NXP collabora con Amazon Web Services (AWS) per estendere le opportunità dei veicoli connessi

La soluzione di elaborazione veicolare edge-to-cloud apre la strada a nuove opportunità di business per il settore automobilistico, pone le basi per nuovi servizi e una riduzione dei costi, semplifica il ciclo di vita ed espande l’accesso dei veicoli ai Big Data.

NXP Semiconductors ha annunciato di aver stretto un accordo strategico con Amazon Web Services(AWS) per ampliare le opportunità di business relative ai veicoli connessi. La collaborazione mira a fornire una soluzione di elaborazione edge-to-cloud sicura per i veicoli di nuova generazione che può abilitare servizi innovativi a vantaggio delle case automobilistiche, dei loro partner commerciali e dei consumatori.

I dati alimenteranno gli sviluppi futuri dei veicoli poiché l’industria automobilistica sta spostando l’attenzione dalla potenza alla potenza di calcolo. Questa trasformazione ha il potenziale per fornire preziose informazioni sui veicoli e generare nuovi ricavi da servizi basati sui dati. L’accesso esteso ai dati in tempo reale a livello di veicolo, la connettività sicura ai servizi cloud e il machine learning (ML) semplificato possono accelerare il cambiamento e abilitare veicoli intelligenti che migliorano nel corso della loro vita grazie agli aggiornamenti remoti.

Per realizzare i promettenti servizi dei futuri veicoli connessi, l’industria automobilistica richiede un nuovo tipo di soluzione di elaborazione con accesso centralizzato ai dati a livello di veicolo che possa funzionare in modo sicuro e collaborativo con il cloud. L’integrazione dei servizi edge e cloud AWS con il nuovo processore di rete per veicoli S32G di NXP per gateway orientati ai servizi, consente di risolvere questa sfida.

NXP è lieta di collaborare con AWS per aiutare i nostri clienti del settore automobilistico ad accelerare le loro iniziative di trasformazione digitale sbloccando il valore dei dati del veicolo e sfruttando i servizi edge-to-cloud“, ha affermato Henri Ardevol, executive vice president and general manager of Automotive Processing presso NXP Semiconductors, “Intravediamo l’opportunità di aiutare i nostri Clienti ad apportare significativi miglioramenti durante il ciclo di vita dei veicoli, con nuove informazioni sui dati del veicolo e la capacità di apportare miglioramenti continui utilizzando l’apprendimento automatico e aggiornamenti over-the-air“.

Le dettagliate informazioni in tempo reale sui veicoli possono generare una miriade di nuovi casi d’uso e servizi. Ad esempio, le case automobilistiche possono monitorare potenziali guasti ai componenti prima che sia necessaria una riparazione, prevenire costose riparazioni in garanzia e richiami, ottimizzare la catena di fornitura e migliorare l’esperienza del cliente riducendo al minimo gli accessi al servizio di assistenza.

Le società di mobilità e le assicurazioni possono sfruttare un maggior numero di dati per creare nuovi modelli di business e una significativa riduzione dei costi in base alle condizioni del veicolo e al comportamento di guida. Le case automobilistiche possono offrire servizi interessanti che sfruttano i sensori del veicolo e altri dati per creare nuove esperienze utente e nuove funzionalità come la visualizzazione remota all’interno e intorno al veicolo per migliorare  comodità, sicurezza e protezione.

Il processore NXP S32G sfrutta AWS IoT Greengrass e AWS IoT Core per l’elaborazione e l’archiviazione dei dati su veicoli e cloud, nonché Amazon SageMaker e Amazon SageMaker Neo per creare, addestrare e distribuire modelli ML ottimizzati. L’inferenza del deep learning nel veicolo è supportata dal eIQ Auto toolkit qualificato da ASPICE di NXP. Le piattaforme S32G iniziali sono state qualificate per AWS IoT Greengrass mentre il supporto meta-layer Yocto è disponibile per consentire già oggi le innovazioni dei clienti automotive.

NXP e AWS presenteranno in un webinar dedicato a questo tema con la soluzione Connected Electric Vehicle (EV) Management System (EV) il 19 novembre alle 11:00am EST (17:00 CEST).

 

 

 

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