自动驾驶车辆开发中的互联性

从如今的 1、2 和 3 级高级驾驶辅助系统 (ADAS) 功能到开发完全自动驾驶车辆 (AV) 所需的功能之间，仍然存在差距。为了弥补这一差距，自动驾驶车辆需要依赖城市和其他自动驾驶车辆传感器反馈来提供更安全、高效的路线引导和自动驾驶，而这一切需要交通管理系统充分互联。但是，随着车辆与其他基础设施连通的增强、复杂性的增加，自动驾驶车辆成为互联交通生态系统的子系统。

在此白皮书中，CIMdata 预测掌握数字孪生来连通数据的汽车制造商可以在自动驾驶车辆开发和运作过程中实现巨大收益，建立起城市和乘客的信任。

在自动驾驶车辆开发过程中掌握数字孪生来连通数据

自动驾驶车辆开发需要更加轻松地考虑复杂运作场景，从而发现何时通过运用架构性框架设计支持的基于模型的系统工程原理来确保一致性。用户、汽车制造商和整个城市将通过强大的自动驾驶车辆计算平台使用人工智能/机器学习 (AI/ML)，从而提供城市服务。使用数字孪生运用真实世界测量值来关联基于模型的场景、帮助评估复杂运作异常情况，就可以让自动驾驶车辆升级更加安全、更加可靠，从而通过学习和适应性来保持模型可信度。几乎实时地实现这一切，就可以实现完全互联和对应。

连通自动驾驶车辆开发中的各种业务流程以保证维护和升级

保持模型可信度、帮助团队更快协同并提供不同城市和汽车制造商合作框架的各种功能集需要互联性。不同城市的传感器融合与交通管理水平可能不同。因此，自动驾驶车辆开发商需要为这些变型提供支持，因为车辆需要从一个城市移动到另一个城市。使用无线升级功能通过现场升级来刷新车辆软件以赋能自动驾驶车辆的适应性，需要通过后台计算机服务协调各种升级版本，例如交通管理和路线规划。此场景会让互联性经久不衰，始终存在、学习并决定是否需要某种适应性。

下载此白皮书，详细了解为何 CIMdata 建议企业考虑采用西门子自动驾驶车辆开发解决方案产品组合。