KI-basierte Vehicle Software Intelligence bringt entscheidende Geschäftsvorteile

Die Automobilindustrie erlebt derzeit einen starken Wandel durch Software. Hersteller und Zulieferer benötigen Lösungen, mit denen sie die Sicherheit und die reibungslose Funktion der Fahrzeugsoftware gewährleisten können. KI-basierte Vehicle Software Intelligence hilft ihnen dabei, Softwareabhängigkeiten zu verstehen, überflüssigen Code zu entdecken und Updates zu dokumentieren.

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2. Mai 2022

 

Viele Branchen haben aufgrund neuer Technologien einen Umbruch durchgemacht. Derzeit erlebt die Automobilindustrie einen starken Wandel durch Software. Laut der aktuellen Automotive Software Survey gehen 56% der Befragten davon aus, dass Automobilhersteller bereits im Jahr 2027 mehr als fünf Prozent ihres Umsatzes durch den Verkauf von Software generieren werden, die per OTA-Update auf das Fahrzeug übertragen wird. 21% der Experten nehmen sogar an, dass der Softwareverkauf 2027 bereits mehr als zehn Prozent des Umsatzes ausmachen wird. Automobilhersteller werden sich also teilweise zu Softwarekonzernen wandeln, denn im Vertrieb von Softwarefunktionen liegt ein zunehmendes Umsatz- und Gewinnpotential.

Anforderungen an Arbeitskräfte, Lebenszyklen von Fahrzeugen, Geschäftsmodelle für Hersteller – all das wird auf den Kopf gestellt, wenn sich Automobilhersteller zu Softwarekonzernen wandeln. Wollen OEMs den Wettbewerb anführen, müssen sie sich definitiv des Themas Vehicle Software Intelligence (VSI) annehmen. Bei VSI handelt es sich um eine Kategorie an Lösungen, die auf KI basieren und detaillierte Einblicke in die Fahrzeugsoftware ermöglichen. Vehicle Software Intelligence-Lösungen bilden die Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Softwaresystemen im Fahrzeug ab sowie auch deren Veränderungen und Funktionsverhalten. Sie helfen so dabei, die Softwarequalität und -sicherheit zu erhöhen. Wir stellen drei Anwendungsbeispiele vor, für die Automobilhersteller auf Vehicle Software Intelligence-Lösungen setzen sollten.

1)   Softwareabhängigkeiten verstehen

Eine aktuelle Studie der TU München in Zusammenarbeit mit der BMW Group untersucht die Abhängigkeiten eines modernen Fahrzeugsoftwaresystems. Dabei zeigt sich: Zwischen den 94 Softwaresystemen bestehen 1.451 Abhängigkeiten. Vehicle Software Intelligence deckt diese Interdependenzen nicht nur auf, sondern analysiert das Verhalten der Softwaresysteme. Dadurch behalten Fahrzeughersteller den Überblick, wie Änderungen in einem System jede Codezeile in davon abhängigen anderen Systemen beeinflussen. Diese Transparenz ist entscheidend für eine proaktive Wartung, die Fahrzeugsicherheit und um neue Vorschriften umsetzen zu können.

 

2)   Überflüssigen Code entdecken

Ein großer Teil der Fahrzeugsoftware wird von der Open Source Community entwickelt. Teilweise läuft auf Fahrzeugen noch Softwarecode, der vor vielen Jahren entwickelt wurde. Außerdem interagiert die Herstellereigene Software mit den Systemen zahlreicher Zulieferer. Für Automobilhersteller ist es deshalb oft schwierig, die ASIL-D-Zertifizierung (Automotive Safety Integrity Level) zu erhalten, laut der kein überflüssiger Code auf Fahrzeugen laufen darf.

Mithilfe von Vehicle Software Intelligence-Lösungen können Hersteller überflüssigen Code aufspüren – das erhöht die Sicherheit und die Einhaltung der ISO 26262 ASIL funktionale Sicherheits-Zertifizierung.

 

Softwareupdates dokumentieren

Laut der aktuellen Automotive Software Survey wird jedes Fahrzeug ab 2025 zwischen zwei und sechs Over-the-air (OTA) Updates jährlich erhalten. Die Richtlinien des Weltforums für die Harmonisierung von Fahrzeugvorschriften (UNECE WP.29) sehen vor, dass Updates sicher und dokumentiert sein müssen. Fahrzeuge behalten ihre Typgenehmigung nur dann ohne zusätzliche Tests, wenn der Hersteller nachweisen kann, dass ein Update nur einen Fehler behebt oder es sich um einen Security Patch handelt.

Mithilfe von KI-basierter Vehicle Software Intelligence können Fahrzeughersteller nachweisen, welche Codezeilen ergänzt wurden und welche Funktionen ein Softwareupdate genau betrifft. Das beschleunigt den Typgenehmigungsprozess und senkt die damit verbundenen Kosten.

Vehicle Software Intelligence in drei Schritten

Ein Beispiel, wie eine KI- und Machine Learning-basierte Vehicle Software Intelligence-Lösung in drei Schritten aussieht, beschreiben wir im Folgenden.

1.  Validieren: Die Struktur, Beziehungen und Abhängigkeiten der Software werden überprüft bevor sie in die Geräte des Fahrzeugs integriert werden. Ein Algorithmus identifiziert und bildet auf funktionaler Ebene ab, welche Software in dem vorgeschlagenen Update läuft und welche vorhandene Software davon betroffen ist. Diese Technologie zeigt ebenfalls, welche Fahrzeugfunktionen eine erneuerte Typgenehmigung benötigen Die dadurch gewonnenen Erkenntnisse vereinfachen den behördlichen Genehmigungsprozess erheblich.

2. Erkennen: Machine-Learning-Algorithmen analysieren das Verhalten und die Beziehungen zwischen den Millionen Zeilen von Softwarecode im Fahrzeug. So können Automobilhersteller erkennen, wenn Anomalien im Softwareverhalten auftreten, die auf eine Änderung der Softwarekonfiguration, einen Softwarefehler oder einen Hack hinweisen können. Die Vehicle Software Management-Lösung kann vorhersagen, welche dieser Anomalien zu Problemen werden und zu Systemausfällen führen können. So gelingt es, potenzielle Fehler zu erkennen, bevor sie auftreten.

3.  Update: Als letzter Schritt erfolgt das Over-the-Air-Update (OTA-Update). Im Gegensatz zu Lösungen, die die Software-Binärdateien auf Veränderungen überprüfen, bestehen Line-of-Code Updates aus viel kleineren Update-Dateien, da nur die veränderten Codezeilen aktualisiert werden. Das reduziert die zu übertragende Datenmenge und dadurch auch die Übertragungskosten. Mit Line-of-Code Updates lassen sich Steuereinheiten außerdem aktualisieren, ohne sie offline zu nehmen. Das bedeutet, dass der tägliche Gebrauch des Fahrzeugs nicht beeinträchtigt wird.

Geschäftsentscheidende Vorteile durch Vehicle Software Intelligence

Ein modernes Auto verfügt über mehr als 100 separate ECUs, die verschiedene Chipsätze mit unterschiedlichen Speichergrößen, Taktraten und Betriebssystemen verwenden. Die Steuereinheiten, beispielsweise für Fahrerassistenzsysteme, sind über mehrere Fahrzeug-interne Netzwerke mit unterschiedlichen Protokollen und sogar Ethernet verbunden und werden den OEMs von verschiedenen Anbietern, Integratoren und Lieferanten angeboten.

KI-basierte Vehicle Software Intelligence unterstützt Automobilhersteller dabei, Softwareabhängigkeiten zu verstehen, überflüssigen Code zu entdecken und Updates zu dokumentieren. Dadurch helfen VSI-Lösungen dabei, die Sicherheit vernetzter und autonomer Fahrzeugsysteme zu gewährleisten und gleichzeitig Kosten zu senken. Das bietet geschäftsentscheidende Vorteile für Automobilhersteller und erhöht auch die Akzeptanz der Konsumenten von Fahrerassistenzsystemen maßgeblich.

Zohar Fox ist Mitgründer und CEO von Aurora Labs, dem Anbieter von Software Intelligence-Technologie. Mithilfe der technischen Expertise von Zohar Fox verbessert Aurora Labs das Nutzererlebnis von Fahrzeugsoftware. Außerdem reduziert das Unternehmen die Kosten für Softwarequalität und -sicherheit in komplexen und dynamischen Softwaresystemen in der Automobilindustrie. Herr Fox hat 2021 den AI Excellence Award für den EInsatz von KI zur Verbesserung der Qualität von Fahrzeugsoftware gewonnen.

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