Đây là những lợi ích của việc sử dụng AI trong phát triển

Với các hệ thống hỗ trợ người lái cải tiến hơn, nhà cung cấp muốn giúp giảm thiểu một cách bền vững số lượng thương vong và tử vong do giao thông vẫn còn rất cao (Ảnh: Magna) .

Hệ thống hỗ trợ người lái với các chức năng như phanh khẩn cấp tự động, phát hiện điểm mù và hệ thống cảnh báo chệch làn đường mang lại sự an toàn cao hơn trên đường, nhưng điều này vẫn có thể được cải thiện khi có 600.000 ca tử vong trên đường xảy ra trên toàn thế giới mỗi năm. lĩnh vực nàyAI và các công cụ liên quan đang dẫn đầu.

“Tỷ lệ các chức năng phần mềm trên các phương tiện ngày nay không ngừng tăng lên. Nhiều cơ hội thuận tiện và an toàn hơn dẫn đến độ phức tạp, chi phí phát triển và nỗ lực xác nhận tăng lên. Đồng thời, sự kết hợp giữa các cảm biến trên xe và nội thất, cùng với Stephen Jenkins, phó chủ tịch chiến lược công nghệ tại Magna Electronics, cho biết : sự gia tăng kết nối V2X cũng dẫn đến lượng dữ liệu khổng lồ. AI có thể giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống hiện có trích xuất thêm thông tin từ dữ liệu.

Một trường hợp sử dụng khác là cải thiện khả năng sử dụng ADAS (Hệ thống hỗ trợ người lái nâng cao) cho người lái xe. AI có thể giúp tăng cường khả năng áp dụng bằng cách điều chỉnh hệ thống phù hợp với bối cảnh và sở thích cá nhân của người lái xe,” Jenkins nói. Bởi vì có nhu cầu về các hệ thống này. Theo khảo sát Mobility Consumer Pulse mới nhất của McKinsey, nhu cầu về các tính năng ADAS mới đặc biệt cao. Cuộc khảo sát cũng cho thấy tầm quan trọng của các tính năng ADAS trong quyết định mua hàng, đặc biệt là đối với những người mua xe điện và xe cao cấp. trong phân khúc thương hiệu. Khi các hệ thống trở nên phức tạp hơn, nhu cầu về dữ liệu để phát triển ADAS cũng ngày càng tăng. Một cách để thực hiện điều này một cách hiệu quả là sử dụng dữ liệu tổng hợp trong giai đoạn phát triển ban đầu . Trong quá trình phát triển ADAS, “AI có thể được sử dụng để tạo ra dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng trong quá trình phát hiện đối tượng, tổng hợp dữ liệu cảm biến và ra quyết định cho các chức năng ADAS,” Jenkins giải thích thêm.

AI đã được sử dụng trong suốt vòng đời của phương tiện, từ thiết kế và phát triển đến thử nghiệm và sản xuất đến hậu mãi hoặc tiếp thị. Nguồn thông tin mạnh mẽ là dữ liệu được gửi bởi nhiều cảm biến trong phương tiện và cơ sở hạ tầng, từ dây chuyền sản xuất hoặc Phân tích và diễn giải phản hồi của khách hàng. cho phép hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong đợi của người dùng, cũng như những cải tiến trong thiết kế, thử nghiệm hoặc bảo trì.

Đối với Jenkins, người quản lý Magna, việc sử dụng AI trong quá trình phát triển mang lại một số lợi ích. Những lợi ích đáng kể có thể đạt được bằng cách sử dụng phương pháp truy cập kiến ​​thức và dữ liệu trực quan. Phương pháp này cho phép chúng tôi giảm thời gian thường dành cho các công việc lặp đi lặp lại.” Trong khi đó, các nhà phát triển có quyền truy cập vào mã nguồn và tài liệu dữ liệu liên quan đến dự án của họ mà không chỉ rõ chính xác những gì họ đang tìm kiếm. Cách tiếp cận hiệu quả này cho phép tất cả các nhóm thực hiện công việc của họ hiệu quả hơn và đơn giản hóa đáng kể việc truy cập thông tin. ” Điều này là cần thiết để đối phó và đối phó với sự phức tạp ngày càng tăng của các hệ thống.” thêm Jenkins.

Khi phát triển hệ thống ADAS, AI có thể giúp tăng đáng kể hiệu suất và độ tin cậy của các chức năng cũng như tăng khả năng chấp nhận của người lái xe; Nếu hệ thống hoạt động theo cách mà người lái xe hoàn toàn hiểu được chúng và có thể hiểu được các quyết định thì chúng sẽ được sử dụng thường xuyên hơn.hơn hôm nay,” Stephen Jenkins chắc chắn. Bản thân người lái xe sẽ luôn khó biết được đâu là cái gì. ” Anh ấy cũng không cần phải làm vậy.” Jenkins nói. bởi vì chức năng của hệ thống được đặt lên hàng đầu. Các trình điều khiển ngày nay nhận thấy hiệu suất được cải thiện nhiều nhất so với các hệ thống trước đó ” . Trong một số dự án phát triển của Magna và thậm chí cả các sản phẩm đã sẵn sàng sản xuất, công nghệ này đã được tích hợp vào xe.”

Steven Jenkins cũng tin rằng AI cuối cùng sẽ giúp việc lái xe an toàn hơn; “Với sự trợ giúp của AI, các tình huống lái xe và phản ứng có thể xảy ra của người lái xe có thể được dự đoán tốt hơn và các hệ thống hỗ trợ có thể phản ứng tương ứng. Nó sẽ mang lại sự an toàn cao hơn.” Cũng như chìa khóa cho việc lái xe tự động. Jenkins nói: “AI chắc chắn là chìa khóa, nhưng tôi sẽ không nói đó là chìa khóa duy nhất hay cuối cùng”. Mặc dù điều này chắc chắn giúp tăng tốc độ phát triển cũng như cải thiện tính khả dụng và hiệu suất, nhưng Jenkins yêu cầu các yếu tố bổ sung để lái xe tự động an toàn và rộng rãi; “Điều này bao gồm việc chia sẻ dữ liệu mở hơn, kết nối và cơ sở hạ tầng để hỗ trợ các chức năng lái xe tự động rộng rãi và rất an toàn.”