Auto’s worden steeds meer ‘connected devices‘. Zelfrijdende functies, het optimaliseren van verbruik en sensoren voor onderhoud zijn daarvoor niet genoeg. Snellere ARM-processoren moeten auto’s prestaties geven die eerder alleen in datacenter-servers te behalen waren. Daarbovenop zullen nieuwe chips steeds sneller geïntroduceerd worden. Wat hebben automobilisten aan die immense rekenkracht?
ARM benadrukt dat auto’s inmiddels ‘computers op wielen’ zijn en doorgaans het meest complexe stukje technologie dat iemand bezit. Een geheel ecosysteem aan partners draagt bij aan de continue ontwikkeling van SDV’s: Software-Defined Vehicles. ARM deelt haar eigen chipblauwdrukken met onder andere NXP, Nvidia, MediaTek en Marvell Technology.
Voor het eerst brengt ARM de eigen Neoverse-CPU’s naar de auto-industrie onder de naam Automotive Enhanced (EA). Voorheen is Neoverse al ingezet voor allerlei toepassingen, van clouddiensten tot 5G-infrastructuur en edge-compute. Deze chips zijn op te schalen naar behoorlijk grote aantallen cores, threads en instructies per seconde. Onder de streep betekent het dat Neoverse auto’s voorziet van een aanzienlijk krachtigere rekenmachine.
Slimmer rijden, minder verbruik
Autochips leveren al veel voordelen op voor gebruikers. Geïntegreerde besturingssystemen functioneren tegenwoordig als het kloppend hart van voertuigen, zeker als het om elektrische auto’s (EV’s) gaat. De nuttigste toepassing van de extra ARM-rekenkracht is echter vrij fundamenteel. EV’s kunnen verder rijden dan ooit zonder een laadpaal te vereisen, maar elke uitbreiding van de actieradius is gewenst.
AI steekt daarbij de kop op, zoals het tegenwoordig nagenoeg altijd doet. Door zoveel mogelijk sensoren te benutten kan een EV een optimaal verbruik realiseren met behulp van kunstmatige intelligentie. Extra rekenkracht levert simpelweg betere resultaten op.
Daarbovenop komt het feit dat machine learning kan voorspellen wanneer onderhoud nodig is. Wederom geldt dat sterkere hardware dit accurater en efficiënter kan voorspellen. Een prijsverhoging bij de aanschaf van een auto wordt daardoor idealiter gecompenseerd door minder drastische onderhoudskosten, met ‘predictive maintenance‘ van problemen voordat er symptomen merkbaar zijn. Er zijn dus zeker redenen te bedenken als fabrikant om extra te investeren in slimmere auto’s.
Connectiviteit en beter AI-rijgedrag
ARM benadrukt dat auto’s steeds meer verbonden zijn met de rest van de wereld. Daar komt ook een reële dreiging bij. Er is meer via software te regelen binnen auto’s dan ooit, dat security-risico’s met zich meebrengt. Een kwaadwillende zou een auto digitaal kunnen kraken en vervolgens onklaar kunnen maken via malware. De verzamelde data is daarnaast veelal aanzienlijk, zelfs tot het punt dat bepaalde auto’s privacy-nachtmerries zijn.
De nieuwe ARM AE-chips zijn daarom beter beveiligd dan ooit. Bestaande features afkomstig van server- en edge-chips zullen voortaan geheugenfouten en buffer overflow-aanvallen tegenhouden. Tegelijkertijd onderstreept die toevoeging dat de huidige connected cars op deze gebieden dus niet een optimale security hebben.
Betere hardware leidt ook tot beter rijgedrag. Advanced driver assistance systems (ADAS) variëren van een uit de kluiten gewassen adaptive cruise control tot volwaardige zelfrijdende functies, waarbij laatstgenoemde nog veel kan profiteren van verbeterde rekenkracht. Wel lijkt dit vooralsnog een probleem van zowel software als hardware, waarbij extra sensoren bijdragen aan veiliger AI-rijgedrag. De extra CPU-cores en -threads binnen de nieuwe ARM AE-chips maken het benutten van al deze data een stuk beter haalbaar.
Snellere chips
Van oudsher is de ontwikkeling van chips in de auto-industrie aanzienlijk trager dan elders. Daar waar de allernieuwste chipprocessen smartphones, desktops en servers bedienen, gelden de oudere, volwassen nodes als drijfkracht voor automotive. Deze strategie voorkomt dat autofabrikanten direct concurreren om de meest vooruitstrevende productietechnieken met partijen als Apple, die maar wat graag nagenoeg alle capaciteit van chipreus TSMC wegkapen.
Daar komt verandering in. “Next-gen” auto’s draaien voortaan op fonkelnieuwe productieprocessen, speciaal voor dit doeleinde ontworpen. Dit zal een prijskaartje met zich meebrengen voor zowel de automaker als de consument, maar dient aanzienlijk betere functies met zich mee te brengen. In ieder geval biedt het efficiëntere Systems-on-a-Chips (SoC’s) dan voorheen, dat op zichzelf een positieve ontwikkeling is.
Dankzij nieuwe ontwerptechnieken staat ARM nu zelfs partners toe om custom ontwerpen te creëren voordat er überhaupt een fysieke processor bestaat. Dit noemt men ‘virtual prototypes’, te realiseren via diensten van AWS, Cadence, Corellium, Siemens en meer. Het betekent dat we een veel snellere ontwikkeling van automotive-hardware kunnen verwachten. Maar wat levert dat op?
De keerzijde: data bij de fabrikant
Het nut van betere hardware is veelzijdig, maar kent twee kanten. Enerzijds biedt het objectieve voordelen als hogere efficiëntie en beter inzicht in onderhoud. Aan de andere kant is het ADAS-pakket wat discutabeler. Hoe lang duurt het voordat we zelfrijdende functies volledig vertrouwen? Het antwoord op die vraag zal sterk verschillen per persoon.
Daarnaast levert de aanzienlijke dataverzameling een ander probleem op. Hoewel ARM automobilisten beschermt van kwaadwillenden, staat niets autofabrikanten zelf in de weg. Dit kan grote gevolgen hebben voor gebruikers. In Amerika blijkt General Motors massaal data hebben doorgespeeld naar verzekeringsmaatschappijen, zo onthulde The New York Times. De uitzonderlijk uitgebreide databank per gebruiker betekent dat het adviesbureau LexisNexis een volledig risicoprofiel kon opstellen. Het betekent dat automobilisten buiten hun kennis om kunnen worden gebrandmerkt door verzekeraars als potentieel gevaar.
Cruciaal is dat gebruikers duidelijk weten wat er met hun data gedaan wordt. Wie namelijk geen gebruik maakt van geavanceerde features maar wel de auto met het internet laat verbinden, wordt onvrijwillig blootgesteld aan de nadelige gevolgen van dataverzameling. Nieuwere chips functioneren dan feitelijk alleen als nog betere data-aggregators voor de fabrikant en derden. Net als in de IoT-wereld moet dit gestandaardiseerd worden om dataverzameling inzichtelijk en opt-in te maken voor consumenten en zakelijke klanten.
Dit is bovenop de eerder genoemde privacy-problemen rondom slimme auto’s die al bekend waren. Met alle verzamelde data bezitten fabrikanten een instrument dat zich tegen gebruikers kan keren. Snellere chips verergeren de potentiële gevolgen, die nu al zorgelijk zijn. Als auto’s voortaan direct profiteren van cutting-edge technologie, wordt dit een nog kwalijkere zaak. Wat als AI-systemen, waar ook ARM graag over spreekt, niet zo veilig blijken te zijn als ze lijken? Dan hebben we het niet alleen over zelfrijdende functies, maar ook over integraties met generatieve AI. LLM’s hebben hun weg al gevonden in auto’s, zoals ChatGPT in Mercedes-Benz of een TomTom-assistent. Of dit ooit tot een gevaar leidt is een onbeantwoorde vraag, maar het maakt de huidige opmars van autochips verre van zorgeloos.
Beluister ook onze podcastaflevering van Techzine Talks over de privacy van moderne auto’s:
22 uur geleden
Expert bijdrage
