Automobil am Rande

Autos können die ultimativen Edge-Geräte sein. Sie sind geografisch verteilt und liefern Echtzeit-Streaming-Daten, während sie autonome Aktionen ermöglichen.

Nirgendwo ist der Rand kantiger als im Automobilbereich. Von vernetzten Autos über vernetzte Fabriken bis hin zu vernetzten Menschen verändert Edge die Art und Weise, wie Autos hergestellt – und gefahren – werden. Es gibt eine zunehmende Verbreitung von vernetzten Fahrzeugen sowie Edge-Systemen, die an Netzwerke von Sensoren in der Automobilherstellung gebunden sind. Dabei gibt es eine wachsende Konvergenz zwischen der Technologie- und der Automobilbranche.

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Beispielsweise begann die BMW Group im Jahr 2015, AWS für ihre neue Connected-Car-Anwendung zu verwenden, die Sensordaten von Fahrzeugen der BMW 7er-Reihe sammelt, um den Fahrern dynamisch aktualisierte Karteninformationen bereitzustellen. BMW baute seinen Newcar-as-a-Sensor (CARASSO)-Service mit Amazon Web Services-Technologie auf:„Durch die Ausführung auf AWS kann CARASSO sich an schnell ändernde Lastanforderungen anpassen, die innerhalb von 24 Stunden um zwei Größenordnungen nach oben und unten skaliert werden können.“ Die Technologie sollte schließlich Daten verarbeiten, die von einer Flotte von 100.000 Fahrzeugen gesammelt wurden, die mehr als fünf Milliarden Meilen zurückgelegt haben.

Das Automotive Edge Computing Consortium (AECC), das sowohl führende Automobil- als auch Technologieunternehmen zusammenbringt, trägt dazu bei, den Weg zu weisen. „Wir sehen klar, dass die Marktnachfrage und die Marktanforderungen für vernetzte und autonome Fahrzeuge die Nachfrage nach zusätzlichem Computing bis an den Rand des Netzwerks beschleunigen werden“, Geng Wu, Intel Fellow und Chief Technologist für drahtlose Standards in der Platform Engineering Group der Intel Corporation , sagte kürzlich in einem Interview.

AECC-Forscher haben vor Kurzem drei Prognosen für Entwicklungen an der Edge in den nächsten fünf Jahren herausgegeben:

• Vernetzte Fahrzeuge werden einen Jahresumsatz von rund 150 Milliarden $ generieren.
• Die Zahl der vernetzten Fahrzeuge wird weltweit auf etwa 100 Millionen wachsen.
• Das Datenvolumen, das zwischen Fahrzeugen und der Cloud übertragen wird, wird etwa 100 Petabyte pro Monat betragen.

All dies wird durch Edge-Computing ermöglicht, wodurch sichergestellt wird, dass „die Netzwerkinfrastruktur genutzt werden kann, um die Eigenschaften der angegebenen Dienste zu verbessern, einschließlich der Realisierung von Echtzeit-Anwendungsreaktionen durch eine Netzwerkumgebung mit geringer Latenz und verteiltes Computing“.

Es gibt jedoch noch viel zu tun, warnt der Bericht. „Wir glauben, dass die aktuellen Architekturen von Mobilkommunikationsnetzwerken und Cloud-Computing-Systemen nicht vollständig optimiert sind, um die Anforderungen vernetzter Fahrzeuge effektiv zu bewältigen. Daher ist es von Vorteil, zu untersuchen, wie die Systemarchitektur neu gestaltet und Netzwerkimplementierungen überdacht werden können, um den Netzwerkverkehr besser zu bewältigen.“

Die AECC-Forscher rieten zum Einsatz von „topologiebewussten Rechen- und Speicherressourcen“, um die Effizienz vernetzter Fahrzeuge zu steigern. Die Forscher sagen voraus, dass die folgenden Arten von Diensten entstehen werden:

• Intelligentes Fahren: Dies beinhaltet „die Erstellung von Karten mit Echtzeitdaten und Fahrassistenz basierend auf Cloud-Computing, erfordert, dass Fahrzeuge mit der Cloud und Netzwerken verbunden sind, um die Übertragung einer großen Datenmenge zwischen Fahrzeugen und zwischen Fahrzeugen und der Cloud zu erleichtern“.
• Mobilität als Service. Die erhobenen Mobilitätsdaten „können von Dritten genutzt werden, um neue Dienste anzubieten; Ein Beispiel ist die Verkehrsflusskontrolle durch Straßenbehörden. Darunter fallen Dienste wie Mobilitäts-Sharing, „ist ein Dienst, der Fahrgemeinschaften, Car-Sharing und sogar Parkplatz-Sharing umfasst“, oder multimodale Navigationsdienste, also „End-to-End-Routenführung, die verschiedene Verkehrsmittel nutzt .“ Diese Arten von Diensten „sollten auf intelligentem Fahren, hochauflösenden Karten und Tempomat aufbauen.“
• Finanzen und Versicherungen: Daten, die aus vernetzten Autos generiert werden, bieten Versicherungsunternehmen Möglichkeiten, näher am Kunden zu sein. „Autoversicherer übernehmen das nutzungsbasierte Versicherungsmodell, indem sie die Fahrgewohnheiten überwachen, einschließlich des Fahrverhaltens, wie oft Menschen fahren und zu welchen Tageszeiten sie fahren“, heißt es in dem Bericht. „Auf diese Weise können Versicherer das Risikoniveau des Kunden besser einschätzen, was zu angemesseneren Kosten für die Versicherer führt. In einer zukünftigen Welt, in der Benutzern Echtzeitinformationen bereitgestellt werden können, werden dynamische Versicherungsprämien in Echtzeit ein mögliches Produkt sein. Daten, die sowohl vom Fahrzeug, wie z. B. Fahrdaten, als auch vom Zustand des Fahrers erfasst werden, werden verarbeitet und in Form von Versicherungsprämieninformationen in Echtzeit an die Benutzer zurückgesendet.“
• Künstliche Intelligenz: „KI-Technologien wie maschinelles Lernen werden die erforderlichen Intelligenzfähigkeiten implementieren, um autonomes Fahren, Fahrassistenten, die Erstellung hochauflösender Karteninformationen usw. zu unterstützen, was große Datenmengen und hochintelligente Analysen erfordert. Unser Fokus wird auf Technologien liegen, die solche KI-gesteuerten Dienste im verteilten Computing mit lokalisierten Netzwerken ermöglichen.“
• Funkzugangstechnologien. „Drahtlose Technologien werden ein Fahrzeug mit verteilten Computerplattformen mit größerer Flexibilität in Qualität und Kosten verbinden. Dazu gehören nicht nur Mobilfunktechnologien, sondern auch lokale Funkzugänge wie Wi-Fi und Low-Power Wide Area (LPWA).“

In vielerlei Hinsicht können Autos die ultimativen Edge-Geräte sein, die über große Gruppen von Verbrauchern und Unternehmen verteilt sind und Echtzeitdaten als kontinuierlichen Strom liefern, während sie Prozesse unterstützen, die autonome Aktionen und Reaktionen ermöglichen.