Kod zamiast silnika. Czy gigafabryka AI może zmienić rolę Polski w motoryzacji? - Benchmark.pl
Rosnące obawy o kontrolę nad danymi chińskich samochodów otwierają nowe możliwości dla Polski w rozwoju oprogramowania i cyberbezpieczeństwa motoryzacyjnego.
Współczesny samochód to połączony z siecią system informatyczny, generujący dane o pojeździe, jego użytkowniku i otoczeniu. Obawy o kontrolę nad informacjami zbieranymi przez chińskie auta mają już praktyczne konsekwencje w Polsce, gdzie ograniczono ich wjazd na chronione tereny wojskowe oraz łączenie urządzeń służbowych z systemami pojazdów.
Dla Polski jest to nie tylko problem bezpieczeństwa, lecz także potencjalne wyzwanie gospodarcze. Motoryzacja odpowiadała w latach 2022–2024 średnio za około 8 proc. PKB, a w 2024 r. generowała 9,3 proc. eksportu. Przemysł zatrudniał około 197 tys. osób.
Od produkcji części do cyfrowej motoryzacji
Polska ma znaczącą bazę produkcyjną i dostawców, na której można próbować rozwijać nowe kompetencje związane z oprogramowaniem, danymi i bezpieczeństwem cyfrowym pojazdów. Przykładów nie trzeba daleko szukać – Spyrosoft realizuje projekty związane z oprogramowaniem samochodowym i cyberbezpieczeństwem, a Sii Polska działa w obszarach systemów wspomagania kierowcy, telematyki i testowania.
W Krakowie funkcjonuje również centrum technologiczne Aptiv, dawnego Delphi, rozwijające elektronikę pojazdową i systemy aktywnego bezpieczeństwa. To przykłady szerszej grupy producentów części, dostawców usług inżynieryjnych i centrów badawczo-rozwojowych, które mogą potrzebować coraz większych zasobów obliczeniowych.
Infrastruktura dla wielu branż
Gigafabryka AI mogłaby służyć rozwojowi coraz bardziej zaawansowanych technologicznie samochodów, wymagających rosnącej liczby symulacji, testów oprogramowania, analiz bezpieczeństwa i pracy z dużymi zbiorami danych. Dostęp do wspólnej infrastruktury mógłby mieć szczególne znaczenie dla mniejszych i średnich dostawców, którzy nie dysponują centrami danych porównywalnymi z zasobami globalnych koncernów.
Europejskie gigafabryki mogą stać się katalizatorem rozwoju lokalnej infrastruktury AI, jeśli będą wspierać szeroki udział całego ekosystemu zamiast odizolowanych wdrożeń. Oznacza to zapewnienie wspólnego dostępu przemysłowi, startupom, uczelniom i publicznym instytucjom badawczym, tworzenie współdzielonych zasobów oraz umożliwianie szeroko zakrojonych innowacji, a nie subsydiowanie odizolowanych projektów.
Szansa na kolejny etap rozwoju
NVIDIA i Deutsche Telekom zapowiedziały w Niemczech przemysłową chmurę AI, wyposażoną w pierwszym etapie w 10 tys. układów NVIDIA Blackwell. Ma ona wspierać projektowanie, symulacje, cyfrowe bliźniaki fabryk i robotykę, w tym w motoryzacji i przemyśle maszynowym.
Polska nie musi kopiować niemieckiego projektu. Możemy wykorzystać własną strukturę branży i rozwijać specjalizacje uzupełniające, związane z oprogramowaniem, testowaniem, walidacją oraz cyberbezpieczeństwem. Rosnące obawy o kontrolę nad cyfrowymi systemami chińskich samochodów tworzą sprzyjający moment na wykorzystanie tej szansy.
Powiązane
