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"Estamos decididos a no construir taxis sin conductor. Creemos que 'liberar energía y reducir los accidentes' es el verdadero valor social creado por la conducción inteligente".NÍOLas declaraciones del director ejecutivo, Li Bin, en una reunión de comunicación con los medios se volvieron virales nuevamente. Creía que "el valor de la conducción autónoma no es quitarles el trabajo a los choferes y taxistas. Esto realmente no es nada emocionante".

Los comentarios de Li Bin tocaron los corazones de algunas personas. No hace mucho, seguían apareciendo en las plataformas sociales noticias de que los taxistas de Wuhan tenían menos pedidos debido a la "Carrot Run". Un "hermano" en Wuhan dijo que Carrot Rush le estaba quitando negocios y que los lugares con muchas ventas apenas podían recibir clientes.

Una piedra provocó mil olas. Algunas personas aplaudieron la nueva innovación tecnológica, mientras que otras se mostraron melancólicas porque los conductores podrían enfrentarse al desempleo. ¿Los coches autónomos robarán puestos de trabajo a los conductores humanos? La posición de cada uno sobre este tema es diferente y sus opiniones serán completamente diferentes.

Lo que el autor quiere explorar más es por qué Robotaxi ha vuelto a ser popular en este momento después de haber estado inactivo durante muchos años. En el proceso de popularización de la tecnología de conducción autónoma, ¿existe una mejor manera o ritmo?

Robotaxi es un taxi no tripulado, que es una aplicación importante de la tecnología de conducción autónoma en escenarios de alquiler. A diferencia del escenario del automóvil de pasajeros, el escenario de alquiler tiene inherentemente el atributo de "separación de personas y vehículos", lo que lleva a Robotaxi a explorar directamente la conducción altamente autónoma de nivel L4.

Según la información oficial de Baidu, "Luobo Kuaipao" ha abierto servicios de operaciones de prueba tripuladas en 11 ciudades y ha llevado a cabo pruebas de servicios de viajes de conducción autónoma totalmente no tripulada en Beijing, Wuhan, Chongqing, Shenzhen, Shanghai y otros lugares.

Si miramos hacia atrás en la historia del desarrollo de la industria, Robotaxi ha experimentado una ola de "expectativas infladas" y luego un "regreso a la racionalidad".

Desde que Google lanzó una investigación sobre su proyecto de conducción autónoma en 2009, el interés global en la conducción autónoma se ha intensificado. Alrededor de 2015, las nuevas empresas de Robotaxi surgieron como hongos después de una lluvia primaveral, y el mercado de capitales se mostró cada vez más entusiasmado con la inversión y la financiación de la conducción autónoma. Durante este período se establecieron Cruise, la división de conducción autónoma Baidu L4, Pony.ai, AutoX, WeRide, etc.

Pero conVado , Argo AI, de inversión pública, quebró y se liquidó, e Ibeo, el creador en el campo de lidar, se declaró en quiebra. Desde 2019, el número de nuevas empresas autónomas establecidas ha disminuido significativamente. La razón principal detrás de esto es que el camino de comercialización no está claro, la financiación se está reduciendo y hay otras dificultades, y la industria ha entrado en un período de dificultades.

¿Por qué Robotaxi vuelve a ser popular ahora? Hay varios factores importantes detrás de esto.

En primer lugar, los consumidores tienen un conocimiento más profundo de Robotaxi. En los últimos dos años, Robotaxi ha tenido un responsable de seguridad sentado en el asiento del conductor. Ahora, los ciudadanos solo necesitan marcar con los dedos los últimos cuatro dígitos de su número de teléfono móvil en el cristal del coche y la puerta se abrirá. abrir y luego abrocharse los cinturones de seguridad, haga clic en Aceptar en la pantalla para iniciar el viaje.

Se informa que el Robotaxi lanzado en Wuhan ha completado un promedio de alrededor de 20 pedidos por vehículo por día en un mes, lo cual es similar al número de conductores comunes de transporte en línea, pero el precio promedio por pedido es el 60% de ese de los conductores habituales que solicitan coches en línea. Aunque se han producido accidentes de tráfico que preocupan a todo el mundo, todos son provocados por seres humanos que violan las normas de tráfico. Según las estadísticas de las compañías de seguros, la tasa de accidentes de los vehículos no tripulados Luobo Kuaipao es 1/14 de la de los humanos. Por lo tanto, en comparación con la experiencia de los taxis que se niegan a llevar pasajeros y los conductores que no encienden el aire acondicionado en verano, los ciudadanos están más entusiasmados con Robotaxi.

En segundo lugar, el coste de las bicicletas Robotaxi ha bajado significativamente en comparación con el pasado, lo que ha generado expectativas en el mercado para su comercialización. En la conferencia Apollo Day 2024 en mayo de este año, Baidu lanzó el nuevo vehículo no tripulado "Carrot Run" de sexta generación equipado con la solución de sistema inteligente de sexta generación de Baidu. El precio del coche nuevo es de sólo 204.600 yuanes y el coste de todo el vehículo se ha reducido en un 60% en comparación con el coche de quinta generación, muy por debajo del Robotaxi lanzado por otras empresas de conducción autónoma.

Además, la plataforma de conducción autónoma puede reducir significativamente el costo unitario de los servicios al reducir las tarifas de la plataforma y los costos de los conductores, al mismo tiempo que brinda servicios en todo clima, lo que hace que el precio por kilometraje unitario sea más bajo que el de los taxis tradicionales.

El último punto es en realidad el más importante——tesla Dijo que lanzará Robotaxi este año. Recientemente, Tesla FSD ha logrado avances significativos. El 31 de marzo, Tesla lanzó una nueva versión de FSD V12 para algunos usuarios en los Estados Unidos. La nueva versión elimina la palabra "Beta" por primera vez y la reemplaza por "Supervised", que significa "supervisado".

Musk lo llama "Airbnb sobre ruedas". Los propietarios de automóviles pueden optar por agregar sus vehículos a la flota de transporte en línea de Tesla y compartir los ingresos con Tesla. Tesla es líder en tecnología de conducción de automóviles inteligentes. Si puede lanzar Robotaxi según lo previsto, equivaldrá a un terremoto en la industria.

En la actualidad, la tecnología de conducción inteligente está experimentando una transformación histórica. Este hito se denomina "de extremo a extremo". La nueva versión de FSD de Tesla utiliza tecnología de extremo a extremo, y la conducción inteligente de Luobo Kuaipao también utiliza tecnología de extremo a extremo. Modelo grande.

¿Qué es "de extremo a extremo"? Es un concepto de aprendizaje profundo. Un modelo de IA solo necesita ingresar datos sin procesar para generar el resultado final, sin introducir módulos adicionales para su procesamiento. Por ejemplo, ChatGPT, si le hablas, te responderá y en el proceso sólo interviene un modelo de lenguaje grande.

Pero la conducción inteligente es mucho más complicada, además de reconocer las instrucciones humanas, también necesita reconocer los objetos de la carretera y observar su textura, color, velocidad de movimiento, etc. En el pasado, estos enlaces requerían diferentes módulos y el grado de inteligencia alcanzado por estos módulos variaba.

Por ejemplo, los módulos responsables de planificar rutas y los módulos responsables de controlar vehículos no son lo suficientemente inteligentes, por lo que necesitan ingresar manualmente una gran cantidad de condiciones y reglas de la carretera y actuar de acuerdo con las reglas.

A medida que la conducción inteligente evoluciona de un extremo a otro, puede juzgar las condiciones de la carretera y responder por sí sola. Esta es la razón por la que muchas empresas nacionales de vehículos de nueva energía han despedido empleados de manera significativa en los últimos seis meses, y los programadores del departamento de conducción inteligente han sido despedidos. Porque en la era de un extremo a otro, no hay necesidad de que tantos programadores escriban código poco a poco y formule cada regla de conducción poco a poco.

En pocas palabras, antes de que los automóviles autónomos reemplacen a los taxistas, primero reemplazarán a una gran cantidad de programadores que escriben códigos.

Musk dijo: "La realización de la conducción autónoma por parte de FSD será el 'momento ChatGPT' de Tesla". Esto también acelera el desarrollo y la aplicación de modelos de conducción autónoma a gran escala de extremo a extremo en China.XiaopengLas empresas de automóviles nuevos como NIO e Ideal están llevando a cabo investigación, desarrollo e implementación de tecnologías de modelos de extremo a extremo como Huawei, Pony.ai, NVIDIA, Yuanrong Qixing, SenseTime, Qingzhou Zhihang, etc. También están llevando a cabo la implementación de tecnología modelo de extremo a extremo. Realizar esfuerzos en las áreas finales.

Figura: Xpeng desarrolla e implementa tecnología de modelos grandes de extremo a extremo

Antes de implementar la conducción autónoma, varias empresas están trabajando para lograr una conducción inteligente de alta gama con una mejor experiencia. A diferencia de la conducción inteligente tradicional, la conducción con sistemas de tecnología de extremo a extremo se parece más a la de un conductor humano experimentado y no será demasiado rígida ni dogmática.

“La principal ventaja de la tecnología de extremo a extremo es que puede mejorar significativamente la eficiencia de la implementación de la conducción inteligente de alto nivel y, al mismo tiempo, reducir los costos hasta cierto punto. El éxito de esta vía tecnológica se beneficia del uso de modelos grandes y de la informática de gran tamaño. potencia y big data promoverá un salto cualitativo en los algoritmos de inteligencia artificial", señaló Liu Xuan, vicepresidente de Shenzhen Yuanrong Qixing Technology Co., Ltd., en su comunicación con Auto Market Story.

En términos de reducción de costos, la tecnología de extremo a extremo no depende de mapas de alta precisión, lo cual es particularmente importante para lograr la conducción autónoma a nivel nacional e incluso global. Liu Xuan explicó que los conductores humanos no forman un mapa de alta precisión en sus mentes cuando conducen, sino que confían en su percepción intuitiva de las carreteras y las señales de tráfico. Como resultado intermedio, los mapas de alta precisión son útiles para que las máquinas comprendan el entorno, pero también plantean una serie de problemas como actualizaciones de mantenimiento, puntualidad y seguridad de los datos. Por lo tanto, reducir la dependencia de mapas de alta precisión es la clave para implementar algoritmos de un extremo a otro.

Por otro lado, el avance en el rendimiento del FSD de Tesla también ha llevado a discusiones en la industria sobre si realmente se necesita lidar. Si Tesla puede lograr la conducción sin conductor confiando únicamente en cámaras, ¿será esto un duro golpe para la industria lidar?

En este sentido, Yu Qian, cofundador y director ejecutivo de Qingzhou Zhihang, dijo a Auto Market Story: “Sin embargo, ya sea visión pura o combinada con lidar, se puede aplicar el método de extremo a extremo, aunque lidar proporciona lo necesario. Redundancia de seguridad, pero a largo plazo, la tecnología de visión es totalmente capaz de lograr una conducción autónoma de alto nivel. A medida que avanza la tecnología, se espera que los sistemas de visión pura alcancen o incluso superen el nivel de los conductores humanos”.

Li Bin también expresó su opinión. Lidar es como un airbag de automóvil. Su papel más importante reside en el valor de seguridad. Puede cubrir el 1% de los escenarios extremos que la visión pura no puede afrontar. "Si una empresa utiliza lidar o no es una cuestión de negocios y depende de si paga el costo del 1%".

Aunque las iteraciones de nuevas tecnologías y las reducciones de costos han aumentado las expectativas para la conducción autónoma, a juzgar por la experiencia de desarrollo de Tesla, la tecnología de conducción inteligente de extremo a extremo tiene requisitos muy altos de potencia informática, algoritmos y big data si no hay suficiente fuerza económica y técnica. es difícil de lograr. Tesla finalmente logró la conducción autónoma de extremo a extremo FSD a través de pruebas exhaustivas.

Musk dijo que Tesla planea invertir 10 mil millones de dólares en infraestructura de inteligencia artificial y potencia informática en 2024. Si la intensidad de inversión de otras empresas no alcanza este nivel, o la eficiencia de la utilización del capital no es alta, no podrán competir. .

Liu Xuan dijo con franqueza que la ventaja de Tesla es que tiene más de 6 millones de vehículos y datos reales masivos para formar un circuito de datos cerrado. Sin embargo, los modelos de ruta de implementación específicos de un extremo a otro son diferentes y los métodos del proceso de implementación también son diferentes. "Podemos entrenar nuestros propios modelos de manera específica. Hemos acumulado una experiencia considerable en CBD y escenarios de congestión en las complejas áreas urbanas de China. Creemos que esto puede ayudar al modelo de algoritmo de extremo a extremo a iterar rápidamente a un nivel competitivo".

Lou Tiancheng, CTO de Pony.ai, dijo que en esta etapa, para entrenar un modelo de extremo a extremo con rendimiento general, la cantidad de datos para la conducción autónoma ya no es un problema, pero entrenar un modelo de alto rendimiento. Para el modelo final, se requiere la calidad de los datos. Puede ser una mejora de varios órdenes de magnitud. Este es un desafío que enfrenta la industria de la conducción autónoma.

A medida que el grado de modelado de IA de los sistemas de conducción autónoma aumenta cada vez más, aumenta la demanda de recursos informáticos de formación.

Tesla ha aumentado continuamente su inversión en la formación de potencia informática en los últimos años. Tesla reveló en su informe financiero del segundo trimestre de 2024 que su potencia informática de entrenamiento de inteligencia artificial ha alcanzado una potencia informática equivalente a 35.000 GPU H100 y se espera que aumente a aproximadamente 90.000 potencia informática equivalente a GPU H100 para finales de año. En comparación con finales de 2023, el aumento interanual es de aproximadamente el 500%, alcanzando el mismo escalón que Google y Amazon. Anteriormente, Tesla también implementó un grupo de entrenamiento de GPU A100 más grande, y su inversión real en potencia informática de entrenamiento está muy por delante en la industria de la conducción autónoma. Aunque los fabricantes de equipos originales y las empresas de conducción autónoma nacionales también han invertido en la formación de potencia informática, pocos han alcanzado la escala de Tesla.

Sin embargo, actualmente no hay un calendario claro sobre cuándo estarán operativos los productos Tesla Robotaxi. El taxi autónomo de Tesla, Robotaxi, cuyo lanzamiento estaba previsto originalmente para el 8 de agosto, se pospondrá hasta el 10 de octubre. En cuanto al motivo del retraso, Musk dijo que es necesario realizar algunos cambios de diseño en el vehículo. Algunos expertos de la industria creen que Tesla ha retrasado el lanzamiento de Robotaxi principalmente porque su tecnología aún no está madura y pueden ocurrir algunos errores si se lanza a tiempo.

Además de las cuestiones técnicas que deben mejorarse, la cuestión del modelo de negocio de Robotaxi es aún más difícil.

Tomemos como ejemplo a Luo Luo Kuai Pao. Con 500 taxis sin conductor, incluso si cada vehículo puede recibir 20 pedidos por día y ganar 10 yuanes por pedido, el ingreso diario de Luo Luo Kuai Pao Robotaxi será de solo 100.000 yuanes. Este número es bastante grande para la gente común, pero para una empresa de tecnología dedicada a la conducción autónoma, se estima que ni siquiera puede cubrirse con los salarios de varios científicos de algoritmos.

Li Bin también dio sus propias razones para que Weilai no hiciera Robotaxi: “El transporte es una cuestión social, no una cuestión técnica separada. Técnicamente hablando, Robotaxi madurará cada vez más, pero no es necesariamente un negocio sostenible. Los automóviles que una ciudad puede acomodar son limitados y Robotaxi no escalará sin límites como los servicios en la nube”.

El mercado de capitales se muestra cautelosamente optimista sobre el plan Robotaxi de Tesla. Morgan Stanley dijo que la tecnología de conducción autónoma se ve afectada por una serie de factores impredecibles como la ley, la regulación y la ética. Su popularidad en el mercado puede cambiar en una curva extrema y la industria aún está lejos del punto de inflexión.

Aunque Robotaxi todavía está muy lejos de su aplicación a gran escala, la solución de conducción inteligente de extremo a extremo puede mejorar significativamente la experiencia del usuario y hacer que más consumidores estén dispuestos a aceptar la conducción autónoma, lo que puede acelerar la tasa de penetración general de la tecnología inteligente de alta gama. conduciendo. Los expertos de la industria predicen que la tasa de penetración de NOA de alta velocidad nacional superará el 30% para 2026, y la tasa de penetración de NOA urbana superará el 10%. 2024 se convertirá en una ventana de tiempo importante para la conducción autónoma desde el conocimiento hasta la conversión de compras.