新一代汽车架构设计:挑战还是机遇
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自1908年第一辆福特T型汽车下线以来,汽车行业的变革从未停止过。汽车的最初用途主要是将人员和商品从A处运输到B处,由于市场竞争加剧和针对消费市场的营销,已经将重点转移到特定生活方式和大规模定制。汽车市场的变化持续不断,有时是由安全驱动,有时则是由差异化驱动,但至少在过去的五十年里,技术一直引领着这条道路。
与航空业一样,现代汽车越来越采用电传方式,这进一步推动了汽车技术创新。难怪当今汽车被认为是车轮上的数据中心,因为下一代汽车的体系架构依赖于软件、连接、云端和边缘计算能力,实际上汽车正在模仿车轮上的大型计算设施。
对于汽车行业来说,创新是迭代出现,通常与其他方面进展同步进行。例如,车内网络的持续采用导致了分区架构(zonal architecture),在节省电缆重量的同时也实现了更多功能。
但未来会怎样呢?未来几年,汽车制造商、工程师和系统架构师将面临哪些问题和挑战?
为了更好地了解技术是如何塑造和影响整个行业的决策过程,Molex与贸泽电子联合调查了30个国家的约500多名汽车行业专业人士、利益相关者和技术领导者。车轮上的数据中心调查(Data Centre on Wheels survey)结果深入剖析了汽车行业在设计和制造新一代汽车时面临的主要趋势、挑战和决策。
功能和部署时间
第一组调查问题(参见图1)要求受访者考虑哪些车辆特征和功能可能成为标准配置,以及何时成为标准配置。
图1:哪些车辆功能可以在车轮上的数据中心中启用,您预计每种功能何时可以作为标准的新车辆功能来提供?(来源:Molex和贸泽电子)
位居榜首的是使用智能手机应用程序来控制车辆,50%受访者认为有可能在不到五年时间内实现这一目标(在一些顶级品牌平台上,已经可以使用应用程序来控制车辆的某些特定功能。)。另一个有趣的方面是,制造商能够通过一个订阅模型控制对某些功能的访问。技术发展将为实现这一点提供支持,但最终消费者将决定汽车功能的订阅模型是否受欢迎。
多年来,人们已经预测到较高级别的自动驾驶(4级)和完全自动驾驶(5级)车辆,汽车行业正朝着这些目标逐渐迈进。实现自动驾驶需要多种功能和技术可靠地协同工作,这要求汽车行业所考虑的不仅仅是技术途径,还有保险、财务和社会后果等方面的挑战需要克服。如图2所示,27%的调查对象认为,10年内售出的新车中会有一半将达到4级自动驾驶,15%的人表示同期会达到5级。
图2:当售出的新车中有一半(50%)为4级或5级自动驾驶时,您会最先想到什么?(来源:Molex和贸泽电子)
赋能技术
受访者被调查了过去五年中哪些数字技术影响了汽车设计(图3),以及今后五年的未来展望。车联网方面已经取得了重大进展,包括新标准的批准,现在对车联网技术的重视已经超越车辆本身。
图3:根据您的经验,在过去五年和未来五年,哪些数字技术已经或将会影响车辆架构和驾驶员体验?最多选择三个。(来源:Molex和贸泽电子)
云计算以及人工智能/机器学习和沉浸式UI/UX一起,被视为未来的关键赋能技术。
问题和挑战
下一代汽车是技术创新的温床。但众所周知,没有一种技术的部署会一帆风顺,尤其是在有如此多相互关联系统的情况下,如图4所示。受访者表示,软件开发面临的挑战是硬件开发的两倍。
图4:在您看来,在车轮上构建数据中心时,软件和硬件设计哪一项会带来更多技术挑战?请选择最适用答案。(来源:Molex和贸泽电子)
技术挑战并不是汽车行业面临的唯一障碍。下一代汽车在市场销售中的内在成功因素还包括其它层面(参见图5),如消费者对自动驾驶汽车的恐惧、对路边V2X/V2C基础设施的投资,以及汽车经销商对销售额下降的抵制等。
图5:在车轮上创建数据中心时,最难克服的行业问题是什么?(来源:Molex和贸泽电子)
鉴于电子行业目前的半导体短缺,供应链问题日益突出,这些可能已经不足为奇(参见图6)。虽然半导体和其他关键电子组件以及模块的评级很高,但最令受访者担忧的技术短缺是电动汽车电池及其所需的化学原材料。
图6:在考虑车轮上数据中心未来供应链时,您预计哪些类型的技术短缺会对车辆交付产生重大影响?(来源:Molex和贸泽电子)
车轮上数据中心设计:下一代汽车发展机遇
超过94%的受访者同意下一代车辆设计存在巨大市场机遇,并会将重点放在车轮上数据中心的模式。这一目标不仅会严重依赖数字技术,还需要原始设备制造商、一级供应商和二级供应商之间加强合作。受访者强调,还会有一些因素继续对行业形成挑战,这些包括数据安全和隐私、替代技术以及公司文化等(参见图7)。
图7:受访者被邀请对这三种观点的认同程度进行评分。(来源:Molex和贸泽电子)
在这三个主题中,受访者有一些广泛的共识。他们认为,硬件和软件将需要频繁更改,以融入新的功能,并增强与流行消费技术的互操作性,会引发对企业IT供应商和汽车行业之间文化差异的担忧,这包括构建能够可靠保护数据隐私和安全机制的方法,75%受访者认为都需要改进。