分享

SOA在汽车上的应用(3)

2021-01-20  yeshuheng

技术是手段,不是目的。

汽车产业重构期,诸多的新技术不断涌现,整车厂的核心能力到底是什么?

不管是对于企业还是个人,能力和资源都是有限的,必须集中有限的资源做自己应该做的事。
整车厂之所以为整车厂,就是因为它必须对最终生产出来的车辆负责,它必须对客户的用车体验负责。在软件定义汽车的时代,不断提升客户的用车体验也是整车厂的生存之本。
SOA只是诸多应用在汽车上的新技术之一,整车厂的核心能力应该是掌握有效应用这些新技术的集成能力,而有效应用新技术必须以深入理解目标客户的用车需求为前提,其最终的目的就是提升客户的用车体验。
对于SOA在汽车上的应用而言,服务设计才是整车厂的核心能力,因为车辆能够提供服务的好坏决定了用户体验,并且服务设计必须针对目标客户的用车需求来完成。
这篇文章从服务设计的角度介绍SOA。
智能汽车的本质属性并不是功能的多少,因为功能再多也只是一个静态的概念。静态意味着一旦功能设计完成,汽车能够完成的任务是固定的。
一个功能的实现可以分为输入、处理逻辑和输出三个部分。功能设计完成后,它只能根据特定的输入、特定的处理逻辑和特定的输出控制来完成固定的任务,也可以理解为向客户提供特定的用车服务,满足客户的用车需求。
为什么是SOA(面向服务的架构)而不是FOA(面向功能的架构)?服务和功能到底有什么区别和联系?
笔者认为,服务和功能这两个概念从完成任务的实现方式(输入、处理逻辑、输出)来讲,并没有本质区别。
之所以使用服务这个概念,相对于传统的功能而言,主要是为了突出智能汽车在完成各种任务时所体现的灵活性、主动性以及预测性,也是就可以根据不同用车场景动态地调整完成任务的方式。
汽车是由各种配置(偏重于硬件)和服务(偏重于软件)组成的。配置的高低决定了车辆的下限,而服务的好坏则决定了车辆的上限。
在特定的时间和空间中,当一个或多个事件发生时,对于车辆而言就形成了我们通常所说的用车场景。
真正意义上的智能汽车是能够更有效地识别用车场景甚至预测用车场景,并且主动通过各种服务来满足客户用车需求的汽车。这里的核心词是“主动”,智能的本质就是具有自主性甚至预测性,并且这种“自主性”和“预测性”的能力也能够在不断的自我进化中得到提升,越来越好地满足用车需求。
基于以上对于智能汽车所提供服务的理解,我们在设计SOA服务时可以将服务分为以下3类:
1、场景感知类服务:
这类服务主要用于用车场景的感知,即对时间、空间以及发生事件的感知。
时间感知服务:例如,车辆通过4G网络获取时间信息;
空间感知服务:例如,车辆通过GPS天线获取位置信息;
事件感知类服务:例如,车辆上电感知,车辆换挡感知,环境温度感知、驾驶员表情感知、驾驶员视线感知;
场景感知服务主要是基于车辆硬件配置来实现的。从服务与功能的关系来理解,场景感知类服务属于基础服务,可以等同于传统的感知类功能。
2、控制决策类服务:
这类服务是造就智能汽车的核心服务。它根据场景感知类服务以及用户操作所提供的各种输入,经过分析和计算,最终决定车辆应该以何种方式满足客户的用车需求。
既然智能汽车的本质属性是具有主动性和预测性,那么对于控制决策类服务而言,能多大程度地减少对于用户操作输入的依赖,能多大程度地充分利用场景感知类服务输入,并将各种输入通过强大的算力进行综合分析计算,完成最终的控制决策过程,这是判断控制决策类服务智能化程度高低的依据。
例如:
氛围灯的颜色可以根据用户心情自主调节。
用户吃饭的餐厅可以根据用户的口味、综合最新的餐厅优惠折扣活动自主推荐。
温度、湿度、空气质量可以根据用户身体状态、当前天气情况自主调节。
控制决策类服务依赖于算法和控制策略,并且这种算法和控制策略自身也可以不断进化,它主要是基于软件来实现。从服务与功能的关系来理解,控制决策类服务属于高级服务,它可以理解为一种具备自主性的高级功能,它可以灵活调用和组合基础服务完成不同的任务,满足不同场景的用车需求。
3、动作执行类服务:
这类服务主要是用于控制车辆执行各种动作,包括所有用户可以感知到的声音,文字、图像、电机动作等等。
动作执行类服务主要是基于整车硬件配置来实现的。从服务与功能的关系来理解,动作执行类服务也属于基础服务,可以等同于传统的动作执行类功能。

未完待续。

    本站是提供个人知识管理的网络存储空间,所有内容均由用户发布,不代表本站观点。请注意甄别内容中的联系方式、诱导购买等信息,谨防诈骗。如发现有害或侵权内容,请点击一键举报。
    转藏 全屏 打印 分享 献花(0

    0条评论

    发表

    请遵守用户 评论公约

    类似文章 更多