Trendtech, Jakarta – Dunia otomotif sedang mengalami transformasi besar. Dengan maraknya kendaraan listrik, sistem Advanced Driver Assistance Systems (ADAS), dan fitur infotainment berbasis AI, industri ini terus berinovasi. Namun, tantangan seperti efisiensi daya, biaya, dan keterbatasan ruang tetap ada.
Di sinilah komputasi adaptif berperan penting—menyediakan solusi yang mampu memproses data besar dengan latensi rendah, hemat daya, dan memenuhi standar keselamatan tertinggi.
Tiga Pilar Utama Otomasi Otomotif
1. Automated Driving (Kemudi Otonom)
Kemudi otonom diklasifikasikan dari Level 0 (L0) hingga Level 5 (L5). Perbedaan signifikan terlihat saat beralih dari L2 (di mana pengemudi masih bertanggung jawab) ke L3 (sistem mengambil alih kendali penuh saat diaktifkan).
Saat ini, kendaraan L4-L5 seperti robotaxi dan robottruck masih terbatas pada penggunaan komersial. Namun, legalisasi kendaraan otonom di beberapa negara, seperti AS, menunjukkan bahwa masa depan transportasi tanpa pengemudi semakin dekat.
2. Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)
ADAS menjadi fitur wajib di kendaraan modern. Mulai dari Blind Spot Detection (BSD), Adaptive Cruise Control (ACC), hingga Lane Keep Assist (LKA)—semua dirancang untuk meningkatkan keselamatan berkendara.
Teknologi seperti LiDAR, radar, dan kamera canggih memungkinkan sistem ini mendeteksi bahaya, memperingatkan pengemudi, bahkan mengambil alih kendali untuk menghindari tabrakan.
3. In-Vehicle Experience (IVX)
Pengalaman dalam kabin kini jauh lebih dari sekadar infotainment. Dengan meningkatnya konektivitas, pengemudi dan penumpang menuntut fitur seperti streaming video, gaming online, dan audio personalisasi per kursi.
Terlebih pada kendaraan listrik, di mana waktu pengisian daya bisa dimanfaatkan untuk hiburan atau produktivitas, kebutuhan akan kokpit digital canggih semakin tinggi.
Keamanan: Prioritas Utama dalam Otomasi Otomotif
Fitur ADAS dan kemudi otonom harus memastikan keamanan maksimal. Proses Data Aggregation, Pre-Processing, dan Distribution (DAPD) memerlukan sistem yang andal, hemat daya, dan berkinerja tinggi.
Standar seperti AEC-Q100 (uji kualitas elektronik otomotif) dan ISO 26262 (keselamatan fungsional) menjadi acuan utama. Teknologi harus memenuhi sertifikasi ASIL-D—tingkat keamanan tertinggi untuk sistem kritis.
Peran Komputasi Adaptif dalam Otomotif
Komputasi adaptif, khususnya berbasis Programmable Logic (PL), menjadi solusi ideal. Chip seperti AMD XA Series dan Versal™ AI Edge Series Gen 2 mampu:
- Memproses data sensor dengan latensi ultra-rendah.
- Mendukung algoritma AI kompleks untuk pengambilan keputusan real-time.
- Memenuhi standar keamanan ISO 26262 ASIL-D.
Dengan arsitektur heterogen, satu chip dapat menangani seluruh sistem—mulai dari persepsi sensor hingga eksekusi perintah—mengurangi kompleksitas dan konsumsi daya.
Masa Depan Otomotif: AI dan Software-Defined Vehicles
Industri otomotif bergerak menuju kendaraan berbasis software, di mana pembaruan sistem dapat dilakukan secara over-the-air (OTA). Di sisi lain, AI akan semakin dominan, memungkinkan fitur seperti:
- Parkir otomatis
- Navigasi cerdas
- Deteksi kelelahan pengemudi
Baca juga: Tren Investasi AI di Asia Pasifik dan ASEAN: Fokus pada ROI dan Tantangan Adopsi
Untuk menghadapi tantangan ini, produsen mobil perlu bermitra dengan penyedia teknologi yang memiliki keahlian dalam komputasi adaptif dan keamanan fungsional.
Komputasi adaptif bukan sekadar tren, melainkan fondasi masa depan otomotif. Dengan dukungan AI, ADAS, dan pengalaman kabin canggih, teknologi ini akan membawa mobil otonom ke tingkat berikutnya—lebih aman, efisien, dan terhubung.
Bagi produsen, tantangannya adalah memadukan kinerja tinggi, keandalan, dan efisiensi daya dalam satu solusi. Dan di sinilah AMD, dengan portofolio embedded-nya, siap menjadi mitra strategis dalam revolusi otomotif ini.
