作者:安富利公司
毫不夸张地说,物联网正深刻改变着各行各业。而其中,汽车行业的迭代升级可以说是速度惊人。
目前,汽车行业正在步入以智能化、网联化、电动化、共享化为代表的新四化时代。所谓智能化,即自动驾驶,已成为全球车企的兵家必争的之地。随着5G技术的商用,自动驾驶也迎来了落地契机。近来,北京、上海、广州、长沙、武汉、沧州等多地持续开放自动驾驶车辆的道路测试范围。9月10日,百度Apollo宣布在北京正式开放自动驾驶出租车服务Apollo Go。6月27日,滴滴在上海开启自动驾驶网约车试运行。6月23日,广州首批20辆自动驾驶网约车正式投入运营。随着技术的不断成熟,无人驾驶由热炒的概念开始飞入寻常百姓家。
而自动驾驶的发展正在改变设计工程师对解决方案的要求。灵活性和可扩展性是自动驾驶技术在各个发展阶段阶段以及实现各等级自动驾驶所必须具备的条件。
不断变化的需求并非推动行业发展唯一的因素。从不断完善的监管要求到 AI 驱动平台的扩展能力,工程师们需要应对多种因素,以便运用现有的处理能力,在各种环境中针对不同应用和最终使用场景提供合适的方案。
试想一下,在 2025 年之前预计有 800万辆自动驾驶或半自动驾驶车辆上路行驶。它们全都需要依赖各种各样的技术,来实现从驾驶员监控驾驶环境到使用自动化系统的转变。
发展的空间正逐步从当前的计算机视觉,拓展到更广泛的技术领域, 比如 利用边缘传感器、摄像头、雷达和激光雷达进行追踪,通过 AI 实现防撞和障碍检测等。
考虑到所有推动自动驾驶进程向前发展的其他技术 ,从数据聚合和预处理到传感器融合、4D 雷达和后视镜替代系统 ,这些技术会将有条件的车辆自动化演变到全自动驾驶,从而转变出行理念,开启“出行即服务”时代”。
对于未来的低延迟、高性能计算需要,普通算法没什么用处。因此,机器学习、神经网络和 AI 将会发挥巨大作用,改变汽车行业。
AI 将推动所有功能的发展 ,包括通过定制舒适度等级提供个性化驾驶体验,或识别驾驶员的面部表情变化以启动安全功能等。AI 可以通过驾驶员监控系统和手势识别之类的技术来彻底地改变驾驶体验。
同时, AI 还可以利用面向驾驶位之外的相似监控系统大幅地改变乘客体验。设计工程师和汽车创新者还在挡风玻璃显示及乘客监控系统方面取得了突飞猛进的成绩。
从商业角度来说,汽车电子预计将成为推动技术市场向前发展的下一个巨大驱动力。由于汽车新增的特色和功能将促使车用半导体器件的需求扩张,车用半导体市场的增长率将超过整个行业的增长率。
随着汽车和卡车将连接到云端,以及车与车之间的互联,车内 AI 有望掌控日益增加的电子功能,并且从高级车辆大量应用扩展到低价位、高销量车型。
信息娱乐系统将成为大多数新车的标配,这大幅增加了对便携和监护类消费电子产品、音频播放器和视频显示屏幕的需求。目前,汽配市场对此领域贡献的份额正在超过汽车制造商本身 ,这意味着中档和豪华汽车的交通应用供应商,有机会争取价格敏感型消费者购买更高价位的车辆。
除了北美以外,在德国和英国以及中国也存在着这样的机会,整个亚洲市场的 CAGR 有望超过 11%。
得益于政府政策的推动以及 OEM 厂商意识的增强,电动汽车的接受度正在提高,这将反过来推动技术进步,并更有助于提高客户对电动汽车的接受度。
从复杂的电动机和/或牵引电机到某些外接电源和自给电源的组合(例如:电瓶、太阳能板、充电站基础设施或发电机),技术领先者一步步地攀登,为充电系统、电动马达控制和高能效计算提供所需的解决方案。
但是,要真正让电动汽车得到更广泛的应用,我们需要的不仅仅是宣布在接下来几年中发布 340 款 BEV 和 PHEV 车型,也不仅是需要从欧洲到中国的各国立法机关制定更严格的排放目标,我们需要的是企业抓住机会,利用其功能完备的电气或牵引马达以及电瓶、太阳能板或发电机等,为多种汽车提供合适的解决方案。
此外,汽车的电气化可能还会涉及较不显眼的应用 ,包括空调系统、转向、制动、启动/停止系统和电力推动引擎,为推出创新的汽车应用提供更多机会。
那么,设计工程师们该何去何从?
汽车行业将会取得深入的发展,但由此而需要的支持也会超过大多数工程师的预期。从帮助客户更快进入市场的系统级设计服务,到帮助完成生产零件审批流程、故障分析、国际材料数据系统注意事项和其他工作的专家,各机构需要通过端到端合作伙伴获得推出创新所需的资源和业务网络 , 并获得其所在领域引领行业的技术。
这意味着从利用平台启动开发直到转向芯片设计采用同一种技术 — 而绝不会给工程师制造障碍 — 其提供的灵活性让业务部门经理能够说服高层相信,他们的技术选择将适合长期发展。
这意味着从利用平台启动开发直到转向芯片设计采用同一种技术 , 而绝不会给工程师制造障碍 , 其提供的灵活性让业务部门经理能够说服高层相信,他们的技术选择将适合长期发展。
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