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"Estamos determinados a não construir táxis sem condutor. Acreditamos que 'liberar energia e reduzir acidentes' é o verdadeiro valor social criado pela condução inteligente recentemente."NIOAs observações do CEO Li Bin em uma reunião de comunicação com a mídia tornaram-se virais novamente. Ele acreditava que “o valor da direção autônoma não é tirar o emprego de motoristas e motoristas de táxi.

As observações de Li Bin tocaram o coração de algumas pessoas. Não muito tempo atrás, notícias de que os motoristas de táxi em Wuhan recebiam menos pedidos devido à “Corrida da Cenoura” continuaram a aparecer nas plataformas sociais. Um “irmão” em Wuhan disse que Carrot Rush estava tirando negócios dele e que lugares com muitas vendas dificilmente poderiam receber clientes.

Uma pedra provocou mil ondas. Algumas pessoas aplaudiram a nova inovação tecnológica, enquanto outras ficaram melancólicas com a possibilidade de os motoristas enfrentarem o desemprego. Os carros autônomos roubarão empregos de motoristas humanos? A posição de cada pessoa sobre este tema é diferente e as suas opiniões serão completamente diferentes.

O que o autor deseja explorar mais é por que o Robotaxi se tornou popular novamente nesta época, depois de ficar inativo por muitos anos? No processo de popularização da tecnologia de direção autônoma, existe melhor forma ou ritmo?

Robotaxi é um táxi não tripulado, que é uma importante aplicação da tecnologia de condução autônoma em cenários de aluguel. Ao contrário do cenário de automóveis de passageiros, o cenário de aluguer tem inerentemente o atributo de “separação de pessoas e veículos”, o que leva a Robotaxi a explorar diretamente a condução altamente autónoma do nível L4.

De acordo com informações oficiais do Baidu, “Luobo Kuaipao” abriu serviços de operação de testes tripulados em 11 cidades e realizou testes de serviços de viagens de direção autônoma totalmente não tripulados em Pequim, Wuhan, Chongqing, Shenzhen, Xangai e outros lugares.

Se olharmos para trás, para a história do desenvolvimento da indústria, a Robotaxi experimentou uma onda de “expectativas inflacionadas” e depois um “retorno à racionalidade”.

Desde que a Google lançou a investigação sobre o seu projecto de condução autónoma em 2009, o interesse global na condução autónoma aumentou. Por volta de 2015, as empresas start-up da Robotaxi surgiram como cogumelos depois de uma chuva de primavera, e o mercado de capitais tornou-se cada vez mais entusiasmado com o investimento e o financiamento da condução autónoma. Cruise, divisão de direção autônoma Baidu L4, Pony.ai, AutoX, WeRide, etc. foram todos estabelecidos durante este período.

Mas comFord , a Argo AI, de investimento público, faliu e foi liquidada, e a Ibeo, a criadora na área de lidar, entrou com pedido de falência. Desde 2019, o número de startups autônomas estabelecidas caiu significativamente. As principais razões por detrás disto são o caminho de comercialização pouco claro, o financiamento apertado e outras dificuldades, e a indústria entrou num período de dificuldades.

Por que o Robotaxi voltou a ser popular agora? Existem vários fatores principais por trás disso.

Em primeiro lugar, os consumidores têm uma compreensão mais profunda do Robotaxi. Nos últimos dois anos, o Robotaxi teve um oficial de segurança sentado no banco do motorista. Agora, os cidadãos só precisam rastrear os últimos quatro dígitos do número do seu celular no vidro do carro com os dedos. abra e aperte os cintos de segurança, clique em OK na tela para iniciar a viagem.

É relatado que o Robotaxi lançado em Wuhan completou uma média de cerca de 20 pedidos por veículo por dia em um mês, o que é semelhante ao número de motoristas on-line comuns, mas o preço médio por pedido é 60% disso de motoristas comuns que recebem carros on-line. Embora tenham ocorrido acidentes de trânsito que preocupam a todos, todos eles são causados ​​​​por seres humanos que violam as regras de trânsito. De acordo com estatísticas das seguradoras, a taxa de acidentes com veículos não tripulados de Luobo Kuaipao é 1/14 da dos humanos. Portanto, em comparação com a experiência dos táxis que se recusam a levar passageiros e dos motoristas que não ligam o ar condicionado no verão, os cidadãos estão mais entusiasmados com o Robotaxi.

Em segundo lugar, o custo das bicicletas Robotaxi caiu significativamente em comparação com o passado, dando ao mercado expectativas para a sua comercialização. Na conferência Apollo Day 2024 em maio deste ano, o Baidu lançou o novo veículo não tripulado de sexta geração "Carrot Run" equipado com a solução de sistema inteligente de sexta geração do Baidu. O preço do carro novo é de apenas 204.600 yuans, e o custo de todo o veículo caiu 60% em comparação com o carro de quinta geração, que é muito inferior ao Robotaxi lançado por outras empresas de direção autônoma.

Além disso, a plataforma de condução autónoma pode reduzir significativamente o custo unitário dos serviços, reduzindo as taxas de plataforma e os custos do condutor, ao mesmo tempo que fornece serviços em todas as condições meteorológicas, tornando o preço unitário da quilometragem inferior ao dos táxis tradicionais.

O último ponto é realmente o mais importante——Tesla Disse que lançará o Robotaxi este ano. Recentemente, o Tesla FSD fez progressos significativos. Em 31 de março, a Tesla lançou uma nova versão do FSD V12 para alguns usuários nos Estados Unidos. A nova versão remove pela primeira vez a palavra “Beta” e a substitui por “Supervisionado”, que significa “supervisionado”.

Musk chama isso de “Airbnb sobre rodas”. Os proprietários de automóveis podem optar por adicionar seus veículos à frota on-line da Tesla e compartilhar a receita com a Tesla. A Tesla é líder em tecnologia de direção automotiva inteligente. Se conseguir lançar o Robotaxi conforme programado, será equivalente a um terremoto na indústria.

Atualmente, a tecnologia de direção inteligente está passando por uma transformação marcante. Este marco é chamado de "ponta a ponta". A nova versão do FSD da Tesla usa tecnologia ponta a ponta, e a direção inteligente de Luobo Kuaipao também usa tecnologia ponta a ponta. . Modelo grande.

O que é “ponta a ponta”? É um conceito de aprendizagem profunda. Um modelo de IA só precisa inserir dados brutos para produzir o resultado final, sem introduzir módulos adicionais para processamento. Por exemplo, ChatGPT, se você falar com ele, ele responderá, e apenas um grande modelo de linguagem estará envolvido no processo.

Mas a condução inteligente é muito mais complicada, além de reconhecer as instruções humanas, também precisa reconhecer objetos na estrada e observar sua textura, cor, velocidade de movimento, etc. No passado, estas ligações exigiam módulos diferentes e o grau de inteligência alcançado por estes módulos variava.

Por exemplo, os módulos responsáveis ​​pelo planeamento de rotas e os módulos responsáveis ​​pelo controlo de veículos não são suficientemente inteligentes, pelo que necessitam de introduzir manualmente um grande número de condições e regras de estrada e agir de acordo com as regras.

À medida que a condução inteligente evolui de ponta a ponta, ela pode avaliar as condições da estrada e responder por conta própria. É por isso que muitas empresas nacionais de veículos de energia nova demitiram funcionários significativamente nos últimos seis meses, com programadores do departamento de direção inteligente sendo demitidos. Porque na era ponta a ponta, não há necessidade de tantos programadores escreverem código bit a bit e formularem cada regra de condução bit a bit.

Simplificando, antes que os carros autônomos substituam os motoristas de táxi, eles primeiro substituirão um grande número de programadores que escrevem códigos.

Musk disse: "A realização da direção autônoma do FSD será o 'momento ChatGPT' da Tesla". Isto também acelera o desenvolvimento e a aplicação de modelos de condução autónoma em larga escala de ponta a ponta na China.XiaopengNovas empresas automotivas, como NIO e Ideal, estão conduzindo pesquisa, desenvolvimento e implantação de tecnologias de modelo ponta a ponta, como Huawei, Pony.ai, NVIDIA, Yuanrong Qixing, SenseTime, Qingzhou Zhihang, etc. também estão conduzindo a implantação de tecnologia de modelo ponta a ponta. Faça esforços nas áreas finais.

Figura: Xpeng desenvolve e implanta tecnologia de ponta a ponta para grandes modelos

Antes de implementar a direção autônoma, várias empresas estão trabalhando para uma direção inteligente de ponta com uma melhor experiência. Diferente da direção inteligente tradicional, a direção com sistema de tecnologia ponta a ponta é mais parecida com um motorista humano experiente e não será muito rígida e dogmática.

“A principal vantagem da tecnologia ponta a ponta é que ela pode melhorar significativamente a eficiência da implementação da direção inteligente de alto nível e, ao mesmo tempo, reduzir custos até certo ponto. O sucesso desse caminho tecnológico se beneficia do uso de modelos grandes e de grande computação. poder e big data. A combinação promoverá um salto qualitativo em algoritmos de inteligência artificial", destacou Liu Xuan, vice-presidente da Shenzhen Yuanrong Qixing Technology Co., Ltd., em sua comunicação com a Auto Market Story.

Em termos de redução de custos, a tecnologia ponta a ponta não depende de mapas de alta precisão, o que é particularmente importante para alcançar uma condução autónoma a nível nacional e mesmo global. Liu Xuan explicou que os motoristas humanos não formam um mapa de alta precisão em suas mentes enquanto dirigem, mas confiam em sua percepção intuitiva das estradas e dos sinais de trânsito. Como resultado intermediário, os mapas de alta precisão são úteis para que as máquinas entendam o ambiente, mas também trazem uma série de problemas, como atualizações de manutenção, pontualidade e segurança de dados. Portanto, reduzir a dependência de mapas de alta precisão é a chave para implementar algoritmos ponta a ponta.

Por outro lado, o avanço no desempenho do FSD da Tesla também levou a discussões na indústria sobre se o lidar é realmente necessário. Se a Tesla conseguir dirigir sem motorista confiando apenas em câmeras, isso será um golpe para a indústria lidar?

A esse respeito, Yu Qian, cofundador e CEO da Qingzhou Zhihang, disse ao Auto Market Story: “Seja visão pura ou combinada com lidar, o método ponta a ponta pode ser aplicado, embora o lidar forneça o necessário. Redundância de segurança, mas a longo prazo, a tecnologia de visão é totalmente capaz de alcançar uma condução autónoma de alto nível. À medida que a tecnologia avança, espera-se que os sistemas de visão pura atinjam ou até ultrapassem o nível dos condutores humanos.”

Li Bin também expressou sua opinião. O Lidar é como um airbag de carro. Seu papel principal reside no valor da segurança. Ele pode cobrir 1% dos cenários extremos que a visão pura não consegue suportar. “Se uma empresa usa lidar ou não, é uma questão de negócios e depende se ela pagará o custo de 1%.”

Embora as novas iterações tecnológicas e as reduções de custos tenham aumentado as expectativas para a condução autónoma, a julgar pela experiência de desenvolvimento da Tesla, a tecnologia de condução inteligente de ponta a ponta tem requisitos muito elevados para poder de computação, algoritmos e big data se não houver força económica e técnica suficiente. é difícil de conseguir. A Tesla finalmente alcançou a direção autônoma de ponta a ponta do FSD por meio de testes extensivos.

Musk disse que a Tesla planeja investir US$ 10 bilhões em infraestrutura de inteligência artificial e poder de computação em 2024. Se a intensidade de investimento de outras empresas não atingir esse nível, ou se a eficiência de utilização de capital não for alta, elas não serão capazes de competir .

Liu Xuan disse francamente que a vantagem da Tesla é que ela possui mais de 6 milhões de veículos e possui enormes dados reais para formar um ciclo fechado de dados. No entanto, os próprios modelos específicos de caminho de implementação ponta a ponta são diferentes, e os métodos do processo de implementação também são diferentes. "Podemos treinar nossos próprios modelos de maneira direcionada. Acumulamos experiência considerável em CBD e cenários de congestionamento nas complexas áreas urbanas da China. Acreditamos que isso pode ajudar o modelo de algoritmo de ponta a ponta a iterar rapidamente para um nível competitivo."

Lou Tiancheng, CTO da Pony.ai, disse que nesta fase, para treinar um modelo ponta a ponta com desempenho geral, a quantidade de dados para direção autônoma não é mais um problema, mas para treinar um modelo ponta a ponta de alto desempenho. modelo completo, a qualidade dos dados é necessária. Pode ser uma melhoria de várias ordens de grandeza. Este é um desafio enfrentado pela indústria de condução autônoma.

À medida que o grau de modelagem de IA de sistemas de direção autônomos aumenta cada vez mais, a demanda por recursos computacionais de treinamento aumenta.

A Tesla tem aumentado continuamente seu investimento no treinamento de poder computacional nos últimos anos. Tesla revelou em seu relatório financeiro do segundo trimestre de 2024 que seu poder de computação para treinamento de inteligência artificial atingiu 35.000 poder de computação equivalente a GPU H100 e espera-se que aumente para aproximadamente 90.000 poder de computação equivalente a GPU H100 até o final do ano. Em comparação com o final de 2023, o aumento homólogo é de aproximadamente 500%, atingindo o mesmo escalão da Google e da Amazon. Anteriormente, a Tesla também implantou um cluster maior de treinamento de GPU A100, e seu investimento real em poder de computação para treinamento está muito à frente na indústria de direção autônoma. Embora os OEMs nacionais e as empresas de condução autônoma também tenham investido no treinamento do poder computacional, poucos alcançaram a escala da Tesla.

No entanto, atualmente não existe um cronograma claro para quando os produtos Tesla Robotaxi estarão operacionais. O táxi autônomo da Tesla, Robotaxi, originalmente programado para ser lançado em 8 de agosto, será adiado para 10 de outubro. Quanto ao motivo do atraso, Musk disse que algumas mudanças no design do veículo precisam ser feitas. Alguns especialistas da indústria acreditam que a Tesla atrasou o lançamento do Robotaxi principalmente porque sua tecnologia ainda não está madura e alguns bugs podem ocorrer se for lançado a tempo.

Além das questões técnicas que precisam ser melhoradas, a questão do modelo de negócio do Robotaxi é ainda mais difícil.

Tomemos como exemplo Luo Luo Kuai Pao. Com 500 táxis sem motorista, mesmo que cada veículo possa receber 20 pedidos todos os dias e ganhar 10 yuans por pedido, a renda diária de Luo Luo Kuai Pao Robotaxi será de apenas 100,000 yuans. Este número é bastante grande para as pessoas comuns, mas para uma empresa de tecnologia envolvida na condução autónoma, estima-se que não pode sequer ser coberto pelos salários de vários cientistas de algoritmos.

Li Bin também deu suas próprias razões para Weilai não fazer o Robotaxi: “O transporte é uma questão social, não uma questão técnica separada, o Robotaxi se tornará cada vez mais maduro, mas não é necessariamente um negócio sustentável. os carros que uma cidade pode acomodar são limitados e o Robotaxi não crescerá sem limites como os serviços em nuvem.”

O mercado de capitais está cautelosamente otimista em relação ao plano Robotaxi da Tesla. Morgan Stanley disse que a tecnologia de condução autônoma é afetada por uma série de fatores imprevisíveis, como leis, regulamentos e ética. Sua popularidade no mercado pode mudar em uma curva extrema, e a indústria ainda está longe do ponto de inflexão.

Embora o Robotaxi ainda esteja muito longe de ser aplicado em larga escala, a solução de condução inteligente de ponta a ponta pode melhorar significativamente a experiência do usuário e fazer com que mais consumidores estejam dispostos a aceitar a direção autônoma, o que pode acelerar a taxa geral de penetração de sistemas inteligentes de ponta. dirigindo. Especialistas do setor prevêem que a taxa de penetração doméstica de NOA de alta velocidade excederá 30% até 2026, e a taxa de penetração urbana de NOA excederá 10%. 2024 se tornará um período importante para a condução autônoma, desde o reconhecimento até a conversão de compra.