Еще совсем недавно инновации в автомобильной промышленности вращались вокруг увеличения мощности двигателей, затем повышения эффективности, а параллельно с этим шло совершенствование аэродинамики, повышение уровня комфорта и переработка внешнего вида транспортных средств. Теперь же основными локомотивами движения автопрома в будущее выступают гиперподключенность и автоматизация (hyperconnectivity and automation).

Когда речь заходит о машине будущего, на ум прежде всего приходят беспилотные автомобили, но завтрашний день автопрома будет ознаменован далеко не только беспилотными технологиями.

Одним из основных факторов, определяющих трансформацию автомобилей, является их оснащение сетевыми возможностями, другими словами, их подключенность, которая открывает путь для дистанционных обновлений, прогнозного технического обслуживания, повышения уровня безопасности вождения и защиты данных от киберугроз. Краеугольным камнем подключенности, в свою очередь, являются сбор и хранение данных.

Безусловно, расширение сетевых возможностей автомобиля сделало езду более приятной, но в основе этого лежит сбор, обработка и формирование подключенным автомобилем огромного объема данных. Согласно озвученным в прошлом году прогнозам, в течение следующих десяти лет беспилотные автомобили научатся генерировать такое количество информации, что для ее хранения потребуется более 2 Тбайтов, то есть гораздо больше места, чем сейчас. И это не предел – по мере дальнейшего развития технологии цифра будет только расти. Исходя из этого, производители оборудования должны задать себе вопрос, как в таких условиях они смогут эффективно реагировать на потребности, связанные со значительным увеличением объема данных.

Как будет развиваться архитектура беспилотных автомобилей?

Дальнейшее совершенствование таких функций, как управление данными, формируемыми беспилотными транспортными средствами, обнаружение объектов, навигация по картам и принятие решений, во многом зависит от успехов машинного обучения и моделей искусственного интеллекта. Задача автопроизводителей понятна: чем совершеннее будут становиться модели машинного обучения, тем лучше у пользователей будут впечатления от езды.

При этом изменение архитектуры беспилотных автомобилей проходит под знаменем оптимизации. Все реже производители делают выбор в пользу разветвленной сети микроконтроллеров, устанавливаемых под нужды каждого конкретного приложения, предпочитая вместо этого ставить один большой процессор с серьезными вычислительными мощностями. Именно такой переход с множества автомобильных микроконтроллеров (MCU) на один центральный MCU и станет, скорее всего, самым серьезным изменением в архитектуре автомобилей будущего.

Перевод функции хранения данных с автомобиля в облако

Данные от беспилотных автомобилей могут храниться как прямо на борту, если необходима их оперативная обработка, так и в облаке, которое больше пригодно для углубленного анализа. Маршрутизация данных зависит от их функции: есть данные, которые нужны водителю незамедлительно, например, информация от датчиков движения или данные о местоположении от GPS-системы, кроме того, на их основании автопроизводитель может сделать важные выводы и, опираясь на них, продолжить работу по совершенствованию системы помощи водителю ADAS.

В зоне покрытия Wi-Fi отправка данных в облако обоснована экономически и проста технически, но если автомобиль находится в движении, единственным доступным вариантом может быть соединение по 4G (и в перспективе по 5G). И если техническая сторона передачи данных по сотовой сети не вызывает серьезных вопросов, ее стоимость может быть невероятно высокой. Именно по этой причине многие беспилотные автомобили придется оставлять на какое-то время около дома или в каком-то другом месте, где их можно подключить к Wi-Fi. Это гораздо более дешевый вариант закачки данных в облако для их последующего анализа и хранения.

Роль 5G в судьбе подключенных автомобилей

Существующие сети 4G по-прежнему останутся главным каналом связи для большинства приложений, однако, технология 5G может стать основным катализатором дальнейшего развития подключенных и автономных автомобилей, давая им возможность практически мгновенно связываться друг с другом, со зданиями и объектами инфраструктуры (V2V, V2I, V2X).

Автономные автомобили не могут функционировать без подключения к сети, а 5G – это ключ к быстрому соединению и снижению времени задержки на благо водителей будущего. Более высокая скорость соединения позволит снизить время получения собираемых автомобилем данных, за счет чего транспортное средство сможет практически мгновенно реагировать на внезапные изменения дорожного движения или погодных условий. Приход 5G также ознаменует прогресс в развитии цифровых сервисов для водителя и пассажиров, которые будут получать еще большее удовольствие от поездки, и, соответственно, будет способствовать увеличению потенциальной прибыли для поставщиков этих сервисов.

Безопасность данных: в чьих руках ключи?

Совершенно очевидно, что автономные автомобили должны быть защищены самыми современными средствами обеспечения кибербезопасности. Как указывается в одном недавнем исследовании, 84% респондентов из числа инженеров-автомобилестроителей и IT-специалистов высказали озабоченность тем, что автопроизводители не успевают реагировать на все возрастающие киберугрозы.

Для обеспечения неприкосновенности клиента и его персональных данных все компоненты подключенных автомобилей – от аппаратного оборудования и программного обеспечения внутри самой машины до соединения с сетью и облаком – должны гарантировать самый высокий уровень безопасности. Ниже приведены некоторые меры, которые помогут автопроизводителям обеспечить безопасность и целостность данных, используемых беспилотными автомобилями.

1. Криптографическая защита ограничивает доступ к зашифрованным данным до определенного круга лиц, которым известен действующий «ключ».
2. Сквозная безопасность предполагает реализацию комплекса мер, позволяющих обнаружить попытку взлома в каждой точке входа в линию передачи данных – от микродатчиков до мачт связи 5G.
3. Целостность собранных данных является важным фактором и предполагает, что информация, полученная от транспортных средств, хранится в неизменном виде до момента ее обработки и преобразования в содержательные выходные данные. В случае повреждения преобразованных данных это дает возможность обратиться к «сырым» данным и провести их повторную обработку.

Важность плана Б

Для выполнения всех критически важных задач центральная система хранения данных автомобиля должна работать надежно. Но как автопроизводители могут гарантировать реализацию этих задач, если система выйдет из строя? Одним из способов предупреждения происшествий в случае отказа главной системы может быть создание резервной копии данных в дублирующей системе обработки данных, однако, такой вариант невероятно дорог в исполнении.

Поэтому некоторые инженеры пошли другим путем: они работают над созданием бэкап-систем для отдельных узлов машины, задействованных в обеспечении беспилотного режима движения, в частности тормозов, рулевого управления, датчиков и компьютерных микросхем. Таким образом, в автомобиле появляется вторая система, которая без обязательного резервного копирования всех хранящихся в автомобиле данных в случае критической неисправности оборудования сможет безопасно остановить автомобиль на обочине. Поскольку не все функции являются действительно жизненно важными (в чрезвычайной ситуации можно обойтись, например, без кондиционера или радио), такой подход, с одной стороны, не требует создания бэкапа некритических данных, что означает уменьшение расходов, и, с другой стороны, все-таки дает подстраховку на случай отказа систем.

По мере развития проекта беспилотных транспортных средств вся эволюция транспорта будет строится вокруг данных. Приспособив алгоритмы машинного обучения для обработки огромных объемов данных, от которых зависят автономные транспортные средства, и реализовав надежные и рабочие стратегии обеспечения безопасности и защиты их от внешних угроз, производители в какой-то момент смогут разработать автомобиль, который был бы достаточно безопасен для езды по цифровым дорогам будущего.