Jak autonomiczna jazda stworzyła wojnę talentów

W styczniu 2015 roku niektórzy z najlepszych badaczy autonomii pojazdów na świecie zaczęli znikać z National Robotics Engineering Center (NREC) w Carnegie Mellon. Do końca miesiąca pięćdziesięciu pracowników NREC opuściło instytut badawczy – w sumie jedna trzecia liczby pracowników NREC – w tym wielu jego najlepszych pracowników i dyrektor centrum.

Niegdysiejsi pracownicy pojawili się ponownie zaledwie kilka przecznic dalej, w dawnej fabryce czekolady należącej obecnie do Uber Technologies, która kupiła i odnowiła pomieszczenie, w którym mieści się flagowe biuro Grupy Zaawansowanych Technologii. Uber odciągnął naukowców od NREC niebotycznymi pakietami wynagrodzeń i obietnicą wywarcia namacalnego wpływu, pomagając samochodom jeździć w prawdziwym świecie, nie tylko w laboratorium.

Później w tym samym roku Carnegie Mellon i Uber podpisali „strategiczne partnerstwo”, aby zresetować swoje relacje i stworzyć bardziej formalną ścieżkę dla badaczy CMU do współpracy z Uberem, ale inni gracze w branży motoryzacyjnej już to zauważyli. Choć był to zuchwały, śmiały manewr Ubera był zaledwie salwą otwierającą w bitwie o znalezienie i zrekrutowanie najcenniejszego talentu na świecie – autonomicznych ekspertów od jazdy – wszelkimi niezbędnymi środkami.

W ostatnich latach wojna talentów nasiliła się. Dzisiaj dział Google Waymo jest uwikłany w proces sądowy przeciwko Uberowi, oskarżając byłego pracownika i eksperta od autonomii, Anthony'ego Levandowskiego, o kradzież tajemnic handlowych po tym, jak Uber zapłacił prawie 700 milionów dolarów za przejęcie jego startupu, Otto. Do walki włączyli się tradycyjni producenci samochodów. General Motors zapłacił 580 milionów dolarów za przejęcie Cruise Automation, a Toyota przeznaczyła miliard dolarów na zbudowanie 200-osobowego zespołu badawczego zajmującego się autonomicznymi samochodami. W grę wchodzi rynek o wartości 42 miliardów dolarów, a eksperci od autonomizacji są zabiegani z takim samym zapałem – i wynagrodzeniem – jak gwiazdy rocka i najlepsi sportowcy.

Jak talent napędza innowacje w automatyzacji pojazdów

Jak omówiliśmy w naszym artykule na temat rosnącego znaczenia oprogramowania dla przemysłu motoryzacyjnego, pojazdy autonomiczne zasadniczo zmienią motoryzacyjny łańcuch wartości. Do niedawna producenci samochodów byli potentatami sprzętowymi z podstawową kompetencją w zakresie produkcji i logistyki. Ale wyrafinowane oprogramowanie będzie równie ważne w samochodach jutra – w samochodach autonomicznych, tak samo jak silnik i skrzynia biegów.

Z perspektywy talentów, najbardziej oczywistą potrzebą graczy w przestrzeni mobilności – sieci transportowych, takich jak Uber i Lyft, producentów samochodów, takich jak Tesla i GM, oraz nowych graczy, takich jak Waymo i Apple – jest znalezienie ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego, wizji komputerowej i sztucznej inteligencji z know-how do projektowania „inteligencji prowadzącej” pojazdów autonomicznych. Są to systemy, które przekształcają dane wejściowe z czujników i dane mapowe na możliwości samodzielnego prowadzenia pojazdu, które wykazują ogromną niezawodność w różnych warunkach.

Ale potrzeba talentu na tym się nie kończy. Samochody autonomiczne znajdują się na styku czterech powiązanych ze sobą trendów technologicznych, z których każdy reprezentuje horyzont, który należy przesunąć do granic możliwości, aby stworzyć wyjątkowe wrażenia z mobilności, które zdobędą konsumentów w następnej dekadzie. W dalszej części tego artykułu dokonujemy przeglądu tych technologii – łączności, autonomii, współdzielonej mobilności i elektryfikacji – aby pomóc interesariuszom z branży motoryzacyjnej w nadawaniu priorytetów poszukiwaniu talentów.

1. Łączność

Podobnie jak w przypadku wszystkich zastosowań technologii uczenia maszynowego, możliwości samosterowności są produktem ich danych. Dzięki danym o wyższej jakości pojazdy autonomiczne mogą podejmować lepsze, bardziej niezawodne decyzje dotyczące tego, gdzie i jak jeździć.

Większość danych o krytycznym znaczeniu, wymaganych do samodzielnego prowadzenia pojazdów, będzie pochodzić z solidnego zestawu czujników pokładowych – na przykład w pełni autonomiczny Teslas ma osiem kamer, dwanaście czujników ultradźwiękowych i radar skierowany do przodu. Jednak aby zmaksymalizować wydajność i bezpieczeństwo, pojazdy autonomiczne będą musiały łączyć się z dodatkowymi źródłami danych.

Na poziomie podstawowym obejmuje to połączenie z systemami nawigacji GPS i aplikacjami drogowymi opartymi na chmurze, takimi jak Waze, aby pomóc pojazdom w generowaniu optymalnych tras. Producenci samochodów są już na szczycie tego trendu, a firma Gartner szacuje, że do 2020 r. do Internetu zostanie podłączonych prawie 250 milionów pojazdów. Jednak zmniejszenie opóźnień i osiągnięcie najwyższych standardów bezpieczeństwa i komfortu oznacza, że ​​samochody autonomiczne również będą udostępniać dane i komunikować się. z innymi pojazdami oraz z infrastrukturą i drogami wokół nich. Na przykład inteligentne sygnalizatory drogowe mogą wchodzić w bezpośrednią interakcję z pojazdami — miasto Atlanta planuje nawet budowę oddzielnych dróg dla samochodów autonomicznych, wraz z wbudowanymi w czujniki znakami drogowymi i parkometrami.

Samochody autonomiczne będą zużywać dane z wielu różnych źródeł, co oznacza, że ​​wiedza fachowa w zakresie łączności i Internetu rzeczy będzie w tej dziedzinie niezbędna. Równie ważne będzie zatrzymanie najlepszych ekspertów ds. bezpieczeństwa, którzy potrafią wykrywać luki i ograniczać ryzyko włamania się lub wykorzystania podłączonych pojazdów.

2. Autonomia

Po przetworzeniu szerokiej gamy danych z czujników wewnętrznych i źródeł zewnętrznych autonomiczne samochody muszą przekształcić je w wskazówki dotyczące trasy i sterowania. Algorytmy, które zapewniają autonomię, są najbardziej podstawowym elementem autonomicznych pojazdów, a autonomia to zdolność leżąca u podstaw wojny talentów.

Internetowa platforma edukacyjna Udacity niedawno uruchomiła nanostopień „Inżyniera samochodów autonomicznych” prowadzony przez Sebastiana Thruna, profesora Stanforda i jednego z ojców chrzestnych badań nad samochodami autonomicznymi, a jej program nauczania daje wgląd w wiele kompetencji w zakresie oprogramowania wymaganych do wytwarzają autonomię pojazdów w dowolnym stopniu. Niezbędne obszary wiedzy obejmują głębokie uczenie, widzenie komputerowe, przetwarzanie i fuzję czujników, lokalizację i kontrolę – każdy z dogłębnymi podmodułami. Umiejętności te razem wzięte umożliwiają inżynierom projektowanie systemów, które potrafią rozpoznawać sygnały i znaki drogowe, utrzymywać pasy ruchu, dostosowywać się do niekorzystnych warunków pogodowych, reagować na przepływ ruchu i zapobiegać potencjalnym kolizjom.

Warto zauważyć, że wiele modułów kursów Udacity jest sponsorowanych przez firmy badające technologię samochodów autonomicznych, w tym Mercedes-Benz i Uber, co oznacza, że ​​główni gracze w dziedzinie mobilności są tak chętni do blokowania talentów autonomicznych, że są gotowi od razu pozyskać inżynierów Poza szkołą.

3. Wspólna mobilność

Badania nad pojazdami autonomicznymi zostały znacznie przyspieszone dzięki rozwojowi sieci transportowych, takich jak Uber i Lyft, a także usług wspólnego korzystania z samochodów, takich jak Zipcar i Car2go. W szczególności Uber i Lyft liczą na to, że samochody autonomiczne znacznie zmniejszą koszty zmienne ich usług poprzez eliminację kierowców, dzięki czemu wspólne przejazdy będą konkurencyjne pod względem kosztów i wygody w porównaniu z posiadaniem samochodu.

Popularność Ubera i Lyfta, w połączeniu z czynnikami kulturowymi, które obniżyły wartość posiadania samochodu dla młodszych grup demograficznych, sprawiły, że wszelkiego rodzaju gracze mobilni usiedli i zwrócili uwagę. Tesla jest jednym z producentów samochodów, który przyjął ideę, że przyszłość mobilności motoryzacyjnej może wiązać się ze znacznie mniejszym posiadaniem pojazdów, ogłaszając plany stworzenia „Sieci Tesli” autonomicznych Tesli, które mogłyby zabierać innych pasażerów w czasie ich przestoju. GM przyjął również agresywne podejście, przejmując aktywa start-upu Sidecar do wspólnego przejazdu i współpracując z Lyft w celu finansowania ich ekspansji i realizacji szeregu inicjatyw strategicznych, podczas gdy Ford ogłosił zamiar uruchomienia w pełni autonomicznego pojazdu do wspólnego korzystania z przejazdów przez 2021.

Niezależnie od tego, czy chcą dostarczać pojazdy do sieci wspólnych przejazdów, czy tworzyć własne sieci, gracze mobilności będą musieli zainwestować w talenty, aby zrozumieć wyzwania w kosmosie, od inteligentnego wyznaczania tras i wspólnych przejazdów po konserwację i bezpieczeństwo pasażerów.

4. Elektryfikacja

Samojezdne samochody z silnikami spalinowymi będą istnieć w przyszłości, zwłaszcza do zastosowań dalekobieżnych. Jednak w miarę zwiększania się zasięgu i kosztów technologii akumulatorów, następna generacja pojazdów autonomicznych najprawdopodobniej będzie elektryczna.

Przyczyny tego są związane z innymi trendami technologicznymi, które były katalizatorem rozwoju pojazdów autonomicznych. Po pierwsze, pojazdy elektryczne mogą być łatwiejsze w utrzymaniu, ponieważ składają się tylko z trzech głównych elementów: akumulatora, falownika i silnika elektrycznego. Po osiągnięciu dojrzałości paliwo może być również łatwiejsze dzięki technologii bezprzewodowej, takiej jak ładowanie indukcyjne, dzięki czemu będą dobrze przystosowane do intensywnych wzorców użytkowania wspólnych przejażdżek.

Samochody elektryczne są również łatwiejsze do kontrolowania przez komputery i mogą dostarczać niezawodne zasilanie do szeregu czujników używanych przez pojazdy autonomiczne do zbierania danych i kontrolowania ich ruchu. Już teraz 58% lekkich pojazdów autonomicznych jest zbudowanych na elektrycznym układzie napędowym, a kolejne 21% korzysta z hybrydowego układu napędowego. Mając to na uwadze, dopóki technologia akumulatorów nie umożliwi pojazdom elektrycznym dorównania gamie samochodów benzynowych, silniki hybrydowe wypełnią lukę, oferując zarówno zasięg, jak i doskonałą kompatybilność z unikalnymi potrzebami pojazdów autonomicznych.

Dobry talent do samodzielnego prowadzenia jest trudny do znalezienia

Właśnie rozpoczęły się wojny talentów w automatyce pojazdów. Zapotrzebowanie na talenty techniczne i biznesowe w czterech nakreślonych powyżej obszarach będzie rosło, ponieważ organizacje w całej przestrzeni mobilności zwiększą swoje przekonanie o szybkim postępie technologii i norm prawnych, które obecnie uniemożliwiają powszechne stosowanie autonomicznych samochodów.

Pozyskiwanie talentów posiadających głęboką wiedzę na temat autonomii jest niezbędne do produkcji pojazdów autonomicznych, ale gracze w zakresie mobilności nie mogą na tym poprzestać. Zwycięzcy wojen talentów będą musieli przyjrzeć się całemu stosowi kompetencji wymaganych do zapewnienia bezpiecznej i wysokiej jakości autonomicznej jazdy, stosując kreatywne taktyki, aby zablokować talenty i zabezpieczyć ich drogę do zrównoważonego rozwoju w następnej erze mobilności.