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悄無(wú)聲息的3大汽車發(fā)展趨勢(shì)

章鷹觀察 ? 來(lái)源:NI ? 作者:eff Phillips,NI汽車 ? 2018-07-12 13:35 ? 次閱讀
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摘要

不僅僅是汽車的未來(lái),而且未來(lái)大眾的出行方式將充滿了期待和機(jī)遇。網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)的技術(shù)革命也帶來(lái)了汽車電氣化、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)以及車輛與車輛以及與周圍基礎(chǔ)設(shè)施之間通信方式的變化。由于大部分人的焦點(diǎn)都放在了趨勢(shì)變化,在某些程度上市場(chǎng)正在忽略目前制造安全可靠車輛的挑戰(zhàn) - 即如何配置測(cè)試來(lái)應(yīng)對(duì)日益縮減的時(shí)間期限、 集中式ECU以及缺乏高效的企業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案等問(wèn)題。

世界處在不斷變化的過(guò)程中。對(duì)于交通運(yùn)輸行業(yè),這種變化是最明顯的。不僅僅是汽車的未來(lái),而且未來(lái)大眾的出行方式將充滿了期待和機(jī)遇。網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)的技術(shù)革命也帶來(lái)了汽車電氣化、自動(dòng)駕駛系統(tǒng)以及車輛與車輛以及與周圍基礎(chǔ)設(shè)施之間通信方式的變化。未來(lái),我將深入探討這些趨勢(shì)及其對(duì)當(dāng)前車輛的日常設(shè)計(jì)和測(cè)試挑戰(zhàn)所產(chǎn)生的影響。由于大部分人的焦點(diǎn)都放在了趨勢(shì)變化,在某些程度上市場(chǎng)正在忽略目前制造安全可靠車輛的挑戰(zhàn) - 即如何配置測(cè)試來(lái)應(yīng)對(duì)日益縮減的時(shí)間期限、集中式 ECU以及缺乏高效的企業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案等問(wèn)題。對(duì)于每一個(gè)挑戰(zhàn),我們都會(huì)參考相鄰行業(yè)來(lái)找到解決問(wèn)題的方法。

測(cè)試配置

法國(guó)小說(shuō)家Jean-Baptiste Karr經(jīng)常被引用的一句話,翻譯下來(lái)大致意思是“越多事情改變,改變的部分就越少”(The more things change, the more they stay the same)。我訪問(wèn)過(guò)世界各地汽車客戶的驗(yàn)證工程師,包括OEM和一級(jí)供應(yīng)商,對(duì)話的主題是不同的,但本質(zhì)是非常相似的,大多圍繞“沒(méi)有足夠的時(shí)間來(lái)進(jìn)行測(cè)試”和“沒(méi)有預(yù)算購(gòu)買新設(shè)備”等問(wèn)題展開?,F(xiàn)在許多系統(tǒng)直接控制或連接到非常注重安全的系統(tǒng),測(cè)試這些設(shè)備以確保安全性和可靠性的重要性已不言而喻。

其中最重要的莫過(guò)于看似簡(jiǎn)單的“測(cè)試配置”任務(wù)。曾經(jīng)很簡(jiǎn)單的汽車零部件 - 例如車頭燈或汽車座椅 - 現(xiàn)在變成復(fù)雜的機(jī)電系統(tǒng),它將ECU、傳感器、執(zhí)行器以及與車輛其他部分的通信結(jié)合在一起?,F(xiàn)在驗(yàn)證這些子系統(tǒng)的行為需要不同的測(cè)試方法。以前車門、車窗、轉(zhuǎn)向柱、照明和座椅的測(cè)試都是純粹的物理測(cè)試 - 驗(yàn)證物理性能和生命周期。這些機(jī)械測(cè)試采用的工具包括振動(dòng)臺(tái)、環(huán)境室、執(zhí)行器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。由于這些組件包含了更多的傳感、計(jì)算和控制功能,物理組件已經(jīng)演變成車輛子系統(tǒng),需要的設(shè)計(jì)和測(cè)試方法必須能夠反映動(dòng)力總成的設(shè)計(jì)行為。隨著設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)適應(yīng)這一新的現(xiàn)實(shí),建模、軟件設(shè)計(jì)、回歸測(cè)試,硬件在環(huán)(HIL)測(cè)試和系統(tǒng)集成所帶來(lái)的測(cè)試挑戰(zhàn)并不是花費(fèi)更長(zhǎng)時(shí)間或投入更多資金就可以解決的。

解決這一挑戰(zhàn)需要專門的工具進(jìn)行一次性測(cè)試,然后過(guò)渡到編程工具進(jìn)行自動(dòng)化,或者在改變時(shí)間長(zhǎng)度、溫度、天氣因素、碰撞力等不同變量的情況下反復(fù)進(jìn)行相同的測(cè)試。這種類型的專業(yè)化也體現(xiàn)在鄰近行業(yè),比如半導(dǎo)體,其中工具專業(yè)化降低了測(cè)試的總體成本,并允許供應(yīng)商更快地將產(chǎn)品推廣上市四。這一趨勢(shì)也即將發(fā)生在運(yùn)輸行業(yè)。事實(shí)上,已經(jīng)有一些產(chǎn)品開始提供這種專業(yè)化,比如NI FlexLogger,該軟件提供了基于配置的數(shù)據(jù)記錄交互。

集中式還是非集中式(ECU)

隨著智能和邊緣處理添加到汽車組件中,每輛車的ECU數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。從邏輯上講,這意味著組件設(shè)計(jì)更模塊化,故障傳播的概率更低。隨著我們朝著5級(jí)自動(dòng)駕駛汽車(奧迪已經(jīng)宣布2019年A8將成為世界上第一輛3級(jí)自動(dòng)駕駛汽車)努力,來(lái)自各種傳感器系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合必將給當(dāng)前分散式ECU趨勢(shì)造成影響。

一種觀點(diǎn)是將子系統(tǒng)集成到一個(gè)集中式ECU之下,有時(shí)稱為融合ECU。處理器集中化有助于簡(jiǎn)化軟件更新、數(shù)據(jù)聚合、數(shù)據(jù)流、成本和關(guān)鍵路徑測(cè)試。這意味著原始設(shè)備制造商可選擇其差異化優(yōu)勢(shì),直接內(nèi)部進(jìn)行開發(fā),并采用一級(jí)供應(yīng)商提供的完全集成的端到端傳感器系統(tǒng)。例如,對(duì)于電動(dòng)汽車,許多原始設(shè)備制造商正在嘗試將他們的IP(包括制動(dòng)、充電和動(dòng)力總成)隔離到一個(gè)ECU中,并通過(guò)業(yè)界的商用現(xiàn)成ECU來(lái)減少測(cè)試負(fù)擔(dān),降低成本以及分散責(zé)任。對(duì)整個(gè)價(jià)值鏈來(lái)說(shuō),了解這些系統(tǒng)如何集成在一起并共享標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要。

無(wú)論如何,驗(yàn)證ECU上嵌入式軟件的行為這一挑戰(zhàn)將變得更加困難,而快速開發(fā)和構(gòu)建HIL測(cè)試設(shè)備的能力將變得至關(guān)重要。目前HIL系統(tǒng)的事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)是從端到端構(gòu)建整個(gè)系統(tǒng),這聽起來(lái)很有吸引力。過(guò)去這種模式行之有效,但兩個(gè)重要的發(fā)展正在改變這一格局。首先,市場(chǎng)變化的速度導(dǎo)致這些“黑匣子”測(cè)試設(shè)備成本過(guò)高,因?yàn)槊看巫兓夹枰_發(fā)全新的黑匣子。其次是ADAS的演變。隨著ECU的功能越來(lái)越多,并將來(lái)自不同供應(yīng)商的信息聚集在一起,所以這些知識(shí)和IP更為重要,因?yàn)槠嚬拘枰獡碛性揑P并深入了解才能對(duì)其測(cè)試系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)的修改 - 黑匣子就無(wú)法實(shí)現(xiàn)這一目的。

看一下斯巴魯如何使用靈活的模塊化平臺(tái)來(lái)解決上述問(wèn)題,并最終將測(cè)試時(shí)間縮短至預(yù)計(jì)時(shí)間的二十分之一。

NI客戶案例:斯巴魯汽車

(視頻鏈接:https://v.qq.com/x/page/t07027y5qch.html)

歷史上,這種“內(nèi)部所有權(quán)”一般體現(xiàn)在發(fā)動(dòng)機(jī)控制中。然而,我認(rèn)為ADAS系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新和所有權(quán)道路上的新“動(dòng)力總成”,這意味著擁有ADAS的IP將同樣重要。由于缺乏靈活性,無(wú)法適應(yīng)未來(lái)需求,加上定制服務(wù)的成本過(guò)高,工程師正在尋求其他解決方案。此外,還存在由于缺乏大規(guī)模應(yīng)用而導(dǎo)致的成本問(wèn)題。這些“黑匣子”測(cè)試方案不再適用于較小的子系統(tǒng),而且即使是小型系統(tǒng),也包含大量的軟件邏輯。

數(shù)據(jù)管理解決方案

這里我們不必要了解采集的數(shù)據(jù)量如何呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。對(duì)于交通行業(yè)來(lái)說(shuō),采集的數(shù)據(jù)只會(huì)隨著汽車朝5級(jí)自動(dòng)駕駛方向發(fā)展而不斷增加。來(lái)自雷達(dá)、激光雷達(dá)和相機(jī)等傳感器的數(shù)據(jù)將整合在一起,以了解汽車周邊的環(huán)境。生物識(shí)別傳感器的數(shù)據(jù)將有助于了解駕駛員的狀態(tài)和健康狀況。汽車將基于這些數(shù)據(jù)自動(dòng)啟動(dòng)車道變換輔助系統(tǒng)和自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)。而且更令人興奮的是,AI的應(yīng)用也即將在汽車領(lǐng)域全面爆發(fā)。

對(duì)于測(cè)試工程師來(lái)說(shuō),由于采集的數(shù)據(jù)量龐大、驗(yàn)證采集數(shù)據(jù)的步驟增加以及實(shí)時(shí)分析這些大型數(shù)據(jù)集的需求,數(shù)據(jù)問(wèn)題將會(huì)加劇。最近發(fā)生的特斯拉死機(jī)就是即時(shí)數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)的一個(gè)例子。正確做出決策無(wú)疑會(huì)帶來(lái)無(wú)限的潛在影響。

我們來(lái)設(shè)想一種情況。系統(tǒng)發(fā)生崩潰。系統(tǒng)會(huì)分析汽車上傳感器的數(shù)據(jù)并識(shí)別自動(dòng)駕駛算法中的錯(cuò)誤。

如果用于測(cè)試這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)與用于監(jiān)控和評(píng)估這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)相同,那么接下來(lái)的步驟可能是。..。..

錯(cuò)誤被修復(fù)并自動(dòng)更新到存在該錯(cuò)誤的車上。相同的數(shù)據(jù)會(huì)在驗(yàn)證系統(tǒng)時(shí)生成新的測(cè)試參數(shù),以確保不會(huì)重復(fù)發(fā)生錯(cuò)誤。

這種情況是未來(lái)十年我們對(duì)自動(dòng)駕駛算法、人工智能物聯(lián)網(wǎng)的預(yù)期。但是,目前這種情況并發(fā)生,因?yàn)楸M管我們加載的數(shù)據(jù)越來(lái)越多,但并沒(méi)有真正對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

這一問(wèn)題的關(guān)鍵在于不僅可能,而且能夠輕松存儲(chǔ)、共享、查找和分析測(cè)量數(shù)據(jù)的企業(yè)數(shù)據(jù)管理解決方案。雖然這極具挑戰(zhàn)性,還是有一些汽車公司采取了相應(yīng)的解決方案,并取得了顯著的成效。豐田將分析數(shù)據(jù)所需的工時(shí)減少了50%;道依茨將數(shù)據(jù)分析時(shí)間減少了90%。捷豹路虎將其測(cè)試數(shù)據(jù)的百分比從10%提高到了95%,而且時(shí)間縮短了20倍。這些案例的共同點(diǎn)在哪里呢?答案就是標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)管理和分析企業(yè)方案。

發(fā)展趨勢(shì)

變化是汽車領(lǐng)域的新元素,其中變化的不僅僅是汽車的使用體驗(yàn)或采用的技術(shù)。政府法規(guī)和責(zé)任保險(xiǎn)覆蓋范圍即將發(fā)生未知的變化;汽車經(jīng)銷商和汽車租賃公司紛紛倒閉。這些變化的重中之重是用于驗(yàn)證和測(cè)試這些組件的系統(tǒng)和方法,不僅要確保低成本、快速上市時(shí)間、高可靠性,同時(shí)最重要的就是確保安全性。幸運(yùn)的是,用于定義這些新系統(tǒng)的組件并不新穎。我們已經(jīng)看到相同的技術(shù)正在應(yīng)用到半導(dǎo)體和國(guó)防和航空航天的測(cè)試環(huán)境,后者具有許多相同的“自動(dòng)駕駛”功能。NI在測(cè)試方面擁有40多年的卓越歷史,并且我們也專注于汽車行業(yè)。在未來(lái)的博客文章中,我們將討論從鄰近行業(yè)類似挑戰(zhàn)中汲取的許多經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),重點(diǎn)介紹汽車領(lǐng)域的許多發(fā)展趨勢(shì)以及它們對(duì)測(cè)試工程師的意義,并最終展示汽車行業(yè)取得的一些重大成功案例。

作者介紹:

作為NI的汽車營(yíng)銷總監(jiān),Jeff Phillips負(fù)責(zé)制定汽車產(chǎn)品的上市戰(zhàn)略。這涉及了解市場(chǎng)需求和期望、確定解決方案的官方定義,以及宣傳NI以軟件為中心的平臺(tái)如何能夠解決測(cè)試當(dāng)前和未來(lái)車輛日益增長(zhǎng)的挑戰(zhàn)。

Phillips是LabVIEW認(rèn)證開發(fā)人員,擁有田納西大學(xué)的機(jī)械工程學(xué)士學(xué)位,并自愿擔(dān)任FIRST機(jī)器人大賽小學(xué)和初中組的導(dǎo)師。

關(guān)于NI

NI以軟件為中心的平臺(tái)集成了模塊化硬件和龐大的生態(tài)系統(tǒng),助力工程師和科學(xué)家應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)。 這一久經(jīng)驗(yàn)證的方法可讓用戶完全自主地定義所需的一切來(lái)加速測(cè)試測(cè)量和控制應(yīng)用的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。 NI解決方案可幫助用戶構(gòu)建超出預(yù)期的高性能系統(tǒng),快速適應(yīng)需求的變化,最終改善人類的生活。

LabVIEW、National Instruments、NI和ni.com為美國(guó)國(guó)家儀器有限公司(National Instruments)的商標(biāo)。 此處提及的其它產(chǎn)品和公司名稱均為其各自公司的商標(biāo)或商業(yè)名稱。

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    近年來(lái),物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)以其驚人的增長(zhǎng)速度和無(wú)限的潛力成為了全球科技界的焦點(diǎn)。它正在改變我們的生活方式、商業(yè)模式和社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)方式。那么,物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)將會(huì)是怎樣的呢?讓我們一同探尋其中的奧秘
    發(fā)表于 06-09 15:25

    FPGA在數(shù)字化時(shí)代的主要發(fā)展趨勢(shì)

    的創(chuàng)新,也對(duì)開發(fā)者提出了新的要求。這篇文章將帶您深入探討FPGA發(fā)展趨勢(shì),并剖析這些變化對(duì)開發(fā)者的影響與挑戰(zhàn),為在新時(shí)代的技術(shù)浪潮中把握機(jī)遇提供參考。
    的頭像 發(fā)表于 04-02 09:49 ?1745次閱讀
    FPGA在數(shù)字化時(shí)代的主要<b class='flag-5'>發(fā)展趨勢(shì)</b>

    混合信號(hào)設(shè)計(jì)的概念、挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)

    本文介紹了集成電路設(shè)計(jì)領(lǐng)域中混合信號(hào)設(shè)計(jì)的概念、挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)。
    的頭像 發(fā)表于 04-01 10:30 ?1735次閱讀

    工業(yè)電機(jī)行業(yè)現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析

    過(guò)大數(shù)據(jù)分析的部分觀點(diǎn),可能對(duì)您的企業(yè)規(guī)劃有一定的參考價(jià)值。點(diǎn)擊附件查看全文*附件:工業(yè)電機(jī)行業(yè)現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)分析.doc 本文系網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載,版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)問(wèn)題,請(qǐng)第一時(shí)間告知,刪除內(nèi)容!
    發(fā)表于 03-31 14:35

    汽車制造中的三坐標(biāo)測(cè)量機(jī):原理、應(yīng)用與發(fā)展趨勢(shì)

    趨勢(shì),將進(jìn)一步推動(dòng)汽車工業(yè)向更高品質(zhì)、更高效生產(chǎn)方向發(fā)展。一、引言在汽車制造這一復(fù)雜且龐大的產(chǎn)業(yè)體系中,各環(huán)節(jié)緊密關(guān)聯(lián),如同精密儀器的協(xié)同運(yùn)作。
    的頭像 發(fā)表于 03-27 16:00 ?1220次閱讀
    <b class='flag-5'>汽車</b>制造中的三坐標(biāo)測(cè)量機(jī):原理、應(yīng)用與<b class='flag-5'>發(fā)展趨勢(shì)</b>

    【深度解讀】國(guó)產(chǎn)芯片逆襲!龍芯3A6000信創(chuàng)電腦憑啥砍掉Intel 40%成本?

    在信息安全與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的雙重壓力下,一場(chǎng)悄無(wú)聲息的"芯片革命"正在政企市場(chǎng)上演。龍芯3A6000憑借自主研發(fā)的LoongArch架構(gòu),以40%綜合成本優(yōu)勢(shì)強(qiáng)勢(shì)突圍,讓Intel霸占多年的市場(chǎng)格局迎來(lái)最強(qiáng)挑戰(zhàn)者。
    的頭像 發(fā)表于 03-21 17:56 ?2143次閱讀
    【深度解讀】國(guó)產(chǎn)芯片逆襲!龍芯<b class='flag-5'>3</b>A6000信創(chuàng)電腦憑啥砍掉Intel 40%成本?