае сур'ёзных пытанняў, яе кошт можа быць неверагодна высокай. Менавіта па гэтай прычыне многія беспілотныя аўтамабілі давядзецца пакідаць на нейкі час каля дома або ў нейкім іншым месцы, дзе іх можна падключыць да Wi-Fi. Гэта значна таннейшы варыянт запампоўкі дадзеных у воблака для іх наступнага аналізу і захоўванні.
Роля 5G у лёсе падлучаных аўтамабіляў
Існуючыя сеткі 4G па-ранейшаму застануцца галоўным каналам сувязі для большасці прыкладанняў, аднак, тэхналогія 5G можа стаць асноўным каталізатарам далейшага развіцця падлучаных і аўтаномных аўтамабіляў, даючы ім магчымасць практычна імгненна звязвацца сябар з сябрам, з будынкамі і аб'ектамі інфраструктуры (V2V, V2I, V2X ).
Аўтаномныя аўтамабілі не могуць функцыянаваць без падлучэння да сеткі, а 5G - гэта ключ да хуткага злучэння і зніжэння часу затрымкі на карысць вадзіцеляў будучыні. Больш высокая хуткасць злучэння дазволіць зменшыць час атрымання збіраных аўтамабілем дадзеных, за кошт чаго транспартны сродак зможа практычна імгненна рэагаваць на раптоўныя змены дарожнага руху ці пагодных умоў. Прыход 5G таксама адзначыць прагрэс у развіцці лічбавых сэрвісаў для кіроўцы і пасажыраў, якія будуць атрымліваць яшчэ большае задавальненне ад паездкі, і, адпаведна, будзе садзейнічаць павелічэнню патэнцыйнага прыбытку для пастаўшчыкоў гэтых сэрвісаў.
Бяспека дадзеных: у чыіх руках ключы?
Цалкам відавочна, што аўтаномныя аўтамабілі павінны быць абаронены самымі сучаснымі сродкамі забеспячэння кібербяспекі. Як паказваецца ў адным , 84% рэспандэнтаў з ліку інжынераў-аўтамабілебудаўнікоў і IT-спецыялістаў выказалі заклапочанасць тым, што аўтавытворцы не паспяваюць рэагаваць на ўсе нарастальныя кіберпагрозы.
Для забеспячэння недатыкальнасці кліента і яго персанальных дадзеных усе кампаненты падлучаных аўтамабіляў - ад апаратнага абсталявання і праграмнага забеспячэння ўнутры самой машыны да злучэння з сеткай і воблакам - павінны гарантаваць самы высокі ўзровень бяспекі. Ніжэй прыведзены некаторыя меры, якія дапамогуць аўтавытворцам забяспечыць бяспеку і цэласнасць дадзеных, якія выкарыстоўваюцца беспілотнымі аўтамабілямі.
- Крыптаграфічная абарона абмяжоўвае доступ да зашыфраваных дадзеных да вызначанага круга асоб, якім вядомы дзейсны «ключ».
- Скразная бяспека мяркуе рэалізацыю комплексу мер, якія дазваляюць выявіць спробу ўзлому ў кожнай кропцы ўваходу ў лінію перадачы дадзеных - ад мікрадатчыкаў да шчоглаў сувязі 5G.
- Цэласнасць сабраных дадзеных з'яўляецца важным фактарам і мяркуе, што інфармацыя, атрыманая ад транспартных сродкаў, захоўваецца ў нязменным выглядзе да моманту яе апрацоўкі і пераўтварэнні ў змястоўныя выходныя дадзеныя. У выпадку пашкоджання пераўтвораных дадзеных гэта дае магчымасць звярнуцца да "волкіх" дадзеных і правесці іх паўторную апрацоўку.
Важнасць плана Б
Для выканання ўсіх крытычна важных задач цэнтральная сістэма захоўвання дадзеных аўтамабіля павінна працаваць надзейна. Але як аўтавытворцы могуць гарантаваць рэалізацыю гэтых задач, калі сістэма выйдзе са строю? Адным са спосабаў папярэджання здарэнняў у выпадку адмовы галоўнай сістэмы можа быць стварэнне рэзервовай копіі дадзеных у дублюючай сістэме апрацоўкі дадзеных, аднак такі варыянт неверагодна дарог у выкананні.
Таму некаторыя інжынеры пайшлі іншым шляхам: яны працуюць над стварэннем бэкап-сістэм для асобных вузлоў машыны, задзейнічаных у забеспячэнні беспілотнага рэжыму руху, у прыватнасці тармазоў, рулявога кіравання, датчыкаў і кампутарных мікрасхем. Такім чынам, у аўтамабілі з'яўляецца другая сістэма, якая без абавязковага рэзервовага капіявання ўсіх якія захоўваюцца ў аўтамабілі дадзеных у выпадку крытычнай няспраўнасці абсталявання зможа бяспечна спыніць аўтамабіль на абочыне. Паколькі не ўсе функцыі з'яўляюцца сапраўды жыццёва важнымі (у надзвычайнай сітуацыі можна абыйсціся, напрыклад, без кандыцыянера ці радыё), такі падыход, з аднаго боку, не патрабуе стварэння бэкапу некрытычных дадзеных, што азначае памяншэнне выдаткаў, і, з іншага боку, усё- такі дае падстрахоўку на выпадак адмовы сістэм.
Па меры развіцця праекту беспілотных транспартных сродкаў уся эвалюцыя транспарта будзе будуецца вакол дадзеных. Прыстасаваўшы алгарытмы машыннага навучання для апрацоўкі велізарных аб'ёмаў дадзеных, ад якіх залежаць аўтаномныя транспартныя сродкі, і рэалізаваўшы надзейныя і працоўныя стратэгіі забеспячэння бяспекі і абароны іх ад вонкавых пагроз, вытворцы ў нейкі момант змогуць распрацаваць аўтамабіль, які быў бы досыць бяспечны для язды па лічбавым дарогам будучыні.
Крыніца: habr.com