Об эксперте: Яна Горюнова — руководитель направления по работе с китайскими клиентами облачного и ИИ-провайдера Cloud.ru. Более 5 лет развивает кросс-культурные IT-проекты, из которых 7 лет прожила и работала в Китае, в том числе в топовом облачном провайдере мирового уровня. Специализируется на цифровизации автопрома, облачной инфраструктуре и внедрении ИИ-решений для международных компаний на российском рынке.
Еще недавно функционал автомобиля полностью определялся на заводе. Динамика, расход, поведение подвески, логика ассистентов — всё это закладывалось на этапе производства и больше не менялось. Сейчас же авто можно настраивать и обновлять на протяжении всего периода эксплуатации.
Connected cars — это автомобили, которые постоянно подключены к интернету и обмениваются данными с внешними сервисами: облаком, мобильным приложением, дилерскими системами и платформами производителя. С появлением таких машин железо и софт стали неразделимы. Автомобиль непрерывно взаимодействует с облаком: передает данные и получает обновления. Производитель удаленно дорабатывает продукт уже после его выпуска — от круиз-контроля, который подстраивается под манеру вождения, до сервисов, которые появляются на экране через пару лет после покупки. Машина превратилась в девайс, прошивка которого может обновляться каждые несколько недель.
Облако
Облако как основа архитектуры
Облако часто представляют как удаленный диск, куда разные ИТ-системы передают данные. На деле же облачная инфраструктура — это среда, где может быть развернута вся цифровая экосистема производителя: разработка, системы автомобиля, дилерские порталы, сервисные платформы и т. д.
Хороший пример — Volkswagen Group. Концерн построил одну из крупнейших автомобильных облачных платформ в мире через CARIAD — собственное подразделение, отвечающее за всю цифровую начинку своих машин. Платформа работает на Microsoft Azure — облачном сервисе Microsoft, где компании арендуют вычислительные мощности вместо того, чтобы строить собственные дата-центры. К ней подключено больше 45 миллионов машин, а разработчики ведут на платформе свыше 200 продуктов — от навигации до ассистентов водителя. Все устроено так, что отдельные сервисы обновляются независимо от других, поэтому изменения в одной функции не влияют на остальные.
Гибкость — главное, что дает облако. Утром в час пик десятки тысяч водителей одновременно строят маршруты, а системы — отправляют данные. Из-за этого нагрузка на серверы взлетает в разы — облако автоматически добавляет мощностей днем и снижает их ночью, когда движение стихает. По оценке аналитиков Cloud.ru, если бы автопроизводитель строил под такие пики собственный дата-центр, то он простаивал бы около 70% времени.
Исследование также показало, из каких сервисов обычно состоит облачная инфраструктура автоконцерна. Среди 22 автомобильных брендов на российском рынке 100% изученных компаний используют виртуальные машины и блочные хранилища. На виртуальных машинах работают веб-сервисы, бэкенд мобильных приложений, дилерские и сервисные порталы и системы сбора телеметрических данных.
У 90% также имеются изолированные сети внутри публичного облака и связанные с ними сервисы: они обеспечивают доступ виртуальных машин в интернет, удаленное подключение и балансировку нагрузки. Эти инструменты нужны, чтобы связать между собой компоненты цифровой системы автопроизводителя — например, мобильное приложение, дилерский портал и телематическую платформу, — а также распределять нагрузку между сервисами в пиковые периоды.
80% клиентов используют сервис для управления контейнеризированными приложениями в публичном облаке. Большинство автопроизводителей перешли на систему управления контейнерами Kubernetes — она позволяет выпускать обновления частями, не останавливая работу сервиса. Столько же клиентов используют облачные базы данных для хранения профилей водителей и историй поездок.
Больше 70% подключили сервисы уведомлений в облаке. Они нужны для отправки сообщений владельцам автомобилей — например, о необходимости пройти ТО.
То, что бренды объединяют эти инструменты в единую среду, говорит о зрелости их цифровых команд. Без облаков сегодня не работают ни онлайн-навигация, ни голосовые ассистенты, ни обновления прошивки. Поэтому инфраструктура строится с учетом высокой отказоустойчивости: если нагрузка на один сервер растет, система мгновенно переключает запросы на резервный. Для водителя это остается незаметным.
ИИ на дороге
ИИ на дороге
Миллионы автомобилей генерируют такое количество данных, что анализировать и эффективно использовать их без машинного обучения невозможно. Производители изучают поведение водителей в агрегированном виде: как тормозят перед светофорами, как разгоняются на трассе и пользуются мультимедиа. На таких паттернах калибруют ADAS — системы помощи водителю, в которые входят адаптивный круиз, удержание в полосе, экстренное торможение и многое другое.
Эти системы работают на данных с камер, радаров, лидаров и других датчиков. Автомобиль выдает десятки гигабайт видео в час. Но обучать такие алгоритмы внутри автомобиля невозможно: на борту, то есть на собственных вычислительных блоках машины, ресурсы ограничены. Поэтому данные уходят в облако, где на GPU-кластерах тренируются модели восприятия — алгоритмы, которые помогают машине понимать дорожную обстановку: где пешеход, где знак, где граница полосы и как движутся другие автомобили. Там же собирают цифровые двойники городов и прогоняют редкие сценарии: гололед на мосту, выбежавший пешеход — всё без риска для людей.
Следующий шаг в развитии технологий для авто — V2X (Vehicle-to-Everything), когда автомобиль общается не только с другими машинами, но и со светофорами, зарядками, дорожной инфраструктурой, смартфонами пешеходов. McKinsey оценивает рынок подключенных автомобильных сервисов в $550 млрд к 2030 году. До 30% этой суммы даст связка 5G с периферийными вычислениями — без облака она также не будет работать.
Что это значит
Что это значит для индустрии
Для производителя меняется модель бизнеса. Теперь завод — не конец жизненного цикла авто, а его начало. Данные с миллионов машин позволяют развивать инженерные решения от калибровки ADAS до архитектуры следующего поколения моделей. В результате продукт постоянно наращивает ценность.
Масштаб сдвига заметен по цифрам. По данным Cloud.ru, за пять лет число автомобильных брендов с облаком на российском рынке выросло с 4 до 22, а совокупные расходы на облачные сервисы — с 17 до 226 миллионов рублей. К 2030 году сумма может вырасти еще впятеро. Глобальный прогноз схожий: Research and Markets ждет роста мирового рынка автомобильных облачных вычислений с $25 млрд в 2024 году до $54,6 млрд к 2028-му.
Облака позволяют решить четыре ключевых задачи отрасли: по электрификации транспорта, модернизации производства, повышению операционной эффективности и обеспечению кибербезопасности. Добавьте сюда ИИ, интернет вещей и большие данные — без такого стека автомобиль следующего десятилетия просто не будет востребован на рынке.
Источник: hi-tech.mail.ru