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Sempre più consumatori si aspettano che i loro veicoli offrano un’esperienza non diversa da quella offerta da altri dispositivi intelligenti. Cercano la piena integrazione nella loro vita digitale, desiderando un veicolo in grado di gestire le loro operazioni, aggiungere funzionalità e abilitare nuove funzionalità principalmente o interamente tramite software.
Secondo un rapporto GMI, il mercato globale dei veicoli definiti dal software (SDV) dovrebbe raggiungere un CAGR del 22,1% tra il 2023 e il 2032. Questa crescita è guidata dalla crescente domanda di funzionalità avanzate nei veicoli, dalle rigorose norme di sicurezza dei veicoli, dall’aumento degli investimenti. nella ricerca e sviluppo e nel miglioramento della navigazione e della connettività. Ma cosa definisce esattamente un SDV e qual è il fondamento architettonico dietro l’auto che fornisce connettività, automazione e personalizzazione?
L’SDV in breve
In un SDV, il veicolo funge da base tecnologica per le innovazioni future, fungendo da centro di comando per la raccolta e l’organizzazione di grandi volumi di dati, applicando l’intelligenza artificiale per approfondimenti e automatizzando azioni ponderate. L’SDV separa l’hardware dal software, consentendo aggiornamenti e upgrade, automazione o autonomia e connettività costante. Interagisce con il suo ambiente, apprende e supporta modelli di business basati sui servizi. Allo stesso tempo, l’elettronica di bordo si evolve da singole centraline elettroniche a computer ad alte prestazioni con prestazioni più elevate e integrazione semplificata.
Un primo piano dell’architettura SDV
L’infrastruttura strato
Questo livello comprende non solo il veicolo ma anche le apparecchiature di telecomunicazione, le unità stradali, i sistemi smart city e componenti simili, nonché vari sistemi backend dei produttori di apparecchiature originali (OEM). Questi elementi fanno tutti parte di un processo ciclico in cui i dati del veicolo vengono utilizzati per lo sviluppo, il funzionamento e i servizi. Sulla base delle informazioni ricavate da questi dati, il nuovo software viene fornito ai veicoli tramite aggiornamenti via etere.
Il livello della piattaforma cloud ibrida
Nell’approccio IBM, una piattaforma uniforme basata su Linux® e Kubernetes si estende dal veicolo fino all’edge del sistema backend. È supportato da Red Hat® Enterprise Linux e Red Hat® Openshift®, consentendo la distribuzione flessibile del software sotto forma di contenitori software, aderendo al principio “crea una volta, distribuisci ovunque”. Il software può essere sviluppato e testato nel backend prima di essere facilmente implementato nel veicolo o nell’infrastruttura. Tutto ciò offre una flessibilità senza precedenti.
La standardizzazione attraverso l’astrazione del software applicativo sotto forma di contenitori porta a una migliore manutenibilità e portabilità del software, con conseguente miglioramento della produttività degli sviluppatori. L’approccio al cloud ibrido è completato da IBM Edge Application Manager, che consente agli OEM di scalare e gestire soluzioni edge in modo autonomo, insieme a IBM Embedded Automotive Platform, un runtime Java ottimizzato per l’uso a bordo del veicolo.
Il livello dell’intelligenza artificiale e della piattaforma dati
I modelli di intelligenza artificiale svolgono da tempo un ruolo importante nelle funzionalità dei veicoli come ADAS/AD. Alcuni OEM, come Honda, utilizzano l’intelligenza artificiale per la gestione della conoscenza per fornire automobili più sicure e personalizzate. Per quanto riguarda il funzionamento dei veicoli, l’intelligenza artificiale è attualmente applicata alla sicurezza informatica per analizzare gli eventi e gli incidenti di sicurezza in arrivo e all’analisi dei dati telematici per ottenere informazioni dettagliate sulle esperienze di guida.
Oggi, l’intelligenza artificiale generativa può migliorare notevolmente lo sviluppo e il funzionamento degli SDV generando automaticamente artefatti come casi di test, modelli di architettura e codice sorgente del software. Ciò richiede una piattaforma di intelligenza artificiale e dati come IBM Watsonx™ per gestire vari modelli di base ottimizzati per ciascun caso d’uso, creare modelli di base specifici per il cliente basati su standard proprietari del cliente e salvaguardare i dati tecnici dall’incorporazione in modelli di base open source pubblici che i concorrenti potrebbero sfruttare . Inoltre, tecnologie come IBM Distributed AI API consentono agli OEM di ottimizzare l’implementazione e l’utilizzo di modelli AI in dispositivi edge come i veicoli.
Lo strato di sicurezza
Gli OEM stanno adottando sempre più un quadro zero-trust per la sicurezza informatica per contrastare le minacce esterne e interne durante lo sviluppo, le operazioni a bordo dei veicoli e gli ambienti aziendali. Un elemento centrale nella sicurezza dei veicoli è il Vehicle Security Operation Center, dove IBM Security® QRadar® Suite può essere utilizzata per il rilevamento delle minacce e l’orchestrazione, l’automazione e la risposta della sicurezza.
Gli OEM devono inoltre crittografare i messaggi all’interno di un veicolo e tutte le altre comunicazioni che si estendono oltre esso. Ciò può essere ottenuto tramite IBM Enterprise Key Management Foundation. Infine, IBM Security® X-Force® Red fornisce offerte specifiche di test automobilistici.
Il livello dei prodotti AI
Una moderna piattaforma di sviluppo, come IBM Engineering Lifecycle Management, consente all’industria automobilistica di praticare uno sviluppo software agile in un moderno ambiente CI/CD. Fornisce ingegneria dei requisiti tracciabili, ingegneria e test di sistemi basati su modelli, facilitando la collaborazione, gestendo la complessità del prodotto, applicando approfondimenti basati sui dati e garantendo la conformità. Inoltre, l’ingegneria dell’intelligenza artificiale, supportata da piattaforme come Watsonx, consente un’esperienza cliente personalizzata. Le soluzioni di Engineering Data Management aiutano i clienti a gestire i numerosi dati necessari per lo sviluppo della guida autonoma, come illustrato in questo case study di Continental. Le piattaforme intelligenti, come IBM Cloud Pak® for Network Automation, consentono l’automazione e l’orchestrazione delle operazioni di rete, particolarmente rilevanti per le società di telecomunicazioni nell’infrastruttura. Sul back-end, IBM Connected Vehicle Insight aiuta i produttori a creare i propri casi d’uso dei veicoli connessi.
Altrettanto importante, gli SDV richiedono molte tecnologie specializzate di diversi fornitori, motivo per cui la collaborazione dell’ecosistema gioca un ruolo importante nell’architettura SDV.
In definitiva, ogni componente dell’architettura svolge un ruolo ben definito nel garantire la migliore esperienza possibile per conducenti e passeggeri dei veicoli, consolidando l’SDV come la prossima evoluzione dell’industria automobilistica.
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