Odată cu creșterea popularității vehiculelor electrice și a sistemelor inovatoare ADAS, de siguranță și infotainment, multe dintre ele bazate pe inteligență artificială, industria auto trece printr-o transformare profundă. Producătorii auto integrează tot mai multe tehnologii și componente bazate pe date în vehicule și sisteme, dar trebuie să țină cont de provocări precum spațiul limitat, eficiența energetică și costurile. Pe măsură ce numărul de senzori și procesoare din vehicule continuă să crească, cererea pentru tehnologii integrate cu arhitecturi flexibile și versatile va deveni tot mai mare. Aceste soluții trebuie să alimenteze sisteme critice din punct de vedere al siguranței, să proceseze și să distribuie volume mari de date cu latență redusă, să funcționeze eficient energetic, să suporte algoritmi tot mai complecși și să respecte standardele auto care sunt în continuă evoluție, precum și cerințele stricte de siguranță funcțională.
Privind în urmă, putem împărți capabilitățile actuale ale mașinilor conectate în trei subpiețe principale: conducerea automatizată, sistemele avansate de asistență pentru șofer (ADAS) și experiența în vehicul (IVX). Există șase niveluri de automatizare a condusului, de la Nivelul 0 (L0), unde vehiculul este complet controlat manual, până la Nivelul 5 (L5), care descrie un vehicul complet autonom, fără implicarea șoferului. Diferența esențială apare între L2, unde există funcții de conducere automatizată dar responsabilitatea rămâne la șofer, și L3, unde sistemul automat devine responsabil pentru eventualele erori atunci când este activ.”
Funcțiile de conducere automatizată (nivel 3 și peste) sunt, în general, folosite în aplicații comerciale și nu sunt disponibile pentru publicul larg. Robotaxiurile și camioanele autonome sunt exemple de vehicule de nivel 4-5, care necesită sisteme de calcul extrem de stabile, performante și eficiente din punct de vedere energetic. Deși robotaxiurile atrag multă atenție în presă, camioanele autonome oferă avantaje solide, mai ales în contextul cererii tot mai mari de transport de mărfuri și al deficitului de șoferi. În prezent, se lucrează la reglementări care să permită conducerea autonomă de nivel 4 pe anumite porțiuni din zona „sunbelt”, ce leagă coasta de est de cea de vest a Statelor Unite. Datorită diferenței semnificative dintre nivelurile L2 și L3, are loc o intensă activitate de inovație în zona L2 , cu funcții avansate denumite adesea L2++ sau chiar L2.99. Aceste vehicule includ funcții automatizate capabile să controleze direcția, accelerația și frânarea, însă necesită în permanență supravegherea și intervenția șoferului.
În plus, ele integrează sisteme ADAS (Advanced Driver Assistance Systems), un termen general care acoperă funcții menite să sprijine șoferul, fie prin alerte în anumite scenarii, fie prin preluarea temporară a controlului asupra vehiculului. Exemple de funcții ADAS, cu diferite grade de automatizare, includ: detectarea unghiului mort (BSD), cruise control adaptiv (ACC) și asistența la menținerea benzii (LKA). Tot mai multe vehicule sunt echipate cu astfel de sisteme pentru a crește siguranța rutieră, atât pentru șoferi, cât și pentru ceilalți participanți la trafic. Aceste sisteme folosesc datele colectate de senzorii vehiculului pentru a alerta șoferul în caz de pericol, pentru a detecta oboseala sau distragerea atenției prin monitorizarea comportamentului șoferului și a interiorului cabinei, pentru a asista în manevre precum parcarea sau deplasarea în ambuteiaje, și chiar pentru a interveni automat pentru evitarea coliziunilor. Toate acestea sunt posibile datorită tehnologiilor avansate precum camere video de înaltă performanță, senzori radar și LiDAR (Light Detection and Ranging).
Al treilea „subset” al conceptului de mașină conectată este Experiența în vehicul (IVX). Conectivitatea tot mai avansată a vehiculului stimulează dezvoltarea sistemelor de infotainment. Dincolo de combaterea oboselii și menținerea atenției, partajarea intuitivă și fluidă a informațiilor, precum navigația, întreținerea vehiculului sau actualizările de trafic în timp real, contribuie semnificativ la îmbunătățirea experienței de condus și a siguranței. Vehiculele electrice marchează un punct de cotitură important pentru experiența In-Cabin, crescând cererea pentru cockpituri digitale sofisticate, capabile să mențină șoferul productiv sau relaxat în timpul încărcării. Totuși, IVX nu se limitează doar la șofer. Există o cerere tot mai mare pentru extinderea acestei experiențe la întregul vehicul, incluzând toți pasagerii. Atât șoferii, cât și pasagerii se așteaptă la sisteme de divertisment avansate, fie că este vorba de streaming video, jocuri online sau sunet personalizat pentru fiecare scaun, ceea ce duce la cerințe tot mai ridicate în ceea ce privește puterea de calcul și conectivitatea vehiculului.
Siguranța integrată în conducerea automatizată
Cel mai important aspect al conducerii automatizate și al funcțiilor ADAS este siguranța șoferului și a pasagerilor. Toți actorii implicați, producători, furnizori, utilizatori de drumuri și operatori de vehicule comerciale, se așteaptă la cel mai înalt nivel de siguranță și stabilitate din partea vehiculelor autonome. Totuși, procesul de Agregare, Preprocesare și Distribuție a Datelor (DAPD), prin care vehiculul colectează, transportă și procesează informațiile provenite de la senzori pentru a genera acțiuni relevante, aduce provocări tehnice complexe. Acestea includ disponibilitatea lățimii de bandă, eficiența energetică, performanța și fiabilitatea senzorilor. Un exemplu concret este sistemul automat de frânare de urgență: senzorii detectează un pericol iminent, transmit informația către unitatea centrală de procesare, care decide și execută manevra necesară, în acest caz, oprirea vehiculului.
Pentru ca astfel de sisteme să funcționeze în mod fiabil, testarea și certificarea siguranței trebuie să fie riguroase. Sistemele trebuie să dispună de conectivitate și alimentare electrică constantă, și să fie protejate împotriva amenințărilor cibernetice, indiferent dacă sunt intenționate sau nu.
Tehnologia auto trebuie să respecte standarde stricte, precum:
- AEC-Q100 – standard industrial pentru testarea produselor electronice destinate aplicațiilor auto.
- ISO 26262 – standard internațional pentru siguranța funcțională în vehicule rutiere, care definește patru niveluri ASIL (Automotive Safety Integrity Level), de la ASIL A (risc scăzut) la ASIL D (risc ridicat).
Respectarea acestor standarde este esențială pentru tehnologiile integrate și sistemele auto moderne.
În acest context, calculul adaptiv devine o componentă esențială pentru menținerea integrității funcțiilor de conducere automatizată. Hardware-ul bazat pe logică programabilă (PL) poate fi configurat și reconfigurat după implementare, pentru a îndeplini diverse funcții și a se adapta la mediul de operare.
Capacitatea de procesare paralelă permite gestionarea rapidă și eficientă a mai multor sarcini și fluxuri de date simultan. Astfel, dispozitivele bazate pe PL sunt ideale pentru vehiculele automatizate, care necesită siliciu adaptiv cu latență redusă, consum energetic scăzut și fiabilitate ridicată pentru a agrega, procesa și distribui datele de la senzori.
Mai mult, SoC-urile adaptive bazate pe PL, precum cele din seria AMD XA pentru aplicații auto, sunt calificate conform AEC-Q100 și pot atinge nivelul ASIL-D conform ISO 26262, oferind performanță și siguranță la cele mai înalte standarde.
Automatizare și Inteligență Artificială în industria auto
Pe măsură ce piața auto evoluează către conducere foarte automatizată și complet autonomă, vehiculele devin din ce în ce mai dependente de senzori avansați și controlere de domeniu echipate cu algoritmi de învățare automată (Machine Learning). Performanța în procesarea AI și arhitecturile de calcul eterogene vor fi esențiale pentru luarea deciziilor în timp real și pentru extinderea capabilităților de autonomie ale vehiculului. Dispozitivele programabile, precum FPGA-urile, vor juca un rol central în activarea calculului adaptiv și a inteligenței la bord. Cererea pentru procesare de înaltă performanță, grafică avansată și calcul adaptiv, necesare pentru funcții de conducere automatizată, sisteme ADAS și experiențe IVX de nouă generație, este așteptată să crească exponențial în următorii ani. Doar în cazul sistemelor de infotainment, se estimează o dublare a cerințelor de performanță la fiecare 2–3 ani, incluzând CPU-uri, GPU-uri și afișaje grafice. Pentru a răspunde acestor cerințe în continuă creștere, va fi necesară extinderea capacității de procesare disponibile, astfel încât vehiculul să poată susține sarcini suplimentare pe tot parcursul ciclului său de viață.
Constrângerile legate de dimensiune, cost și consum energetic, alături de tranziția către vehicule definite prin software (SDV), determină adoptarea unor arhitecturi de calcul mai centralizate. Scopul este consolidarea funcțiilor de conducere automatizată, ADAS și IVX, reducând, în același timp, complexitatea sistemelor. În locul unei multitudini de subsisteme inteligente, producătorii auto migrează către modele în care inteligența este distribuită între controlere de domeniu și controlere zonale. De exemplu, în loc să existe o unitate de microcontroler (MCU) pentru fiecare senzor, procesarea poate fi centralizată într-un controler de domeniu sau zonă, reducând astfel complexitatea cablajului, costurile și consumul de energie. Pe măsură ce aceste tehnologii devin mai accesibile, funcții avansate precum asistența la parcare sau conducerea autonomă pe autostradă vor deveni standard în tot mai multe vehicule.
Această evoluție va pune o presiune tot mai mare pe performanța de calcul și eficiența energetică, necesitând soluții cu latență ultra-redusă și consum minim, care să respecte cele mai stricte standarde de siguranță funcțională. În locul implementării mai multor soluții de calcul, care ar complica designul și ar crește consumul, arhitecturile eterogene oferă o soluție unificată pe un singur cip, capabilă să gestioneze toate etapele unui sistem de conducere automatizată: detectare, percepție, planificare și acțiune. Aici intervin SoC-urile adaptive. De exemplu, seria AMD Versal™ AI Edge Gen 2 oferă motoare AI de generație următoare, cu puterea de procesare și lățimea de bandă necesare pentru inferență și percepție. Datele provenite de la senzori precum camere, radar și LiDAR sunt preluate prin blocuri I/O programabile și transmise direct către logica programabilă, pentru procesare specifică fiecărui senzor, cu latență minimă. Această abordare permite fuziunea senzorială eficientă înainte de procesarea în motoarele AI și oferă scalabilitate pentru a susține cerințele sistemelor L2/L2+ și chiar L3 și L4, unde redundanța este esențială.
Dincolo de calculul adaptiv, viitorul tehnologiilor embedded în industria auto este extrem de promițător. Ritmul inovației nu încetinește, iar proiectanții auto au nevoie de arhitecturi care să integreze subsisteme dedicate pentru procesare scalară, grafică, AI și logică programabilă. Acestea trebuie să permită dezvoltarea unor sisteme flexibile, adaptabile și actualizabile pe tot parcursul vieții vehiculului.
Pentru ca siguranța șoferului și a pasagerilor să rămână prioritară, pe măsură ce sunt introduse tot mai multe funcții automatizate și autonome, producătorii auto trebuie să colaboreze cu furnizori de tehnologie care dețin certificările, acreditările și expertiza necesare în domeniul siguranței funcționale. Calculul eterogen, inclusiv AI, va juca un rol esențial în viitorul industriei auto, oferind o soluție compactă, eficientă și fiabilă pentru provocările tot mai complexe ale mobilității moderne.
