Mentionsy Mentionsy
TechChatter
TechChatter

Auta z przyszłości są już dziś - tylko kod musi nadążyć. Co trzeba wiedzieć o Software Defined Vehicles?

17.06.2025 ·56 min 19 s

Czy da się zmienić funkcje samochodu… aktualizacją oprogramowania? Przejście na Software Defined Vehicles to techniczna rewolucja, która stawia na głowie dotychczasowe podejście do tworzenia aut. Ale co naprawdę oznacza to dla inżynierów? W kolejnym odcinku podcastu wkraczamy w świat przyszłości oprogramowania w samochodach.W tym odcinku:Rozbieramy na czynniki pierwsze koncepcję Software Defined VehiclesTłumaczymy, za co odpowiadają zonale i HPC w nowoczesnych autachMówimy o tym, dlaczego reużywalność i skalowalność kodu to już koniecznośćOmawiamy użycie AI i Big Data w autonomicznej jeździe i analizie danych z pojazdówZastanawiamy się, czy 10 000 testów dziennie to dużo… czy za mało?Eksperci odcinka:Paweł Kmiecik – Software validation engineer z ponad 4-letnim doświadczeniem w branży automotive. Podczas codziennej pracy zajmuje się automatyzacją testów jak i budową środowisk testowych. Dodatkowo zajmuje się również tworzeniem modeli symulacyjnych, które umożliwiają wykonanie bardziej zaawansowanych testów oprogramowania wykorzystując zasoby sprzętowe. Z wykształcenia Inżynier Automatyki i Robotyki. Zainteresowania poza szeroko pojętą inżynierią to sporty siłowe oraz rynki finansowe.Łukasz Okoń – Absolwent kierunku Teleinformatyka na Politechnice Śląskiej. Już wtedy przejawiał zainteresowanie motoryzacją, podczas studiów uzyskał wiele osiągnięć w tej dziedzinie będąc członkiem zespołu Polsl Racing. Profesjonalną karierę z systemami wbudowanymi rozpoczął przed ośmiu laty jako embedded software developer. Po kilku latach odkrył swoją pasję, którą jest architektura oprogramowania. Aktualnie pracuje dla jednego z największych producentów samochodów na świecie jako Architekt Oprogramowania.Linki do zagadnień poruszanych w rozmowie:Strona kariera w Capgemini Engineering: https://www.capgemini.com/pl-pl/kariera/twoja-kariera/kariera-w-capgemini-engineering/Podcast Capgemini Polskahttps://www.capgemini.com/pl-pl/kariera/dlaczego-capgemini/Produkcja: Cleverheartedhttps://www.cleverhearted.com/

Często wymaga się, żeby to wszystko, co zostało już wcześniej odpowiednio przygotowane, które było aplikowane przez kilkadziesiąt lat w samochodach, te rozwiązania muszą zostać pogrzebane i musimy podejść do tych tematów na nowo, żeby móc zaaplikować właśnie takie, a nie inne podejście do tego software'u, który w samochodach ma być zaimplementowany. Cały czas branża musi być up-to-date, że tak to powiem, czyli jakby na topie i obserwować co się dzieje, jakie nowe technologie wchodzą i są integrowane oraz co nam umożliwiają. Nieodłączną częścią Software Defined Vehicles jest też AI i musimy być na tą... Też transformacje gotowi oraz wiedzieć jakie zagrożenia idą przez integrację właśnie sztuczej inteligencji do samochodów.

Jeżeli ten pojazd sobie nie poradzi z danym przypadkiem, który się obecnie dzieje na drodze, to poprosi nas o przejęcie kontroli i wtedy musi już człowiek zadziałać. Dlatego też to integrowanie AI jest bardzo ważne właśnie do takich przypadków, gdzie zbieramy dane od użytkownika i wiemy, jak powinien się zachować algorytm w danych sytuacjach. Zbieranie tych danych to też jest taka możliwość ich analizy. Jeżeli mamy jakieś wypadki na drodze, co się wydarzyło, w jaki sposób samochód mógł zareagować wcześniej. Tak mamy moduły, które odpowiadają za automatyczne hamowanie na drodze, na ewentualnie nawet skręcanie w miejsce, gdzie jest puste na drodze, żeby nie doprowadzić do wypadku analizy na drodze itd. To zbieranie informacji z sytuacji, które miały już takie miejsce może właśnie pozwolić na to, że te algorytmy, które są do tego wykorzystane mogą zostać ulepszone o te dane, analizę tych danych, które wydarzyły się na drodze.

Pokazano wszystkie 2 dopasowania. Transkrypcja generowana automatycznie i niesprawdzana ręcznie — może zawierać błędy.