Otonom Sürüş Bir Yetenek Savaşını Nasıl Yarattı?

Ocak 2015'te, dünyanın en iyi araç özerkliği araştırmacılarından bazıları, Carnegie Mellon'daki Ulusal Robotik Mühendislik Merkezi'nden (NREC) kaybolmaya başladı. Ayın sonunda, elli NREC personeli, araştırma enstitüsünden, üst düzey çalışanlarının çoğu ve merkezin müdürü de dahil olmak üzere - NREC'in personel sayısının tamamen üçte biri - kaçtı.

Eski personel, sadece birkaç blok ötede, Advanced Technologies Group'un amiral gemisine ev sahipliği yapmak için alanı satın alan ve yenileyen Uber Technologies'e ait eski bir çikolata fabrikasının içinde yeniden ortaya çıktı. Uber, yüksek tazminat paketleri ve arabaların sadece laboratuvarda değil, gerçek dünyada kendilerini sürmelerine yardımcı olarak somut bir etki yaratma vaadiyle araştırmacıları NREC'den uzaklaştırmıştı.

O yılın ilerleyen saatlerinde, Carnegie Mellon ve Uber, ilişkilerini sıfırlamak ve CMU araştırmacılarının Uber ile etkileşim kurmaları için daha resmi bir yol oluşturmak için bir "stratejik ortaklık" imzaladılar, ancak otomotiv alanındaki diğer oyuncular zaten bunu fark etmişti. Ne kadar cüretkar olsa da, Uber'in cüretkar manevrası, dünyanın en değerli yeteneğini -özerk sürüş uzmanlarını- her ne şekilde olursa olsun bulmak ve işe almak için verilen bir savaşta sadece açılış salvosuydu.

Son yıllarda yetenek savaşı kızıştı. Bugün, Google'ın Waymo bölümü, Uber'in girişimi Otto'yu satın almak için yaklaşık 700 milyon dolar ödedikten sonra eski çalışanı ve kendi kendine sürüş uzmanı Anthony Levandowski'yi ticari sırları çalmakla suçlayan Uber'e karşı bir davaya karıştı. General Motors, Cruise Automation'ı satın almak için 580 milyon dolar ödedi ve Toyota, kendi kendini süren otomobiller için 200 kişilik bir araştırma ekibi kurmak için 1 milyar dolar ayırdı. 42 milyar dolarlık bir pazar söz konusu olduğunda, kendi kendine sürüş uzmanlarına, rock yıldızları ve en iyi sporcularla aynı türden bir şevk ve tazminat ile kur yapılıyor.

Yetenek, Araç Otomasyonunda İnovasyonu Nasıl Sağlar?

Yazılımın otomobil endüstrisi için artan önemi hakkındaki makalemizde tartışıldığı gibi, sürücüsüz araçlar otomotiv değer zincirini temelden değiştirecektir. Yakın geçmişe kadar otomobil üreticileri, üretim ve lojistikte temel yetkinliğe sahip donanım santralleriydi. Ancak gelişmiş yazılımlar, motor ve şanzıman kadar gerekli olduğu kadar, kendi kendini süren otomobiller için de yarının otomobilleri için eşit derecede hayati olacaktır.

Yetenek açısından bakıldığında, mobilite alanındaki oyuncuların en bariz ihtiyacı – Uber ve Lyft gibi ulaşım ağları, Tesla ve GM gibi otomobil üreticileri ve Waymo ve Apple gibi yeni girenler – makine öğrenimi, bilgisayarla görme ve yapay zeka konularında uzmanlar bulmaktır. otonom araçların “yönlendirici zekasını” tasarlama bilgisi. Bunlar, sensör girdilerini ve harita verilerini, çok çeşitli koşullarda muazzam güvenilirlik gösteren kendi kendine sürüş yeteneklerine çeviren sistemlerdir.

Ancak yetenek ihtiyacı burada bitmiyor. Kendi kendini süren otomobiller, her biri, önümüzdeki on yılda tüketicileri kazanacak üstün bir mobilite deneyimi yaratmak için sınırları zorlamak zorunda olan bir ufku temsil eden birbiriyle ilişkili dört teknolojik trendin bağlantı noktasında yer alıyor. Bu makalenin geri kalanında, otomotiv paydaşlarının yetenek arayışlarına öncelik vermelerine yardımcı olmak için bu teknolojileri (bağlanabilirlik, özerklik, paylaşılan mobilite ve elektrifikasyon) inceleyeceğiz.

1. Bağlantı

Tüm makine öğrenimi teknolojisi uygulamalarında olduğu gibi, kendi kendine sürüş yetenekleri de verilerinin bir ürünüdür. Daha yüksek kaliteli verilerle, otonom araçlar nereye ve nasıl sürüleceği konusunda daha iyi ve daha güvenilir kararlar verebilir.

Arabaların kendilerini sürmeleri için gereken kritik görev verilerinin çoğu, yerleşik sensörlerin sağlam bir tamamlayıcısından gelecektir; örneğin, tam otonom Tesla'ların sekiz kamerası, on iki ultrasonik sensörü ve ileriye bakan radarı vardır. Ancak performansı ve güvenliği en üst düzeye çıkarmak için otonom araçların ek veri kaynaklarına bağlanması gerekecek.

Temel düzeyde bu, araçların en uygun rotaları oluşturmasına yardımcı olmak için GPS yönlendirme sistemlerine ve Waze gibi bulut tabanlı trafik uygulamalarına bağlanmayı içerir. Otomobil üreticileri zaten bu trendin zirvesinde ve Gartner 2020 yılına kadar yaklaşık 250 milyon aracın internete bağlanacağını tahmin ediyor. Ancak gecikmeyi azaltmak ve en yüksek güvenlik ve konfor standartlarına ulaşmak, sürücüsüz otomobillerin de veri paylaşacağı ve iletişim kuracağı anlamına geliyor. diğer araçlarla ve çevrelerindeki altyapı ve yollar ile. Örneğin, akıllı trafik sinyalleri araçlarla doğrudan etkileşime girebilir; hatta Atlanta şehri, kendi kendini süren arabalar için sensörlere gömülü yol işaretleri ve park sayaçlarıyla tamamlanmış ayrı yollar inşa etmeyi bile planlıyor.

Kendi kendini süren arabalar çok çeşitli kaynaklardan gelen verileri tüketecek ve bu da bağlantı ve Nesnelerin İnterneti konusundaki uzmanlığın bu alanda çok önemli olacağı anlamına geliyor. Güvenlik açıklarını tespit edebilen ve bağlantılı araçların saldırıya uğraması veya istismar edilmesi riskini sınırlayabilen üst düzey güvenlik uzmanlarını tutmak da aynı derecede önemli olacaktır.

2. Özerklik

Dahili sensörlerden ve harici kaynaklardan çok çeşitli verileri alan kendi kendine giden arabalar, bunu rota ve kontrol kılavuzuna dönüştürmelidir. Özerklik üreten algoritmalar, sürücüsüz araçların en temel bileşenidir ve özerklik, yetenek savaşının kalbindeki yetenektir.

Çevrimiçi eğitim platformu Udacity kısa süre önce Stanford'da bir profesör ve kendi kendini süren araba araştırmalarının babalarından biri olan Sebastian Thrun tarafından öğretilen bir "Kendi Kendini Kullanan Araba Mühendisi" nanodegresini başlattı ve müfredatı, bunun için gereken birçok yazılım yetkinliğine bir bakış sunuyor. herhangi bir derecede araç özerkliği üretir. Temel bilgi alanları arasında derin öğrenme, bilgisayarla görme, sensör işleme ve birleştirme, yerelleştirme ve kontrol bulunur; bunların her biri derinlemesine alt modüllere sahiptir. Birlikte ele alındığında, bu beceriler mühendislerin trafik sinyallerini ve işaretlerini tanıyan, şeritleri koruyan, olumsuz hava koşullarına uyum sağlayan, trafik akışına tepki veren ve olası çarpışmaları önleyen sistemler tasarlamasına olanak tanır.

Udacity'nin bir dizi kurs modülünün, Mercedes-Benz ve Uber de dahil olmak üzere, kendi kendini süren araba teknolojisini araştıran şirketler tarafından desteklenmesi dikkat çekicidir; bu, büyük mobilite oyuncularının özerklik yeteneğini kilitlemeye o kadar hevesli olduklarını ve mühendisleri doğrudan kepçelemeye istekli olduklarını ima ediyor. okul dışında.

3. Paylaşılan Hareketlilik

Uber ve Lyft gibi ulaşım ağlarının yanı sıra Zipcar ve Car2go gibi araç paylaşım servislerinin büyümesiyle otonom araçlara yönelik araştırmalar büyük ölçüde hızlandı. Özellikle, Uber ve Lyft, otonom araçların, sürücüleri ortadan kaldırarak hizmetlerinin değişken maliyetlerini önemli ölçüde azaltacağı ve araç sahibi olmanın maliyet ve kolaylık açısından yolculuk paylaşımını rekabetçi hale getireceği gerçeğine güveniyor.

Uber ve Lyft'in popülaritesi, daha genç nüfus için araç sahipliğinin değerini azaltan kültürel faktörlerle birleştiğinde, her türden hareketlilik oyuncularını oturup fark etmeye yöneltti. Tesla, otomotiv mobilitesinin geleceğinin çok daha az araç sahipliği gerektirebileceği fikrini benimsemiş ve arıza sürelerinde diğer yolcuları alabilecek kendi kendini süren Tesla'lardan oluşan bir "Tesla Ağı" için planlar açıklayan bir otomobil üreticisidir. GM aynı zamanda agresif bir yaklaşım benimsedi, araç paylaşım girişimi Sidecar'ın varlıklarını satın aldı ve genişlemelerini finanse etmek ve bir dizi stratejik girişimi sürdürmek için Lyft ile ortaklık kurdu. 2021.

İster yolculuk paylaşım ağları için araç tedarik etmek ister kendi ağlarını oluşturmak istesinler, mobilite oyuncularının araç paylaşımı sırasında akıllı yönlendirmeden bakım ve yolcu güvenliğine kadar alandaki zorlukları anlamak için yeteneğe yatırım yapmaları gerekecek.

4. Elektrifikasyon

Özellikle uzun mesafeli uygulamalar için içten yanmalı motorlara sahip kendi kendine giden arabalar gelecekte iyi bir şekilde var olacak. Ancak pil teknolojisi menzil ve maliyet açısından geliştikçe, yeni nesil otonom araçların elektrikli olma olasılığı daha yüksek.

Bunun nedenleri, otonom araç gelişimini hızlandıran diğer teknolojik trendlere dayanıyor. Birincisi, elektrikli araçların bakımı daha kolay olma potansiyeline sahiptir, çünkü sadece üç ana bileşenden oluşurlar: pil, invertör ve elektrik motoru. Olgunlaştıklarında, indüksiyon şarjı gibi kablosuz teknolojilerle yakıt ikmali daha kolay olabilir ve bu da onları sürüş paylaşımının yoğun kullanım kalıplarına çok uygun hale getirir.

Elektrikli arabalar ayrıca bilgisayarların kontrol etmesi daha kolaydır ve otonom araçların veri toplamak ve hareketlerini kontrol etmek için kullandığı sensör dizisine güvenilir güç sağlayabilir. Halihazırda hafif hizmet otonom araçların %58'i elektrikli bir aktarma organı üzerine inşa edilirken, %21'lik ek bir hibrit aktarma organı kullanıyor. Bununla birlikte, akü teknolojisi elektrikli araçların benzinli otomobil yelpazesiyle eşleşmesini sağlayana kadar, hibrit motorlar, otonom araçların benzersiz ihtiyaçları ile hem menzil hem de üstün uyumluluk sunarak bu boşluğu dolduracaktır.

Kendi Kendine Sürüş Yeteneği Bulmak Zor

Araç otomasyonunda yetenek savaşları daha yeni başladı. Yukarıda özetlenen dört alanda teknik ve iş yeteneklerine olan talep, tüm mobilite alanındaki kuruluşlar, şu anda sürücüsüz arabaların yaygın olarak benimsenmesini sağlayan teknolojinin ve yasal normların hızlı ilerlemesine olan inançlarını artırdıkça artacaktır.

Özerklik konusunda derin uzmanlığa sahip yetenekleri güvenceye almak, otonom araçlar üretmek için çok önemlidir, ancak hareketlilik oyuncuları burada durmamalıdır. Yetenek savaşlarının galipleri, güvenli ve yüksek kaliteli otonom sürüş deneyimleri üretmek için gereken tüm yetkinlik yığınını gözden geçirmeli, bir sonraki mobilite çağında yetenekleri kilitlemek ve sürdürülebilir büyümeye giden yollarını güvence altına almak için yaratıcı taktikler kullanmalıdır.