يعترف صانعو السيارات أنها تستغرق وقتًا طويلاً قبل المركبات غير المأهولة بالكامل

المادة 17 مايو 2019.

قبل بضع سنوات ، تنبأت صناعة السيارات بجرأة بإطلاق المركبات غير المأهولة تمامًا من المستوى 5 في عام 2020 أو 2021 ، ولكن تبين أن هذه المهمة أكثر تعقيدًا مما كانوا يعتقدون.

تباطأ قليلاً المفهوم الشائع مؤخرًا للمركبات غير المأهولة التي يمكنك ركوبها في أي مكان وفي أي وقت (أو السيارات التي يمكنك أن تنام في المقعد الخلفي أثناء الركوب) ، حيث أدركت شركات صناعة السيارات أن تطوير تكنولوجيا التحكم الكاملة غير المأهولة أصبح أكثر تعقيدًا. من المتوقع.

وصلت الأسئلة حول مستقبل التكنولوجيا إلى التعليق العام الكامل في أبريل 2019 ، عندما قام الرئيس التنفيذي لشركة Ford Motor Co. اعترف جيم هاكيت بما هو واضح بالفعل بشكل مؤلم لمعظم المجتمع الهندسي. اقتبس هاكيت ، الذي تداول عبر العديد من القنوات الإخبارية: "لقد بالغنا في تقدير احتمال السيارات المستقلة". "سيكون نطاق هذه المركبات ضيقًا جدًا ، وستدخل قيود السياج الجغرافي حيز التنفيذ."

كان هذا الاعتراف بمثابة صدمة للجماهير ووسائل الإعلام ، ويرجع ذلك أساسًا إلى ظهوره على خلفية الاعتقاد المتزايد بأن المركبات غير المأهولة الجديدة اللامعة ستظهر قريبًا في الوكلاء.

ومع ذلك ، لم يكن هاكيت أول من أدلى بهذا البيان. ألمح صناعة السيارات في هذا لعدة أشهر قبل إعلان فورد. في نوفمبر 2018 ، على سبيل المثال ، كان جون كرافشيك ، الرئيس التنفيذي لشركة Waymo ، قسم الطائرات بدون طيار في Google في Google ، أكثر صراحة من Hackett. قال كرافشيك خلال مؤتمر التكنولوجيا الحية: "الأمر معقد للغاية." "أنت لا تعرف ما هي المعرفة التي تفتقدها حتى تحاول القيام بشيء ما."

علاوة على ذلك ، قال Krafchik أن صناعة السيارات قد لا تكون قادرة على إنشاء سيارة يمكنها القيادة بشكل مستقل في أي وقت من السنة وفي أي طقس وفي أي ظروف. وأضاف أن "شرط الحكم الذاتي سيفرض قيودا دائما".

وأكدت تعليقات كرافيتشيك وهكيت ما يقوله العديد من محللي الصناعة منذ أكثر من عامين. قال سام أبو السميد ، كبير المحللين في Navigant Research ، وهو منشور ينشر تقييمًا سنويًا شاملاً لصناعة المركبات الآلية: "أتفق مع تعليق جون كرافشيك". "ليس هناك ما يضمن أنه في المستقبل المنظور سيكون لدينا مركبات آلية قادرة على العمل في أي وقت وفي أي مكان."

معضلة المستوى الخامس

هذه البيانات ، بالطبع ، تتناقض بشكل حاد مع البيانات السابقة. قبل ثلاث سنوات فقط ، تنبأ العديد من مصنعي المعدات الأصلية ، مدفوعين بالتقدم في مجال الروبوتات ، بجرأة يوم في المستقبل القريب عندما لن تكون هناك حاجة للسائقين. توقع فورد ، على سبيل المثال ، أن يحدث هذا في وقت مبكر من عام 2021. قال المدير الكبير السابق مارك فيلدز في عام 2016: "لن يكون هناك توجيه في المقصورة". "لن تكون هناك دواسات للوقود والفرامل ، وبالطبع لن تكون هناك حاجة للسائق."

وليس فقط فورد أدلى بهذه التصريحات. ناقشت هوندا علانية إمكانية ظهور سيارات بدون سائقين في شوارع طوكيو لدورة الألعاب الأولمبية الصيفية 2020. خططت فولفو ، هيونداي ، دايملر ، تسلا ، فيات كرايسلر ، رينو نيسان وغيرها لإنتاج مثل هذه السيارات في المدى من 2018 إلى 2025. تحدث البعض عن النماذج ذات الإعاقات: على سبيل المثال ، ستتوفر أولاً القيادة على الطرق السريعة فقط ، ثم ستظهر وظائف المدينة. لكن الرسالة كانت في الأساس هي نفسها: المستقبل على أعتابنا.



في عام 2016 ، تنبأت فورد بجرأة أنه في عام 2021 سيكون لديها سيارات بدون عجلة قيادة أو دواسة غاز أو فرامل.

بالطبع ، لا تختلف هذه الأجندة اليوم كثيرًا عما كانت عليه في الماضي. لا يزال من المتوقع مستقبل مع مركبات بدون طيار ، لكن لهجة الخطاب تتلاشى. يقول معظم مصنعي المعدات الأصلية بشكل أكثر صراحة أن الطريق إلى الاستقلال الذاتي الكامل في السيارات سيكون سلسلة من الخطوات التدريجية الصغيرة. سيظهر الكبح التلقائي في حالات الطوارئ أولاً. ثم تسليم الطرود الآلية وسيارة أجرة بدون طيار في مناطق داخل السياج الجغرافي. سيجلس السائقون أولاً على الدفة ثم يختفون. ستظهر درجة عالية من الأتمتة - ما يسمى المستوى الرابع - في أماكن معينة فقط. لكن الكأس المقدسة للقيادة بدون طيار - المستوى الخامس الكامل في جميع السيارات ، التي توفر القيادة في أي مكان وفي أي وقت - أصبحت الآن أكثر صعوبة.

هناك أسباب عديدة لهذا التعقيد. الأول هو الطقس. يقول عاملون في الصناعة إنه ليس من قبيل المصادفة وجود أبرز برامج الاختبار المستقلة في كاليفورنيا وأريزونا ونيفادا ، وليس في مين أو مينيسوتا.

قال ستيوارت سيلارز ، الرئيس التنفيذي لمجموعة LiDar للأجهزة التناظرية ، إنك: "القيادة على طريق ثلجي أمر صعب لعدة أسباب". "تعتمد معظم أجهزة الاستشعار المستخدمة في القيادة بدون طيار على خط الرؤية". يمكنك استخدام الكاميرات أو الليدار أو الرادار ، والثلج يشكل في الأساس عقبة. يمنع هذه المجسات من تلقي ردود الفعل ".

والشيء ليس فقط أن رقاقات الثلج في الهواء تمنع إشارة العودة. يميل الثلج أيضًا إلى التراكم على جانب الطريق وفي منتصف الطريق ، مما يحجب علامات الطريق ، والتي تعتبر مهمة جدًا للتعرف التلقائي على الممرات.

علاوة على ذلك ، فإن المسألة ليست فقط في الثلج. مناطق مختلفة تعرض مشاكل الطقس المختلفة. قال سيلرز: "إذا كنت ذاهبًا إلى الشمال الشرقي ، فأنت تواجه الجليد والأمطار الغزيرة والبرد ، لذا عليك حل مشاكل مختلفة تمامًا". "لذا ، نعم ، قد يستغرق وقتًا أطول من المتوقع من الناس."

تحديات الاختبار

ولعل أكبر عقبة فنية هي تحويل العقل البشري إلى ذكاء اصطناعي. الذكاء ، الذي يسمح للشخص بقيادة السيارة ، يعتبر أمرا مفروغا منه بطرق عديدة ، واستنساخه يستغرق وقتا أطول مما يفترضه المهندسون.

قال سيلرز: "إذا فكرت في الأمر ، عندما تقود سيارتك على طول الطريق ، فأنت تتعامل مع المئات من المواقف المختلفة في كل ميل سافرته". "أنت ترى الأشياء وتفهم بشكل بديهي كيفية الاستجابة لها."

وعلى الرغم من أن هذه المواقف قد تبدو بسيطة بالنسبة للسائقين من البشر ، إلا أنها ليست بهذه البساطة بالنسبة للسيارات. على سبيل المثال ، عندما يتم إخراج صندوق من الورق المقوى على الطريق لمسافة 200 ياردة أمام الريح ، يحدد السائقون البشريون بسرعة ما إذا كان عليهم تحريكه أو الالتفاف حوله. بالنسبة للكمبيوتر ، هذا ليس بهذه البساطة. هل هذه قطعة معدنية؟ ثقيل أم خفيف؟ هل تعلم السيارة حتى أن قطعة معدنية ثقيلة لا تطير من الريح على الطريق؟ كل هذه القضايا صعبة للغاية بالنسبة لمنظمة العفو الدولية.

تحتاج معظم هذه المشاكل إلى حل باستخدام الاختبارات - إما قيادة الأميال المادية أو أداء نمذجة البرمجيات. كلا النهجين لهما مكانهما ، ويرجع ذلك أساسًا إلى أن نمذجة البرمجيات لا يمكن أن تتوقع كل فرصة. على سبيل المثال ، عندما تصل سيارة إلى موقف شاملفي نفس الوقت مع مركبة أخرى ، تنشأ معضلة للسيارة. يمكن للسائقين من البشر القيام بإشارة أو النظر في عيني سائق آخر ، لكن المتحكمين الدقيقين لا يعرفون كل هذا. يقوم بعض المطورين حاليًا بتعليم مركباتهم للمضي قدمًا قليلاً ، ومراقبة سيارة أخرى للحصول على موافقة ضمنية ، ولكن مثل هذه المواقف ليست بسيطة ، وكقاعدة عامة ، لا يمكن تصميمها اليوم.

يعمل مصنعو أنظمة المحاكاة على ذلك ، ويعملون بنجاح على توسيع عدد الاختبارات التي يمكن إجراؤها في البرنامج. اليوم ، وفقًا للخبراء ، هناك طريقتان للمحاكاة: أولاً ، تسجيل الأحداث الحقيقية وتشغيلها في البرنامج ، وثانيًا ، زيادة عدد الاختبارات لتشمل المواقف التي لم يتم تسجيلها فيها.

قال فينشي جين ، مدير صناعة السيارات في MathWorks ، وهو منتج برمجي يسمى Automated Driving Toolbox: "نعتقد أن كلاهما مطلوب". "الخيال البشري محدود ، وهناك دائمًا حالات حقيقية لا يمكنك تخيلها. لذلك ، يجب أن تكون قادرًا على أخذ كمية معينة من البيانات من الاستنساخ ونسخها في بيئة المحاكاة حتى تتمكن من إجراء الاختبارات بروح "ماذا لو؟".

بالنسبة لكل من الموردين ومصنعي المعدات الأصلية ، تمثل هذه الإجراءات عالمًا جديدًا شجاعًا للاختبار والتفتيش. يدعي الموردون أن هذه العملية هي انحراف عن جميع إجراءات الاختبار المستخدمة قبل المركبات غير المأهولة. وفقًا لهم ، لم تعد المركبات بدون طيار تقدم فقط جزءًا يلبي المواصفات المحددة. يجب على الموردين الآن مساعدة عملائهم على فهم تطوير أجهزة الاستشعار والخوارزميات ، في سياق استخدامها ، وليس من حيث المواصفات البسيطة.

قال سيلرز: "هذا ليس مجرد إمداد بمستشعر وسادة هوائية يجب أن يستوفي المواصفات". "مع وجود مركبة بدون طيار في ظروف العالم الحقيقي ، عليك التفكير في جميع حالات الاستخدام. هذه هي أكبر مشكلة ، ولا يمكنك حلها إلا بمساعدة عدد كبير من الاختبارات ".

في الواقع ، هناك حاجة إلى ساعات لا تحصى من الاختبار. وقال وايمو كرافشيك إن معظم هذا يرجع إلى أن المهندسين "لا يعرفون ما هي المعرفة التي يفتقرون إليها". يحتاجون إلى مزيد من ساعات الاختبار من أجل مراعاة حالات الاستخدام التي لا يمكنهم تخيلها. ونتيجة لذلك ، يقدر معظم الخبراء أن عدد أميال الاختبار يجب أن يقاس بالمليارات. على سبيل المثال ، صرحت تويوتا علنًا بأنها تحتاج إلى 8.8 مليار ميل اختبار لإدخال المركبات ذاتية الدفع بأمان.

ومع ذلك ، بغض النظر عن هذا الرقم ، يتفق الجميع تقريبًا على أن عددًا كبيرًا من الاختبارات البدنية لا يزال أمرًا لا مفر منه. قال سيلرز: "هناك حالات معينة لا يمكننا محاكاتها لأنها تتعلق بسلوك الإنسان". لذا يجب أن يكون عدد الأميال المادية المقطوعة جزءًا كبيرًا من العملية.

يدخل صانعو السيارات في الظل

المشكلة الكبرى في كل هذا بالنسبة لشركات صناعة السيارات هي المال. ينفق المصنعون مبالغ ضخمة من المال في برامج تطوير نظام القيادة المستقل ، ويبحثون باستمرار عن المستثمرين لجذب المزيد. على سبيل المثال ، أعلنت شركة GM Cruise LLC مؤخرًا عن استثمار في رأس المال بقيمة 1.15 مليار دولار من مجموعة من المستثمرين المؤسسيين. جلب التمويل الجديد للشركة مبلغًا مذهلاً قدره 19 مليار دولار - حوالي ثلث التكلفة الإجمالية لشركة جنرال موتورز. تخطط كروز لاستخدام الأموال لمضاعفة الموظفين وثلاثة أضعاف مساحة المكاتب في سان فرانسيسكو.



في عام 2016 ، استثمرت جنرال موتورز حوالي 600 مليون دولار في تجربة الروبوتات الآلية.

ومع ذلك ، لا تظهر هذه الأرقام ليس فقط مع GM. معظم الصناعة تنفق مبالغ ضخمة في نفس الوقت. استثمرت فورد ، على سبيل المثال ، مليار دولار في Argo AI. استثمرت تويوتا مليار دولار في معهد أبحاث تويوتا. استثمرت جنرال موتورز 500 مليون دولار في Lyft، Inc. دخلت فولفو في مشروع مشترك مع Uber Technologies Inc. واستثمرت 300 مليون دولار ، في حين قيل أن شركة Intel أنفقت 15.3 مليار دولار على الاستحواذ على Mobileye.

يقول صانعو السيارات هذا الوضع ليس مثل أي شيء رأوه من قبل. قال أحد مديري السيارات في محادثة غير رسمية مع Design News: "هذا هو العمل الهندسي الأكثر كثافة الذي تم القيام به على الإطلاق". ولهذا السبب ، تحتاج إلى الكثير من أفضل المهندسين في العالم. أنا لا أتحدث عن عشرات أو مئات المهندسين. أنا أتحدث عن الآلاف. إنها تتعلق بمليارات الدولارات ".

هذا هو السبب في أن بعض الشركات تبتعد الآن عن التوقعات على المدى القصير ، قال الرئيس التنفيذي. يرون عدد الاختبارات المطلوبة والمتطلبات الهندسية والتكلفة ويتساءلون كم من الوقت سيستغرق.

قال مايك رامزي ، المدير الأول ومحلل السيارات في شركة جارتنر ، إن "صناعة السيارات تشعر بالخوف كما لو كنت تستعد لشيء ما ، ثم عليك الذهاب إلى المسرح والقيام بذلك حقاً". ثم أدركت فجأة: "ربما لست مستعدًا كما ظننت".

ومع ذلك ، لا يدفع جميع شركات صناعة السيارات المواعيد النهائية. الرئيس التنفيذي لشركة Tesla Inc. حافظ إيلون ماسك على اعتقاده بأن شركته ستصنع سيارة مستقلة بالكامل في عام 2020. وقال في بث بودكاست في فبراير "أعتقد أنه من الآمن الذهاب إلى الفراش في السيارة والاستيقاظ في وجهتك بحلول نهاية العام المقبل". وفي الآونة الأخيرة ، أكد هذا البيان ، قائلاً إنه في عام 2020 يخطط لجلب أكثر من مليون تاكسي آلي إلى الطرق. وقال إن النقطة الأساسية هي أن تسلا يمكن أن تختبر تقنية القيادة الذاتية الخاصة بها بشكل أكثر كفاءة ، حيث أنها تتراكم "100 مرة أميال في اليوم أكثر من أي شخص آخر".

بشكل خاص ، يشكك معظم المهندسين في ادعاءات ماسك. ومع ذلك ، فإنهم يفضلون عدم التحدث علناً والبقاء في الظل. يلمح البعض إلى ظهور مستوى خامس كامل في أواخر العشرينيات أو أوائل الثلاثينيات. لكن بشكل عام ، يقول صانعو السيارات أنهم لم يعودوا يتنبأون.

أخبرنا أحد المهندسين: "منذ البداية ، كنا نعلم أن الأمر صعب". "هذا كل ما يمكننا قوله."

ومع ذلك ، فإن كل شركة تصنيع سيارات ومورد تقريبًا تمضي قدمًا بأقصى سرعة. قال سيلرز لنا "هذا أمر لا مفر منه". "سوف تحدث. السؤال الوحيد هو كم من الوقت سيمر قبل أن نتمكن من دخول الوكالة وشراء سيارة من المستوى 5 ".

---

حول ITELMA

- automotive . 2500 , 650 .

, , . ( 30, ), -, -, - (DSP-) .

, . , , , . , automotive. , , .

اقرأ المزيد من المقالات المفيدة:

• [] (, , )
• DEF CON 2018-2019
• [] Motornet —
• 16 , 8
• open source
• McKinsey: automotive
• …