Apa yang dilakukan Amazon dalam bisnis otomotif? Jawabannya sederhana: AWS berkomitmen untuk mengembangkan kendaraan berjaringan.
Pada November 2020, NXP Semiconductors menjalin kemitraan dengan AWS. Tujuan dari kesepakatan ini adalah untuk memungkinkan pembuat mobil mengumpulkan dan menggunakan sejumlah besar data yang dihasilkan oleh mobil mereka.
Industri otomotif telah lama membicarakan kendaraan yang terhubung. Modul komunikasi yang dipasang di mobil telah memungkinkan perusahaan membuat layanan telematik seperti OnStar General Motors. Teknologi ini juga memungkinkan pelanggan mengunduh aplikasi dan konten lain untuk sistem infotainmen.
“Ada fase satu dan dua dalam pengembangan mobil yang terhubung,” kata Brian Carlson, direktur pemasaran global di NXP Vehicle Management and Networks. Pada fase ketiga, kemitraan antara NXP dan Amazon akan memungkinkan "pembuat mobil mengumpulkan data dari semua kendaraan," jelasnya.
Tapi data apa yang sedang kita bicarakan?
Dengan prosesor jaringan kendaraan berkinerja tinggi dan bandwidth tinggi (seperti NXP's S32G), pembuat mobil akan dapat mendorong data ke cloud, "dari pembacaan sensor hingga statistik algoritmik dan perilaku," kata Carlson.
Beberapa data akan diproses menggunakan komputasi tepi, dan sebagian lagi akan langsung dimasukkan ke dalam mobil. Kesepakatan NXP-AWS akan memberi OEM kemampuan untuk menambang dan menjelajahi data (di cloud) yang belum pernah dianalisis sebelumnya.
Di dunia Internet of Things, di mana konektivitas sangat penting, komunitas teknisi telah berpindah dari desktop pribadi ke cloud menggunakan layanan seperti AWS dan Microsoft Azure.
Berikutnya adalah mobil yang terhubung. “Ini akan menjadi tren baru,” kata Egil Juliussen, analis industri otomotif kawakan. Sebagian besar pekerjaan pengembang dan insinyur dialihkan ke cloud karena "layanan cloud menyediakan banyak alat canggih," katanya.
Bagaimana tepatnya para insinyur akan menggunakan layanan cloud?
Pertama-tama, mereka akan fokus pada peningkatan persepsi sistem self-driving dan ADAS, serta mentransfer algoritme pembelajaran mesin ke cloud. Idealnya, keamanan jaringan mobil dan kesehatan aki kendaraan listrik dapat dipantau dari cloud menggunakan data kendaraan secara real-time.
AI di cloud
Banyak fitur otomotif sedang dikembangkan menggunakan cloud. Misalnya, di cloud, Anda dapat merancang, melatih, mengoptimalkan, dan menerapkan model pembelajaran mesin untuk mobil.
Manfaat tambahan apa yang dapat disatukan oleh NXP dan Amazon saat pengembangan AI di cloud menjadi hal biasa? Carlson percaya bahwa penggunaan data nyata adalah kuncinya - ini dapat membantu pengembang meningkatkan kinerja dan keamanan. Dia juga menambahkan bahwa komunikasi real-time memungkinkan pembuat mobil untuk mendeteksi dan mencatat berbagai kasus dan anomali kritis.
Jadi, prosesor AI mana yang akan digunakan NXP dan Amazon?
Ternyata, AWS SageMaker Neo dapat bekerja dengan mesin pembelajaran mesin yang berbeda dan bahkan dioptimalkan untuk perangkat SIMD. “Daftar ini mencakup x86, Arm, RISC-V, dan arsitektur lainnya,” Carlson menjelaskan. Ini juga akan menggunakan antarmuka PCI-Express yang terpasang pada S32G NXP untuk memberikan dukungan untuk berbagai prosesor ("dari Nvidia hingga FPGA dan Snapdragon") untuk sistem penggerak otonom dan ADAS. TPU dari Google akan segera disertakan dalam daftar perangkat yang didukung. yang saat ini tidak didukung.
Carlson juga mengatakan bahwa sangat penting bagi produsen chip antarmuka untuk membuat produk mereka fleksibel dan tidak bergantung pada prosesor. "Produk kami harus menyediakan kemampuan untuk menanamkan AI di mobil," terlepas dari prosesor siapa yang mereka gunakan.
Juga, jangan lupa bahwa NXP memiliki solusi untuk pembelajaran mesin - khususnya, prosesor visi mesin S32V. NXP telah mengembangkan toolkit Auto eIQ yang akan mempercepat jaringan saraf "mengukur, mengecilkan, dan mengecilkan". Banyak dari ini dilakukan di cloud menggunakan data dari mobil.
Antarmuka berorientasi layanan
Melalui keahliannya dalam pemrosesan data otomotif dan infrastruktur cloud AWS, NXP telah memperkenalkan sejumlah layanan baru yang dapat diterapkan oleh pembuat mobil sendiri.
Mengirim data yang dihasilkan oleh lidar, kamera, dan sensor lainnya ke cloud untuk dianalisis, seperti disebutkan di atas, merupakan langkah pertama yang penting untuk meningkatkan sistem persepsi pada kendaraan tanpa pengemudi dan ADAS.
Adapun NXP, Carlson mencatat bahwa "pengembangan EV" adalah skenario utama di mana kolaborasi antara NXP dan Amazon akan terlihat. Model Edge Computing Cloud memungkinkan pemantauan kesehatan baterai, motor, dan komponen lainnya secara real-time. Menurutnya, bekerja dengan "kembaran" digital mobil sungguhan di cloud akan mengoptimalkan konsumsi energi dan memperluas jangkauan kendaraan listrik.
Keamanan adalah area lain di mana data dari mobil yang terhubung akan memainkan peran penting. “Pikirkan tentang deteksi intrusi jaringan,” kata Carlson. "Dengan mendorong data ke cloud, model pembelajaran mesin dapat meningkatkan keamanan dan pembaruan dapat diterapkan ke seluruh armada untuk mencegah pelanggaran."
Banyak pembuat mobil juga mengharapkan fitur jaringan untuk menyederhanakan "manajemen kesehatan kendaraan". Carlson menjelaskan bahwa pemantauan data otomotif secara real-time menggunakan komputasi tepi, yang dikombinasikan dengan pembelajaran mesin, akan memungkinkan pembuat mobil menemukan masalah "bahkan sebelum mobil mengetahuinya dan mengeluarkan kode kesalahan atau mesin check menyala."
Selain itu, komponen pendukung yang sangat penting untuk kendaraan yang terhubung secara otomatis adalah analisis pengoperasian sistem pemantauan pengemudi secara real time.
Mengubah peran prosesor jaringan
Memperluas akses ke data otomotif sangat penting bagi pembuat mobil yang ingin menerapkan pembaruan OTA ke dalam solusi mereka.
Yang tidak kalah penting adalah karakteristik prosesor jaringan (seperti S32G) dan interoperabilitasnya dengan berbagai unit kontrol elektronik (walaupun banyak dari perangkat ini mungkin dipasok oleh pihak ketiga). “Dari perspektif jaringan, tujuan NXP adalah menyediakan pembaruan OTA untuk semua unit kontrol dalam sistem,” kata Carlson.
Seiring waktu, ketika sistem telematika berkembang biak, pembuat mobil juga mulai mendistribusikan pembaruan perangkat lunak melalui jaringan. Namun, pembaruan dan pemeliharaan penting dilakukan melalui port OBDII. Rilis prosesor jaringan yang lebih kuat akan memungkinkan pembuat mobil untuk mengembangkan layanan cloud mereka, kata Juliussen. Ini adalah bidang yang banyak ingin terlibat karena berpotensi sangat menguntungkan.
Secara teori, pembuat mobil besar (seperti GM dan Toyota) dapat membangun platform cloud mereka sendiri. Seperti yang Juliussen katakan, inilah yang mereka lakukan.
Carlson menambahkan bahwa perusahaan ini juga mengintegrasikan layanan cloud siap pakai seperti AWS dan Microsoft Azure ke dalam solusi mereka. Intinya adalah alat dari Amazon dan Microsoft dapat memudahkan pembuat mobil untuk mengembangkan perangkat lunak dan berbagai layanan.
Menurut NXP, S32G sangat berbeda dari banyak unit kontrol jaringan lain yang digunakan di industri. Perusahaan juga berpendapat bahwa peran unit kontrol jaringan tradisional terbatas pada pergerakan data yang aman di dalam kendaraan. Carlson mencatat bahwa "S32G, pada gilirannya, dapat mempercepat pemrosesan jaringan, menjalankan aplikasi real-time berkinerja tinggi, dan mentransfer data dengan aman ke cloud."
Sekarang produsen mencari lebih banyak tugas baru untuk S32G, Carlson bercanda mengatakan bahwa "sekarang kami mengatakan bahwa G di S32G berarti itu adalah prosesor tujuan umum (dari kata umum - catatan penerjemah)".
Sebagai pengingat, S32G adalah prosesor jaringan otomotif yang memenuhi standar ASIL D yang memberikan keamanan perangkat keras, kinerja waktu nyata yang tinggi, dan berbagai aplikasi. dan mempercepat jaringan untuk gateway layanan, pengontrol keamanan, dan prosesor. "
Prosesor ini menggunakan inti Quad Arm Cotex-A53 (menggunakan teknologi Arm Neon), yang disusun menjadi dua cluster dari dua inti dengan pemblokiran cluster untuk aplikasi dan layanan individual. Ia juga dilengkapi inti Lockstep Triple Arm Cortex-M7 untuk aplikasi real-time, modul jaringan latensi rendah dan mesin penerusan paket untuk mempercepat Ethernet.
Sekuat S32G, Carlson menekankan bahwa tujuan prosesor gateway NXP bukanlah untuk mengirim terabyte data mentah ke cloud.
NXP bermitra dengan Teraki dan SafeRide untuk mengurangi jumlah data yang dikirim ke cloud. Untuk melakukan ini, perusahaan mencari anomali dan menerapkan algoritma analitik. Memperhatikan bahwa perusahaan menyadari bahwa mereka sedang mencari jarum di tumpukan jerami, Carlson menjelaskan bahwa tujuan utama prosesor jaringan adalah hanya mengirimkan apa yang penting.
Kesimpulannya adalah bahwa pengembangan layanan cloud baru membutuhkan kerja sama dari berbagai perusahaan. “Saat ini, kami di NXP sedang mengembangkan kemitraan,” kata Carlson. Ia menambahkan bahwa kolaborasi antara NXP dan AWS hanyalah permulaan dari segi apa yang dapat diperoleh dari infrastruktur baru.
- Sistem kontrol serial pertama Rusia untuk mesin bahan bakar ganda dengan pemisahan fungsi pengontrol
- Di mobil modern, ada lebih banyak baris kode daripada ...
- - Automotive, Aerospace, (50+)
- McKinsey: automotive
