Digitale Zwillinge in der Fahrzeugentwicklung

Moderne Fahrzeuge werden heute nicht mehr nach PS oder Drehmoment definiert. Vielmehr zeichnen sie sich durch die Intelligenz und Anpassungsfähigkeit der verwendeten Software sowie durch die Erwartungen der Verbraucher an ein stetig verbessertes Fahrerlebnis aus.

Automobilhersteller haben inzwischen erkannt, dass sie zur Erfüllung dieser Erwartungen eher einen softwareorientierten Ansatz verfolgen müssen, anstatt feste Hardwarearchitekturen zu entwickeln und diese anschließend mit einer Softwareschicht zu überlagern. Der Vormarsch des softwaredefinierten Fahrzeugs (SDV) stellt somit einen Paradigmenwechsel im Automobilbau dar.

Warum geraten klassische Entwicklungsmodelle an ihre Grenzen?

Traditionell verfolgte die Automobilindustrie ein Entwicklungsmodell, bei dem die Hardware an erster Stelle stand. In diesem Modell wird die Fahrzeugarchitektur lange vor Beginn der Softwareentwicklung finalisiert. Dies ist ineffizient und verzögerungsanfällig.

Digitaler Zwilling: Die Zukunft der Fahrzeugentwicklung

Der digitale Zwilling revolutioniert die Automobilindustrie. Er ermöglicht präzise Simulationen und optimiert Entwicklungsprozesse, von der Planung bis zur Fertigung.

Wenn zum Beispiel mitten in der Entwicklung neue Sicherheits- oder Infotainmentfunktionen aufkommen, haben die Hersteller Schwierigkeiten, diese zu integrieren, weil die Elektronikarchitektur des Fahrzeugs und die elektronischen Steuergeräte (ECUs) bereits abschließend definiert sind. Dies führt häufig zu Verzögerungen bei der Markteinführung von Fahrzeugen oder der Verschiebung innovativer Funktionen der nächsten Generation, was die Wettbewerbsfähigkeit der Marke und die Verbraucherwahrnehmung schädigen kann.

Die Entwicklung von Autos zu vernetzten, intelligenten Systemen zeigt, dass das hardwareorientierte Design nicht flexibel genug ist, um Hunderte von Sensoren, Steuergeräten und KI-gesteuerten Funktionen zu integrieren. Selbst eine scheinbar einfache Softwareänderung, wie das Hinzufügen einer neuen Fahrerassistenzfunktion, kann monatelange Neuvalidierungen und erneute Hardwaretests nach sich ziehen. Da Unterhaltungselektronik und Mobilitätsdienstleistungen alle paar Monate erneuert werden, ist das träge, isolierte Entwicklungsmodell nicht mehr nachhaltig.

Diese Probleme, in Verbindung mit der Notwendigkeit, die Markteinführungszeit zu beschleunigen und Alleinstellungsmerkmale zu bieten, die Verbraucher begeistern, bedeuten, dass die Softwareentwicklung künftig nicht mehr im Nachgang realisiert werden kann. Sie muss von Anfang an in den Hardwareentwicklungsprozess eingebunden werden.

Testen im SDV mit KI, Datenstrategie und digitalem Zwilling

Mehr Daten bedeuten nicht automatisch bessere Tests – im Gegenteil. Erst durch eine abgestimmte Datenstrategie, gezielten KI-Einsatz und digitale Zwillinge lassen sich moderne Fahrfunktionen valide, effizient und zukunftssicher testen.

Dr. Ulrich Keil

Bei einem „Shift-Left“-Ansatz können Ingenieure/Entwickler mit Software-Workloads beginnen und diese viel früher im Verlaufe des Entwicklungszyklus auf einem digitalen Zwilling des Fahrzeugs und seiner Elektronik validieren. Systemarchitekten können jetzt kontinuierlich KI-gestützte Anwendungen entwickeln und testen, z. B.:

• Wahrnehmungsstacks für autonomes Fahren;
• Entscheidungskompetenzen;
• Erweiterte Fahrerassistenzsysteme (ADAS);
• Konnektivität;
• Infotainmentsysteme.

Die Entwicklung mithilfe virtueller ECUs und Halbleitermodelle ermöglicht die Optimierung der Hardware auf die tatsächlichen Softwareanforderungen.

Frühzeitige Bereitstellung eines digitalen Zwillings spart Zeit und Geld

Der traditionelle Entwicklungsablauf ist in der oberen Hälfte von Abbildung 1 dargestellt. Die untere Hälfte zeigt einen digitalen Entwicklungsfluss, bei dem die Co-Entwicklung viel früher gestartet werden kann. Mit diesem Ansatz kann die Softwareentwicklung mindestens sechs Monate früher beginnen und ohne Auswirkungen auf den Lieferplan zusammen mit der Hardware getestet werden.

Tier-1-Unternehmen und OEMs wollen sich vom herkömmlichen Hard- und Softwareentwicklungszyklus lösen. Durch den frühen Einsatz digitaler Zwillinge im Entwicklungsprozess können Ingenieure testen, wie unterschiedliche Hardwarearchitekturen auf Software-Workloads reagieren, z. B. in Form von KI-basierter Wahrnehmung oder Echtzeitnavigation. Dadurch wird das Risiko kostspieliger Neuentwicklungen verringert. Zudem kann eine pünktliche Lieferung oder sogar eine schnellere Markteinführung gewährleistet werden.

KI-Workloads haben erheblichen Einfluss auf die Optimierung der Chipsatzfunktionen

Künstliche Intelligenz ist heute fester Bestandteil des Autos. Viele Funktionen werden von KI-Modellen unterstützt, darunter:

• Fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme;
• Spurführung;
• Adaptiver Tempomat;
• Autobahn-Pilot;
• Kollisionsvermeidung.

Diese Funktionen erfordern enorme Datenverarbeitungskapazitäten, schnelle Berechnungen und kontinuierliches Lernen aus realen Fahrszenarien.

xBOM: Das Vertrauen in softwaredefinierte Mobilität

Rückrufe und Sicherheitslücken zeigen: Ohne Transparenz über Software, Modelle, Firmware und Dienste fehlen Kontrolle und Vertrauen. xBOM schafft Klarheit im Fahrzeug-Edge-Cloud-System. Die ist das Fundament für Sicherheit, Compliance und beschleunigte Innovation.

Daniel Jablonski

Im Gegensatz zu herkömmlichen Automobil-Steuergeräten, die fest für spezielle Aufgaben (z. B. Motor- oder Bremssteuerung) entwickelt wurden, erfordern KI-gesteuerte Workloads eine spezialisierte Halbleiterhardware, die einen enormen Rechendurchsatz, eine geringe Latenz bei der Datenübertragung und eine hohe Energieeffizienz realisieren kann. Beispiele:

• Hochleistungs-SoCs (System-on-Chips), wie NVIDIA Drive oder Qualcomm Snapdragon Ride, die CPUs, GPUs und neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs) für Erkennung und Entscheidungsfindung integrieren.
• Speicher-Subsysteme wie LPDDR5 und Speicher mit hoher Bandbreite, die eine schnellere Datenübertragung zwischen Sensoren und Prozessoren ermöglichen.
• NoCs (Network-on-a-Chip), die parallel KI-Inferenzen verarbeiten und Kommunikation zwischen verteilten ECUs verwalten.

Die nächste Generation autonomer Fahrzeugfunktionen wird noch komplexer sein, was dynamischere Rechenressourcen mit hoher Bandbreite erfordert. Spätestens von diesem Moment an werden digitale Zwillinge verwendet, um schnell mehrere potenzielle Chipsatzkonfigurationen zu bewerten. Dies wäre mit echten SoCs viel zu teuer und zeitaufwändig.

Für noch realistischere Ergebnisse sollten Halbleiterlieferanten in der Lage sein, die Workloads aus aktuellen, realen Fahrdaten zu simulieren. Durch die Validierung von Siliziumarchitekturen in virtuellen Fahrzeugumgebungen können Chiphersteller frühzeitig Engpässe vorhersagen, die Leistung optimieren und KI-fähige Halbleiter liefern, die bessere und anpassungsfähigere Fahrzeuge ermöglichen.

Warum ist durchgängige Validierung im SDV entscheidend?

Eines der wesentlichen Probleme der aktuellen Methodik bei der Fahrzeugentwicklung besteht darin, dass Teile der Entwicklung überwiegend isoliert voneinander durchgeführt werden. Nach der Definitionsphase entwickeln Teams bis zur vollständigen Systemintegration ihre Systeme parallel und isoliert mit wenig bis keiner Interaktion.

Effizienter Code kann nicht isoliert vom Rest des Systems entwickelt werden. Das ist aber nicht das einzige Problem. Wenn eine vollständige Systemvalidierung erst nach der Lieferung der Hardware möglich ist, können größere Probleme zu unmittelbaren und möglicherweise katastrophalen Verspätungen des Zeitplans führen.

Um diese Probleme zu beheben, bietet sich der Einsatz einer digitalen Zwillingsplattform an, mit der sich vollständige Systeme simulieren lassen. Damit die Ergebnisse so genau wie möglich sind, sollten auch reale Inputs und Hardware integriert werden.

Wie Digitale Zwillinge Entwicklung in der E-Mobilität beschleunigen

Digitale Zwillinge verändern die Art und Weise, wie die Automobilindustrie Lösungen für die Elektromobilität entwickelt und testet. Sie können dazu beitragen, Neuentwicklungen schneller auf den Markt zu bringen.

Weiterentwicklung der SDV-Funktionen erfordert kontinuierliche Validierung und Tests

Softwaredefinierte Fahrzeuge sind keine statischen Produkte, die nach einigen Jahren obsolet werden. Vielmehr handelt es sich um sich stetig weiterentwickelnde Plattformen. Diese Autos lassen sich kontinuierlich aktualisieren, sodass lange nach dem Kauf neue Funktionen zur Verfügung stehen.

Für den Eigentümer bedeutet das mehr Sicherheit, ein verbessertes Fahrerlebnis und eine längere Lebensdauer des Fahrzeugs. Für Automobilhersteller schaffen softwaredefinierte Fahrzeuge neue Einnahmequellen durch Abonnements und Feature-on-Demand-Dienste.

In diesem Szenario kann ein Systementwickler nicht einfach einen Chipsatz ohne zukunftssichere Perspektive wählen oder in Isolation ein effizientes Programm schreiben. Außerdem ist eine stabile, anpassbare Simulationsumgebung erforderlich, die in der Lage ist, vollständige Systeme über den gesamten SDV-Entwicklungsablauf hinweg zu bewerten.

Letzten Endes ist die Realisierung eines voll softwaredefinierten Fahrzeugkonzepts ohne den Einsatz digitaler Zwillinge nicht möglich. Und auch hierbei darf nicht unsystematisch vorgegangen werden. Stattdessen braucht es eine ganzheitliche Umgebung, die alle Modelle, Tools und Hardware auf einer Plattform mit synchronisierter Kommunikation integriert. Zudem sollte sie skalierbar sein und mit Designs wachsen, um jede Phase des Entwicklungszyklus abzudecken.

Abbildung 2 veranschaulicht, wie ein integrierter Entwicklungsablauf für SDV den durchgängigen Ansatz eines digitalen Zwillings ermöglicht. Es handelt sich um eine offene Lösung, die auf Automobilstandards basiert und zum Aufbau einer Plattform verwendet werden kann, die eine 360-Grad-Ansicht der Interaktion von Chips, ECUs, Softwarestacks und Fahrzeugnetzwerken bietet.

Verwendung einer Plattform mit digitalem Zwilling zum Entwerfen und Testen von SDVs

Ein mehrstufiger digitaler Zwilling sollte über das gesamte Fahrzeugdesign hinweg skalierbar sein und als maßgebliche Referenz (Single Source of Truth, SSOT) innerhalb eines Unternehmens dienen.

Systemarchitekten können eine digitale Zwillingsumgebung für die Architekturauswahl verwenden, um mehrere SoCs in derselben Schleife zu testen. Dazu wird eine ähnliche Softwarearchitektur auf verschiedenen Modellen des SoC bereitgestellt und ihre Leistung für das gegebene Szenario analysiert. Dann können sie mithilfe von Simulationen das beste SoC für ihre Anwendungsfälle auswählen, anstatt sich vollständig auf die Datenblätter der Chiphersteller zu verlassen.

Durch die Verwendung der nativen Beschleunigung in der Cloud ist nun auch eine Softwareentwicklung vor der Verfügbarkeit der Hardware möglich. Zum Beispiel bietet Innexis Architecture Native Acceleration (ANA) fast eine Echtzeitleistung und überwindet somit die Probleme, die normalerweise mit langsamen virtuellen Modellen verbunden sind. Sie ist für führende IP-Systeme der nächsten Generation in der Automobilindustrie wie Arm Zena-CSS erhältlich.

So können OEMs jetzt ihre Software frühzeitig entwickeln und IP-Partner Softwareökosysteme erstellen, bevor die Hardware verfügbar ist. Systemarchitekten nutzen dann die Plattform mit digitalem Zwilling, um über das VSI-Tool eine Simulation ihres gesamten Systems zu erstellen, die entwickelte Software zu testen und die Systemleistung in mehreren Szenarien mit Inputs aus der realen und virtuellen Welt zu validieren.

Tools wie CARLA erlauben es Systemingenieuren, mehrere reale Szenarien auszuführen und zu validieren. Dies stellt sicher, dass Hard- und Software über Millionen von Kilometern simulierter Szenarien ihre Leistungsfähigkeit beweisen. Diese Bemühungen erleichtern auch die nachträgliche Zertifizierung nach technischen, sicherheitstechnischen und rechtlichen Standards.

Ebenso können Systemarchitekten ihre mechanischen Modelle bewerten, indem sie die Amesim/PyBamm/FMU3.0-Modelle in ihre Simulation oder das Netzwerk integrieren. Systemtests lassen sich immer auf die Anforderungen in derselben Schleife zurückführen, und Designiterationen ermöglichen es, die erforderliche Reife schnell zu erreichen. Sind die Systemarchitekten mit ihrem Design zufrieden sind, können sie damit beginnen, die eigentliche Hardware einzubinden.

Wie können Over-the-Air-Updates zuverlässig geprüft werden?

Eines der Merkmale von SDVs ist die Möglichkeit der Weiterentwicklung über Over-the-Air-Updates. Mit dem digitalen Zwilling sind Systemarchitekten in der Lage, Softwareupgrades zu entwickeln, während die Autos noch auf der Straße unterwegs sind. Architekten können jede Softwareversion mit dem digitalen Zwilling der Hardware simulieren und sicherstellen, dass Updates die Sicherheit oder Leistung nicht beeinträchtigen. Nach strengen Tests ist die Software in Millionen von Fahrzeugen auf der Straße einsetzbar, ohne Menschenleben in der realen Welt zu gefährden.

Der digitale Zwilling als Grundlage moderner Fahrzeugentwicklung

Der zunehmende Einsatz softwaredefinierter Systeme transformiert die Automobilindustrie von einem fertigungsorientierten Wirtschaftszweig in ein technologie- und innovationsgestütztes Ökosystem. SDVs definieren neu, wie Automobilhersteller in einem sich schnell verändernden Markt Mehrwert bieten.

Mit umfassenden digitalen Zwillingsumgebungen können Systemarchitekten vor der Bereitstellung Fehler sicher simulieren, neue Algorithmen testen und Updates in einer vollständig virtuellen Umgebung validieren. Dies sorgt nicht nur für Zuverlässigkeit und Sicherheit, sondern verkürzt auch signifikant den Entwicklungszyklus. Automobilhersteller sind nun in der Lage, die Markteinführungszeit zu verkürzen, die Garantiekosten zu senken und den Lebenszykluswert jedes Modells durch kontinuierliche softwaregesteuerte Verbesserungen zu verlängern.

Im Wesentlichen ermöglichen SDVs Automobilherstellern, sich eher wie Softwareunternehmen zu verhalten: agil, datengetrieben und kundenorientiert. Sie können Fahrerlebnisse personalisieren, digitale Dienste profitabel vermarkten und eine stärkere Markentreue aufbauen, während sie gleichzeitig die Risiken und Kosten reduzieren, die mit der traditionellen Fahrzeugentwicklung verbunden sind. Das Ergebnis ist eine intelligentere, sicherere und nachhaltigere automobile Zukunft – eine, in der Innovation so schnell voranschreitet wie die Software, die sie antreibt. (bs)