Was zum Teufel macht Amazon im Autogeschäft? Die Antwort ist einfach: AWS engagiert sich für die Entwicklung vernetzter Fahrzeuge.
Im November 2020 ging NXP Semiconductors eine Partnerschaft mit AWS ein. Ziel dieses Deals ist es, den Autoherstellern die Möglichkeit zu geben, die enormen Datenmengen zu sammeln und zu nutzen, die von ihren Autos generiert werden.
Die Automobilindustrie spricht seit langem über vernetzte Fahrzeuge. In Autos installierte Kommunikationsmodule haben es Unternehmen ermöglicht, Telematikdienste wie den OnStar von General Motors zu erstellen. Mit diesen Technologien können Kunden auch Anwendungen und andere Inhalte für Infotainmentsysteme herunterladen.
"Es gibt Phasen eins und zwei in der Entwicklung vernetzter Autos", sagte Brian Carlson, Direktor für globales Marketing bei NXP Vehicle Management and Networks. In der dritten Phase wird die Partnerschaft zwischen NXP und Amazon es „Autoherstellern ermöglichen, Daten von allen Fahrzeugen zu sammeln“, erklärte er.
Aber über welche Daten sprechen wir?
Mit einem leistungsstarken Fahrzeugnetzwerkprozessor mit hoher Bandbreite (wie dem S32G von NXP) können Autohersteller Daten in die Cloud übertragen, "von Sensorablesungen bis hin zu algorithmischen Statistiken und Verhaltensstatistiken", sagte Carlson.
Einige Daten werden mithilfe von Edge-Computing verarbeitet, andere befinden sich direkt im Auto. Mit dem NXP-AWS-Deal können OEMs Daten abrufen und untersuchen (in der Cloud), die zuvor noch nicht analysiert wurden.
In einer Welt des Internet der Dinge, in der Konnektivität von entscheidender Bedeutung ist, ist die Engineering-Community mithilfe von Diensten wie AWS und Microsoft Azure von persönlichen Desktops in die Cloud gewechselt.
Als nächstes kommen vernetzte Autos. "Dies wird ein neuer Trend sein", sagte Egil Juliussen, ein erfahrener Analyst in der Automobilindustrie. Ein Großteil der Arbeit von Entwicklern und Ingenieuren geht in die Cloud, weil „Cloud-Services viele fortschrittliche Tools bieten“, sagte er.
Wie genau werden Ingenieure Cloud-Services nutzen?
Zunächst konzentrieren sie sich auf die Verbesserung der Wahrnehmung von selbstfahrenden Systemen und ADAS sowie auf die Übertragung von Algorithmen für maschinelles Lernen in die Cloud. Im Idealfall können die Sicherheit von Fahrzeugnetzen und der Zustand der Batterien von Elektrofahrzeugen mithilfe von Fahrzeugdaten in Echtzeit aus der Cloud überwacht werden.
KI in der Cloud
Viele Automobilfunktionen werden bereits mithilfe der Cloud entwickelt. In der Cloud können Sie beispielsweise Modelle für maschinelles Lernen für Autos entwerfen, trainieren, optimieren und bereitstellen.
Welche zusätzlichen Vorteile könnten NXP und Amazon zusammenbringen, wenn die KI-Entwicklung mithilfe der Cloud an der Tagesordnung ist? Carlson ist der Ansicht, dass die Verwendung realer Daten der Schlüssel ist - sie können Entwicklern helfen, Leistung und Sicherheit zu verbessern. Er fügte hinzu, dass die Echtzeitkommunikation es Autoherstellern ermöglicht, verschiedene kritische Fälle und Anomalien zu erkennen und aufzuzeichnen.
Mit welchen KI-Prozessoren werden NXP und Amazon zusammenarbeiten?
Wie sich herausstellt, kann AWS SageMaker Neo mit verschiedenen Engines für maschinelles Lernen arbeiten und ist sogar für SIMD-Geräte optimiert. "Diese Liste enthält x86-, Arm-, RISC-V- und andere Architekturen", erklärte Carlson. Es wird auch die in S32G von NXP integrierte PCI-Express-Schnittstelle verwenden, um eine Vielzahl von Prozessoren ("von Nvidia über FPGAs und Snapdragon") für autonome Fahrsysteme und ADAS zu unterstützen. TPUs von Google werden in Kürze in die Liste der unterstützten Geräte aufgenommen. Diese werden derzeit nicht unterstützt.
Auch Carlson sagte, dass es für den Hersteller von Schnittstellenchips sehr wichtig ist, seine Produkte flexibel und unabhängig von den Prozessoren zu machen. "Unsere Produkte müssen die Möglichkeit bieten, KI in Autos einzubetten", unabhängig davon, welchen Prozessor sie verwenden.
Vergessen wir auch nicht, dass NXP Lösungen für maschinelles Lernen bietet - insbesondere den S32V-Bildverarbeitungsprozessor. NXP hat das eIQ Auto-Toolkit entwickelt, das die neuronalen Netze „quantisieren, verkleinern und verkleinern“ beschleunigt. Ein Großteil davon erfolgt in der Cloud mithilfe von Daten aus Autos.
Serviceorientierte Schnittstellen
Durch sein Know-how im Umgang mit Fahrzeugdaten und die Nutzung der AWS-Cloud-Infrastruktur hat NXP eine Reihe neuer Services eingeführt, die Autohersteller für sich selbst implementieren können.
Das Senden von Daten, die von Lidars, Kameras und anderen Sensoren zur Analyse generiert wurden, an die Cloud, wie oben erwähnt, ist ein wichtiger erster Schritt zur Verbesserung der Erfassungssysteme in selbstfahrenden Fahrzeugen und ADAS.
In Bezug auf NXP stellte Carlson fest, dass "EV-Entwicklung" das Hauptszenario ist, in dem die Zusammenarbeit zwischen NXP und Amazon sichtbar wird. Das Edge Computing Cloud-Modell ermöglicht die Echtzeitüberwachung des Zustands von Batterien, Motoren und anderen Komponenten. Ihm zufolge wird die Arbeit mit digitalen "Zwillingen" von echten Autos in der Cloud den Energieverbrauch optimieren und das Angebot an Elektrofahrzeugen erweitern.
Sicherheit ist ein weiterer Bereich, in dem Daten von vernetzten Autos eine wichtige Rolle spielen werden. "Denken Sie an die Erkennung von Netzwerkeinbrüchen", sagte Carlson. "Durch das Verschieben von Daten in die Cloud können Modelle für maschinelles Lernen die Sicherheit verbessern und Updates für ganze Flotten bereitgestellt werden, um Sicherheitsverletzungen zu verhindern."
Viele Autohersteller erwarten auch Konnektivitätsfunktionen, die das "Fahrzeugzustandsmanagement" vereinfachen. Carlson erklärte, dass die Echtzeitüberwachung von Fahrzeugdaten mithilfe von Edge-Computing in Kombination mit maschinellem Lernen es den Autoherstellern ermöglichen wird, Probleme zu finden, "bevor das Auto überhaupt davon erfährt und einen Fehlercode ausgibt oder der Motor überprüft".
Ein sehr wichtiger Bestandteil der Unterstützung für hochautomatisierte vernetzte Fahrzeuge wird auch die Analyse des Betriebs von Fahrerüberwachungssystemen in Echtzeit sein.
Ändern der Rolle von Netzwerkprozessoren
Die Erweiterung des Zugriffs auf Fahrzeugdaten ist für Autohersteller von entscheidender Bedeutung, die bereit sind, OTA-Updates in ihre Lösungen zu implementieren.
Ebenso wichtig sind die Eigenschaften von Netzwerkprozessoren (wie dem S32G) und ihre Interoperabilität mit verschiedenen elektronischen Steuergeräten (obwohl viele dieser Geräte möglicherweise von Dritten geliefert werden). "Aus Netzwerksicht besteht das Ziel von NXP darin, OTA-Updates für alle Steuereinheiten im System bereitzustellen", sagte Carlson.
Im Laufe der Zeit, als sich Telematiksysteme vermehrten, verteilten die Autohersteller auch Software-Updates über das Netzwerk. Wichtige Aktualisierungen und Wartungsarbeiten werden jedoch über die OBDII-Ports durchgeführt. Die Veröffentlichung leistungsfähigerer Netzwerkprozessoren wird es Autoherstellern ermöglichen, ihre Cloud-Dienste zu entwickeln, sagte Juliussen. Dies ist ein Bereich, in dem sich viele engagieren möchten, weil er möglicherweise sehr profitabel sein könnte.
Theoretisch können große Autohersteller (wie GM und Toyota) ihre eigenen Cloud-Plattformen bauen. Wie Juliussen sagte, ist es das, was sie tun.
Carlson fügte hinzu, dass diese Unternehmen auch vorgefertigte Cloud-Dienste wie AWS und Microsoft Azure in ihre Lösungen integrieren. Der Punkt ist, dass Tools von Amazon und Microsoft es Autoherstellern erleichtern können, Software und verschiedene Dienste zu entwickeln.
Laut NXP unterscheidet sich der S32G erheblich von vielen anderen in der Branche verwendeten Netzwerksteuergeräten. Das Unternehmen argumentiert auch, dass die Rolle traditioneller vernetzter Steuergeräte auf den sicheren Datenverkehr innerhalb des Fahrzeugs beschränkt ist. Carlson bemerkte: "Der S32G kann wiederum die Netzwerkverarbeitung beschleunigen, leistungsstarke Echtzeitanwendungen ausführen und Daten sicher in die Cloud übertragen."
Jetzt, da die Hersteller nach immer mehr Aufgaben für den S32G suchen, sagte Carlson scherzhaft: "Jetzt sagen wir, dass der G im S32G bedeutet, dass es sich um einen Allzweckprozessor handelt (vom Wort" Allgemein "- Anmerkung des Übersetzers)."
Zur Erinnerung: Der S32G ist ein ASIL D-kompatibler Kfz-Netzwerkprozessor, der Hardwaresicherheit, hohe Echtzeitleistung und eine Vielzahl von Anwendungen bietet. und Beschleunigung der Vernetzung für Service-Gateways, Sicherheitscontroller und Prozessoren. "
Der Prozessor verwendet Quad Arm Cotex-A53-Kerne (unter Verwendung der Arm Neon-Technologie), die in zwei Clustern aus zwei Kernen mit Clusterblockierung für einzelne Anwendungen und Dienste organisiert sind. Es bietet außerdem Lockstep Triple Arm Cortex-M7-Kerne für Echtzeitanwendungen, ein Netzwerkmodul mit geringer Latenz und eine Paketweiterleitungs-Engine zur Beschleunigung von Ethernet.
So leistungsfähig das S32G auch sein mag, Carlson betonte, dass der Zweck des NXP-Gateway-Prozessors nicht darin besteht, Terabyte an Rohdaten in die Cloud zu senden.
NXP arbeitet mit Teraki und SafeRide zusammen, um die an die Cloud gesendete Datenmenge zu reduzieren. Zu diesem Zweck suchen Unternehmen nach Anomalien und wenden analytische Algorithmen an. Carlson stellte fest, dass das Unternehmen weiß, dass es nach einer Nadel im Heuhaufen sucht, und erklärte, dass der Hauptzweck eines Netzwerkprozessors darin besteht, nur das zu übertragen, was wichtig ist.
Die Schlussfolgerung ist, dass die Entwicklung neuer Cloud-Dienste die Zusammenarbeit verschiedener Unternehmen erfordert. "Im Moment entwickeln wir bei NXP Partnerschaften", sagte Carlson. Er fügte hinzu, dass die Zusammenarbeit zwischen NXP und AWS nur der Anfang ist, was mit der neuen Infrastruktur erreicht werden kann.
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