Artikel von: Egil Juliussen
Hier finden Sie eine Zusammenfassung der interessantesten Neuigkeiten und Entwicklungen in der Automobilindustrie in diesem Monat.
In der Autoindustrie ist in diesem Monat so viel passiert, dass es nicht in eine Spalte passt. Ich habe es auf die Dinge reduziert, die mich interessierten. Es gibt eine große Vielfalt nach Themen – von Auto Shanghai über ein neues Betriebssystem bis hin zu einer interessanten DARPA-Geschichte und dem Vorschlag der Europäischen Union zur Regulierung der KI-Nutzung. Diese zehn Geschichten sind in der folgenden Tabelle zusammengefasst.
Klicken Sie auf das Thema oben, um es zu vergrößern. (Quelle: Egil Juliussen)
Auto Shanghai
Die Auto Shanghai gehört zu den größten Auto Shows der Welt und ist die erste Auto Show, die nach der Pandemie stattfindet. Die Besucherzahl wird voraussichtlich rund 1 Million Menschen und rund 1.000 Aussteller erreichen. Die Pressetage bei Auto Shanghai fanden vom 19. bis 20. April statt. Es gab viele Ankündigungen und ich habe einige aufgenommen.
Wie erwartet gab es viele Einführungen von Batterie-Elektrofahrzeugen (BEV) mit mindestens 20 neuen BEVs von Audi, BMW, BYD, Geely, Genesis, GM, Lynk, Mercedes-Benz, Nio, Polestar, Toyota und Volvo , VW und Xpeng. Das BEV des Toyota bZ4X verfügt über ein integriertes Solarladesystem, das das Aufladen des Sonnenlichts im Stillstand ermöglicht.
Toyota bZ4X BEV mit integriertem Solarladesystem (Quelle: Toyota)
Bei Auto Shanghai gab es zwei BEV fliegende Autos oder Lufttaxis. Geely zeigte ein Lufttaxi von seinem Joint-Venture-Partner Volocopter. Xpeng zeigte seinen zweiten Prototyp für ein fliegendes Auto namens Heitech. Das fliegende Auto wurde acht Jahre lang weiterentwickelt.
Baidu Apollo war prominent und stellte Upgrades für seine intelligente Fahr- und Cloud-Lösung vor. Baidu kündigte Pläne an, Apollo in mehr Serienautomodellen vorinstallieren zu lassen und Apollo Navigation Pilot (ANP) in weitere Städte zu bringen – 20 Städte im Jahr 2021 und 100 Städte bis 2023. Apollo wird den groß angelegten Einsatz von Baidus Robotaxi-Geschäft beschleunigen , Apollo GO. Apollo entwickelt auch zunehmend Lösungen zur Kommerzialisierung des autonomen Fahrens. Apollo hebt seinen Meilenstein bei L4-Straßentests über 10 Millionen Kilometer hervor.
ZF stellte eine neue Version von ProAI vor, die auf der Drive-Plattform von Nvidia basiert. Das neueste ProAI-Board basiert auf Drive Atlan mit Produktionsverfügbarkeit im Jahr 2024. ZF verfügt über eine Familie von ProAI-Boards, die Xavier, Orin oder Atlan verwenden können. ZF hat mehrere bedeutende Aufträge für seine ProAI erhalten, seine Kunden jedoch nicht angegeben. ZF gab einen Produktionsvertrag für seine Radartechnologie mit SAIC bekannt, der 2022 beginnen wird.
Toyota verwendet Apex.OS
Toyotas Woven Planet verwendet Apex.OS, ein benutzerfreundliches Software Development Kit (SDK) für sicherheitskritische Anwendungen im Automobilbereich, z. B. autonome Fahrzeugsoftware. Das Apex SDK kann sicherheitskritische Anwendungen verarbeiten und die autonome Softwareentwicklung beschleunigen.
Toyotas Arlene-Plattform wird Apex verwenden. Arene ist eine Toyota-Softwareentwicklungsplattform mit fortschrittlichen Tools, APIs und Sicherheitsbausteinen, um die Softwareentwicklungszeit zu verkürzen.
Der Ursprung von Apex.OS ist das Open-Source-ROS (Robot Operating System), das für die AV-Entwicklung beliebt ist. Apex hat den ROS-Code aktualisiert, um eine Zertifizierung der funktionalen Sicherheit zu erhalten. Das Umschreibungsprojekt war erfolgreich und Apex.OS wurde vom TÜV Nord für funktionale Sicherheit zertifiziert – ISO26262 ASIL D. Es ist selten, dass eine Open-Source-Softwareplattform eine Zertifizierung für funktionale Sicherheit erhält.
Toyota ist ein Investor in Apex.AI zusammen mit der Volvo Group, Hella, Airbus und mehreren VC-Firmen.
Walmart investiert in Cruise
Walmart investiert einen nicht genannten Betrag in Cruise, wodurch sich die Größe der jüngsten Finanzierungsrunde von Cruise auf 2,75 Milliarden US-Dollar beläuft. Die Investition ist Teil der Bemühungen von Walmart, ein Logistiknetzwerk auf der letzten Meile aufzubauen. Walmart und Cruise haben den Last-Mile-Test gestartet, um Lebensmittel in Scottsdale, AZ, zu liefern. Ende 2020. Das Projekt befindet sich in einem frühen Stadium ohne Expansion in andere Städte.
Walmart führt auch Last-Mile-Liefertests mit Waymo, Ford und Nuro durch, die fortgesetzt werden. Walmart hat auch Uber, Lyft und Door Dash für Warenlieferungen verwendet.
Honda-AutoX-Partnerschaft in China
Honda wird mit AutoX bei der AV-Forschung in China zusammenarbeiten – einschließlich AV-Tests auf öffentlichen Straßen in mehreren Städten. Honda wird die AV-Softwareplattform und -technologie von AutoX übernehmen und nutzen. Honda wird seine Accord- und Aspire-Fahrzeuge für Tests der AV-Technologie verwenden.
Arbe 4D Radar Design gewinnen
Arbe, ein israelisches Radar-Startup, wurde von AutoX ausgewählt, um seine 4D Imaging Radar Platform für AutoX L4 Robotaxis und andere AV-Projekte bereitzustellen. In den nächsten fünf Jahren plant AutoX die Integration von 400.000 Arbe 4D-Radarsystemen in seine Level 4-Flotte mit mehreren Radareinheiten für jedes L4-Fahrzeug.
Arbe befindet sich im Prozess eines SPAC-Börsengangs, der im März 2021 angekündigt wurde. Der in der SPAC-Vereinbarung zugewiesene Wert von Arbe betrug rund 720 Millionen US-Dollar. Die derzeitige Finanzierung von Arbe VC beläuft sich auf rund 55 Millionen US-Dollar.
Meituan Waren AV
Meituan, eine führende chinesische Einkaufsplattform, beginnt mit dem Betrieb einer neuen AV-Warenlieferung in Peking. Die neue Warenlieferung AV arbeitet im L4-Modus mit einer Ladekapazität von 150 kg und einer Geschwindigkeit von bis zu 20 km / h. Die Vorgängerversion der Ware AV hat insgesamt 35.000 Lieferungen abgeschlossen.
Laut Pandaily plant Meituan AV-Lieferservices für Lebensmittel und Gemüse in Peking, Shenzhen und anderen Orten. Die Meituan-Ware AV ähnelt der R2 von Nuro.
Ocado investiert in Oxbotica
Ocado ist ein britischer Online-Lebensmittelhändler, der seine Technologie erfolgreich an andere Lebensmittelketten weiterverkauft hat, um seine eigenen Online-Bestell- und Liefervorgänge aufzubauen und zu betreiben. Zum Beispiel kaufte Kroger ein Ocado-Lagerautomatisierungssystem, das kürzlich in der Nähe von Cincinnati in Ohio in Betrieb genommen wurde.
Ocado investiert fast 14 Millionen US-Dollar in Oxbotica, um Liefer-AVs zu entwickeln. Dies ist eine strategische Investition von Ocado in die Entwicklung von AVs, die betriebsübergreifend in Lagern (wahrscheinlich erster Anwendungsfall), zwischen Lagern oder Lieferungen in der Mitte der Meile und in Lebensmittellieferungen auf der letzten Meile zu den Häusern der Menschen funktionieren. Oxbotica ist der führende Entwickler von AV-Software in Großbritannien mit einer VC-Finanzierung von über 90 Millionen US-Dollar.
Argo.ai AV-Sicherheitsbericht
Argo.ai veröffentlichte Mitte April einen neuen AV-Sicherheitsbericht. Es ist ziemlich umfangreich und behandelt alle 12 Elemente, die in den Leitlinien zur freiwilligen Selbsteinschätzung des US-Verkehrsministeriums aufgeführt sind. Argo testet L4-AVs in sechs Städten in den USA. Argo hat wahrscheinlich die realistischsten Perspektiven für AV-Tests und -Sicherheit. Hier ist ein Zitat aus dem Bericht:
„Die Leistung und Sicherheit der Flotte wird anhand von drei Hauptkennzahlen gemessen: Sicherheit, Reisequalität und Betriebszeit. Innerhalb dieser breiten Kategorien überwachen wir eine Reihe von Schlüsseldatenpunkten, einschließlich der Rate potenzieller Kollisionen, die durch Simulation festgestellt wurden, und ihrer geschätzten Schwere. kritische Ausfälle wichtiger SDS-Funktionen (Self-Driving System) oder -Systeme; Verstöße gegen die Straßenverkehrsordnung; und Qualität und Abschluss der Fahrt. Wir überwachen auch die Leistung unseres Sicherheitsdatenblatts, von der Software bis zur Sensorsuite, um sicherzustellen, dass unsere Autohersteller-Partner in der Lage sind, einen tragfähigen Mobilitätsdienst bereitzustellen. “ Der Bericht ist verfügbar unter: ArgoSafetyReport.pdf
Zu einem anderen Thema von Argo kursieren Geschichten, dass Argo plant, an die Öffentlichkeit zu gehen.
DARPA SSITH Projekt
DARPA SSITH (Systemsicherheit, die durch Hardware und Firmware integriert wird) ist ein Projekt zur Hardwaresicherheit für die Entwicklung sicherer Prozessoren. Das Ziel sind Prozessoren, die von Natur aus immun gegen ganze Klassen von Hardware-Schwachstellen sind, die von Malware ausgenutzt werden können. In einem IEEE Spectrum-Artikel vom April 2021 wurde ein sehr erfolgreiches Projekt beschrieben – ein Prozessor der Universität von Michigan namens Morpheus. Die IEEE Spectrum-Verbindung lautet: Morpheus verwandelt eine CPU in einen Zauberwürfel, um Hacker zu besiegen – IEEE Spectrum.
Laut IEEE Spectrum haben 580 Cybersicherheitsforscher 13.000 Stunden damit verbracht, in den Morpheus-Prozessor einzudringen, und alle sind gescheitert. Wenn Sie weitere Informationen benötigen, bietet Ihnen der obige Link gute Perspektiven. Dies sind einige technische Details von Morpheus aus dem IEEE Spectrum-Artikel.
Morpheus basierte auf einer RISC-V-Prozessorarchitektur. Morpheus verwendet auch den Begriff der undefinierten Semantik, was bedeutet, dass jeder Hacker nach Informationen sucht, die nicht bekannt sind. Daher kann Morpheus einen Angriff erkennen, indem er nur identifiziert, was der Hacker betrachtet. Morpheus lässt die zugrunde liegende Implementierung der Maschine – die undefinierte Semantik – alle paar hundert Millisekunden ändern. Der Schlüsselmechanismus besteht darin, dass sich die undefinierte Semantik der Maschine schnell ändert und nie wieder dieselbe ist. Dies geschieht durch einfache und schnelle Kryptographie.
Es gab bekannte Sicherheitslücken im Morpheus-Code. Ohne Morpheus wäre es trivial gewesen, gehackt zu werden. DARPA ermutigte alle Teilnehmer, bekannte Sicherheitslücken zu haben, da der Zweck des Programms darin bestand, Hardware zu erstellen, die anfällige Software schützen kann.
Ich weiß nicht, ob die Morpheus-Technologie in zukünftigen Prozessoren für Automobilanwendungen eingesetzt werden kann, aber ich hoffe es sehr – auch wenn es ein langer Weg zu kommerziellen Produkten ist. Ich bin überzeugt, dass die Cybersicherheit das schwierigste Software- und Hardwareproblem für die Automobilelektronik bleiben wird, und wir müssen nach möglichen Lösungen suchen.
Regulierung der KI-Nutzung in der Europäischen Union
Die Europäische Union schlug Regeln für den Einsatz künstlicher Intelligenz vor. Verstöße gegen das Gesetz können mit Geldstrafen von bis zu 30 Mio. EUR (über 36 Mio. USD) oder bis zu 6% des weltweiten Umsatzes geahndet werden – je nachdem, welcher Betrag höher ist. Das Gesetz heißt Artificial Intelligence Act und ist unter folgendem Link verfügbar: Vorschlag für eine Verordnung über einen europäischen Ansatz für künstliche Intelligenz Die digitale Zukunft Europas gestalten (europa.eu)
Die Auswirkungen der neuen KI-Regeln können der Datenschutzverordnung der EU, der Allgemeinen Datenschutzverordnung, ähneln. Nach dem Inkrafttreten der DSGVO im Mai 2018 wurde sie für die meisten der weltweit größten Unternehmen zum De-facto-Datenschutzstandard.
Das AI-Gesetz fordert ein vierstufiges System, das AI-Software in separate Risikokategorien einteilt und für jede ein angemessenes Maß an Regulierung anwendet.
- Die oberste Ebene wären KI-Systeme mit einem inakzeptablen Risiko für die Rechte und die Sicherheit der Menschen. Solche KI-Systeme wären verboten. Ein Beispiel in dieser Kategorie ist KI-Software, mit der Regierungen oder Unternehmen soziale Bewertungssysteme implementieren können, die denen Chinas ähneln.
- Die nächste Kategorie heißt Hochrisiko-AIs. Diese Kategorie enthält eine lange Liste der enthaltenen Software und der vorgeschlagenen Grenzwerte. Beispiele, die sich auf die Autoindustrie auswirken, sind der Straßenverkehr und Ersthelferdienste.
- Die dritte Kategorie betrifft AIs mit begrenztem Risiko wie Chatbots. Diese Programme geben an, dass Sie mit einer KI sprechen, damit Sie feststellen können, ob Sie das KI-System weiterhin verwenden möchten.
- Die vierte Kategorie betrifft KI-Systeme mit minimalem Risiko für Personen. Die überwiegende Mehrheit der KI-Systeme wird in diese Kategorie fallen. Ein Beispiel sind Spamfilter. Für diese Kategorie ist keine Regelung geplant.
Es wird wahrscheinlich zwei Jahre dauern, bis die vorgeschlagenen KI-Regeln durch die verschiedenen Schritte in den EU-Regierungsstrukturen erreicht sind. Es ist wahrscheinlich, dass es Änderungen an der vorgeschlagenen Verordnung geben wird.
Dieser Artikel wurde ursprünglich in der EE Times veröffentlicht.
Egil Juliussen verfügt über mehr als 35 Jahre Erfahrung in der Hightech- und Automobilindustrie. Zuletzt war er Forschungsdirektor bei der Automotive Technology Group von IHS Markit. Seine neuesten Forschungsarbeiten konzentrierten sich auf autonome Fahrzeuge und Mobility-as-a-Service. Er war Mitbegründer der Telematics Research Group, die von iSuppli übernommen wurde (IHS erwarb iSuppli im Jahr 2010). Zuvor war er Mitbegründer von Future Computing und Computer Industry Almanac. Zuvor war Dr. Juliussen bei Texas Instruments als strategischer und Produktplaner für Mikroprozessoren und PCs tätig. Er ist Autor von über 700 Artikeln, Berichten und Konferenzpräsentationen. Er erhielt BS, MS und Ph.D. Abschluss in Elektrotechnik an der Purdue University und Mitglied von SAE und IEEE.
