Setelah itu, pembuat mobil akan memulai peningkatan yang lambat namun stabil dalam produksi kendaraan otonom global, yang diproyeksikan mencapai satu juta unit per tahun pada tahun 2026. Untuk menempatkan volume ini ke dalam perspektif, satu juta unit kendaraan otonom mewakili 1% dari total kendaraan ringan global 2016. produksi.
Kendaraan otonom juga akan lebih efisien karena akses ke sejumlah besar informasi real-time seperti kondisi jalan, kemacetan, sinyal lalu lintas, dan cuaca yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan rute perjalanan yang menghemat waktu dan bahan bakar. Karena kendaraan otonom akan mengemudi lebih efisien dan mengonsumsi lebih sedikit bahan bakar, jejak karbonnya akan jauh lebih sedikit daripada kendaraan non-otonom dengan pengurangan emisi yang diperkirakan mencapai 60%.
IoT Sekarang:Meningkatnya kompleksitas mobil menyebabkan peningkatan penarikan kendaraan yang akan dipotong oleh pembaruan perangkat lunak over-the-air (OTA). Berapa biaya untuk tidak mengembangkan perangkat lunak OTA?
SF: Tidak mengembangkan dan menerapkan teknologi OTA benar-benar akan meninggalkan penghematan biaya miliaran dolar, dan pembuat mobil sangat pandai memanfaatkan peluang penghematan biaya apa pun yang mereka bisa. Memperbarui perangkat lunak di kendaraan yang tidak mendukung OTA adalah proses manual yang memakan waktu yang dilakukan oleh pembuat mobil selama produksi atau dealer resmi dan penyedia layanan pasca produksi. Biaya untuk melakukan pembaruan perangkat lunak manual diperkirakan $50 per setengah jam kerja.
Ketika Anda memperhitungkan beberapa pembaruan perangkat lunak per tahun per kendaraan, untuk ratusan juta kendaraan di beberapa pembuat mobil, perkiraan penghematan biaya global tumbuh menjadi miliaran. Seberapa besar? Laporan Pasar IHS 2015 mengutip perkiraan penghematan biaya OTA global senilai $35 miliar – itulah alasan yang sangat menarik bagi para pembuat mobil untuk berinvestasi dalam teknologi OTA untuk kendaraan mereka. OTA jelas merupakan masa depan transportasi kami sebagaimana dibuktikan oleh Penelitian SBD analisis yang memperkirakan sepertiga kendaraan baru yang dijual di AS akan mendukung pembaruan OTA pada tahun 2025, dan pengumuman terbaru GM bahwa seluruh portofolio kendaraan mereka akan diaktifkan OTA pada tahun 2020.
IoT Sekarang:Apa yang dilakukan Airbiquity dalam hal ini?
SF: Dari perspektif Airbiquity, OTA adalah koin dua sisi. Pembaruan perangkat lunak OTA akan memungkinkan pembuat mobil untuk secara signifikan mengurangi biaya penarikan terkait perangkat lunak dan beban waktu konsumen terkait, meningkatkan waktu respons keamanan siber, dan memberikan kinerja kendaraan pasca-penjualan dan peningkatan fitur.
OTA juga dapat digunakan untuk pengumpulan data dan analitik untuk meningkatkan kualitas produk, efisiensi operasional, dan memperkuat layanan konsumen "berpusat pada mengemudi" baru. Ini akan tepat waktu dan sangat relevan karena mereka mendapat manfaat dari akses ke pengetahuan real-time tentang kondisi dan lokasi kendaraan, perilaku dan preferensi mengemudi individu, dan semakin banyak data off-board dari ekosistem yang dikelola dan infrastruktur transportasi yang terhubung.
Namun, perencanaan dan pelaksanaan OTA akan menjadi proposisi yang semakin kompleks karena proliferasi perangkat lunak dan data kendaraan yang perlu dikelola karena kemajuan yang berkelanjutan dalam sistem bantuan pengemudi (ADAS), vehicle-to-everything (V2X), dan sepenuhnya mengemudi mandiri.
Solusi OTA Airbiquity, OTAmatic™, menghilangkan kerumitan OTA otomotif dengan mengatur dan mengotomatisasi pembaruan perangkat lunak dan manajemen data secara andal dan aman – dalam skala . OTAmatic menyediakan kemampuan unit kontrol multi-elektronik (ECU) untuk mengelola pembaruan perangkat lunak dan pengumpulan data dengan satu sistem, alat manajemen back-end berbasis kebijakan yang sangat disempurnakan, dan ketersediaan pengiriman layanan global. OTAmatic juga dapat digunakan di cloud Airbiquity (Choreo™), cloud publik terkemuka (seperti Amazon Web Services atau Microsoft Azure ), atau lokal di pusat data pelanggan. Ini adalah penawaran produk inovatif terdepan di pasar yang diterima dengan sangat baik di industri ini.
IoT Now:Jenis data apa yang dapat dibagikan antara kendaraan, perusahaan asuransi, pemilik, pengguna, dan penyedia mobilitas (karena pembuat mobil tidak boleh menjual mobil kepada kami)?
SF: Sebagai latar belakang, ada dua kategori utama data yang akan dikumpulkan:data operasional kendaraan dan data perilaku mengemudi. Dari sana, titik data spesifik yang dikumpulkan akan bervariasi berdasarkan kebutuhan bisnis dan program dari pembuat mobil atau penyedia layanan mobilitas yang menerapkan program tersebut. Juga akan ada peningkatan jumlah titik data — dan volume data — yang dapat diekspor dari kendaraan karena kemajuan terus-menerus dalam teknologi terpasang seperti kamera dan sensor.
Sebagian besar pembuat mobil dan penyedia layanan mobilitas bergerak untuk mengumpulkan data sebanyak mungkin ke depan untuk memaksimalkan data dan peluang analitik mereka yang mencakup dukungan produk atau layanan, layanan pelanggan, operasi bisnis, dan monetisasi. Ketika berbicara tentang berbagi data, tidak banyak yang terjadi saat ini karena relatif belum matangnya pengumpulan data dan analitik di industri secara keseluruhan. Namun Airbiquity berharap hal itu akan berubah ke depannya dengan diperkenalkannya sistem OTA, ekosistem terkelola yang diperluas, dan upaya monetisasi terkait.
Karena itu, industri perlu mulai membedakan data milik produsen mobil atau penyedia layanan mobilitas dengan data milik pengemudi dan penumpang kendaraan. Pada tingkat makro, menurut kami skenario yang mungkin terjadi adalah data operasional kendaraan (tingkat sistem dan komponen) akan dimiliki oleh pembuat mobil dan penyedia layanan yang dapat memanfaatkannya untuk memahami kondisi kendaraan, memastikannya beroperasi sebagaimana dimaksud, mendeteksi pelanggaran keamanan siber, dan melakukan penarikan, perawatan, dan servis kendaraan.
Data perilaku mengemudi seperti lokasi, kecepatan, dan pengereman akan dimiliki oleh konsumen (yaitu orang yang mengemudikan kendaraan) dan akan dapat memilih untuk ikut atau tidak membagikan data mereka kapan saja. Kami juga berharap bahwa konsumen akan semakin mencari sesuatu yang bernilai sebagai imbalan untuk membagikan data pribadi mereka, sehingga tanggung jawab akan ada pada pembuat mobil dan penyedia layanan untuk memasukkannya ke dalam program mereka dan mengomunikasikannya dengan jelas.
IoT Sekarang:Berapa banyak pemrosesan data yang perlu dilakukan di dalam kendaraan dan berapa banyak yang dapat dilakukan dari jarak jauh? Apa implikasinya untuk komputasi tepi dan koneksi waktu nyata?
SF: Pada tahap perkembangan teknologi ini, terlalu dini untuk mengatakan secara pasti berapa banyak pemrosesan data yang perlu dilakukan di mana. Namun, jelas bahwa keseimbangan yang efisien antara pemrosesan on-board (edge) dan off-board (cloud) perlu ditentukan berdasarkan jenis data dan analitik yang perlu dikelola dan biaya peningkatan on-board. kekuatan pemrosesan untuk mengakomodasi analitik edge dan bandwidth jaringan antara kendaraan dan cloud untuk analitik berbasis cloud.
IoT Sekarang:Apakah fokus pada analisis data real-time ini meningkatkan standar bagi pembuat mobil baru?
SF: Ini meningkatkan standar untuk semua pembuat mobil, baik yang sudah mapan maupun yang baru muncul. Mereka yang tidak mengintegrasikan data dan analitik real-time ke dalam program dan layanan kendaraan mereka yang terhubung akan kehilangan kesempatan untuk keunggulan kompetitif dalam hal kualitas dan keamanan kendaraan, fitur dan layanan pelanggan, dan operasi yang lebih efisien dan model bisnis secara keseluruhan.
IoT Now:Apa peran kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam membuat profil kebutuhan penumpang dan mengadaptasi kendaraan, rute, dan kinerjanya kepada penggunanya?
SF: Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin akan memainkan peran penting dalam menciptakan generasi berikutnya dari antarmuka pengguna kendaraan dan pengalaman transportasi. Integrasi teknologi AI seperti Alexa dan Siri akan memajukan komando dan kontrol kendaraan, dan pembelajaran mesin akan memungkinkan kendaraan untuk secara proaktif memberikan saran terkait mobilitas yang tepat waktu dan sangat relevan berdasarkan preferensi pribadi individu, kebiasaan mengemudi, dan perilaku lainnya. Teknologi ini juga penting untuk memungkinkan pengalaman berkendara yang konsisten dan dipersonalisasi bagi konsumen yang berpartisipasi dalam berbagi kendaraan dan kendaraan otonom sesuai permintaan
Teknologi ini juga penting untuk memungkinkan pengalaman berkendara yang konsisten dan dipersonalisasi bagi konsumen yang berpartisipasi dalam berbagi kendaraan dan program pemesanan kendaraan otonom berdasarkan permintaan.
IoT Sekarang:Apakah merupakan tantangan besar untuk mengintegrasikan kendaraan otonom dengan lalu lintas yang tidak terhubung dan dipimpin oleh pengemudi?
SF: Sangat. Ketika kendaraan yang sepenuhnya otonom perlahan-lahan memasuki penggunaan komersial dan non-komersial yang lebih luas, kita akan melalui periode di mana kendaraan otonom dan non-otonom harus berbagi jalan. Pada akhirnya, suatu titik dapat dicapai di mana ada cukup volume kendaraan otonom untuk mulai membangun atau mengalokasikan jalur khusus otonom di jalan raya utama untuk memisahkan lalu lintas kendaraan, jika itu menjadi cara paling praktis dan aman untuk menangani lingkungan kendaraan campuran.
Namun, sangat mungkin bahwa jalur otonom khusus tidak akan dialokasikan di jalan raya dan jalan yang lebih kecil, sehingga kedua jenis mobil harus berbagi jalur yang sama dalam skenario tersebut. Ada juga kemungkinan bahwa beberapa kota dapat menetapkan zona otonom penuh yang akan mengecualikan kendaraan non-otonom sepenuhnya, tetapi kami masih memiliki banyak pekerjaan yang harus dilakukan antara pembuat mobil dan pemerintah federal, negara bagian, dan lokal untuk mengevaluasi skenario ini dan memulai transisi.
Scott Frank, wakil presiden Pemasaran di Airbiquity di AS, sedang berbicara dengan Jeremy Cowan, direktur editorial IoT Now dan IoT Now Transport.
