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2021年汽车行业的四大趋势预测
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2023/7/17 5:57:55 | 【字体:

  还好没透2020年,受疫情影响,汽车行业受到了一定程度的打击,但意料之外的变化往往伴随着新机遇,鼓励大家不断突破和创新。去年,自动驾驶领域取得了巨大进展,车辆的互联性变得更加普及,且随着智能手机与汽车之间日益顺畅的转换,乘车体验也得到了显著提高。

  那么新的一年,汽车应用的前景又将如何?以下我们将盘点 2021 年汽车行业的四大趋势。

  2020 年 11 月,沃尔玛(Walmart)成为最新一家宣布计划采用自动驾驶汽车测试送货的零售商。其试点项目将采用通用汽车(General Motors)的Cruise电动自动驾驶汽车。随着自动驾驶技术的不断进步,安全要求将会变得更加严格、更加普适。《ISO 26262 道路车辆 — 功能安全国际标准》规定了一套功能安全开发流程,涉及从定义到生产发布的方方面面,汽车 OEM 和供应商必须遵守其要求,并将开发过程存档保留。在不久的将来,还会有更多相关讨论,甚至会对 ISO 26262 做进一步修订,以解决功能安全性与保密性相互影响的问题。

  说到安全性,基于SAE J3061制定的《ISO/SAE 21434标准》 将为汽车行业提供第一套汽车网络安全标准,针对道路车辆的整个生命周期提供了网络安全框架,其中规定了:

  汽车供应商和 OEM 能够根据 《ISO/SAE 21434标准》,采用统一的方式管理不同合作伙伴的安全要求,从而免去标准化多家生产商的风险和数据,并将节省的时间和资源集中投入到他们客户真正的所需中。

  在《ISO/SAE 21434标准》的基础之上 ,联合国欧洲经济委员会(UNECE) 颁布了《UNECE 网络安全法规》,即 《UNECE WP.29法规》(UNR 155),代表着联合国对车辆网络安全的管理。据Juniper Research 预测,到 2023 年,将有 7.75 亿辆民用车辆通过远程信息技术或车载应用得以联网。到 2030 年,每辆智能汽车预计可以携带约3亿行软件代码。网联汽车数量的不断增长以及车内软件的增多,都加剧了网络攻击的风险。《UNR 155法规》明确了需要采取哪些流程来防御安全威胁。该标准举例说明了威胁和规避措施,并从流程和管理、IT 以及产品和操作技术的角度提出了不同观点。此外,还有一部新的关于软件更新的联合国法规 (《UNR 156法规》),提供软件更新安全与防护指南,并为车载汽车软件的在线升级 (OTA) 更新提供了法律依据。这两项法规均已在欧盟地区的市场生效。

  同样值得一提的是,由于汽车系统使用了更多开源软件组件,汽车企业需要留意和管理附带的开源许可证。最近发布的《ISO/IEC 5230:2020标准》规定了建立开源许可证合规计划的要求,这将有助于在交换软件的组织之间建立信任。ISO 5230 将为汽车行业发挥重要作用,从开源许可证合规角度帮助管理供应链风险。

  5G 网络的部署不断扩展,使得车联网 (V2X) 在主要大城市变得更加可行。由于车辆彼此之间以及与交通基础设施都能共享基本安全信息(位置、速度、方向等),采用V2X 技术可以保障更加安全、高效的道路。

  通用汽车(General Motors) 在中国首次推出一款配备 V2X 技术的量产车型,即别克 GL8,这也是第一个在中国配备该技术的品牌。通用汽车还宣布,新款凯迪拉克以及大多数雪佛兰和别克车型从 2022 年开始均可使用 5G 技术。在美国,汽车行业也克服了在 5.9 GHz 无线通信频谱方面的监管难题,所以在2021年有望看到更多测试中心开始部署 V2X 技术。通过测试,汽车 OEM 将会更加了解未来几年哪些种类的 V2X 功能可以实现。

  此外,人工智能(AI)和机器学习(ML)将继续在汽车后端展现其数据分析优势。我们可能会从数百万辆汽车中收集和处理大量数据,从而在收集的信息中全面了解新型网络安全威胁和攻击。比如说,恶意软件是否会导致汽车执行不必要的制动呢?

  如今,软件在发布之前都会接受测试和验证。展望未来,我们将在车辆上路之后,也能检查其软件安全要求。人工智能和机器学习的日益完善使得车辆的入侵检测系统能够在行驶过程中执行自我诊断,这种实时功能将会阻止黑客远程控制汽车,让臭名昭著的远程吉普车黑客的攻击无法得逞。2015年,白帽黑客 Charlie Miller 和 Chris Valasek 就曾对一辆吉普切诺基实施过此类攻击。自我诊断功能将加强车辆保护,使驾驶更安全。

  在未来的一年中,用于检测早期故障和错误组件的预防性诊断将会获得更多部署。联网车辆能够持续收集数据,从而提前读出趋势并检测出如轮胎欠压、某些部件过热,或发出异常命令等问题。

  汽车制造商以往使用的都是较小的微控制器,现在,他们试图将这些较小的设备合并到更大的系统中,从而运行多个操作系统和更多软件内容。目前,汽车行业不再只关注电子或机械方面的问题,而是更多地以软件为焦点,OEM 也开始增加软件工程师的人员配置。在未来的一年中,我们甚至会看到更多OEM和供应商建立自己的软件开发中心,或者收购其他软件公司或与之建立合作。此外,汽车制造商纷纷采用 IT 业的方法学,例如敏捷开发以及其他示范操作。除了曾经常见的嵌入式软件,他们还基于可与车辆进行交互的网络应用、移动应用和云平台,加大力度开发新型服务和解决方案。

  根据目前汽车行业的趋势,2021年我们将看到一条兼具创新性和安全性的发展之路。随着各种标准的实施,以及借助 AI 和 ML 实现的智能技术,汽车工程师将能够更好地降低风险,同时设计出更加智能和安全的汽车。

  人工智能 (AI) 成为显学,图像处理芯片市场的版图分布也因而出现重大变动。  据研究机构Yole Développement分析,在AI 应用的带动下,嵌入式影像与视觉相关芯片将分成两个区块,其一是传统的影像讯号处理器(ISP)市场,该市场将以 6.3% 复合年增率 (CAGR) 稳定成长, 2017 年整体市场规模为 44 亿美元; 其二则是新兴的视觉运算处理器,这类处理器主要负责执行各种影像分析算法,因此需要极高的运算效能跟内存带宽,其市场成长的复合年增率将高达 30.7% ,并将在 2021 年正式超越 ISP ,成为嵌入式影像与视觉芯片市场中最大的区块。

  日前,我在《纽约时报》Dealbook大会上谈到,每家公司都应当制定人工智能战略,刻不容缓。随着数字化革命进程的加快,数据越来越多、越来越复杂、越来越多样,企业必须迅速做出关键决策。为了驾驭数字洪流,企业需要人工智能战略,否则就会落后于时代。   海量、复杂的可用数据量超过了人类分析师处理的能力。如果没有机器的协助,就日益难以有效利用数据,而机器不仅处理数据,并且从中学习。   人工智能使企业能够管理复杂的数据,并且提供前所未有的机会以让企业做出实时决策、动态运营管理并响应客户。   这并不只是在预测未来。从银行到医疗,从制造业到消费服务业,全球的企业都已经开始利用人工智能分析数据并构建学习型组织,从而以前所未有的速度来应变并展开

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