Das Software Defined Vehicle (SDV) hat sich f¨¹r Erstausr¨¹ster weltweit zu einem vorrangigen Investitionsbereich entwickelt. W?hrend die meisten Erstausr¨¹ster der neuen Generation einen SDV-First-Ansatz verfolgen, haben die wichtigsten Teilnehmer der alten Generation Pl?ne f¨¹r die Migration von alten zu SDV-Architekturen aufgestellt. Es wird erwartet, dass dieser ?bergang durch die Schaffung einer Plattform zur kontinuierlichen Umsatz- und Servicebereitstellung einen erheblichen Mehrwert f¨¹r OEMs, ihre Zulieferer und Endkunden schafft.
Ein einzelnes SDV erzeugt im Betrieb gro?e Datenmengen, die vom OEM oder einer zwischengeschalteten Stelle zur Analyse und Nutzung in einem Repository gespeichert werden k?nnen. Das Szenario wird komplex und er?ffnet immense M?glichkeiten, wenn wir die Millionen von SDVs in Betracht ziehen, die in den n?chsten drei bis f¨¹nf Jahren in Betrieb genommen werden sollen. Die Liste der potenziellen Anwendungsf?lle, die auf der Grundlage dieses riesigen verf¨¹gbaren Datensatzes entwickelt werden k?nnen, ist lang und kann OEMs, Fahrzeugbesitzern und anderen Beteiligten wertvolle Erkenntnisse liefern.
Aus technologischer Sicht ist das aufstrebende SDV-?kosystem seit einiger Zeit ein offensichtliches Ziel f¨¹r den Einsatz von KI, wenn man den Umfang der Daten und die m?glichen Anwendungsf?lle betrachtet.
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