Введение
Какие основные проблемы оказывают воздействие на развитие программного обеспечения в автомобильном секторе?
В этом году более 650 профессионалов в области развития автомобильной промышленности со всего мира дали свои ответы на вопросы, касающиеся текущих практик и новых трендов в индустрии автомобильного программного обеспечения.
Полученные нами сведения показывают, что ключевой проблемой для профессионалов автомобильного программного обеспечения продолжает оставаться качество, как это было установлено еще в отчете 2024 года. В прошлом году мы отнесли этот вывод на счет географического ареала нашего обзора,включавшего преобладающее количество респондентов из Азиатско-Тихоокеанского региона, которые ссылались на качество как главную для них проблему. Однако в этом году качество стало главной проблемой для Северной Америки и Африки, а также предметом растущей озабоченности для других регионов.
Безопасность, тем временем, вернулась во вторую по значимости область проблем, вытеснив из нее защиту, которая непродолжительно опережала безопасность в 2024 году. Вопросы безопасности оказались имеющими особенно важное значение в этом году в связи с применением новых технологий искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) в подключенных и автономных транспортных средствах. По мере растущего использования технологий AI/ML, стандарты функциональной безопасности, сосредоточенные на устранении рисков в системах транспортных средств, преобразуются для идентификации проблем функционально безопасных систем искусственного интеллекта. Совсем недавно был опубликован новый стандарт ISO/DPAS 8800 «Дорожные транспортные средства – безопасность и искусственный интеллект», предназначенный конкретно для систем, охватывающих искусственный интеллект, с описанием мер обеспечения безопасности системы AI и принятия ею решений в процессе работы.
В то время как качество было в этом году для респондентов главной проблемной областью в целом, поддержание на высоком уровне качества кодирования при написании кодов с помощью инструмента генеративного искусственного интеллекта вызывало меньше всего беспокойства в связи с участием AI в разработке программного обеспечения транспортных средств. Тем не менее, именно улучшение качества программного обеспечения было всё же основной причиной использования таких инструментов развития, как статический анализ.
Электромобили (EV) более прочно обосновались во всей автомобильной промышленности, однако рыночные условия разнятся. Большинство респондентов опроса в этом году указали на то, что они, по крайней мере отчасти, подвержены воздействию конструкции электромобилей. Однако показатели того, насколько активно они ведут работу по электромобилям или по некоторым их компонентам, варьировались от региона к региону. В настоящее время Северная Америка представляется лидером в разработке электромобилей, но ситуация может в любой момент измениться. Даже при том, что некоторые автомобильные компании намерены сократить выпуск электромобилей, их продажи продолжают расти в глобальном масштабе, с Китаем во главе роста продаж электромобилей в 2024 году. Очевидно, этим можно частично объяснить, почему поддержание конкурентоспособности отрасли всё шире рассматривалось как главное рыночное условие, на котором респонденты нашего опроса планируют сосредоточиться в 2025 году.
Текущее состояние мировой экономики продолжает оказывать в этом году огромнейшее рыночное воздействие на профессионалов автомобильного программного обеспечения. В то время как поддержание отраслевой конкурентоспособности было ключевой стратегией для респондентов с озабоченностью в экономическом аспекте, еще один тренд, который прослеживается в отчете этого года, состоял в упоре на инвестирование в работников и в их обучение науке защиты, соответствия и лучших практик разработчиков и операторов. Многие работодатели в автомобильной отрасли нанимают талантливых людей и трудовые ресурсы по всемирному аутсорсингу, даже при наличии политики «возврата в офис», при этом растет практика гибридной работы. Обучение работников в автомобильном программировании будет ключевым условием для команд с требованиями соответствия и комплексными базами исходных данных по рабочей силе, распределенной по всему миру.
Надеемся, что эта информация поможет вашим командам разработчиков провести быстрее обновление и улучшить качество, поддерживая в то же время соответствие требованиям безопасности и защиты.
Ссылка на статью в разделе Информация-Аналитические материалы
Какие основные проблемы оказывают воздействие на развитие программного обеспечения в автомобильном секторе?
В этом году более 650 профессионалов в области развития автомобильной промышленности со всего мира дали свои ответы на вопросы, касающиеся текущих практик и новых трендов в индустрии автомобильного программного обеспечения.
Полученные нами сведения показывают, что ключевой проблемой для профессионалов автомобильного программного обеспечения продолжает оставаться качество, как это было установлено еще в отчете 2024 года. В прошлом году мы отнесли этот вывод на счет географического ареала нашего обзора,включавшего преобладающее количество респондентов из Азиатско-Тихоокеанского региона, которые ссылались на качество как главную для них проблему. Однако в этом году качество стало главной проблемой для Северной Америки и Африки, а также предметом растущей озабоченности для других регионов.
Безопасность, тем временем, вернулась во вторую по значимости область проблем, вытеснив из нее защиту, которая непродолжительно опережала безопасность в 2024 году. Вопросы безопасности оказались имеющими особенно важное значение в этом году в связи с применением новых технологий искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) в подключенных и автономных транспортных средствах. По мере растущего использования технологий AI/ML, стандарты функциональной безопасности, сосредоточенные на устранении рисков в системах транспортных средств, преобразуются для идентификации проблем функционально безопасных систем искусственного интеллекта. Совсем недавно был опубликован новый стандарт ISO/DPAS 8800 «Дорожные транспортные средства – безопасность и искусственный интеллект», предназначенный конкретно для систем, охватывающих искусственный интеллект, с описанием мер обеспечения безопасности системы AI и принятия ею решений в процессе работы.
В то время как качество было в этом году для респондентов главной проблемной областью в целом, поддержание на высоком уровне качества кодирования при написании кодов с помощью инструмента генеративного искусственного интеллекта вызывало меньше всего беспокойства в связи с участием AI в разработке программного обеспечения транспортных средств. Тем не менее, именно улучшение качества программного обеспечения было всё же основной причиной использования таких инструментов развития, как статический анализ.
Электромобили (EV) более прочно обосновались во всей автомобильной промышленности, однако рыночные условия разнятся. Большинство респондентов опроса в этом году указали на то, что они, по крайней мере отчасти, подвержены воздействию конструкции электромобилей. Однако показатели того, насколько активно они ведут работу по электромобилям или по некоторым их компонентам, варьировались от региона к региону. В настоящее время Северная Америка представляется лидером в разработке электромобилей, но ситуация может в любой момент измениться. Даже при том, что некоторые автомобильные компании намерены сократить выпуск электромобилей, их продажи продолжают расти в глобальном масштабе, с Китаем во главе роста продаж электромобилей в 2024 году. Очевидно, этим можно частично объяснить, почему поддержание конкурентоспособности отрасли всё шире рассматривалось как главное рыночное условие, на котором респонденты нашего опроса планируют сосредоточиться в 2025 году.
Текущее состояние мировой экономики продолжает оказывать в этом году огромнейшее рыночное воздействие на профессионалов автомобильного программного обеспечения. В то время как поддержание отраслевой конкурентоспособности было ключевой стратегией для респондентов с озабоченностью в экономическом аспекте, еще один тренд, который прослеживается в отчете этого года, состоял в упоре на инвестирование в работников и в их обучение науке защиты, соответствия и лучших практик разработчиков и операторов. Многие работодатели в автомобильной отрасли нанимают талантливых людей и трудовые ресурсы по всемирному аутсорсингу, даже при наличии политики «возврата в офис», при этом растет практика гибридной работы. Обучение работников в автомобильном программировании будет ключевым условием для команд с требованиями соответствия и комплексными базами исходных данных по рабочей силе, распределенной по всему миру.
Надеемся, что эта информация поможет вашим командам разработчиков провести быстрее обновление и улучшить качество, поддерживая в то же время соответствие требованиям безопасности и защиты.
Ссылка на статью в разделе Информация-Аналитические материалы
