Bagaimana Mengemudi Otonom Menciptakan Perang Bakat

Pada Januari 2015, beberapa peneliti otonomi kendaraan terbaik di dunia mulai menghilang dari National Robotics Engineering Center (NREC) di Carnegie Mellon. Pada akhir bulan, lima puluh anggota staf NREC telah membelot dari lembaga penelitian―sepenuhnya sepertiga dari jumlah karyawan NREC―termasuk banyak dari karyawan puncak dan direktur pusat tersebut.

Anggota staf sebelumnya muncul kembali hanya beberapa blok jauhnya, di dalam bekas pabrik cokelat yang sekarang dimiliki oleh Uber Technologies, yang telah membeli dan merenovasi ruangan untuk menampung kantor unggulan dari Grup Teknologi Lanjutannya. Uber telah memikat para peneliti dari NREC dengan paket kompensasi setinggi langit dan janji untuk membuat dampak nyata dengan membantu mobil mengemudi sendiri di dunia nyata―bukan hanya di lab.

Belakangan tahun itu, Carnegie Mellon dan Uber menandatangani "kemitraan strategis" untuk mengatur ulang hubungan mereka dan menciptakan jalur yang lebih formal bagi para peneliti CMU untuk terlibat dengan Uber, tetapi pemain lain di bidang otomotif telah memperhatikan. Meski berani, manuver berani Uber hanyalah salvo pembuka dalam pertempuran untuk menemukan dan merekrut bakat paling berharga di dunia—ahli mengemudi otonom—dengan cara apa pun yang diperlukan.

Dalam beberapa tahun terakhir, perang bakat telah meningkat. Hari ini, divisi Waymo Google terlibat dalam gugatan terhadap Uber, menuduh mantan karyawan dan ahli mengemudi sendiri Anthony Levandowski mencuri rahasia dagang setelah Uber membayar hampir $700 juta untuk mengakuisisi startup-nya, Otto. Pembuat mobil tradisional telah memasuki keributan, dengan General Motors membayar $ 580 juta untuk mengakuisisi Cruise Automation dan Toyota mengalokasikan $ 1 miliar untuk membangun 200 tim riset yang kuat untuk mobil self-driving. Dengan pasar $42 miliar yang dipertaruhkan, para ahli mengemudi sendiri sedang dirayu dengan jenis semangat―dan kompensasi―yang sama seperti bintang rock dan atlet top.

Bagaimana Bakat Mendorong Inovasi Dalam Otomasi Kendaraan

Seperti yang dibahas dalam artikel kami tentang semakin pentingnya perangkat lunak bagi industri otomotif, kendaraan self-driving secara fundamental akan mengubah rantai nilai otomotif. Hingga saat ini, pembuat mobil telah menjadi pembangkit tenaga perangkat keras dengan kompetensi inti di bidang manufaktur dan logistik. Tetapi perangkat lunak canggih akan sama pentingnya untuk mobil masa depan―untuk mobil yang dapat mengemudi sendiri, sama pentingnya dengan mesin dan transmisi.

Dari perspektif bakat, kebutuhan yang paling jelas dari pemain di ruang mobilitas―jaringan transportasi seperti Uber dan Lyft, pembuat mobil seperti Tesla dan GM, dan pendatang baru seperti Waymo dan Apple―menemukan pakar dalam pembelajaran mesin, visi komputer, dan kecerdasan buatan dengan pengetahuan untuk merancang "kecerdasan pemandu" kendaraan otonom. Ini adalah sistem yang menerjemahkan input sensor dan data peta menjadi kemampuan mengemudi sendiri yang menunjukkan keandalan luar biasa di berbagai kondisi.

Tetapi kebutuhan akan bakat tidak berakhir di situ. Mobil self-driving berada di nexus dari empat tren teknologi yang saling terkait, masing-masing mewakili cakrawala yang harus didorong hingga batasnya untuk menciptakan pengalaman mobilitas superior yang akan memenangkan konsumen dalam dekade berikutnya. Di sisa artikel ini, kami meninjau teknologi tersebut―konektivitas, otonomi, mobilitas bersama, dan elektrifikasi―untuk membantu pemangku kepentingan otomotif memprioritaskan pencarian bakat mereka.

1. Konektivitas

Seperti halnya semua aplikasi teknologi pembelajaran mesin, kemampuan mengemudi sendiri adalah produk dari data mereka. Dengan data berkualitas lebih tinggi, kendaraan otonom dapat membuat keputusan yang lebih baik dan lebih andal tentang di mana dan bagaimana mengemudi.

Sebagian besar data penting misi yang diperlukan mobil untuk mengemudi sendiri akan datang dari pelengkap sensor onboard yang kuat, misalnya, Teslas yang sepenuhnya otonom memiliki delapan kamera, dua belas sensor ultrasonik, dan radar yang menghadap ke depan. Tetapi untuk memaksimalkan kinerja dan keamanan, kendaraan otonom perlu terhubung ke sumber data tambahan.

Pada tingkat dasar, ini melibatkan koneksi ke sistem panduan GPS dan aplikasi lalu lintas berbasis cloud seperti Waze untuk membantu kendaraan menghasilkan rute yang optimal. Produsen mobil sudah berada di puncak tren ini, dan Gartner memperkirakan bahwa hampir 250 juta kendaraan akan terhubung ke Internet pada tahun 2020. Namun, mengurangi latensi dan mencapai standar keamanan dan kenyamanan tertinggi menyiratkan bahwa mobil self-driving juga akan berbagi data dan berkomunikasi. dengan kendaraan lain, dan dengan infrastruktur dan jalan di sekitarnya. Misalnya, sinyal lalu lintas pintar dapat berinteraksi langsung dengan kendaraan, kota Atlanta bahkan berencana membangun jalan terpisah untuk mobil yang dapat mengemudi sendiri, lengkap dengan rambu jalan dan meteran parkir yang disematkan sensor.

Mobil self-driving akan menggunakan data dari berbagai sumber, menyiratkan bahwa keahlian dalam konektivitas dan Internet of Things akan sangat penting di bidang ini. Akan sama pentingnya untuk mempertahankan pakar keamanan teratas yang dapat mendeteksi kerentanan dan membatasi risiko bahwa kendaraan yang terhubung diretas atau dieksploitasi.

2. Otonomi

Setelah menyerap berbagai macam data dari sensor internal dan sumber eksternal, mobil self-driving harus mengubahnya menjadi panduan rute dan kontrol. Algoritme yang menghasilkan otonomi adalah komponen paling mendasar dari kendaraan tanpa pengemudi, dan otonomi adalah kemampuan di jantung perang bakat.

Platform pendidikan online Udacity baru-baru ini meluncurkan nanodegree "Insinyur Mobil Self-Driving" yang diajarkan oleh Sebastian Thrun, seorang profesor di Stanford dan salah satu bapak baptis penelitian mobil self-driving, dan kurikulumnya memberikan gambaran sekilas tentang banyak kompetensi perangkat lunak yang diperlukan untuk menghasilkan otonomi kendaraan tingkat apapun. Bidang pengetahuan penting meliputi pembelajaran mendalam, visi komputer, pemrosesan dan fusi sensor, lokalisasi, dan kontrol―masing-masing dengan submodul yang mendalam. Secara keseluruhan, keterampilan ini memungkinkan para insinyur untuk merancang sistem yang dapat mengenali sinyal dan rambu lalu lintas, menjaga jalur, menyesuaikan diri dengan cuaca buruk, bereaksi terhadap arus lalu lintas, dan mencegah potensi tabrakan.

Perlu dicatat bahwa sejumlah modul kursus Udacity disponsori oleh perusahaan yang meneliti teknologi mobil self-driving, termasuk Mercedes-Benz dan Uber, yang menyiratkan bahwa pemain mobilitas utama sangat ingin mengunci bakat otonomi sehingga mereka bersedia mengambil insinyur langsung keluar dari sekolah.

3. Mobilitas Bersama

Penelitian kendaraan otonom telah sangat dipercepat oleh pertumbuhan jaringan transportasi seperti Uber dan Lyft, serta layanan berbagi mobil seperti Zipcar dan Car2go. Secara khusus, Uber dan Lyft mengandalkan fakta bahwa mobil otonom akan secara substansial mengurangi biaya variabel layanan mereka dengan menghilangkan pengemudi, membuat berbagi perjalanan menjadi kompetitif dalam biaya dan kenyamanan dengan memiliki mobil.

Popularitas Uber dan Lyft, dikombinasikan dengan faktor budaya yang telah mengurangi nilai kepemilikan mobil untuk demografi yang lebih muda, telah membuat pemain mobilitas dari semua jenis duduk dan memperhatikan. Tesla adalah salah satu pembuat mobil yang telah menganut gagasan bahwa masa depan mobilitas otomotif mungkin melibatkan kepemilikan kendaraan yang jauh lebih sedikit, mengumumkan rencana untuk "Jaringan Tesla" Tesla yang dapat mengemudi sendiri yang dapat menjemput penumpang lain selama waktu senggang mereka. GM juga telah mengambil pendekatan agresif, mengakuisisi aset dari startup Sidecar dan bermitra dengan Lyft untuk mendanai ekspansi mereka dan mengejar sejumlah inisiatif strategis, sementara Ford telah mengumumkan niatnya untuk meluncurkan kendaraan yang sepenuhnya otonom untuk berbagi perjalanan oleh 2021.

Baik mereka ingin memasok kendaraan untuk jaringan berbagi perjalanan atau membuat jaringan mereka sendiri, pemain mobilitas perlu berinvestasi dalam bakat untuk memahami tantangan di ruang angkasa, mulai dari perutean cerdas saat carpooling hingga pemeliharaan dan keselamatan penumpang.

4. Elektrifikasi

Mobil self-driving dengan mesin pembakaran internal akan tetap eksis di masa depan, terutama untuk aplikasi jarak jauh. Tetapi karena teknologi baterai meningkat dalam jangkauan dan biaya, generasi berikutnya dari kendaraan otonom lebih mungkin untuk menjadi listrik.

Alasan untuk ini terkait dengan tren teknologi lain yang telah mengkatalisasi pengembangan kendaraan otonom. Salah satunya, kendaraan listrik berpotensi lebih mudah perawatannya, karena hanya terdiri dari tiga komponen utama yaitu baterai, inverter, dan motor listrik. Saat dewasa, mereka juga bisa lebih mudah untuk mengisi bahan bakar melalui teknologi nirkabel seperti pengisian daya induksi, membuatnya sangat cocok untuk pola penggunaan yang intens dari berbagi perjalanan.

Mobil listrik juga lebih mudah dikendalikan oleh komputer, dan dapat memberikan daya yang andal ke berbagai sensor yang digunakan kendaraan otonom untuk mengumpulkan data dan mengontrol gerakannya. Sudah, 58% kendaraan otonom ringan dibangun di atas powertrain listrik, sementara 21% tambahan menggunakan powertrain hybrid. Dengan ini dikatakan, sampai teknologi baterai memungkinkan kendaraan listrik untuk menyamai kisaran mobil bensin, mesin hibrida akan menjembatani kesenjangan, menawarkan jangkauan dan kompatibilitas yang unggul dengan kebutuhan unik kendaraan otonom.

Bakat Mengemudi Sendiri yang Baik Sulit Ditemukan

Perang bakat dalam otomatisasi kendaraan baru saja dimulai. Permintaan akan bakat teknis dan bisnis di empat bidang yang diuraikan di atas akan tumbuh ketika organisasi di seluruh ruang mobilitas meningkatkan keyakinan mereka dalam perkembangan pesat teknologi dan norma hukum yang saat ini membatasi adopsi mobil self-driving secara luas.

Mengamankan bakat dengan keahlian mendalam dalam otonomi sangat penting untuk memproduksi kendaraan otonom, tetapi pemain mobilitas tidak boleh berhenti di situ. Para pemenang perang bakat perlu melihat seluruh tumpukan kompetensi yang diperlukan untuk menghasilkan pengalaman mengemudi otonom yang aman dan berkualitas tinggi, menggunakan taktik kreatif untuk mengunci bakat dan mengamankan jalan mereka menuju pertumbuhan berkelanjutan di era mobilitas berikutnya.