После заключения сделки NXP и Amazon у автопроизводителей может появиться доступ к данным обо всех автомобилях

Какого черта Amazon делает в автомобильном бизнесе? Ответ прост: AWS посвящает себя разработке сетевых транспортных средств.

В ноябре 2020 NXP Semiconductors заключила партнерское соглашение с AWS. Цель этой сделки – дать автопроизводителям возможность собирать и использовать огромные массивы данных, генерируемых автомобилями их производства.

В автомобильной промышленности уже давно говорят об автомобилях с сетевой функциональностью. Модули связи, установленные в автомобилях, позволили компаниям создавать телематические сервисы – такие как OnStar от General Motors. Также эти технологии позволяет клиентам скачивать приложения и прочий контент для информационно-развлекательных систем.

«В разработке подключенных автомобилей можно выделить первую и вторую фазы», сказал Брайан Карлсон, директор по глобальному маркетингу в NXP по управлению транспортными средствами и сетям. На третьем этапе партнерство NXP и Amazon позволит «автопроизводителям собирать данные со всех автомобилей», пояснил он.

Но о каких данных идет речь?

По словам Карлсона, с помощью высокопроизводительного сетевого процессора для транспортных средств с высокой пропускной способностью (такого как S32G от NXP) автопроизводители смогут передавать в облако самые разнообразные данные – «от показаний датчиков до алгоритмической и поведенческой статистики».

Какие-то данные будут обрабатываться с помощью граничных вычислений, а какие-то – прямо в автомобиле. Сделка NXP и AWS даст OEM-производителям возможность добывать и изучать (в облаке) данные, которые ранее не подвергались анализу.

В мире интернета вещей, где функции сетевого взаимодействия играют решающую роль, сообщество инженеров перешло от работы за персональными рабочими местами к облакам, используя такие сервисы как AWS и Microsoft Azure.

Подключенные автомобили на очереди. «Это будет новая тенденция», сказал Эгиль Юлиуссен, опытный аналитик в области автомобильной промышленности. Большая часть работы разработчиков и инженеров уходит в облако, поскольку «облачные сервисы предоставляют множество продвинутых инструментов», отметил он.

Как именно инженеры будут использовать облачные сервисы?

Прежде всего они займутся улучшением восприятия систем беспилотный езды и ADAS, а также перенесут в облако алгоритмы машинного обучения. В идеале безопасность автомобильных сетей и состояние аккумуляторов электромобилей можно будет контролировать из облака, используя данные, поступающие с транспортных средств в реальном времени.

ИИ в облаке

Многие автомобильные функции уже сейчас разрабатываются с применением облачных технологий. Так, в облаке можно разрабатывать, обучать, оптимизировать и разворачивать модели машинного обучения для автомобилей.

Какие дополнительные преимущества могут появиться благодаря совместной работе NXP и Amazon, учитывая, что разработка ИИ с применением облачных технологий стала обычным явлением? Карлсон считает, что ключевым фактором является использование реальных данных – оно может помочь разработчикам повысить производительность и безопасность. Он также добавил, что связь в режиме реального времени позволяет автопроизводителям обнаруживать и фиксировать различные критические случаи и аномалии.

Итак, с чьими процессорами для ИИ будет осуществляться совместная работа NXP и Amazon?

Как оказалось, AWS SageMaker Neo может работать с разными движками машинного обучения и даже оптимизирован для SIMD-устройств. «В этот список входят x86, Arm, RISC-V и другие архитектуры”, — пояснил Карлсон. Также будет использоваться интерфейс PCI-Express, встроенный в S32G от NXP – он позволит обеспечить поддержку различных процессоров (»от Nvidia до FPGA и Snapdragon") для работы с системами беспилотной езды и ADAS. Вскоре в перечень поддерживаемых устройств войдут и TPU от Google, которые на данный момент не поддерживаются.

Также Карлсон сказал, что производителю интерфейсных микросхем очень важно делать свои продукты гибкими и независимыми от процессоров. «Наши продукты должны предоставлять возможность встраивать ИИ в автомобилях», вне зависимости от того, чей процессор в них используется.

Также не будем забывать о том, что у NXP есть решения для машинного обучения – в частности, процессор машинного зрения S32V. Компания NXP разработала набор инструментов eIQ Auto, который ускорит «квантование, сокращение и сжатие» нейронных сетей. Большая часть этих задач решается в облаке с использованием данных, поступающих от автомобилей.

Сервисно-ориентированные интерфейсы

Благодаря своему опыту в обработке автомобильных данных и использованию облачной инфраструктуры AWS, NXP представила ряд новых сервисов, которые могут реализовать для себя автопроизводители.

Отправка данных, генерируемых лидарами, камерами и другими датчиками в облако для анализа, как отмечалось выше, является важным первым шагом к улучшению систем восприятия в беспилотных транспортных средствах и ADAS.

Что касается NXP, Карлсон отметил, что «разработка электромобилей» – это основной сценарий, в котором будет заметно сотрудничество NXP и Amazon. Модель облачных систем с граничными вычислениями позволяет в реальном времени отслеживать данные о состоянии аккумуляторов, моторов и других узлов. По его словам, работа с цифровыми «двойниками» реальных машин в облаке позволит оптимизировать энергопотребление и расширит модельный ряд электромобилей.

Безопасность – еще одна область, в которой данные от подключенных автомобилей будут играть важную роль. «Подумайте об обнаружении вторжений в сеть», сказал Карлсон. «Благодаря отправке данных в облако, модели машинного обучения могут повышать безопасность, а обновления могут устанавливаться на целые автопарки для предотвращения взломов».

Многие автопроизводители также рассчитывают, что функции сетевого взаимодействия упростят «управление состоянием транспортного средства». Карлсон объяснил, что мониторинг автомобильных данных в режиме реального времени с помощью граничных вычислений в сочетании с применением машинного обучения позволит автопроизводителям находить проблемы «еще до того, как о них узнает автомобиль и выдаст код ошибки или загорится check engine».

Также очень важным компонентом поддержки высокоавтоматизированных подключенных транспортных средств станет анализ работы систем мониторинга состояния водителей в реальном времени.

Смена роли сетевых процессоров

Расширение доступа к автомобильным данным критически важно для автопроизводителей, готовых внедрять в свои решения OTA-обновления.

Не менее важны характеристики сетевых процессоров (таких, как S32G) и их возможности взаимодействия с различными электронными блоками управления (хотя многие из этих устройств могут поставляться сторонними компаниями). «С точки зрения сети, цель NXP – обеспечивать OTA-обновления для всех блоков управления в системе», подчеркнул Карлсон.

Со временем, по мере распространения телематических систем, автопроизводители также начали распространять обновления ПО через сеть. Тем не менее, ключевые обновления и техобслуживание производятся через порты OBDII. Выпуск более мощных сетевых процессоров позволит автопроизводителям разрабатывать свои облачные сервисы, отметил Юлиуссен. Это та область, в которой многие хотят принять участие, потому что потенциально она может оказаться очень прибыльной.

Теоретически, крупные автопроизводители (такие как GM и Toyota) могут создавать собственные облачные платформы. Как сказал Юлиуссен, именно этим они и занимаются.

Карлсон добавил, что также эти компании интегрируют в свои решения готовые облачные сервисы вроде AWS и Microsoft Azure. Все дело в том, что инструменты от Amazon и Microsoft могут облегчить автопроизводителям разработку ПО и различных сервисов.

Согласно заявлениям NXP, S32G значительно отличаются от многих других сетевых блоков управления, используемых в индустрии. Также компания утверждает, что роль традиционных сетевых блоков управления ограничивается безопасным перемещением данных внутри автомобиля. Карлсон отметил, что «S32G, в свою очередь, может ускорять сетевую обработку данных, работать с высокопроизводительными приложениями, работающими в реальном времени, и безопасно передавать данные в облако».

Теперь, когда производители ищут для S32G все новые и новые задачи, Карлсон в шутку сказал, что «теперь мы говорим, что G в S32G говорит о том, что это процессор общего назначения (от слова general – прим. переводчика)».

Напомним, что S32G – это автомобильный сетевой процессор, соответствующий ASIL D и обеспечивающий аппаратную безопасность, высокую производительность при работе в реальном времени и обработке различных приложения. а также ускоряющий сетевое взаимодействие для сервисных шлюзов, контроллеров и процессоров безопасности".

В процессоре используются ядра Quad Arm Cotex-A53 (с применением технологии Arm Neon), организованные в два кластера по два ядра с блокированием кластеров для отдельных приложений и сервисов. Также он оснащен ядрами Lockstep Triple Arm Cortex-M7 для приложений реального времени, модулем сетевого взаимодействия с низкими задержками сети и механизмом пересылки пакетов для ускорения сети Ethernet.

Каким бы мощным ни казался S32G, Карлсон подчеркнул, что цель шлюзового процессора NXP не в том, чтобы отправлять терабайты необработанных данных в облако.

NXP сотрудничает с Teraki и SafeRide для сокращения объемов данных, отправляемых в облако. Для этого компании ищут аномалии и применяют аналитические алгоритмы. Отметив, что компания отдает себе отчет в том, что ищет иголку в стоге сена, Карлсон объяснил, что главная цель сетевого процессора – передавать только то, что важно.

Вывод заключается в том, что для разработки новых облачных сервисов необходимо сотрудничество разных компаний. «Прямо сейчас мы в NXP занимаемся развитием партнерских отношений», сказал Карлсон. Он добавил, что сотрудничество NXP и AWS – это лишь начало с точки зрения того, что можно получить от новой инфраструктуры.

---

• Первая в России серийная система управления двухтопливным двигателем с функциональным разделением контроллеров
• В современном автомобиле строк кода больше чем…
• Бесплатные онлайн-курсы по Automotive, Aerospace, робототехнике и инженерии (50+)
• McKinsey: переосмысляем софт и архитектуру электроники в automotive