Cada vez más consumidores esperan que sus vehículos ofrezcan una experiencia que no se diferencia de la que ofrecen otros dispositivos inteligentes. Buscan una integración total en sus vidas digitales y desean un vehículo que pueda gestionar sus operaciones, agregar funcionalidades y habilitar nuevas funciones principalmente o completamente a través de software.

De acuerdo a una informe GMI, se espera que el mercado mundial de vehículos definidos por software (SDV) alcance una tasa compuesta anual del 22.1% entre 2023 y 2032. Este crecimiento está impulsado por la creciente demanda de funciones avanzadas en los vehículos, estrictas normas de seguridad de los vehículos y mayores inversiones en investigación y desarrollo. y navegación y conectividad mejoradas. Pero, ¿qué define exactamente a un SDV y cuál es la base arquitectónica detrás del automóvil que proporciona conectividad, automatización y personalización?

El SDV en pocas palabras

En un SDV, el vehículo sirve como base tecnológica para futuras innovaciones, actuando como un centro de comando para recopilar y organizar grandes volúmenes de datos, aplicar IA para obtener conocimientos y automatizar acciones reflexivas. El SDV separa el hardware del software, lo que permite actualizaciones y mejoras, automatización o autonomía y conectividad constante. Interactúa con su entorno, aprende y respalda modelos de negocio basados ​​en servicios. Al mismo tiempo, la electrónica de a bordo evoluciona desde unidades de control electrónico individuales hasta ordenadores de alto rendimiento con mayor rendimiento y una integración simplificada.

Un primer plano de la arquitectura SDV

La infraestructura .

Esta capa incluye no solo el vehículo sino también los equipos de telecomunicaciones, unidades de carretera, sistemas de ciudades inteligentes y componentes similares, así como varios sistemas backend de los fabricantes de equipos originales (OEM). Todos estos elementos son parte de un proceso cíclico en el que los datos del vehículo se utilizan para el desarrollo, la operación y los servicios. Según los conocimientos de estos datos, se entrega nuevo software a los vehículos mediante actualizaciones inalámbricas.

La capa de plataforma de nube híbrida

En el enfoque de IBM, una plataforma uniforme basada en Linux® y Kubernetes se extiende desde el vehículo hasta el borde del sistema backend. Cuenta con el respaldo de Red Hat® Enterprise Linux y Red Hat® Openshift®, lo que permite que el software se distribuya de manera flexible en forma de contenedores de software, adhiriéndose al principio de "construir una vez, implementar en cualquier lugar". El software se puede desarrollar y probar en el backend antes de implementarlo fácilmente en el vehículo o la infraestructura. Todo esto proporciona una flexibilidad sin precedentes.

La estandarización mediante la abstracción del software de aplicación en forma de contenedores conduce a una mejor mantenibilidad y portabilidad del software, lo que resulta en una mayor productividad de los desarrolladores. El enfoque de nube híbrida se complementa con IBM Edge Application Manager, que permite a los OEM escalar y operar soluciones de borde de forma autónoma, junto con IBM Embedded Automotive Platform, un tiempo de ejecución de Java optimizado para uso en vehículos.

La capa de plataforma de datos e inteligencia artificial

Los modelos de IA han desempeñado durante mucho tiempo un papel importante en funcionalidades de vehículos como ADAS/AD. Algunos fabricantes de equipos originales, como Honda, utilice la IA para la gestión del conocimiento a fin de ofrecer automóviles más seguros y personalizados. En cuanto a la operación de vehículos, la IA se aplica actualmente en ciberseguridad para analizar eventos e incidentes de seguridad entrantes, y en el análisis de datos telemáticos para obtener información sobre las experiencias de conducción.

Hoy en día, la IA generativa puede mejorar en gran medida el desarrollo y el funcionamiento de SDV generando automáticamente artefactos como casos de prueba, modelos de arquitectura y código fuente de software. Esto requiere una plataforma de datos e inteligencia artificial como IBM watsonx™ para gestionar varios modelos de base optimizados para cada caso de uso, crear modelos de base personalizados y específicos basados ​​en estándares patentados por el cliente y proteger los datos de ingeniería para que no se incorporen a modelos de base públicos de código abierto que los competidores puedan explotar. Además, tecnologías como IBM Distributed AI API permiten a los OEM optimizar la implementación y el uso de modelos de IA en dispositivos de vanguardia, como vehículos.

La capa de seguridad

Los OEM están adoptando cada vez más un marco de confianza cero para la ciberseguridad para contrarrestar las amenazas externas e internas en el desarrollo, las operaciones en vehículos y los entornos empresariales. Un elemento central en la seguridad de los vehículos es el Centro de operaciones de seguridad del vehículo, donde IBM Security® QRadar® Suite se puede utilizar para la detección de amenazas y la orquestación, automatización y respuesta de la seguridad.

Los OEM también necesitan cifrar los mensajes dentro de un vehículo y todas las demás comunicaciones que se extienden más allá de él. Esto se puede lograr a través de IBM Enterprise Key Management Foundation. Finalmente, IBM Security® X-Force® Red ofrece ofertas específicas de pruebas automotrices.

La capa de productos de IA

Una plataforma de desarrollo moderna, como IBM Engineering Lifecycle Management, permite a la industria automotriz practicar el desarrollo de software ágil en un entorno CI/CD moderno. Proporciona ingeniería de requisitos rastreables, ingeniería y pruebas de sistemas basados ​​en modelos, facilitando la colaboración, gestionando la complejidad del producto, aplicando conocimientos basados ​​en datos y garantizando el cumplimiento. Además, la ingeniería de inteligencia artificial, respaldada por plataformas como watsonx, permite una experiencia personalizada para el cliente. Las soluciones de gestión de datos de ingeniería ayudan a los clientes a gestionar la gran cantidad de datos necesarios para el desarrollo de la conducción autónoma, como se ilustra en este Continental caso de estudio. Las plataformas inteligentes, como IBM Cloud Pak® para Network Automation, permiten la automatización y orquestación de operaciones de red, lo que es particularmente relevante para las empresas de telecomunicaciones en la infraestructura. En el backend, IBM Connected Vehicle Insight ayuda a los fabricantes a desarrollar sus casos de uso de vehículos conectados.

Igualmente importante es que los SDV requieren muchas tecnologías especializadas de diferentes proveedores, razón por la cual la colaboración del ecosistema juega un papel importante en la arquitectura SDV.

En última instancia, cada componente de la arquitectura desempeña un papel bien definido para garantizar la mejor experiencia posible para los conductores y pasajeros de vehículos, solidificando el SDV como la próxima evolución de la industria automotriz.

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