For kort tid siden drejede innovation i bilindustrien sig om at øge motorkraften og derefter øge effektiviteten, samtidig med at aerodynamikken blev forbedret, øget komfortniveauet og omdesignet køretøjernes udseende. Nu er de vigtigste drivkræfter for bilindustriens bevægelse ind i fremtiden hyperforbindelse og automatisering. Når det kommer til fremtidens bil, kommer førerløse biler til at tænke på først, men fremtiden for bilindustrien vil være præget af langt mere end blot førerløs teknologi.
En af nøglefaktorerne, der driver transformationen af biler, er deres tilslutningsmuligheder – med andre ord deres tilslutningsmuligheder, som baner vejen for fjernopdateringer, forudsigelig vedligeholdelse, forbedret køresikkerhed og databeskyttelse mod cybertrusler. Hjørnestenen i forbindelse er til gengæld indsamling og lagring af data.
Selvfølgelig har bilens øgede tilslutningsmuligheder gjort kørslen mere behagelig, men kernen i dette er indsamling, behandling og generering af en enorm mængde data fra den tilsluttede bil. Efter hvad der blev annonceret sidste år , vil selvkørende biler i løbet af de næste ti år lære at generere så meget information, at lagring af den vil kræve mere end 2 terabyte, det vil sige meget mere plads end nu. Og dette er ikke grænsen - med videreudvikling af teknologien vil tallet kun vokse. Ud fra dette må udstyrsproducenterne spørge sig selv, hvordan de i dette miljø effektivt kan reagere på de krav, der er forbundet med den betydelige stigning i datamængden.
Hvordan vil arkitekturen i selvkørende biler udvikle sig?
Yderligere forbedringer i funktioner såsom datastyring af selvkørende køretøjer, objektdetektering, kortnavigation og beslutningstagning afhænger i høj grad af fremskridt inden for maskinlæring og kunstig intelligens-modeller. Udfordringen for bilproducenter er klar: Jo mere avancerede maskinlæringsmodeller bliver, jo bedre bliver køreoplevelsen for brugerne.
Samtidig sker der ændringer i arkitekturen af ubemandede køretøjer under optimeringsfanen. Producenter er i stigende grad mindre tilbøjelige til at vælge et omfattende netværk af mikrocontrollere installeret til behovene for hver specifik applikation, og foretrækker i stedet at installere en stor processor med seriøs computerkraft. Det er denne overgang fra flere automotive mikrocontrollere (MCU'er) til en central MCU, der højst sandsynligt vil være den mest markante ændring i arkitekturen af fremtidige køretøjer.
Overførsel af datalagringsfunktionen fra bilen til skyen
Data fra selvkørende biler kan lagres enten direkte ombord, hvis hurtig behandling er påkrævet, eller i skyen, som er mere velegnet til dybdegående analyse. Rutningen af data afhænger af dens funktion: der er data, som føreren har brug for med det samme, f.eks. information fra bevægelsessensorer eller lokaliseringsdata fra et GPS-system, desuden kan bilproducenten ud fra dette drage vigtige konklusioner og ud fra på dem, fortsæt med at arbejde på at forbedre ADAS førerassistentsystemet.
I et Wi-Fi-dækningsområde er det økonomisk berettiget og teknisk simpelt at sende data til skyen, men hvis bilen er i bevægelse, kan den eneste tilgængelige mulighed være en 4G-forbindelse (og i sidste ende 5G). Og hvis den tekniske side af datatransmission over et mobilnetværk ikke rejser alvorlige problemer, kan omkostningerne være utrolig høje. Det er af denne grund, at mange selvkørende biler skal efterlades i nogen tid i nærheden af huset eller et andet sted, hvor de kan tilsluttes Wi-Fi. Dette er en meget billigere mulighed for at uploade data til skyen til efterfølgende analyse og lagring.
5Gs rolle i forbundne bilers skæbne
Eksisterende 4G-netværk vil fortsat være den vigtigste kommunikationskanal for de fleste applikationer, dog kan 5G-teknologi blive en vigtig katalysator for den videre udvikling af forbundne og autonome biler, hvilket giver dem mulighed for næsten øjeblikkeligt at kommunikere med hinanden, med bygninger og infrastruktur (V2V, V2I, V2X).
Autonome biler kan ikke fungere uden en netværksforbindelse, og 5G er nøglen til hurtigere forbindelser og reduceret latenstid til gavn for fremtidige bilister. Hurtigere forbindelseshastigheder vil reducere den tid, det tager for køretøjet at indsamle data, hvilket gør det muligt for køretøjet at reagere næsten øjeblikkeligt på pludselige ændringer i trafik eller vejrforhold. Ankomsten af 5G vil også markere fremskridt i udviklingen af digitale tjenester til chauffører og passagerer, som vil nyde rejsen endnu mere, og vil følgelig øge det potentielle overskud for udbyderne af disse tjenester.
Datasikkerhed: i hvis hænder er nøglen?
Det er klart, at autonome køretøjer skal beskyttes af de seneste cybersikkerhedsforanstaltninger. Som der står i en , udtrykte 84 % af automotive engineering og it-respondenter bekymring over, at bilproducenter sakker bagud med at reagere på stadigt stigende cybertrusler.
For at sikre privatlivets fred for kunden og deres personlige data, skal alle komponenter i tilsluttede biler - fra hardwaren og softwaren inde i selve bilen til forbindelsen til netværket og skyen - garantere det højeste sikkerhedsniveau. Nedenfor er nogle foranstaltninger til at hjælpe bilproducenter med at sikre sikkerheden og integriteten af de data, der bruges af selvkørende biler.
- Kryptografisk beskyttelse begrænser adgangen til krypterede data til en bestemt kreds af personer, der kender den gyldige "nøgle".
- End-to-end-sikkerhed involverer implementering af et sæt foranstaltninger til at opdage et hackingforsøg ved hvert indgangspunkt i en datatransmissionslinje - fra mikrosensorer til 5G-kommunikationsmaster.
- Integriteten af de indsamlede data er en vigtig faktor og indebærer, at informationen modtaget fra køretøjerne opbevares uændret, indtil den behandles og konverteres til meningsfulde outputdata. Hvis de konverterede data bliver beskadiget, gør dette det muligt at få adgang til rådataene og genbehandle dem.
Vigtigheden af plan B
For at udføre alle missionskritiske opgaver skal køretøjets centrale lagersystem fungere pålideligt. Men hvordan kan bilproducenter sikre, at disse mål bliver opfyldt, hvis systemet svigter? En måde at forhindre hændelser i tilfælde af en hovedsystemfejl er at lave en sikkerhedskopi af dataene i et redundant databehandlingssystem, men denne mulighed er utrolig dyr at implementere.
Derfor har nogle ingeniører taget en anden vej: de arbejder på at skabe backup-systemer til individuelle maskinkomponenter, der er involveret i at levere ubemandet køretilstand, især bremser, styretøj, sensorer og computerchips. Der dukker således et andet system op i bilen, som uden den obligatoriske backup af alle data, der er gemt i bilen, i tilfælde af en kritisk udstyrsfejl, sikkert kan standse bilen i siden af vejen. Da ikke alle funktioner er virkelig vitale (i en nødsituation kan du undvære f.eks. aircondition eller radio), kræver denne tilgang på den ene side ikke oprettelse af en sikkerhedskopi af ikke-kritiske data, hvilket betyder reducerede omkostninger, og på den anden side, alt det giver stadig forsikring i tilfælde af systemfejl.
Efterhånden som det autonome køretøjsprojekt skrider frem, vil hele udviklingen af transport være bygget op omkring data. Ved at tilpasse maskinlæringsalgoritmer til at behandle de enorme mængder data, som autonome køretøjer er afhængige af, og implementere robuste og brugbare strategier for at holde dem sikre og beskyttet mod eksterne trusler, vil producenterne på et tidspunkt være i stand til at udvikle en bil, der er sikker nok til at køre på fremtidens digitale veje.
Kilde: www.habr.com