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 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
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
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 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.
