Sebuah revolusi dalam industri otomotif ada di depan kita. Lima belas tahun yang lalu, gagasan tentang iklan yang menunjukkan mobil self-driving adalah fiksi ilmiah. Sementara perusahaan seperti Waymo telah melakukan eksperimen skala luas dengan ratusan mobil dalam uji coba lapangan, membuktikan bahwa kendaraan otonom itu mungkin, asumsinya adalah bahwa dibutuhkan 15 hingga 20 tahun untuk menjadi teknologi yang matang. Seiring berjalannya waktu, orang-orang mulai menyadari bahwa revolusi ini akan terjadi lebih cepat daripada nanti. Investasi yang dilakukan perusahaan dalam kendaraan otonom sangat besar. Perundang-undangan juga sedang dibuat untuk menciptakan kerangka hukum dan peraturan untuk mengemudi secara otonom.
Namun, penghalang terbesar untuk kendaraan otonom yang tersedia secara komersial adalah kepercayaan, atau lebih tepatnya ketidakpercayaan manusia terhadap kendaraan yang digerakkan mesin. Menurut Dewan Keamanan Nasional (NSC), ada lebih dari 100 kecelakaan fatal per hari di AS. Ini hampir tidak pernah menjadi berita utama. Namun, satu kecelakaan Tesla atau Uber membuat halaman depan, dan semua orang menjadi gugup. Orang-orang mengabaikan tulisan kecil dalam laporan kecelakaan Administrasi Keselamatan Lalu Lintas Jalan Raya Nasional (NHTSA) di Tesla yang menyatakan bahwa tahun pertama Tesla AutoPilot (kemudi otomatis) diperkenalkan, jumlah kecelakaan dengan kendaraan Tesla turun 40%! Ini bahkan sebelum peningkatan tambahan yang dilakukan Tesla dalam sistem ini, setelah fitur ini tersedia secara komersial.
Departemen Transportasi A.S. memperkirakan bahwa kendaraan otonom dapat mengurangi kematian lalu lintas hingga 94% dengan menghilangkan kecelakaan karena kesalahan manusia.
Untuk benar-benar mendapatkan kepercayaan orang pada mobil yang digerakkan mesin, sistem mobil otonom harus sangat andal. Ini dimulai dengan otak sistem, yaitu SoC/GPU yang menjalankan program Artificial Intelligence (AI) untuk menganalisis secara akurat tampilan 360 derajat di sekitar mobil dan menentukan kebijakan mengemudi yang tepat. Ini meluas ke mata dan telinga mobil, yang merupakan kamera dan sensor lainnya. Kamera dan sensor ini harus bekerja dengan andal di setiap kondisi ekstrem baik di malam hari, dalam cuaca buruk, atau pada suhu yang sangat tinggi.
Tantangan besar berikutnya adalah membangun sistem saraf yang menghubungkan segalanya. Ini adalah In-Vehicle Network (IVN) yang membawa data dengan andal antara berbagai node jaringan dan menyediakan redundansi yang memberikan sistem tanpa kegagalan.
Selain itu, dengan Level mengemudi Otonom bergerak dari Level 1-2 ke Level 3-4 – dengan Level 5 di cakrawala– kecepatan IVN dan kompleksitasnya tumbuh secara paralel, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Jalan Menuju Otonomi Penuh
Sementara kendaraan Level 1-2 dengan Advanced-Driver Assistance Systems (ADAS) menyertakan satu hingga tiga kamera resolusi rendah bersama dengan pengontrol dasar yang membuat keputusan minimal, terutama untuk pengereman dan kecepatan, sistem untuk kendaraan Level 4-5 lebih seperti pusat data di atas roda. Sistem Level 4-5 akan memiliki 10 hingga lebih dari 20 kamera dan sensor, ditambah beberapa sistem komputasi terpusat yang akan bertanggung jawab untuk semuanya termasuk analitik visi, kebijakan mengemudi, telematika bandwidth tinggi, sistem penyimpanan canggih. Semua node ini harus terhubung dengan jaringan andal yang dapat memberikan kecepatan, kualitas layanan (QoS), dan tingkat keamanan yang diharapkan pada kendaraan otonom.
Selama 30 tahun terakhir, banyak protokol dan solusi telah dikembangkan untuk IVN berdasarkan persyaratan mobil Level 1-2. Beberapa protokol baru, yang sebagian besar merupakan hak milik, diperkenalkan dalam beberapa tahun terakhir dengan tujuan memberikan solusi untuk mobil Level 3-4-5 di masa depan. Setelah pasar mengidentifikasi persyaratan dan kompleksitas jaringan untuk mobil masa depan, banyak OEM dan Tier-1 menyadari bahwa Ethernet memiliki potensi tertinggi untuk memenuhi semua kebutuhan jaringan ini.
