Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla



Шествие двигателей внутреннего сгорания продолжается, при этом в них появляются инновации – от изменяемой степени сжатия до клапанов без кулачков.

Электрические силовые агрегаты в наши дни на пике моды, но эволюция двигателя внутреннего сгорания не замедлилась. На самом деле, новые изменения происходят быстрее, чем когда-либо.

Рассмотрим, например, этот краткий список последних инноваций двигателя: двигатель с турбонаддувом без кулачков; новый дизель с самым низким в мире коэффициентом сжатия; четырехцилиндровый двигатель с переменным коэффициентом сжатия; первый в мире бензиновый двигатель, использующий зажигание при сжатии.

Здесь мы собрали фотографии двигателей, предлагающих некоторые из последних инноваций в области силовых агрегатов. От интеллектуальных двигателей грузовиков до крошечных моделей с турбонаддувом, мы предлагаем вам подборку основных достижений последних лет. Пролистайте следующие слайды, чтобы увидеть лучшие из них.

Индустрия беспилотных автомобилей находится на уровне зрелости, сопоставимом с традиционной автомобильной промышленностью 100 лет назад. Генри Форд производил на заводе Model T не только сам автомобиль, но и колеса, а также большинство других компонентов и деталей собственного производства. Сто лет спустя несколько крупных и сотни мелких поставщиков обеспечивают 70% компонентов типичного автомобильного транспортного средства, а автопроизводители делают только 30% собственных.

Уроки, которые Audi извлекла из опыта создания A8 – первого в мире автономного автомобиля 3-го уровня, остаются актуальными и сегодня. Вот что мы узнали после того, как System Plus разобрали Audi A8.

Недавний разбор Audi A8 дал понять почему, как с технологической, так и с экономической точки зрения, достичь более высокого уровня автономности транспортных средств труднее, чем кто-либо ожидал изначально. Опыт Audi с А8 остается актуальным и сегодня.

Когда в конце 2017 года Audi выпустила обновленный седан А8, компания представила его как первый автомобиль 3-го уровня в истории автомобильной промышленности. Вся автоиндустрия до сих пор борется с технологическими проблемами и непонятностью структуры формирования стоимости, то есть с проблемами с которыми Audi сталкивалась в то время. В исследовании, проведенном компанией System Plus, можно получить ценную информацию по нескольким вопросам:

• Что нужно для того, чтобы выпустить автомобиль 3-го уровня?
• Что входит в комплект датчиков А8?
• Сколько вычислительной мощности требуется автомобилю 3-го уровня?
• Центральный контроллер помощи водителю Audi, называемый zFAS, основан на GPU, SoC, CPU или FPGA?
• Сколько стоит zFAS?

Опыт Audi в достижении функциональности 3-го уровня с использованием уже испытанных в других приложениях и имеющихся на рынке чипов может быть поучительным – особенно в сравнении с Tesla, выпустившей два года спустя (2019) свою плату «Full Self Driving Computer», которая для обеспечения работы систем беспилотного вождения в значительной степени полагается на два чипа собственного производства.

Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla

Статья 17 мая 2019 года.

Несколько лет назад автопромышленность смело предсказывала выход полностью беспилотных автомобилей 5 уровня в 2020 или 2021 году, но эта задача оказалась куда более сложной, чем они думали.

Популярная в последнее время концепция беспилотных автомобилей, на которых можно поехать куда угодно и когда угодно (или автомобилей, в которых можно спать на заднем сидении во время езды) несколько притормозила, так как автопроизводители признали, что разработка технологии полноценного беспилотного управления оказалась более сложной, чем ожидалось.

Вопросы о будущем технологии достигли полного публичного обсуждения в апреле 2019, когда генеральный директор Ford Motor Co. Джим Хакетт признал то, что уже стало болезненно очевидным для большей части инженерного сообщества. «Мы переоценили перспективу появления автономных автомобилей», — цитата Хакетта, которая разошлась по многочисленным новостным каналам. «Область применения таких автомобилей будет достаточно узкой, в дело вступит ограничение по геозонам».

Это признание стало шоком для широких масс и средств массовой информации, в основном потому, что оно появилось на фоне растущей веры в то, что новые блестящие беспилотные автомобили вскоре появятся в дилерских центрах.

Предлагаем вам выборку из 175 высокотехнологичных компаний, представленных на DesignCon 2020.

В дополнение к основным докладам, экспертным панелям, техническим документам, зачетным сессиям IEEE и образовательным трекам, DesignCon 2020 включал в себя множество демонстраций и информационных стендов на выставочной площадке. Представляем вашему вниманию 20 компаний, занимающихся аппаратным и программным обеспечением, предлагающих образцы того, что является трендом в мире высокоскоростной передачи данных, телекоммуникаций, межкомпонентных соединений, испытательного оборудования и инструментов моделирования, а также то, что ускользнуло от вашего внимания на праздновании 25-й годовщины DesignCon.

eTopus Technology

eTopus, названная в честь визуализации электронного осьминога, разрабатывает сверхвысокоскоростные смешанные полупроводниковые IP-сети для высокопроизводительных вычислительных систем и применения в центрах обработки данных. Сверхскоростная пара сериализатор/десериализатор их производства предназначена для использования в системах хранения данных, корпоративных и гипермасштабных центрах обработки данных.

Исследователи показали, что автопарк беспилотных автомобилей, объединенных вместе для обеспечения плавного движения, может оптимизировать движение в потоке, по крайней мере, на 35 процентов.

«Для безопасного использования автономных автомобилей на реальных дорогах нам необходимо знать, как они будут взаимодействовать друг с другом.»
— Аманда Пророк

Исследователи из Кембриджского университета запрограммировали небольшой парк миниатюрных роботизированных машин для езды по многополосной трассе и наблюдали, как меняется поток движения, когда один из автомобилей останавливается.

Когда автомобили ехали по отдельности, машины за остановленным автомобилем должны были останавливаться или замедляться и ждать просвета в потоке, как это обычно происходит на реальной дороге. За остановившимся автомобилем быстро формировалась очередь, и общий поток движения замедлялся.

Однако, когда автомобили общались друг с другом и ехали совместно, как только один автомобиль останавливался на внутренней полосе, он посылал сигнал всем остальным автомобилям. Автомобили на внешней полосе движения, находящиеся в непосредственной близости от остановившегося автомобиля, немного замедлялись, так что автомобили на внутренней полосе движения могли быстро проехать мимо остановившегося автомобиля без необходимости останавливаться или значительно замедляться.

Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla

Поддельные полупроводниковые чипы приводят к большим денежным потерям и ставят под угрозу людские жизни. Как отличить поддельные от неподдельных?

По данным Industry Week, в 2019 году мировой рынок фальшивых полупроводниковых чипов оценивался в 75 миллиардов долларов. Этот рынок особенно заметен в правительственной и оборонной отраслях. Согласно докладу правительства США, более 1 миллиона поддельных электронных компонентов было использовано в 1800 случаях, затрагивающих военные самолеты и ракеты.

Поддельные чипы были одной из ключевых поверхностей для кибератак, и именно об этом говорил Уоррен Сэвидж в своем программном выступлении на DesignCon 2020. Такие поддельные чипы являются серьезной проблемой для полупроводниковой, автомобильной и потребительской промышленности. Так, например, фальшивый чип в танке может передать информацию о полезной нагрузке противнику. Вредоносный код в поддельном чипе может перекрыть подачу воздуха в авиалайнер. Чип, сделанный злоумышленниками может использоваться для отключения автомобиля если в систему проникнет вирус-вымогатель.

Чтобы узнать больше об этой растущей проблеме, Design News встретились с Полом Карацуба, старшим директором по продуктовому маркетингу в Rambus Security. Далее следует часть разговора.

Uber надеются создать стандартную систему визуализации для работы инженеров в области разработки беспилотных транспортных средств на основе открытой версии своей системы.

В то время как Uber не скрывает своих амбиций в отношении беспилотных автомобилей, компания по продаже поездок спокойно продвигается вперед в разработке новых технологий для отрасли. Последняя — это новая, открытая версия системы визуализации беспилотного транспорта (AVS), которая позволит разработчикам и инженерам обмениваться данными об беспилотных транспортных средствах в понятной и стандартизированной форме.

«Понимание того, что беспилотные транспортные средства видят во время навигации в городской среде, необходимо для разработки систем, которые заставят их работать безопасно», — пишут в своем блоге инженеры Убера Сяодзи Чэнь, Джозеф Лизи, Тим Войташек и Абхишек Гупта. «И точно так же, как мы используем стандартные уличные знаки и дорожную инфраструктуру для помощи водителям, разработчики беспилотных транспортных средств будут хорошо обеспечены стандартной платформой визуализации, которая будет представлять входные данные от датчиков, классифицировать изображения, выводить информацию о движении и использовать все другие методы, используемые для создания точного изображения ближайшего пространства.»

В марте Штефан Зельц-Аксмахер, генеральный директор и основатель компании Starsky Robotics, объявил о завершении деятельности своей грузоперевозочной компании, которая объединила в себе разработку ПО для беспилотного вождения и методы дистанционного мониторинга для перемещения больших грузовиков (Беспилотным грузовикам Starsky Robotics пришел конец). Еще в 2015 году я консультировал Зельц-Аксмахера по их проекту, но мы потеряли связь. Недавно он опубликовал подробный очерк о причинах неудачи компании, который вызвал некоторое беспокойство, потому что одно из его утверждений заключается в том, задача слишком сложна, и другие компании тоже не справятся. Некоторые отвергают это утверждение и считают, что Starsky потерпел неудачу из-за неудач самой компании, а не отрасли.

Давайте рассмотрим некоторые аргументы, приведенные в эссе:

1. Контролируемое машинное обучение не отвечает задаче автономного вождения и может быть очень далеко от ее решения.
2. В то время как в мире грузоперевозок должен быть богатый урожай для грузовиков-роботов, на самом деле отрасль закрыта и не готова.
3. Венчурные компании не любят инвестировать в бизнес, который должен включать традиционный, менее прибыльный и более капиталоемкий компонент (например, владение и управление услугой по доставке грузов).
4. Все говорят о том, что безопасность — это №1, но на самом деле это не так, и она не привлекает внимания или инвестиций.

Об авторе: Брэд Тэмплтон — инженер-программист, евангелист робоавтомобилей с 2007 года, работал над Гуглокаром в его ранние годы. Основатель ClariNet, почетный председатель Electronic Frontier Foundation и директор Foresight Institute, основатель факультета в Singularity University.

Добрый день!

Читаю с интересом ваши статьи и хотел бы задать вопрос, как компетентным людям в автомобильной отрасли — периодически сталкиваюсь с шиной CAN и в процессе изучения встречал информацию о перспективах перехода на CAN FD. Википедия говорит о переходе на FD большинства производителей авто к 2020 году, однако реальных статей о применении в наши дни я не нашёл, как на ваш взгляд выглядит практика применения CAN FD на рынке сейчас?

Заранее благодарю, Алексей.

Ответ

Roman, automotive body SW development

Задержка с внедрением CAN FD в автоиндустрии связана с несколькими причинами:

19 марта 2020

В 2015 году я увлекся идеей создания беспилотных грузовиков и основал Starsky Robotics. В 2016 году мы выпустили первый допущенный на дороги полностью беспилотный автомобиль, который перевозил пассажиров за деньги. В 2018 году мы выпустили первый допущенный на дороги беспилотный грузовик, совершивший полноценный рейд, пусть и по закрытой дороге. В 2019 году наш грузовик стал первым полностью беспилотным грузовым транспортным средством, проехавшим по оживленной трассе.

И в 2020 году мы закрываемся.

Я по-прежнему невероятно горжусь продуктом, командой и организацией, которую мы смогли создать. Я горжусь той организацией, в которой доктора наук и водители грузовиков работали бок о бок, где проблемы поколений решались людьми, ум которых превосходил их регалии, и где мы узнали, как будет работать логистика в будущем.

Как и Шеклтон в своей экспедиции в Антарктиду, мы делали то, чего больше никто не делал. Однако, как и у него, все пошло не по плану

Так что же случилось?

Подписывайтесь на каналы:
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla

Лаборатория электрической интеграции General Motors в Техническом центре Уоррена борется с рутинной работой по тестированию множества электронных устройств в современных автомобилях.

По словам Гари Бандурски, исполнительного директора по глобальным электрическим компонентам и подсистемам General Motors, было время, когда проектирование и валидация были частью одной и той же организации.

Это было до катастрофического скандала с ключами зажигания GM, когда автомобили непреднамеренно выключались во время езды. Проверка своей работы — это как лиса, охраняющая курятник, заметил Бандурски, поэтому сейчас в GM есть отдельная глобальная валидационная организация во главе с исполнительным директором Кристин Симен, которая проверяет инновации инженерной команды.

«Мы — совесть организации, как последние ворота к клиенту», — сказала Симен.

Исследование о подготовке систем гражданской ответственности

Беспилотные автомобили должны сделать транспорт более безопасным и доступным. Хакеры, однако, могут помешать этому – они могут взламывать этих тяжелых и быстрых роботов на колесах с ИИ, используя их в преступных целях.

Исследователи RAND изучили законные последствия, которые настигнут хакеров в случае взлома беспилотного транспорта. Несмотря на то, что такая ситуация маловероятна, риски ее возникновения могут быть высоки, учитывая, что взлом транспортных средств может привести к гибели людей, уничтожению имущества, вымогательству или краже информации.

Исследователи обнаружили, что существующий закон о гражданской ответственности на начальном этапе, вероятно, будет достаточно гибким, чтобы приспособиться к большинству судебных исков, возникающих в результате взлома роботизированных транспортных средств. Тем не менее, всем сторонам, вовлеченным в процесс внедрения беспилотного транспорта (производителям, владельцам, страховщикам, политикам и другим), уже сейчас следует задуматься о рисках, их последствиях с точки зрения закона, а также об ответных мерах со стороны регуляторных и законодательных органов.

Внедрение этой технологии и ее способность приносить пользу обществу зависит не только от самих рисков, но и от их восприятия, а также от правовых структур, которые могли бы их компенсировать. Даже если эти риски невелики, лицам, ответственным за разработку правовых норм, необходимо будет предвидеть и реагировать на потенциальные проблемы, чтобы обеспечить максимальную выгоду от беспилотного транспорта.

Машину какой марки вы водите?

Различные исследования (о которых пойдет речь в этой статье) выдвигают предположение, что марка автомобиля является ярким показателем того, насколько грубый водитель сидит за рулем транспортного средства.

Другими словами, считается, что самые грубые водители сидят за рулем автомобилей определенных марок. При этом мы имеем дело с дилеммой, похожей на вопрос про курицу и яйцо – грубые водители предпочитают водить машины определенной марки или эти марки притягивают грубых водителей? Никто не может сказать наверняка.

Некоторые даже считают, что водители становятся более грубыми, когда сидят за рулем машин определенных марок.

Может быть, в повседневной жизни вы – самый вежливый из водителей, но как только вы садитесь за руль такой машины, вы сразу преображаетесь.

Ваша честь, машина, на которой я ехал, заставила меня ехать быстро и яростно (не уверен, что судья позволит вам уйти от ответственности с такой формулировкой).

Какие марки авто провоцируют грубость на дорогах?

Победители первого этапа конкурса MOBI Grand Challenge применяют блокчейн к автоиндустрии и рынку транспорта новыми способами, начиная от колонн беспилотных автомобилей и заканчивая автоматизированной V2X-связью.

Блокчейн все еще имеет некоторые проблемы на своем пути, но его потенциальное влияние на автомобильную промышленность неоспоримо. Вокруг этого специфического применения блокчейна возникла целая экосистема стартапов и новых предприятий.

Mobility Open Blockchain Initiative (MOBI), некоммерческая инициатива, направленная на ускоренное внедрение стандартов, связанных с блокчейном, в автомобильной и транспортной промышленности, провела первую фазу своего проекта MOBI Grand Challenge (MGC), рассчитанного на три года и направленного на выявление инновационных способов применения блокчейна в формирующейся экосистеме подключенных к сети и автономных автомобилей.

Согласно заявлению MOBI: «Целью MGC является создание жизнеспособной, децентрализованной, специальной сети связанных между собой автомобилей на распределенной бухгалтерии (distributed ledger technology) и инфраструктуры, которая может надежно обмениваться данными, координировать поведение и, в конечном счете, улучшать городскую мобильность».

C технологиями многое может пойти (и идет) не так, как хотелось бы. Доктор Терри Ролин, аналитик сбоев электронных систем в Центре космических полетов Маршалла, знает об этом не понаслышке.

Его работа заключается в том, чтобы находить решения проблем, а если он не может их найти, то он начинает изобретать. Когда Ролину и его команде было поручено выяснить, что вызвало отказ крупной батарейной системы в 2011 году, это заставило их задуматься над фундаментальным вопросом — можем ли мы разработать более качественный источник питания?

Опираясь на опыт команды в области материаловедения, Ролин и его команда приступили к работе. Они начали решать проблему с чистого листа, рассматривая идеальные характеристики источника питания и пытаясь найти материалы, которые бы отвечали этим критериям лучше, чем традиционные.

«Мы начали работать с твердыми материалами, чтобы уйти от жидкостей и гелей и избежать токсичных материалов», — объясняет Ролин. И, следуя некоторым ультрасовременным разработкам с использованием наноматериалов, он говорит, что «нам удалось изобрести новое устройство, которое мы называем ультраконденсатором».

Этот новый ультраконденсатор NASA состоит из твердого материала, предназначенного для накопления энергии, причем он более безопасен, чем батареи, изготовленные из токсичных жидкостей и гелей. Во время тестирования он показал поразительную чувствительность к влажности.

Несмотря на то, что сроки внедрения полностью автономных транспортных средств постоянно изменяются, это не замедляет рост экосистемы автомобильных стартапов. В то время как одни компании все еще работают над достижением цели 5-го уровня автономности, другие решают проблемы, связанные с электромобилями, кибербезопасностью, процессорным оборудованием и другими болезненными моментами в автомобильной промышленности.

Предлагаем вам познакомиться с десяткой новейших автомобильных стартапов 2020 года (и 12-ю стартапами 2019 года), которые уже оказывают влияние на автомобильную промышленность.

2020

Acerta

Миссия канадского стартапа Acerta заключается в предоставлении производителям автомобильного оборудования и поставщикам первого уровня информации для улучшения качества продукции на каждом этапе жизненного цикла проектирования и производства. Acerta
Cortex — это решение для обработки данных, специально разработанное для автомобильной промышленности.

Cortex трансформирует любую существующую структуру хранения данных в «умный» центр обработки, который позволяет реализовать широкий спектр решений для машинного обучения в едином фреймворке. По словам представителей компании, Cortex «позволяет бороться с разделением данных, упрощает поиск и снижает накладные расходы на управление», причем для этого не нужен трудоемкий инжиниринг данных.

Сложным, дорогостоящиям и требующим длительной разработки техническим системам для проверки и подтверждения работоспособности архитектуры нужны тщательные и надежные тесты. Но по мере усложнения современных систем, особенно в случае программного обеспечения, об этом критическом шаге проще говорить, чем действительно его сделать.

Представьте себе тестирование электронных компонентов нового автомобиля. Чтобы оставаться актуальными на современном рынке, современные автомобили должны включать в себя современные системы помощи водителю (ADAS), камеры, радары и многое другое. Тестирование этих подсистем на собранном продукте в желаемых сценариях использования гарантирует, что испытания проводятся в идеальном контексте, но оно также влечет за собой значительные накладные расходы и сложность проверки каждого сценария.

Откладывание испытаний до окончательной сборки сопряжено со значительным риском, а изменения, которые необходимо внести по результатам испытаний, могут привести к катастрофическим последствиям для графика. Обязательно нагрянут немыслимая стоимость тестирования и неопределенность времени выхода на рынок. Сложность этой проблемы возрастает еще больше, если учесть, что каждый элемент из множества электронных блоков управления (ECU) в автомобиле работает с огромным количеством сигналов, представляющих различные функции и типы входов/выходов, что затрудняет тестирование с полным покрытием. Все эти факторы приводят к формированию нерешаемой задачи, ставящей под сомнение возможность тщательного тестирования, которое будет эффективным с точки зрения затрат и времени.

Папа Римский опасается, что ИИ может принести людям вред вместо того, чтобы стать инструментом, который дополнит общество и улучшит его жизнь.

Согласно Ватикану, в недавно изданном документе, который называется «Римский призыв к этике ИИ» (“Rome Call For AI Ethics”), говорится о том, в каком направлении должен двигаться ИИ как технология, которая направлена на улучшение общества, а также о предотвращении перспектив нанесения вреда и гибели общества.

Иногда ученые склонны к внедрению инноваций, не изучив в явной форме возможные последствия. Таким образом возникает множество призывов к обращению внимания на этику ИИ в эпоху гонки разработок и внедрения интеллектуальных систем (особенно когда речь идет о системах на основе машинного и глубокого обучения).

Вот ключевая цитата из документа, изданного Папой:

«Сейчас, как никогда ранее, мы должны гарантировать перспективы, согласно которым ИИ будет развиваться с упором не на технологии, а на благо человечества, окружающей среды, нашего общего дома, и его обитателей, которые неразрывно связаны между собой»

Этика ИИ — горячая и актуальная тема в наши дни. И это правильно.

С расцветом систем ИИ и их очень большим распространением возникают резонные беспокойства о том, что эти компьютерные системы просто вброшены в этот мир без понимания возможных последствий для общества.

Существует серьезное беспокойство, связанное с тем, что новые системы искусственного интеллекта имеют встроенные в них предубеждения и склонны к токсичным с точки зрения этики и общества действиям.

Когда речь заходит об этике искусственного интеллекта, я утверждаю, что есть по меньшей мере два основных аспекта (или правила):

1. Поведение систем ИИ должно быть приемлемо для общества
2. Разработчики систем ИИ и сами системы должны обеспечивать соблюдение правила 1.

Возможно, суть первого правила очевидна – смысл этики ИИ в том, что поведение этих систем должно соответствовать этическим нормам общества.

Ниже будет показано, что соблюдение первого правила сложнее, чем может показаться.