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Kürzlich berichteten ausländische Medien, dass Teslas FSD (Full-Self Driving, völlig autonomes Fahrsystem) bei der Einreise nach China auf Hindernisse stoßen könnte. Chinas Genehmigungsbehörden haben Teslas neueste selbstfahrende Technologie aufgrund von Bedenken hinsichtlich Unfällen durch Tesla-Software in den USA und Datensicherheitsproblemen noch nicht genehmigt.

Zu den oben genannten Gerüchten und dem Zeitpunkt für den Markteintritt von Tesla FSD in China antwortete Tesla China gegenüber China News Weekly: „Es liegen keine relevanten Informationen vor.“

Im April dieses Jahres stattete Tesla-CEO Musk einen „Blitzbesuch in China“ ab, mit der Absicht, die Implementierung des FSD-Systems von Tesla in China voranzutreiben. Während der Telefonkonferenz zu den Ergebnissen des zweiten Quartals erklärte Musk außerdem, dass Tesla voraussichtlich noch in diesem Jahr FSD-Lizenzen in anderen Märkten wie Europa und China erhalten werde.

„Tesla FSD ist eine transformative Technologie und eine große Ermutigung für die Branche.“ Auf der kürzlich abgehaltenen vierten Shenyang Intelligent Connected Vehicle Conference bestätigte Li Keqiang, Akademiker der Chinesischen Akademie für Ingenieurwissenschaften, Tesla FSD. Allerdings sagte Li Keqiang auch, dass Tesla FSD eigentlich immer noch ein High-End-Fahrassistenzmodell sei, bei dem es sich um einen „Schattenmodus“ + „End-to-End-Großmodell“ handele. Die vollständige Datenbasis, die für große Modelle im eigentlichen Sinne erforderlich ist, die Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration hat natürliche Vorteile. „Es gibt keinen Widerspruch zwischen der neuen Generation von FSD und der Integration von Fahrzeug, Straße und Cloud“, sagte Li Keqiang.

Im Jahr 2019 realisierte Tesla eine lokale Produktion in China und wurde so zu einem Wels, um die Entwicklung inländischer Fahrzeuge mit neuer Energie anzukurbeln. Jetzt steht Tesla FSD kurz vor dem Markteintritt in China und könnte erneut zu einem Wels werden, der die Entwicklung des inländischen Bereichs intelligenter Fahrtechnik ankurbelt.

Der Wolf kommt? Chancen und Herausforderungen existieren nebeneinander

Bereits 2016 stellte sich Musk eine glänzende Zukunft für Tesla-Besitzer vor: Autos, die autonom fahren, um Menschen zu verraten, wenn etwas passiert, und Autos, die losfahren, um Jobs anzunehmen und Geld zu verdienen, wenn nichts passiert.

Acht Jahre sind vergangen, und obwohl die von Musk vorgestellte Zukunft noch nicht wirklich angekommen ist, entwickelt und wächst der Fantasieraum, den intelligentes Fahren der Branche eröffnet, weiter.

Bildquelle: Tesla

„Intelligentes Fahren, einschließlich komplexer Systeme, die Fahrzeug, Straße und Cloud integrieren, steht kurz davor, in die Phase der groß angelegten Anwendung zu gelangen.“ Intelligente Fahrassistenzsysteme wurden installiert und es wird erwartet, dass sie auf den Markt kommen. Die Kommerzialisierungsphase, einschließlich des Demonstrationsumfangs für L4, wird erweitert.

Zhu Xichan, Professor an der Tongji University School of Automotive, sagte: „Teslas End-to-End- und künstliche Intelligenz machen autonomes Fahren möglich. End-to-End wurde von Tesla populär gemacht, und inländische Automobilhersteller sprechen über End-to-End.“ „Allerdings besteht nach Ansicht von Zhu Xichan immer noch eine große Lücke zwischen inländischen Unternehmen und Tesla, was das Datenvolumen und die Rechenleistung für das KI-Training angeht.“ „Die KI-Rechenleistung von Xpeng Motors ist in China relativ leistungsstark, aber um ein Vielfaches schlechter als die von Tesla.“

In Bezug auf den bevorstehenden Eintritt von Tesla FSD in den chinesischen Markt sagte Zhao Ji, Vorstandssekretär von BAIC Blue Valley, gegenüber China News Weekly: „Was kommt, wird kommen, und dies wird auch ein weiterer Test für die technische Stärke inländischer Unternehmen in der ersten Jahreshälfte sein.“ In diesem Jahr hat der Wuhan Carrot Run viel Aufmerksamkeit erregt, und auch Jihu hat eine gewisse Aufmerksamkeit erregt. In der vom Ministerium für Industrie und Informationstechnologie im Juni dieses Jahres veröffentlichten Ankündigung gehörte Jihu Automobile zu den ersten intelligenten vernetzten Fahrzeugen, die zugelassen wurden und auf der Liste der Straßenpiloten standen. „Derzeit ist Jihu mit dem Hongmeng OS Smart Cockpit und dem Huawei-Fahrassistenzsystem im Bereich Smart Cockpit und Smart Driving ausgestattet und arbeitet mit den Starken zusammen, um den intelligenten Wandel der Automobilindustrie zu bewältigen.“

Du Qiang, Präsident und CTO von Neusoft Reach, sagte gegenüber China News Weekly: „Der Einstieg von Tesla FSD ist ein Welseffekt, der eine Herausforderung für unser gesamtes inländisches autonomes Fahren darstellt und auch ein Anreiz ist. Längerfristig ist es so.“ wird eine Herausforderung für die gesamte Branche des autonomen Fahrens sein. „Es ist eine großartige Gelegenheit, Ihre Fahrfähigkeiten zu verbessern.“

„Angesichts der Herausforderungen gehen verschiedene Automobilhersteller unterschiedliche technische Wege. Einige ähneln Tesla und entwickeln rein visuelle Lösungen und bewegen sich in Richtung End-to-End-Lösungen. Die Herausforderung dieses Weges besteht darin, wie ein so großes Rechenzentrum aufgebaut werden kann. Einige Autohersteller bestehen auf kostenintensivem Lidar, um ihre Fähigkeiten zu entwickeln.“ Du Qiang erwähnte ausdrücklich den chinesischen Plan der CheRoad-Cloud-Integration: „Tesla basiert auf Fahrradintelligenz + Cloud-Computing-Leistung, die CheRoad Cloud nutzt einige davon stärker.“ Informationen und Ausrüstung am Straßenende, um es zu vervollständigen, und können groß angelegte Szenarioanwendungen des autonomen Fahrens in Großstädten, Hauptverkehrsadern und Schnellstraßen mit relativ guter Abdeckung am Straßenende realisieren.

FSD ist nicht gegen eine „Fahrzeug-Straße-Cloud-Integration“

Um autonomes Fahren zu erreichen, wird allgemein angenommen, dass es zwei technische Wege gibt, einen ist FSD und der andere heißt „Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration“, aber die beiden sind nicht völlig gegensätzlich.

Um es einfach auszudrücken: Tesla FSD realisiert autonomes Fahren, indem es Augen am Auto anbringt, das Gehirn im Auto installiert und die KI das Fahren lernen lässt, indem sie die Straße mit ihren Augen sieht. Die Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration kann so verstanden werden, dass Signal-Transceiver-Maschinen auf der Fahrzeugseite bzw. auf der Straßenseite vorhanden sind, die dann gemeinsam an die Cloud übertragen werden, und die Cloud wird verwendet, um Fahrzeuge und Kreuzungen für autonomes Fahren zu steuern.

Li Keqiang sagte, dass FSD auf einer Vielzahl von Straßen in den unterstützten Fahrmodus wechseln kann, aber aufgrund begrenzter Szenarien, toter Winkel in der Wahrnehmung und Einschränkungen bei der Wahrnehmung über den Horizont hinaus sei der städtische MPI (Takeover Mileage) immer noch kurz, und das ist er auch eigentlich ein hochrangiges assistiertes Fahren.

Li Keqiang glaubt, dass Tesla FSD ein „Schattenmodus“ + „End-to-End-Großmodell“ ist, ein Anwendungsmodell für die Zusammenarbeit zwischen Auto und Cloud und keine traditionelle Fahrradintelligenz. Wenn die FSD-Entscheidungsfindung nicht mit der Entscheidungsfindung des Fahrers übereinstimmt, werden die Daten für das FSD-Training an die Cloud zurückgesendet und die Trainingsergebnisse werden optimiert und OTA auf der Fahrzeugseite bereitgestellt, sodass sich das Fahrniveau weiterhin dem annähert menschliche Ebene.

Nach Ansicht von Li Keqiang sind Trainingsdaten für große Modelle eines einzelnen Automobilherstellers mit inhärenten Nachteilen verbunden. Erstens ist das Datenvolumen begrenzt und es ist unmöglich, umfangreiche Trainingsdaten zu erhalten. Zweitens sind die Datentypen unvollständig und die Vollständigkeit der Trainingsdaten kann nicht garantiert werden. Das integrierte Fahrzeug-Straßen-Cloud-System integriert den Datenerfassungsmodus der autonomen Berichterstattung durch Fahrzeuge und die einheitliche Sammlung von Straßensensoren. Es bietet eine breitere Abdeckung, komplexere Verkehrsszenarien und vollständigere Datentypen, was natürliche Vorteile bietet.

Da die neue Generation der Informations- und Kommunikationstechnologie der künstlichen Intelligenz die Transformation der Automobilindustrie beschleunigt, hat mein Land die Führung übernommen und den innovativen Entwicklungspfad der „Fahrzeug-Straße-Cloud-Integration“ intelligenter vernetzter Fahrzeuge vorgeschlagen In Städten im ganzen Land werden energische Tests und Demonstrationen auf höchster Ebene durchgeführt. Sammeln Sie einen Konsens über den Entwicklungspfad und zeigen Sie eine neue Richtung für die Entwicklung intelligenter vernetzter Fahrzeuge auf in meinem Land.

Bildquelle: Neusoft Reichi

Neusoft Reach geht davon aus, dass sich die Branche des autonomen Fahrens derzeit rasch von der Stufe L2 auf die Stufe L3 verbreitet. Der Wettbewerb auf dem Markt dreht sich hauptsächlich um die Sensorkonfiguration und die Rechenleistung des Chips, und es gibt Engpässe bei der Leistung und den Hardwarekosten. In diesem Zusammenhang haben sich Automobilunternehmen zu einem innovativen Entwicklungspfad für die Verwirklichung einer intelligenten Aufrüstung von Automobilen in der Zukunft entwickelt, indem sie große Cloud-Modelle und die Kommunikationsgrundlage des Edge Computing sowie straßenseitige Erfassung und dynamische Datenanalyse in Echtzeit kombinieren. Angesichts der kontinuierlichen Weiterentwicklung intelligenter Autos in der Zukunft ermöglicht das in die Auto-Cloud integrierte Full-Stack-Produkt von Neusoft Reach Automobilunternehmen, intelligente, effiziente und kontinuierliche Innovationen durch den Aufbau technischer Fähigkeiten für Endprodukte im Auto und den Einsatz von Cloud-Plattform-Funktionen zu entwickeln. und bietet gleichzeitig intelligente Netzwerklösungen, die den großflächigen Einsatz vernetzter Autos zukunftsorientiert unterstützen.

Wie erreicht „Chelu Cloud“ die Kommerzialisierung?

„Intelligente vernetzte Autos sind ein High-Tech-Produkt, und eine High-Tech-Industrialisierung sollte zwei Bedingungen erfüllen, einen technischen geschlossenen Kreislauf und einen kommerziellen geschlossenen Kreislauf. Wenn es einen technischen geschlossenen Kreislauf gibt, gibt es möglicherweise keinen kommerziellen geschlossenen Kreislauf, aber ohne einen.“ „Es wird keinen technischen geschlossenen Kreislauf geben, es wird keinen kommerziellen geschlossenen Kreislauf geben“, erklärt Li Keqiang.

Nach Ansicht von Li Keqiang hat das vernetzte intelligente Fahren noch keinen kommerziellen geschlossenen Kreislauf gebildet. Erstens steckt die aktuelle Forschung und Entwicklung sowie die Demonstration der Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration noch in den Kinderschuhen B. zu Fahrradintelligenz und Daten von Automobilunternehmen, wurden noch nicht entwickelt. Zweitens verfügen die meisten aktuellen integrierten Systeme zwischen Fahrzeug, Straße und Cloud immer noch über eine Schornsteinarchitektur und realisieren keine hierarchische Entkopplung und domänenübergreifende gemeinsame Nutzung. Er hofft, dass Demonstrationsanwendungen beide Probleme lösen können.

Als Unternehmen für autonomes Fahren mit integrierter Fahrzeug-, Straßen- und Cloud-Integration hat Momogu AutoLink in den letzten zwei Jahren in mehr als einem Dutzend Provinzen und Städten im ganzen Land Projekte zur intelligenten, vernetzten Fahrzeug-, Straßen- und Cloud-Integration durchgeführt. Guo Xingrong, CTO von Mushroom AutoLink, sagte gegenüber China News Weekly, dass es viele Gründe für die Probleme gebe, die bei der Implementierung von Cheluyun aufgetreten seien.

Bildquelle: China Electric Vehicles Committee of 100

Das erste ist die Positionierung und das Urteil aller zu diesem Thema. Betrachten wir die Infrastruktur am Straßenrand und die Bereitstellung des intelligenten Netzwerks als öffentliche Infrastruktur oder bauen wir sie als Vermögenswert auf, der liquidiert werden kann?

Darüber hinaus können Projekte zur Fahrzeug-Straßen-Integration wie die intelligente Netzwerkverbindung als Demonstrationsprojekt untersucht oder als groß angelegte Anwendung behandelt werden.

„In der Anfangsphase wurden viele kleine Bauarbeiten durchgeführt, wie zum Beispiel der Bau einer Straße von zehn oder fünf Kilometern oder die Abgrenzung einer Fläche von zehn oder zwanzig Quadratkilometern. Obwohl kleine Bauarbeiten förderlich sind Unter Kontrolle der Inputkosten können kleine Demonstrationen von nun an nicht mehr den Bedürfnissen der Automobilunternehmen und -benutzer sowie den zukünftigen Entwicklungsanforderungen der Branche gerecht werden. „Guo Xingrong sagte: „Die allgemeine Anforderung der Automobilunternehmen ist Folgendes.“ Autos wie NOA können flächendeckend gefahren werden. Eine Fläche von fünf Quadratkilometern oder zehn Quadratkilometern bringt den Nutzern eigentlich keinen großen Nutzen, daher hat er kein großes Interesse daran.

„Das Gleiche gilt für die Branchenentwicklung. Die rasante Entwicklung dieser Branche muss den Skaleneffekt erfordern. Nach der Skalierung können einerseits die Kosten rasch gesenkt werden, andererseits wird die gesamte Branche vorangetrieben.“ sagte Guo Xingrong.

Drittens war China in der Vergangenheit relativ gut im Aufbau traditioneller Infrastruktur, wie etwa der Entwicklung und dem Bau von Straßen, Brücken und Immobilien. Auf dieser Grundlage wurden neue Geschäfts- oder Technikmodelle überlagert, die neue Technologiebetreiber erfordern Manche Leute nennen sie jetzt „neue Qualitätsbetreiber“. Einerseits müssen „neue Qualitätsbetreiber“ die Auswahl und Anordnung von Straßenverkehrseinrichtungen in der gesamten Stadt planen, Cloud-Plattformen aufbauen und autonomes Fahren und intelligente vernetzte Fahrzeuge durch Straßen- und Cloud-Daten ermöglichen. Wir müssen auch starten und betreiben Es gibt verschiedene selbstfahrende Autos vor Ort, daher ist die Beteiligung vieler High-Tech-Unternehmen erforderlich. Darüber hinaus besteht Bedarf an einem Betreiber, der über Straßenerfahrung, Cloud-Erfahrung und Fahrzeugerfahrung verfügt, um Daten von den drei Terminals Auto, Straße und Cloud wirklich zu integrieren. „Ein Bau ohne Betrieb wird nicht den endgültigen Effekt erzielen“, sagte Guo Xingrong.

„Die integrierte Entwicklung von Fahrzeug, Straße und Cloud steht im Einklang mit dem Entwicklungstrend von Technologie und Industrie, und wir müssen den strategischen Fokus beibehalten und die Umsetzung der Technologie weiterhin vorantreiben.“ Verstehen Sie die aktuellen Probleme, die gelöst werden müssen, und lösen Sie auftretende Probleme, um qualitativ hochwertige Lösungen zu entwickeln. Pläne werden systematisch gefördert. „Wir sollten einen Konsens über den Entwicklungspfad erzielen, die Zeit des Entwicklungsfensters nutzen, iterative Investitionen fortsetzen, die Vorteile des neuen nationalen Systems voll ausschöpfen, die Investitionen durch Gesamtkoordinierung weiter steigern, Probleme lösen und groß angelegte Industrialisierungsziele erreichen.“ so schnell wie möglich“, sagte Li Keqiang.

Autor: Liu Shanshan