Cloud-Computing, das bereits für nahezu jeden Aspekt der Unternehmensinfrastruktur von unschätzbarem Wert ist, ist mittlerweile auch zu einem wesentlichen Bestandteil der Entwicklung und des Einsatzes softwaredefinierter Fahrzeuge (SDVs) geworden. Amazon Web Services (AWS Cloud), der führende Anbieter öffentlicher Cloud-Dienste, hat eine Vorreiterrolle bei der Bereitstellung von Cloud-Diensten für die Automobilindustrie übernommen, die speziell auf die Anforderungen der Branche zugeschnitten sind. Dazu gehören fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), autonomes Fahren, Flottenmanagement, maschinelles Lernen und maschinelles AI(ML) sowie Fahrzeugdatenmanagement und viele weitere Aspekte vernetzter Fahrzeuge. Das Unternehmen bietet Dienstleistungen an, die von Rechenleistung über Datenmanagement bis hin zur Fahrzeugprototypenentwicklung und vielem mehr reichen.
Auch die Cloud spielt für uns eine wichtige Rolle: Sonatus bietet Cloud-Software an, die diese Funktionen in unseren Produkten nutzt. In diesem Blogbeitrag wird erläutert, warum die Cloud für Automobilunternehmen so entscheidend ist und insbesondere, auf welche Weise AWS bei der vernetzten Mobilität eine Vorreiterrolle einnimmt.
Cloud-Computing
Einer der grundlegendsten Vorteile des Cloud-Computing ist die Möglichkeit, die Rechenkapazitäten je nach Bedarf flexibel zu erweitern. Daraus sind die AWS-Dienste für Rechenleistung entstanden, insbesondere EC2 (Elastic Compute Cloud) und EKS (Elastic Kubernetes Service). Je nach den Anforderungen des Unternehmens können Recheninstanzen schnell – bei Bedarf nahezu sofort – aktiviert und in Betrieb genommen werden, ohne dass bei Nichtnutzung Kapital- oder Betriebskosten anfallen. Dies ist ein unglaublich leistungsstarkes Werkzeug für Unternehmen und hat die Art und Weise verändert, wie Unternehmen die AWS-Cloud nutzen.
Ein zweiter, ebenso wertvoller Vorteil ist die unglaubliche Vielfalt an Recheninstanztypen, die ein breites Spektrum an Rechen-, Speicher-, Arbeitsspeicher- und spezialisierten Verarbeitungsfunktionen bieten. Angesichts des zunehmenden Trends hin zu Arm-basierten Rechenlösungen in Fahrzeugen bietet die AWS-Infrastruktur Hochleistungs-Recheninstanzen mit dem Arm-basierten AWS-Graviton-Prozessor, wodurch eine „Umgebungsparität“ zwischen Fahrzeugen und der Cloud ermöglicht wird.
Sonatus Die Produkte unserer „Sonatus “-Fahrzeugplattform umfassen Fahrzeugsoftware und die dazugehörige Cloud-Software, die auf den vielfältigen AWS-Lösungen aufbaut und diese nutzt, darunter Kubernetes und containerisierte Workloads, die sowohl auf Amazon EC2 als auch auf Amazon EKS basieren.
Cloud-Datenmanagement
Die Datenmenge, die durch die Fahrzeugvernetzung erzeugt wird, steigt rasant an, was es für die Automobilindustrie immer schwieriger macht, diese Daten zu erfassen, zu speichern, hochzuladen und zu verwalten. Zwar gibt es bereits seit einiger Zeit in begrenztem Umfang Fahrzeugtelemetrie- und Sensordaten, doch in einem softwaredefinierten Fahrzeug nimmt die Datenmenge rapide zu, da immer mehr Fahrzeugsysteme digitalisiert und vernetzt werden. Hinzu kommt, dass die Verbreitung umfangreicher Datenquellen wie Videokameras, Radar und LiDAR zunimmt, was zwar fortschrittlichere Funktionen ermöglicht, dabei jedoch deutlich mehr Daten erzeugt. Führende Automobilhersteller nutzen diese Daten und schaffen integrierte „Data Lakes“, um eine zentrale Datenquelle zu bilden, die unternehmensweit auf verschiedene Weise abgefragt werden kann, um Entscheidungen intelligenter zu gestalten und deren Konsistenz sicherzustellen.
Die Erfassung von Daten aus Fahrzeugsystemen bietet eine Vielzahl von Vorteilen, darunter die Erschließung neuer Geschäftsmodelle. Hier sind nur einige wenige Beispiele für die unzähligen interessanten Anwendungsfälle von Fahrzeugdaten, die von der Anbindung des Fahrzeugs an die Cloud profitieren können:
- Sicherheitsüberwachung
- Fehlerdiagnose
- Prädiktive Analytik / vorausschauende Instandhaltung
- Laufende Komponentenoptimierung
- Optimierung der Effizienz
- Analyse der Fahrzeugnutzung
- Zukünftige Fahrzeugplanung
- Kommunikation zwischen Fahrzeug und Straßeninfrastruktur wie beispielsweise Ampeln (V2I)
- Kommunikation zwischen anderen Fahrzeugen in der Nähe (V2V)
Es ist von entscheidender Bedeutung, die Möglichkeiten zur Erfassung wertvoller, sorgfältig ausgewählter Fahrzeugdaten weiter auszubauen. „Sonatus “ Collector ist bereits im Einsatz und erstellt nützliche Datenbanken für unsere OEM-Kunden, die es ihnen ermöglichen, konkrete Probleme zu lösen und einen Mehrwert für ihre Kunden zu schaffen. Collector ist eine perfekte Ergänzung zu den AWS-Diensten für die Datenspeicherung, die eine skalierbare Speicherung verschiedener Datentypen ermöglichen und damit eine Vielzahl von Lösungen für die Automobilbranche ermöglichen.
Virtuelles Prototyping von Fahrzeugen
Eine weitere wichtige Anwendung der Cloud ist das Rapid Prototyping. Die Entwicklung von Software für Fahrzeuge ist aufgrund der stark eingebetteten Umgebung mit zahlreichen miteinander verzahnten Systemen eine Herausforderung. Hinzu kommt der allgegenwärtige Druck, Produkte schnell auf den Markt zu bringen. Daher ist es von unschätzbarem Vorteil, Software parallel zur Hardware entwickeln zu können. Dies wird manchmal als „Shift Left“ bezeichnet, da die Softwareentwicklung dadurch früher in den Entwicklungszyklus eingebunden wird.
Das Angebot von Cloud-Instanzen mit kompatiblen Architekturen für Fahrzeuge kann die Effizienz der Entwickler erheblich steigern und die Markteinführungszeit verkürzen, da die Entwicklung in der Cloud und die spätere Bereitstellung in den Fahrzeugen ermöglicht wird. Dieser Entwicklungsansatz kann zudem die Zusammenarbeit zwischen Teams an verschiedenen Standorten fördern, die möglicherweise unterschiedliche regionale Anforderungen erfüllen müssen. Tatsächlich ermöglicht er sogar virtuelles Prototyping und Softwareentwicklung, während die Hardware noch in der Entwurfsphase ist.
Die leistungsfähigsten Teams nutzen diesen Ansatz, um die Hardware bereits vor ihrer Fertigstellung zu debuggen, was nachweislich die Markteinführungszeit erheblich verkürzt und die Hardware-Iterationszyklen zur Behebung von Fehlern reduziert. Dieser Prototyping-Ansatz bietet zudem weitere Vorteile, da OEMs ihre Fahrzeugarchitekturen zunehmend von dedizierten Steuergeräten (ECUs), die eine einzige, festgelegte Funktion ausführen, hin zu konsolidierten Architekturen mit mehreren nebeneinander arbeitenden Kernen verlagern, die über Hypervisoren und Virtualisierung verwaltet werden. Dieser Entwurfsansatz ist skalierbarer, leichter zu verifizieren und passt zum Know-how der Cloud – sowohl für das Prototyping als auch für den späteren Einsatz in der Serienproduktion von Fahrzeugen.
Sonatus nutzt AWS, um Prototypen unserer eigenen Arbeit zu entwickeln und so die Anzahl der Testfälle zu erhöhen, die wir ausführen können, ohne physische Hardware nachbauen oder diese wiederholt aus- und wieder einschalten zu müssen, um einen Test neu zu starten.
AI / Maschinelles Lernen und Datenanalyse
Sobald wir einen aussagekräftigen Datensatz zusammenstellen und diesen mit skalierbarer, flexibler Rechenleistung kombinieren, eröffnet dies die Möglichkeit, unglaubliche Datenanalysen durchzuführen, die zuvor niemals möglich gewesen wären. Hinzu kommt die rasante Weiterentwicklung der Möglichkeiten im Bereich des maschinellen Lernens (ML), wodurch noch tiefgreifendere Fragen an die Daten gestellt werden können. ML-Algorithmen entwickeln sich ständig weiter und werden immer besser, und Cloud-Computing-Ansätze ermöglichen ein schnelles Training der Modelle in der Cloud. Insbesondere da die Branche daran arbeitet, ML-basierte Modelle für ADAS und autonomes Fahren zu entwickeln, kann das Cloud-Modell schrittweise in Fahrzeugen eingesetzt werden, wobei Rückmeldungen sichergestellt werden, dass die neuen Modelle keine Verschlechterung der Leistung verursachen.
Eine weitere Stärke des maschinellen Lernens ist die Fähigkeit, Muster und Anomalien zu erkennen, die mit herkömmlichen Ansätzen nur schwer programmierbar wären. Durch die Auswertung von Daten einer großen Anzahl von Fahrzeugen lassen sich Muster erkennen, die als Frühwarnzeichen dienen können. So kann beispielsweise eine intelligente Datenerfassung in Verbindung mit maschinellem Lernen genutzt werden, um Anomalien proaktiv zu erkennen und sie für Korrekturmaßnahmen zu kennzeichnen, bevor sie zu gefährlichen Rückrufaktionen führen. Sonatus OEM-Kunden nutzen bereits den „ Sonatus Collector“, um Probleme frühzeitig zu erkennen und besser auf die Serviceanforderungen ihrer Kunden einzugehen.
ADAS und autonomes Fahren
Das Aufkommen von ADAS und dessen leistungsfähigerem Pendant, den autonomen Fahrzeugen, erfordert umfangreiche Modellierungs- und Optimierungsarbeiten, und die Cloud ist für diese Fortschritte sowie für die Realisierung skalierbarer intelligenter Verkehrssysteme von entscheidender Bedeutung. Die Komplexität dieser Aufgaben kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden, insbesondere bei den höheren Autonomieebenen, und nur durch Cloud-Computing und schrittweise Modellverbesserungen sind rasche Fortschritte bei diesen Fähigkeiten in der gesamten Automobilindustrie möglich.
Erstens können Automobilhersteller Daten aus einem vernetzten Fahrzeug über ein Mobilfunknetz erfassen und sammeln, um eine Datenbank aufzubauen, die repräsentativ für reale Fahraufgaben ist und damit die Erkennungs- und Handlungsmodelle trainiert. Die Vorteile dieses Ansatzes gehen noch weiter: In den meisten Fällen ist normales Fahren „langweilig“, da pro Fahrt nur wenige schwierige Szenarien auftreten. In einer simulierten Umgebung können wir Randfälle künstlich in beschleunigtem Tempo durchspielen und weitaus schnellere Trainingsfortschritte erzielen, als dies beim reinen Training auf der Grundlage von Fahrzeugen im realen Straßenverkehr möglich wäre. Die „ Sonatus “-Fahrzeugplattform kann genutzt werden, um umfangreiche Daten zu erfassen, die für die wichtigen Analysen zur kontinuierlichen Verbesserung von ADAS und autonomem Fahren benötigt werden – und bietet den Ingenieuren, die diese wichtige Arbeit leisten, damit ein neues, leistungsstarkes Werkzeug.
Auf der CES 2024 demonstrierten „ Sonatus “ und AWS einen Ansatz zur Verbesserung der Verkehrssicherheit durch Ferndiagnose von Fahrzeugen, beispielsweise wenn ein Fahrzeug Fußgänger nicht erkannt hat. Wir zeigten, wie ein vernetztes Fahrzeug, das mit einem „ Sonatus -Collector“ ausgestattet ist, gezielte Echtzeitdaten zu den Fehlfunktionen von dem Fahrzeug an die Cloud senden kann. In der Cloud kann AWS dann mehrere Datenquellen in Echtzeit zusammenführen, darunter das hochpräzise ML-Analysetool „Rekognition“ sowie Fertigungsdaten zum Fahrzeug und dessen aktuellen Software- und Hardwareversionen. Mit diesem kombinierten Ansatz lässt sich schnell der Grund dafür ermitteln, warum das Fahrzeug keine Kollisionswarnungen ausgegeben hat – sei es eine Schwachstelle in den Machine-Learning-Modellen zur Fußgängererkennung, ein Problem mit der Kamerahardware oder anderen Bauteilen im Fahrzeug –, um das Problem zügig zu beheben.
Erfahren Sie mehr im „The Garage“-Podcast
Wenn Sie dieses Thema interessant fanden, können Sie noch viel mehr darüber erfahren: Ich habe kürzlich für unseren Podcast „The Garage“ ein langes, zweiteiliges Gespräch mit Stefano Marzani geführt, dem weltweiten Technologieleiter für Software-Defined Vehicles bei AWS. In dieser weitreichenden Diskussion (Links zu Teil 1 und Teil 2) gehen wir auf alle oben genannten Themen unglaublich detailliert ein. Wenn Sie mehr über dieses Thema erfahren und die Meinung eines der führenden Experten der Branche zum Thema SDV hören möchten, sollten Sie sich diese beiden Folgen nicht entgehen lassen. Den vollständigen „The Garage“-Podcast finden Sie auf YouTube, Spotify oder bei Apple Podcasts. Abonnieren Sie den Podcast, um über zukünftige Folgen informiert zu werden!