Cum conducerea autonomă a creat un război al talentelor

În ianuarie 2015, unii dintre cei mai buni cercetători în domeniul autonomiei vehiculelor din lume au început să dispară din Centrul Național de Inginerie Robotică (NREC) de la Carnegie Mellon. Până la sfârșitul lunii, cincizeci de membri ai personalului NREC părăsiseră institutul de cercetare – o treime din numărul angajaților NREC – inclusiv mulți dintre angajații săi de top și directorul centrului.

Membrii personalului de altădată au reapărut la doar câteva străzi distanță, în interiorul unei foste fabrici de ciocolată deținută acum de Uber Technologies, care cumpărase și renovase spațiul pentru a găzdui biroul emblematic al grupului său de tehnologii avansate. Uber i-a atras pe cercetători departe de NREC cu pachete de compensare vertiginoase și cu promisiunea de a avea un impact tangibil, ajutând mașinile să se conducă singure în lumea reală, nu doar în laborator.

Mai târziu în acel an, Carnegie Mellon și Uber au semnat un „parteneriat strategic” pentru a-și reseta relația și pentru a crea o cale mai formală pentru ca cercetătorii CMU să se angajeze cu Uber, dar alți jucători din spațiul auto luaseră deja seama. Oricât de îndrăzneață a fost, manevra îndrăzneață a Uber a fost doar salvarea de deschidere a unei bătălii pentru găsirea și recrutarea celor mai valoroase talente din lume - experți în conducere autonomă - prin orice mijloace necesare.

În ultimii ani, războiul talentelor a escaladat. Astăzi, divizia Waymo a Google este implicată într-un proces împotriva Uber, acuzând fostul angajat și expert în conducere autonomă Anthony Levandowski că a furat secrete comerciale după ce Uber a plătit aproape 700 de milioane de dolari pentru a-și achiziționa startup-ul, Otto. Producătorii de automobile tradiționali au intrat în luptă, General Motors plătind 580 de milioane de dolari pentru achiziționarea Cruise Automation, iar Toyota alocând 1 miliard de dolari pentru a construi o echipă de cercetare de 200 de persoane pentru mașinile autonome. Cu o piață de 42 de miliarde de dolari în joc, experții în conducerea autonomă sunt curtați cu același fel de fervoare – și compensare – ca starurile rock și sportivii de top.

Cum talentul conduce inovația în automatizarea vehiculelor

După cum sa discutat în articolul nostru despre importanța tot mai mare a software-ului pentru industria auto, vehiculele cu conducere autonomă vor modifica fundamental lanțul valoric al automobilelor. Până în trecutul recent, producătorii de automobile au fost puteri hardware cu o competență de bază în producție și logistică. Dar software-ul sofisticat va fi la fel de vital pentru mașinile de mâine, pentru mașinile cu conducere autonomă, la fel de necesare ca și motorul și transmisia.

Din perspectiva talentului, nevoia cea mai evidentă a jucătorilor din spațiul mobilității – rețele de transport precum Uber și Lyft, producători de automobile precum Tesla și GM și noi intrați precum Waymo și Apple – este să găsească experți în învățarea automată, viziunea computerizată și inteligența artificială cu know-how-ul de a proiecta „inteligența de ghidare” a vehiculelor autonome. Acestea sunt sistemele care traduc intrările senzorilor și mapează datele în capacități de conducere autonomă care demonstrează o fiabilitate enormă într-o mare varietate de condiții.

Dar nevoia de talent nu se termină aici. Mașinile cu conducere autonomă se află la legătura a patru tendințe tehnologice interdependente, fiecare reprezentând un orizont care trebuie împins la limită pentru a crea o experiență de mobilitate superioară, care va câștiga consumatorii în următorul deceniu. În restul acestui articol, trecem în revistă acele tehnologii – conectivitate, autonomie, mobilitate partajată și electrificare – pentru a ajuta părțile interesate din domeniul auto să prioritizeze căutarea talentului.

1. Conectivitate

Așa cum este cazul tuturor aplicațiilor tehnologiei de învățare automată, capacitățile de conducere autonomă sunt un produs al datelor lor. Cu date de calitate superioară, vehiculele autonome pot lua decizii mai bune și mai fiabile despre unde și cum să conducă.

Cele mai multe dintre datele esențiale necesare pentru ca mașinile să se conducă singure vor veni de la o serie robustă de senzori la bord - de exemplu, Tesla-urile complet autonome au opt camere, doisprezece senzori cu ultrasunete și radar orientat spre înainte. Dar pentru a maximiza performanța și siguranța, vehiculele autonome vor trebui să se conecteze la surse de date suplimentare.

La nivel de bază, aceasta implică conectarea la sisteme de ghidare GPS și la aplicații de trafic bazate pe cloud, cum ar fi Waze, pentru a ajuta vehiculele să genereze rute optime. Producătorii de automobile sunt deja în vârful acestei tendințe, iar Gartner estimează că aproape 250 de milioane de vehicule vor fi conectate la internet până în 2020. Dar reducerea latenței și atingerea celor mai înalte standarde de siguranță și confort implică faptul că și mașinile care se conduc singure vor împărtăși date și vor comunica cu alte vehicule și cu infrastructura și drumurile din jurul lor. De exemplu, semnalele inteligente de trafic ar putea interacționa direct cu vehiculele – orașul Atlanta chiar intenționează să construiască drumuri separate pentru mașinile care se conduc singure, complet cu indicatoare rutiere încorporate în senzori și parchimetre.

Mașinile cu conducere autonomă vor consuma date dintr-o mare varietate de surse, ceea ce înseamnă că expertiza în conectivitate și internetul obiectelor va fi esențială în acest domeniu. Va fi la fel de important să reținem experți de top în securitate care pot detecta vulnerabilități și pot limita riscul ca vehiculele conectate să fie piratate sau exploatate.

2. Autonomie

După ce au ingerat o mare varietate de date de la senzori interni și surse externe, mașinile cu conducere autonomă trebuie să le transforme în ghidaj de traseu și control. Algoritmii care produc autonomie sunt componenta cea mai fundamentală a vehiculelor fără șofer, iar autonomia este capacitatea din centrul războiului talentelor.

Platforma de educație online Udacity a lansat recent un nanograd „Self-Driving Car Engineer”, predat de Sebastian Thrun, profesor la Stanford și unul dintre nașii cercetării privind mașinile autonome, iar programa sa oferă o privire asupra numeroaselor competențe software necesare pentru produc autonomie vehiculelor de orice grad. Domeniile esențiale de cunoaștere includ învățarea profundă, viziunea computerizată, procesarea și fuziunea senzorilor, localizarea și controlul - fiecare cu submodule aprofundate. Luate împreună, aceste abilități le permit inginerilor să proiecteze sisteme care să recunoască semnalele și semnele de trafic, să păstreze benzile, să se adapteze la vremea nefavorabilă, să reacționeze la fluxul de trafic și să prevină potențialele coliziuni.

Este de remarcat faptul că o serie de module de curs Udacity sunt sponsorizate de companii care cercetează tehnologia mașinilor autonome, inclusiv Mercedes-Benz și Uber, ceea ce implică faptul că jucătorii importanți ai mobilității sunt atât de dornici să blocheze talentul în materie de autonomie încât sunt dispuși să aducă ingineri direct. in afara scolii.

3. Mobilitate partajată

Cercetarea vehiculelor autonome a fost accelerată enorm de creșterea rețelelor de transport precum Uber și Lyft, precum și a serviciilor de partajare a mașinii precum Zipcar și Car2go. În special, Uber și Lyft se bazează pe faptul că mașinile autonome vor reduce substanțial costul variabil al serviciilor lor prin eliminarea șoferilor, făcând transportul în comun competitiv în ceea ce privește costul și confortul deținând o mașină.

Popularitatea Uber și Lyft, combinată cu factorii culturali care au redus valoarea deținerii de mașini pentru persoanele demografice mai tinere, i-au făcut pe jucătorii de mobilitate de toate tipurile să se ridice și să ia atenție. Tesla este un producător de automobile care a îmbrățișat ideea că viitorul mobilității auto ar putea implica mult mai puțină proprietate asupra vehiculelor, anunțând planuri pentru o „Rețea Tesla” de Tesla cu conducere autonomă, care ar putea prelua alți pasageri în timpul lor. GM a adoptat, de asemenea, o abordare agresivă, achiziționând activele startup-ului de transport partajat Sidecar și parteneriat cu Lyft pentru a finanța extinderea acestora și pentru a urma o serie de inițiative strategice, în timp ce Ford și-a anunțat intenția de a lansa un vehicul complet autonom pentru transport în comun de către 2021.

Indiferent dacă doresc să furnizeze vehicule pentru rețelele de transport partajat sau să își creeze propriile rețele, jucătorii de mobilitate vor trebui să investească în talent pentru a înțelege provocările din spațiu, de la rutarea inteligentă în timpul carpooling până la întreținere și siguranța pasagerilor.

4. Electrificare

Mașinile autonome cu motoare cu ardere internă vor exista și în viitor, în special pentru aplicații pe distanțe lungi. Dar, pe măsură ce tehnologia bateriei se îmbunătățește în autonomie și cost, următoarea generație de vehicule autonome este mai probabil să fie electrică.

Motivele acestui fapt se leagă de celelalte tendințe tehnologice care au catalizat dezvoltarea vehiculelor autonome. În primul rând, vehiculele electrice au potențialul de a fi mai ușor de întreținut, deoarece constau din doar trei componente principale: baterie, invertor și motor electric. La maturitate, ar putea fi, de asemenea, mai ușor de alimentat prin tehnologia wireless, cum ar fi încărcarea prin inducție, făcându-le bine potrivite pentru tiparele de utilizare intensă a transportului în comun.

Mașinile electrice sunt, de asemenea, mai ușor de controlat de computere și pot furniza energie fiabilă gamei de senzori pe care vehiculele autonome îi folosesc pentru a colecta date și a controla mișcarea acestora. Deja, 58% dintre vehiculele autonome ușoare sunt construite pe un grup motopropulsor electric, în timp ce încă 21% folosesc un grup motopropulsor hibrid. Acestea fiind spuse, până când tehnologia bateriei va permite vehiculelor electrice să se potrivească cu gama de mașini pe benzină, motoarele hibride vor reduce diferența, oferind atât autonomie, cât și compatibilitate superioară cu nevoile unice ale vehiculelor autonome.

Talentul bun pentru auto-conducere este greu de găsit

Războaiele talentelor în automatizarea vehiculelor tocmai au început. Cererea de talent tehnic și de afaceri în cele patru domenii prezentate mai sus va crește pe măsură ce organizațiile din întreg spațiul de mobilitate își vor crește convingerea în progresul rapid a tehnologiei și a normelor legale care împiedică în prezent mașinile cu conducere autonomă de la adoptarea pe scară largă.

Asigurarea talentului cu expertiză profundă în autonomie este esențială pentru producerea de vehicule autonome, dar jucătorii de mobilitate nu trebuie să se oprească aici. Câștigătorii războaielor talentelor vor trebui să analizeze întregul teanc de competențe necesare pentru a produce experiențe de conducere autonomă sigure și de înaltă calitate, folosind tactici creative pentru a bloca talentul și a-și asigura drumul către creșterea durabilă în următoarea eră a mobilității.