Huawei lanza tres importantes servicios en la nube de Internet de los vehículos para mejorar aún más la experiencia del usuario.
Servicio en la nube OTA
Con el rápido desarrollo de vehículos de nueva energía y la tendencia de la inteligencia y las redes, los automóviles definidos por software se han convertido en una especie de conocimiento industrial y OTA se ha convertido en software. -definido La fuerza central del coche. Huawei ha lanzado una solución de actualización a nivel de vehículo OTA 3.0, que puede proporcionar una experiencia de actualización a nivel de vehículo sin ladrillos.
Acortar el ciclo de mercado a mercado: el hardware está integrado en la entrega y el software se itera continuamente, subvirtiendo el modelo tradicional de entrega simultánea de software y hardware, y acortando significativamente el ciclo de vehículo a mercado. La evolución del producto brinda una experiencia de usuario mejorada: en comparación con los modelos tradicionales, los usuarios de OTA pueden obtener continuamente nuevas experiencias funcionales, incluida la conducción inteligente, el control inteligente del vehículo, la optimización de la energía y otros campos, lo que brindará experiencias más inteligentes a los propietarios de automóviles y mejorará la permanencia del usuario.
Aporta grandes ventajas al servicio postventa: tiene capacidades OTA y puede resolver una gran cantidad de problemas de software que deben repararse en las tiendas 4S mediante actualizaciones remotas, reduciendo en gran medida la operación y el mantenimiento postventa. costos.
Traer nuevos modelos de negocio: en comparación con el modelo de negocio tradicional de ventas únicas, los usuarios pueden pagar por nuevas funciones de software y actualizaciones de hardware después de comprar un automóvil, lo que traerá beneficios continuos a las empresas de automóviles. .
El desarrollo de la OTA ha pasado por tres etapas. Desde una perspectiva de mercado, la mayoría de las nuevas fuerzas ICV han tomado la delantera al ingresar a la etapa OTA 3.0 y han mantenido una alta velocidad de iteración en ADAS/ADS, control de vehículos, cabina y campos de energía. Hay tres cuestiones centrales a las que se debe prestar atención en OTA3.0: gestión de versiones de vehículos y atención de calidad, seguridad y confiabilidad de OTA y experiencia del usuario.
Primera etapa: escritura con pincel proximal. El propietario del vehículo conduce el vehículo hasta la tienda 4S y actualiza el software a través del instrumento de diagnóstico local. Ya a principios del siglo XX, las empresas automotrices extranjeras exploraron por primera vez las actualizaciones remotas de las aplicaciones Tbox, pero se limitaron a algunos servicios básicos de red, como asistencia en carretera, ecall y servicios de consulta remota.
La segunda etapa: actualización OTA de piezas. La forma de actualización durante este período fue principalmente la actualización de un solo componente o una combinación de una pequeña cantidad de componentes. Además de la actualización de los servicios básicos de red y las aplicaciones de entretenimiento en la cabina, también se están abriendo gradualmente algunas ECU FOTA basadas en bus CAN. Debido a la alta sensibilidad de seguridad de estas ECU, los problemas de seguridad de las OTA han llamado la atención por primera vez.
La tercera etapa: mejora del nivel del vehículo. Se trata de una revolución mejorada en la experiencia inteligente de todo el vehículo, beneficiándose del desarrollo de redes 4G/5G y componentes inteligentes del vehículo. Las funciones de las aplicaciones a nivel de vehículo, como la conducción inteligente y el control remoto del vehículo basado en escenarios, incluyen la colaboración entre dominios y múltiples ECU. Por lo tanto, las actualizaciones del vehículo se han convertido en un escenario necesario para que OTA admita todo el proceso. Capacidades de actualización de escenarios desde I+D hasta comercialización.
La gestión de versiones del vehículo es una cuestión del sistema, cómo garantizar la compatibilidad y coherencia de las versiones de los componentes del vehículo. Actualmente, el número de líneas de código de software para vehículos alcanza los 100 millones y la complejidad de la colaboración entre múltiples componentes es alta. Los vehículos del mercado de accesorios vienen en muchas combinaciones de versiones de accesorios, lo que da como resultado una amplia variedad de vehículos. Cómo garantizar la compatibilidad y coherencia de las versiones de varias partes del vehículo, cómo garantizar la calidad de la versión y prevenir errores, especialmente errores que afectan la seguridad de la conducción, es un proyecto enorme. Tomando como ejemplo una combinación de 20 piezas, durante el ciclo de vida del vehículo, el número de versiones producidas debido a cambios en funciones y problemas puede llegar a miles. En la era de la experiencia de vehículos inteligentes, OTA se está volviendo cada vez más popular y la gestión eficiente de versiones se ha convertido en un desafío clave. Las plataformas OTA que pueden proporcionar capacidades eficaces de gestión de versiones de software tienen más ventajas.
La conducción inteligente, el control del vehículo y las actualizaciones del dominio de potencia se han convertido en la norma Cómo garantizar la seguridad y confiabilidad del vehículo bajo OTA es extremadamente crítico. Las actualizaciones de OTA conducirán al reemplazo de ladrillos, lo que tocará la línea roja de la experiencia del usuario. Hay infinitas quejas e incluso casos de opinión pública causados por el reemplazo de ladrillos en la industria. El sistema de Huawei analiza los cambios de ladrillos provocados por OTA. Las lagunas de control en el proceso de actualización de vehículos, la falta de disponibilidad de componentes centrales, la falta de mantenimiento remoto y los errores de software se han convertido en los mayores incentivos para el reemplazo de ladrillos. Cómo predecir todas las posibles fallas que pueden conducir a mejoras de los ladrillos durante la fase de diseño es un problema sistémico. Es necesario analizar y simular fallos potenciales en todos los escenarios y desarrollar medidas de atenuación para prevenirlos. Los teléfonos móviles de Huawei admiten OTA desde hace muchos años. El sistema analiza los modos de falla de los teléfonos móviles OTA y garantiza miles de millones de actualizaciones confiables.
Vale la pena aprender de la experiencia.
Al igual que con las actualizaciones de teléfonos móviles, también existen problemas en la experiencia del usuario, como el consumo de datos, el tiempo de actualización y la interacción operativa durante el proceso OTA.
Huawei propone utilizar OTA como servicio principal. La era OTA3.0 requiere tres capacidades principales: abrir todo el proceso, cubrir todos los escenarios y ser seguro y confiable;
La solución OTA de Huawei es el servicio de actualización remota a nivel de vehículo de Huawei HI para soluciones automotrices. Las actualizaciones de la solución HI adaptadas de forma natural pueden cubrir más de 45 componentes, como conducción inteligente, cabina inteligente, electricidad inteligente, conexión de red inteligente, control inteligente de vehículos, etc.; al mismo tiempo, la arquitectura abierta del servicio de actualización del extremo del automóvil de Huawei respalda las propias empresas automotrices; La actualización de piezas y software de terceros puede admitir las especificaciones de escritura con pincel de piezas estándar de las empresas de automóviles; a nivel de aplicación, admite funciones de actualización, incluidas aplicaciones ADAS/ADS, algoritmos, sistema operativo del sistema Hongmeng y aplicaciones locales del sistema Hongmeng.
En la era de los automóviles inteligentes, las empresas automotrices continúan desarrollando ecosistemas de software, creando y optimizando procesos de gestión de software, tienen conocimientos y reflexiones profesionales sobre la confiabilidad de las actualizaciones de los vehículos y han acumulado una rica experiencia. Huawei proporciona una plataforma de servicios OTA y espera continuar explorando el ecosistema de software OTA, los procesos de gestión, la confiabilidad y la operación y mantenimiento con varias compañías automotrices y socios ecológicos para crear servicios OTA competitivos.
VHR
Al mismo tiempo, con el desarrollo de la inteligencia del vehículo, la proporción digital de cada parte de la carrocería también aumenta constantemente: el nivel de código de software del vehículo aumenta constantemente y Ahora la cantidad de código de software es 10 veces mayor que hace diez años, la cantidad de código de software aumentará aún más a 300-500 millones de líneas en el futuro. Cada sistema y componente del vehículo informa diariamente una variedad de señales de estado, registros y alertas. Actualmente, la cantidad de datos de bicicletas es del orden de 150 a 200 millones por día y aumentará aún más en el futuro a medida que aumente la frecuencia de muestreo y la complejidad de los componentes.
Basándose en la experiencia de la industria TIC, Huawei propuso el concepto de VHR. VHR significa Registro del historial del vehículo, un concepto basado en datos basado en todo el ciclo de vida. El objetivo es conseguir visibilidad del vehículo, mantenibilidad, atención al usuario y funcionamiento eficiente basándose en grandes cantidades de datos. Estos trabajos mejorarán en gran medida la experiencia de los propietarios de automóviles y la fidelidad del usuario en el futuro, y también aportarán valor y beneficios importantes a las empresas de automóviles.
VHR cubre la recopilación de datos, la gestión de datos, el análisis de datos, la visualización del estado del vehículo, el diagnóstico de fallas del vehículo, el análisis de tendencias, la predicción, la mejora y otros aspectos. Es un sistema de circuito cerrado desde la llegada del vehículo hasta la salida del mismo.
Habrá muchos escenarios de aplicaciones basadas en VHR en el futuro. Los cinco escenarios principales se describen brevemente a continuación:
Escenario 1: gemelo digital del vehículo
Visualización del dominio central y los componentes centrales del vehículo, como motores y baterías en el dominio de potencia, y números en el dominio del chasis Chasis, sensores (radar, cámara, etc.) para conducción autónoma o conducción asistida avanzada. ), plataforma informática de conducción inteligente montada en vehículos, cabina inteligente, etc. , se puede realizar mediante emparejamiento digital, especialmente para sistemas de componentes que son particularmente importantes para la seguridad humana. El estado operativo, los parámetros clave y los indicadores de estos componentes se pueden comprender en tiempo real, lo cual es muy importante para la mejora del producto, el descubrimiento de defectos y el rendimiento. Importante mejora y delimitación de fallos de los coches inteligentes.
El emparejamiento digital definitivamente no es una simple pintura en perspectiva. Sólo comprendiendo profundamente los parámetros estructurales y de rendimiento clave de cada dominio y cada sistema podremos construir un sistema de emparejamiento digital verdaderamente eficaz. Además, este sistema tiene altos requisitos en cuanto a las capacidades de inteligencia artificial y big data de la plataforma.
Escenario 2: Diagnóstico Remoto
La forma tradicional de afrontar las averías del coche es acudir a un centro de reparación. Para los coches tradicionales, este modelo no supone un gran problema, pero los coches inteligentes tienen varios cambios fundamentales. Una es que el sistema de energía ha cambiado de un motor de combustible a una batería y un motor. Ya sea que la falla o el rendimiento de la batería cambie con el tiempo, es muy necesario monitorearla durante mucho tiempo y detectar riesgos potenciales con anticipación (esto se mencionará especialmente en el Servicio en la nube de Sandian más adelante).
Otro cambio es que en el futuro, en escenarios de conducción inteligente y conducción asistida avanzada, los requisitos de confiabilidad serán muy altos, por lo que es muy importante predecir y diagnosticar de forma remota fallas en los componentes centrales del sistema.
Por tanto, desde la perspectiva de vehículos, campos y componentes, el diagnóstico también se divide en tres niveles. Con base en las opiniones de expertos de la industria y fabricantes de equipos originales, Huawei ha refinado algunos escenarios principales, como colapso del vehículo, fuga térmica, colisión, falla en la actualización de OTA, fuerza de frenado insuficiente, etc.
Mediante la creación de árboles de fallas o el aprendizaje de IA, las capacidades de diagnóstico remoto se pueden mejorar de manera específica.
Escenario 3: Tarifas inteligentes
Creo que todo el mundo ha tenido una experiencia así. Cuando tiene una pregunta sobre un producto o servicio que compró, llama al servicio de atención al cliente. Ahora la mayoría de ustedes utilizará el servicio de atención al cliente en línea en la Web o la APLICACIÓN. Si el servicio al cliente solicita repetidamente información y situaciones básicas, cuando el servicio al cliente A la transfiere al servicio al cliente B, es posible que no esté satisfecho con la descripción repetida del problema y la información básica, lo que degradará su experiencia de servicio. Por lo tanto, es muy importante desarrollar algunas capacidades básicas en el centro de servicio al cliente, como la información básica del vehículo, el historial de mantenimiento del vehículo después de que estuvo fuera de línea, el estado del vehículo y sugerencias para resolver algunos problemas básicos. problemas, etc , lo cual es muy importante para mejorar la percepción de los propietarios de automóviles.
A través de VHR, puede conocer el automóvil mejor que su propietario y proteger a los usuarios mediante tareas inteligentes en todo momento, lo que mejorará en gran medida la permanencia del usuario. Con la misma solidez del producto, dicha experiencia de servicio definitivamente dejará una profunda impresión en los usuarios.
Escenario 4: Predicción de la calidad
El sistema de retirada de automóviles de mi país desempeña un papel cada vez más importante en la mejora de la calidad de los productos corporativos y la protección de los derechos e intereses de los consumidores.
Para las empresas de automóviles, ser capaces de identificar riesgos y defectos potenciales lo antes posible desempeñará un papel importante a la hora de reducir significativamente los costes de calidad, mejorar la calidad de los productos y servicios y proteger el valor de la marca. Por lo tanto, será una tarea valiosa y a largo plazo analizar los datos de todo el ciclo de vida desde la línea de producción (embarazo de diez meses), el proceso de uso del vehículo (crecimiento), la exclusión de vehículos de la lista, etc., y construir una Análisis de calidad y modelo de predicción basado en estos datos a largo plazo.
Los datos muestran que China retiró del mercado 199 vehículos en 2020, lo que implica 6,782 millones de vehículos, de los cuales se retiraron 45 vehículos de nueva energía, lo que implica 357.000 vehículos. Una pequeña mejora puede generar grandes dividendos.
Escenario 5: retrato del vehículo
A través de la integración y el acoplamiento de MES, DMS, CRM, garantía, sistema de marketing, OTA y otros sistemas comerciales, se construye un modelo de dominio para extraer y correlacionar datos. Formar etiquetas de usuario. A través de retratos de usuarios, se puede lograr una innovación empresarial más directa y una monetización de datos.
Los recursos informáticos heterogéneos de la nube admiten el entrenamiento y la computación de modelos, integrando completamente las capacidades de NPU, GPU y CPU, realizando la programación de aplicaciones para la integración de recursos informáticos heterogéneos subyacentes y mejorando la eficiencia del entrenamiento y la ejecución de modelos.
Capacitación final de datos personales confidenciales (protección de la privacidad), nube de parámetros de funciones multiusuario * * * admite el aprendizaje conjunto (precisión del modelo) y aumenta los datos de ruido a través de la privacidad diferencial para mejorar la seguridad.
Utilice componentes de alta potencia informática como VDC, CDC y MDC en el lado del cliente para agregar modelos de detección de anomalías en el lado del cliente para la detección de anomalías y el razonamiento rápido en combinación con el modelo y los datos de big data en la nube. Complemento proporcionado por el proveedor, es perfecto Las etiquetas de fallas mejoran la precisión y el rendimiento en tiempo real de la identificación de problemas.
El sistema VHR basado en datos debe ser construido conjuntamente por toda la industria, incluidas las capacidades del lado del vehículo, las capacidades de la nube, los escenarios de nivel superior, etc. Por un lado, mejora continuamente la experiencia de los propietarios de automóviles y realmente disfruta del valor que aportan los automóviles inteligentes. Por otro lado, también puede crear más valor y beneficios para las empresas automotrices y lograr una situación en la que todos ganen. Huawei espera aportar su propia fortaleza a este sistema, aprovechar sus ventajas en plataforma de datos y capacidades de inteligencia artificial, y combinar los conocimientos de líderes y expertos de la industria para construir un buen sistema VHR.
Sandian Cloud Services
Impulsada por políticas nacionales y otros factores, la electrificación actual de los automóviles es imparable. A julio de 2021, las ventas nacionales de vehículos de nuevas energías superaron los 12,29 millones de unidades, un aumento interanual del 210,2%. Los vehículos de nuevas energías se están desarrollando rápidamente, pero la combustión espontánea de los vehículos de nuevas energías aún no se ha controlado de manera efectiva. En 2020 se reportaron 124 accidentes. En septiembre de 2026, 5438+0, había 224 accidentes por agotamiento expuestos por los medios de comunicación y los consumidores comenzaron a pasar de la ansiedad por la autonomía a las preocupaciones por la seguridad.
Las razones de los accidentes por fuga térmica en vehículos eléctricos son muchas y complejas: los defectos en el proceso de las celdas de la batería, el abuso eléctrico, el abuso térmico y el abuso mecánico provocan cortocircuitos internos que provocan calentamiento local, sobrecarga y baja temperatura. carga y carga rápida que generan grandes cantidades de litio. La precipitación provoca una reducción de la estabilidad térmica, lo que puede provocar una fuga térmica. Entre ellos, el límite de seguridad de la fuga térmica causada por un cortocircuito interno es dinámico. Si el cortocircuito interno causa una fuga térmica requiere más factores de juicio, como el tipo de cortocircuito, la resistencia interna del cortocircuito, el SOC, etc.
Por lo tanto, basándose en mecanismos electroquímicos y combinado con tecnología de aprendizaje automático, Huawei ha construido un modelo de relación más complejo para lograr una alerta temprana precisa sobre la seguridad de las baterías de vehículos de nueva energía.
Basado en la base de servicios de datos VHR y el sistema de simulación de paquetes de baterías de Huawei, se construyen ocho aplicaciones principales para baterías eléctricas, incluida la advertencia de fuga térmica de la batería eléctrica, la detección de fallas de la batería, la evaluación SOH del estado de la batería y la vida útil restante de la batería RUL. Predicción. Los vehículos de nueva energía te escoltan.
En términos de advertencia de seguridad de la batería, la tasa de recuperación de la detección de fallas de energía de la batería y la advertencia de fuga térmica puede alcanzar más del 80%, y se garantiza que la tasa de falsas alarmas estará en un rango bajo. En términos de evaluación del estado de la batería (SOH), el modelo de predicción SOH basado en la nube de Huawei puede lograr un error de estimación del ciclo de vida de menos del 3% y un error de predicción del ciclo restante de menos del 10%, y puede lograr un problema de batería del 100% según Datos del ciclo de vida de la batería en la nube.
Huawei utiliza un sistema de simulación semifísica de batería de energía para generar una gran cantidad de datos de muestra y los combina con el análisis de datos de muestras de vehículos reales para superar de manera efectiva el problema de los datos de muestras pequeñas. Actualmente, Huawei ha construido datos de muestra de fallas que cubren baterías de litio ternarias y baterías de fosfato de hierro y litio, y ha construido una biblioteca de ingeniería de características de fuga térmica de baterías de más de 15 potencias.
Huawei utiliza algoritmos adaptativos de dominio para migrar modelos de algoritmos. Cuando el modelo del algoritmo se migra del entorno de simulación al vehículo real, o en diferentes sistemas y formulaciones de materiales, la precisión del algoritmo permanece estable.