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在“车轮上的智能手机”世界中,引领电气化、软件定义汽车和协同创新

关键词:伟创力软件定义汽车

时间:2024-08-06 09:26:02      来源:互联网

随着电气化和软件定义汽车技术的快速发展,汽车行业正在经历革命性转变。在与《汽车工业》杂志的独家专访中,来自伟创力汽车事业部战略与营销副总裁Nicole Stevenson分享了行业变化对传统商业模式的影响,以及行业该如何适应不断变化的消费需求。

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《汽车工业》杂志专访伟创力汽车事业部战略与营销副总裁Nicole Stevenson

随着电气化和软件定义汽车技术的快速发展,汽车行业正在经历革命性转变。在与《汽车工业》杂志的独家专访中,来自伟创力汽车事业部战略与营销副总裁Nicole Stevenson分享了行业变化对传统商业模式的影响,以及行业该如何适应不断变化的消费需求。

汽车工业:您认为,就汽车行业而言,电气化和软件定义汽车技术的技术革新将如何影响汽车制造商的传统商业模式?

Nicole:我认为将软件定义汽车比作“车轮上的智能手机”,能够很恰当的说明它正在成为消费者日常生活中交互最频繁的高性能计算设备。大规模的汽车技术变革促使汽车制造商成为提供技术、软件和内容的出行服务公司,同时拥有自己的知识产权,以提供差异化的产品和服务来满足消费者需求。这是对传统汽车OEM(原始设备制造商)思维方式的巨大改变。

为了更快地完成转变,以便与新进入者竞争,汽车制造商必须改变旧的商业模式,并借鉴科技行业的做法,与新的合作伙伴密切合作,开发并推广完整的移动解决方案。通过加速生态系统的开放,汽车制造商可以更快地采取行动,并将投资集中在独特的、体现品牌特色的客户体验上。我们将其称为“合作竞争”,即汽车制造商在非差异化功能上进行合作。例如,OEM可以优化工程资源,共享中间件平台等非差异化功能,并将资源集中在差异化功能,如OTA软件和AI软件框架上。从本质上讲,这扩大了他们的软件和系统集成能力,并创造了区分于其他产品和服务的自有知识产权。这可以提供更高的可靠性、恢复能力和速度,实现无缝系统集成。

新生态系统是行业历史结构的演变,其中OEM在金字塔的顶端,拥有全方位服务的一级供应商负责设计和制造包括软件和硬件在内的零部件。现在它更像是一个中心辐射模型,其中合作伙伴包括半导体公司、软件创新公司、科技初创公司以及设计和制造合作伙伴。OEM根据每个合作伙伴的特点进行合作。这正是我们在伟创力采取的方法,我们与整个汽车生态系统合作,包括主要的全球半导体合作伙伴。

汽车工业:持续的半导体短缺给汽车行业带来了挑战。汽车制造商和半导体合作伙伴之间的合作如何确保半导体供应并加快行业的创新周期?

Nicole
:拥有支持下一代移动出行的芯片和硬件,才能实现这一目标。为了确保供应链安全并实现创新,汽车行业应当直接与半导体供应商进行协作,并让他们尽早参与到产品开发过程中。为了充分释放软件定义汽车的潜力,我们需要在提升计算能力的同时,为其必然的增长预留空间。这些计算机需在成本效益、功耗和重量之间取得平衡,以优化能效。展望未来,这甚至可能包括可升级的计算硬件的前景。这一切都需要与半导体公司建立更紧密的合作伙伴关系,以开发合适的解决方案,同时避免使用未经优化的高价芯片。

全球汽车咨询机构AutoForecast Solutions预测,自芯片短缺开始以来,近1800万辆汽车已被从生产计划中移除。一方面,汽车行业需要避免未来出现类似危机。另一方面,我们必须做好准备,迎接向软件定义汽车转变所带来的巨大需求增长,预计到 2028 年,基础汽车ECU市场将增长到约 1500 亿美元。这两个因素的碰撞凸显了扩大汽车半导体产能的必要性。而这需要一项投资计划,需要整个生态系统的支持。好消息是,我们看到半导体公司越来越重视汽车行业。根据毕马威2024年全球半导体行业展望,半导体领导者将汽车行业列为推动半导体公司收入的最重要应用领域。

汽车工业:扩大汽车半导体产能的必要性已经被强调了。那么半导体行业可以采取哪些具体措施来投资汽车产能,以及这种投资如何解决汽车制造商当前面临的挑战?

Nicole:自从芯片短缺开始以来,汽车供应链一直面临着巨大的挑战。短缺造成的损失暴露了可靠的半导体供应对整个价值链的重要性,这凸显了产业链中各个环节的脆弱性。我们现在看到汽车制造商已经开始以不同的方式思考和规划。一些OEM甚至较大的一级供应商直接与半导体供应商签订合同以锁定供应。许多公司也开始放弃曾经让许多企业没有缓冲库存的准时制制造模式。汽车制造商还利用先进技术来减轻风险并增强恢复能力。

随着软件定义汽车和电动汽车的快速发展,移动出行行业已经开始应用来自高科技行业的工业4.0制造最佳实践,包括人工智能和集成数据处理工具,以更好地预测制造和供应链需求。因此,整个系统的革新可以延伸到跨行业供应链,并交织在一起。在伟创力,我们的联合风险管理应用程序是一个成功的范例,我们使用它与客户合作,在产品生命周期的早期阶段评估和降低供应链风险。利用人工智能和机器学习驱动的分析,联合风险管理帮助客户评估风险并制定缓解方案,从而提高供应链的弹性。

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