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"Siamo determinati a non costruire taxi senza conducente. Crediamo che 'liberare energia e ridurre gli incidenti' sia il vero valore sociale creato recentemente dalla guida intelligente."NIOLe osservazioni del CEO Li Bin in un incontro di comunicazione con i media sono diventate di nuovo virali. Secondo lui “il valore della guida autonoma non è quello di togliere i posti di lavoro agli autisti e ai tassisti”.

Le osservazioni di Li Bin hanno toccato il cuore di alcune persone. Non molto tempo fa, sulle piattaforme social continuava ad apparire la notizia che i tassisti di Wuhan avevano meno ordini a causa della “corsa delle carote”. Un "fratello" di Wuhan ha detto che la corsa alle carote gli stava portando via gli affari e che i posti con molte vendite difficilmente potevano ricevere clienti.

Una pietra ha sollevato mille onde. Alcune persone hanno esultato per la nuova innovazione tecnologica, mentre altri erano malinconici per il fatto che gli automobilisti potrebbero dover affrontare la disoccupazione. Le auto a guida autonoma ruberanno posti di lavoro ai guidatori umani? La posizione di ognuno su questo argomento è diversa e le loro opinioni saranno completamente diverse.

Ciò che l'autore vuole esplorare di più è perché Robotaxi è diventato di nuovo popolare in questo momento dopo essere rimasto inattivo per molti anni? Nel processo di divulgazione della tecnologia di guida autonoma, esiste un modo o un ritmo migliore?

Robotaxi è un taxi senza pilota, che rappresenta un'importante applicazione della tecnologia di guida autonoma negli scenari di noleggio. A differenza dello scenario delle autovetture, lo scenario del noleggio ha intrinsecamente l'attributo di "separazione di persone e veicoli", che spinge Robotaxi a esplorare direttamente la guida altamente autonoma di livello L4.

Secondo le informazioni ufficiali di Baidu, “Luobo Kuaipao” ha aperto servizi operativi di test con equipaggio in 11 città e ha effettuato test di servizi di viaggio di guida autonoma completamente senza equipaggio a Pechino, Wuhan, Chongqing, Shenzhen, Shanghai e in altri luoghi.

Se guardiamo indietro alla storia dello sviluppo del settore, Robotaxi ha vissuto un’ondata di “aspettative gonfiate” e poi un “ritorno alla razionalità”.

Da quando Google ha lanciato la ricerca sul suo progetto di guida autonoma nel 2009, l’interesse globale per la guida autonoma si è riscaldato. Intorno al 2015, le start-up Robotaxi sono spuntate come funghi dopo una pioggia primaverile e il mercato dei capitali è diventato sempre più entusiasta degli investimenti e dei finanziamenti per la guida autonoma. Durante questo periodo furono fondate Cruise, la divisione di guida autonoma Baidu L4, Pony.ai, AutoX, WeRide, ecc.

Ma conGuado , Argo AI a partecipazione pubblica è fallita e liquidata e Ibeo, l'originatore nel campo del lidar, ha dichiarato fallimento. Dal 2019, il numero di startup di guida autonoma create è diminuito in modo significativo. La ragione principale di ciò è che il percorso di commercializzazione non è chiaro, i finanziamenti si stanno restringendo e altre difficoltà, e il settore è entrato in un periodo di sofferenza.

Perché Robotaxi è di nuovo popolare adesso? Ci sono diversi fattori importanti dietro questo.

Innanzitutto, i consumatori hanno una conoscenza più approfondita di Robotaxi. Negli ultimi due anni Robotaxi ha avuto un addetto alla sicurezza seduto al posto di guida. Ora è davvero senza conducente: basta tracciare con le dita le ultime quattro cifre del proprio numero di cellulare sul vetro dell'auto e la porta si aprirà aprire e quindi allacciare le cinture di sicurezza, fare clic su OK sullo schermo per iniziare il viaggio.

È stato riferito che il Robotaxi lanciato a Wuhan ha completato una media di circa 20 ordini per veicolo al giorno in un mese, un numero simile al numero dei normali conducenti di servizi di chiamata online, ma il prezzo medio per ordine è pari al 60% di tale valore. dei normali conducenti di auto a chiamata online. Sebbene si siano verificati incidenti stradali di cui tutti sono preoccupati, sono tutti causati da esseri umani che violano le norme del traffico. Secondo le statistiche delle compagnie di assicurazione, il tasso di incidenti dei veicoli senza pilota Luobo Kuaipao è 1/14 di quello degli esseri umani. Pertanto, rispetto all'esperienza dei taxi che si rifiutano di portare passeggeri e degli autisti che non accendono l'aria condizionata in estate, i cittadini sono più entusiasti dei Robotaxi.

In secondo luogo, il costo delle biciclette Robotaxi è diminuito significativamente rispetto al passato, dando al mercato aspettative per la sua commercializzazione. Alla conferenza Apollo Day 2024 nel maggio di quest'anno, Baidu ha lanciato il nuovo veicolo senza pilota di sesta generazione "Carrot Run" equipaggiato con la soluzione di sistema intelligente di sesta generazione di Baidu. Il prezzo della nuova vettura è di soli 204.600 yuan, e il costo dell'intero veicolo è sceso del 60% rispetto all'auto di quinta generazione, molto inferiore al Robotaxi lanciato da altre aziende di guida autonoma.

Inoltre, la piattaforma di guida autonoma può ridurre significativamente il costo unitario dei servizi riducendo le tariffe della piattaforma e i costi dei conducenti e fornendo servizi in tutte le condizioni atmosferiche, rendendo il prezzo unitario del chilometraggio inferiore a quello dei taxi tradizionali.

L'ultimo punto è in realtà il più importante——Tesla Ha detto che lancerà Robotaxi quest'anno. Recentemente, Tesla FSD ha compiuto progressi significativi. Il 31 marzo Tesla ha lanciato una nuova versione di FSD V12 per alcuni utenti negli Stati Uniti. La nuova versione rimuove per la prima volta la parola "Beta" e la sostituisce con "Supervised", che significa "supervisionato".

Musk lo chiama "Airbnb su ruote". I proprietari di auto possono scegliere di aggiungere i propri veicoli alla flotta di ride-hailing online di Tesla e condividere le entrate con Tesla. Tesla è leader nella tecnologia di guida automobilistica intelligente Se riuscirà a rilasciare Robotaxi come previsto, equivarrà a un terremoto nel settore.

Al momento, la tecnologia di guida intelligente sta attraversando una trasformazione fondamentale. Questa pietra miliare è chiamata "end-to-end". La nuova versione di FSD di Tesla utilizza la tecnologia end-to-end e anche la guida intelligente di Luobo Kuaipao utilizza la tecnologia end-to-end. Modello grande.

Che cosa è "end-to-end"? È un concetto di apprendimento profondo. Un modello di intelligenza artificiale deve solo inserire dati grezzi per produrre il risultato finale, senza introdurre moduli aggiuntivi per l’elaborazione. Ad esempio, ChatGPT, se gli parli, ti risponderà e nel processo è coinvolto solo un modello linguistico di grandi dimensioni.

Ma la guida intelligente è molto più complicata, oltre a riconoscere le istruzioni umane, deve anche riconoscere gli oggetti sulla strada e osservarne la struttura, il colore, la velocità di movimento, ecc. In passato, questi collegamenti richiedevano moduli diversi e il grado di intelligenza raggiunto da questi moduli variava.

Ad esempio, i moduli responsabili della pianificazione dei percorsi e quelli responsabili del controllo dei veicoli non sono abbastanza intelligenti, quindi devono inserire manualmente un gran numero di condizioni e regole stradali e agire secondo le regole.

Man mano che la guida intelligente si evolve in una direzione end-to-end, può giudicare le condizioni stradali e rispondere da sola. Questo è il motivo per cui molte aziende nazionali produttrici di veicoli a nuova energia hanno licenziato in modo significativo i dipendenti negli ultimi sei mesi, con il licenziamento dei programmatori del reparto di guida intelligente. Perché nell’era end-to-end non è più necessario che così tanti programmatori scrivano il codice pezzo per pezzo e formulino ogni regola di guida pezzo per pezzo.

In poche parole, prima che le auto a guida autonoma sostituiscano i tassisti, sostituiranno un gran numero di programmatori che scrivono codici.

Musk ha affermato: "La realizzazione della guida autonoma da parte di FSD sarà il 'momento ChatGPT' di Tesla". Ciò accelera anche lo sviluppo e l’applicazione di modelli di guida autonoma su larga scala end-to-end in Cina.XiaopengLe nuove aziende automobilistiche come , NIO e Ideal stanno tutte conducendo ricerca, sviluppo e implementazione di tecnologie modello end-to-end Aziende della catena industriale come Huawei, Pony.ai, NVIDIA, Yuanrong Qixing, SenseTime, Qingzhou Zhihang, ecc. stanno anche conducendo l'implementazione della tecnologia del modello end-to-end. Impegnarsi nelle aree finali.

Figura: Xpeng sviluppa e distribuisce la tecnologia di modelli di grandi dimensioni end-to-end

Prima di realizzare la guida autonoma, diverse aziende stanno lavorando verso una guida intelligente di fascia alta con un’esperienza migliore. Diversamente dalla tradizionale guida intelligente, la guida basata su un sistema tecnologico end-to-end è più simile a un guidatore umano esperto e non sarà troppo rigida e dogmatica.

“Il vantaggio principale della tecnologia end-to-end è che può migliorare in modo significativo l’efficienza di implementazione della guida intelligente di alto livello riducendo al tempo stesso i costi in una certa misura. Il successo di questo percorso tecnologico trae vantaggio dall’uso di modelli di grandi dimensioni e di elaborazione di grandi dimensioni potenza e big data. La combinazione promuoverà un salto di qualità negli algoritmi di intelligenza artificiale", ha sottolineato Liu Xuan, vicepresidente di Shenzhen Yuanrong Qixing Technology Co., Ltd. nella sua comunicazione con Auto Market Story.

In termini di riduzione dei costi, la tecnologia end-to-end non si basa su mappe ad alta precisione, il che è particolarmente importante per ottenere una guida autonoma a livello nazionale e persino globale. Liu Xuan ha spiegato che i conducenti umani non formano una mappa ad alta precisione nella loro mente durante la guida, ma si affidano alla loro percezione intuitiva delle strade e dei segnali stradali. Come risultato intermedio, le mappe ad alta precisione sono utili alle macchine per comprendere l’ambiente, ma comportano anche una serie di problemi come aggiornamenti di manutenzione, tempestività e sicurezza dei dati. Pertanto, ridurre la dipendenza da mappe ad alta precisione è la chiave per implementare algoritmi end-to-end.

D’altro canto, la svolta di Tesla in termini di prestazioni FSD ha anche portato a discussioni nel settore sulla reale necessità del lidar. Se Tesla riuscisse a realizzare la guida senza conducente affidandosi solo alle telecamere, sarebbe un duro colpo per l’industria dei lidar?

A questo proposito, Yu Qian, co-fondatore e CEO di Qingzhou Zhihang, ha dichiarato ad Auto Market Story: “Che si tratti di pura visione o combinato con lidar, è possibile applicare il metodo end-to-end, sebbene lidar fornisca il necessario Ridondanza di sicurezza, ma a lungo termine la tecnologia di visione è pienamente in grado di raggiungere una guida autonoma di alto livello. Con l’avanzare della tecnologia, si prevede che i sistemi di visione pura raggiungeranno o addirittura supereranno il livello dei conducenti umani”.

Anche Li Bin ha espresso la sua opinione. Lidar è come un airbag per auto. Il suo ruolo principale risiede nel valore della sicurezza. Può coprire l'1% degli scenari estremi che la pura visione non può affrontare. "Se un'impresa utilizzi o meno il lidar è una questione aziendale, e dipende da se paga il costo per l'1%."

Sebbene le nuove iterazioni tecnologiche e la riduzione dei costi abbiano aumentato le aspettative per la guida autonoma, a giudicare dall’esperienza di sviluppo di Tesla, la tecnologia di guida intelligente end-to-end ha requisiti molto elevati in termini di potenza di calcolo, algoritmi e big data se non dispone di una sufficiente forza economica e tecnica è difficile da raggiungere. Tesla ha finalmente raggiunto la guida autonoma end-to-end FSD attraverso test approfonditi.

Musk ha affermato che Tesla prevede di investire 10 miliardi di dollari in infrastrutture di intelligenza artificiale e potenza di calcolo nel 2024. Se l'intensità di investimento di altre società non raggiunge questo livello o l'efficienza nell'utilizzo del capitale non è elevata, non saranno in grado di competere. .

Liu Xuan ha affermato francamente che il vantaggio di Tesla è che ha più di 6 milioni di veicoli e dispone di enormi quantità di dati reali per formare un circuito di dati chiuso. Tuttavia, gli stessi modelli specifici del percorso di implementazione end-to-end sono diversi, così come diversi sono i metodi del processo di implementazione. "Possiamo addestrare i nostri modelli in modo mirato. Abbiamo accumulato una notevole esperienza negli scenari CBD e di congestione nelle complesse aree urbane della Cina. Riteniamo che questi possano aiutare il modello dell'algoritmo end-to-end a iterare rapidamente a un livello competitivo."

Lou Tiancheng, CTO di Pony.ai, ha affermato che in questa fase, per addestrare un modello end-to-end con prestazioni generali, la quantità di dati per la guida autonoma non è più un problema, ma addestrare un modello end-to-end ad alte prestazioni Per quanto riguarda il modello finale, è necessaria la qualità dei dati. Potrebbe trattarsi di un miglioramento di diversi ordini di grandezza. Questa è una sfida affrontata dal settore della guida autonoma.

Poiché il grado di modellazione dell’intelligenza artificiale dei sistemi di guida autonomi diventa sempre più elevato, la domanda di risorse informatiche per la formazione è in aumento.

Negli ultimi anni Tesla ha costantemente aumentato i propri investimenti nella potenza di calcolo della formazione. Tesla ha rivelato nel suo rapporto finanziario del secondo trimestre del 2024 che la sua potenza di calcolo per l'addestramento all'intelligenza artificiale ha raggiunto la potenza di calcolo equivalente a 35.000 GPU H100 e si prevede che aumenterà fino a circa 90.000 potenza di calcolo equivalente alla GPU H100 entro la fine dell'anno. Rispetto alla fine del 2023, l’aumento su base annua è di circa il 500%, raggiungendo lo stesso livello di Google e Amazon. In precedenza, Tesla aveva anche implementato un cluster di formazione GPU A100 più grande e il suo attuale investimento in potenza di calcolo per la formazione è molto più avanti nel settore della guida autonoma. Sebbene anche gli OEM nazionali e le società di guida autonoma abbiano investito nella formazione della potenza di calcolo, pochi hanno raggiunto le dimensioni di Tesla.

Tuttavia, al momento non esiste un calendario chiaro su quando i prodotti Tesla Robotaxi saranno operativi. Il taxi a guida autonoma Robotaxi di Tesla, originariamente previsto per l'8 agosto, sarà posticipato al 10 ottobre. Per quanto riguarda il motivo del ritardo, Musk ha affermato che è necessario apportare alcune modifiche al design del veicolo. Alcuni esperti del settore ritengono che Tesla abbia ritardato il rilascio di Robotaxi principalmente perché la sua tecnologia non è ancora matura e potrebbero verificarsi alcuni bug se viene rilasciato in tempo.

Oltre alle questioni tecniche che devono essere migliorate, la questione del modello di business Robotaxi è ancora più difficile.

Prendiamo come esempio Luo Luo Kuai Pao. Con 500 taxi senza conducente, anche se ogni veicolo può prendere 20 ordini al giorno e guadagnare 10 yuan per ordine, il reddito giornaliero di Luo Luo Kuai Pao Robotaxi sarà solo di 100.000 yuan. Questa cifra è piuttosto elevata per la gente comune, ma si stima che per un’azienda tecnologica impegnata nella guida autonoma non possa essere coperta nemmeno dagli stipendi di diversi scienziati algoritmici.

Li Bin ha anche spiegato le ragioni per cui Weilai non realizza Robotaxi: “Il trasporto è una questione sociale, non una questione tecnica separata. Tecnicamente parlando, Robotaxi diventerà sempre più maturo, ma non è necessariamente un business sostenibile le auto che una città può ospitare sono limitate e Robotaxi non si espanderà senza confini come i servizi cloud”.

Il mercato dei capitali è cautamente ottimista riguardo al piano Robotaxi di Tesla. Morgan Stanley ha affermato che la tecnologia di guida autonoma è influenzata da una serie di fattori imprevedibili come leggi, regolamenti ed etica. La sua popolarità sul mercato potrebbe cambiare in modo estremo e il settore è ancora lontano dal punto di flesso.

Sebbene Robotaxi sia ancora lontano dall'applicazione su larga scala, la soluzione di guida intelligente end-to-end può migliorare significativamente l'esperienza dell'utente e rendere più consumatori disposti ad accettare la guida autonoma, il che potrebbe accelerare il tasso di penetrazione complessivo della tecnologia intelligente di fascia alta. guida. Gli esperti del settore prevedono che il tasso di penetrazione nazionale della NOA ad alta velocità supererà il 30% entro il 2026 e il tasso di penetrazione della NOA urbana supererà il 10%. Il 2024 diventerà una finestra temporale importante per la guida autonoma dalla consapevolezza alla conversione all’acquisto.