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[Pronóstico] ¿Terminarán todos los camiones no tripulados o solo Starsky Robotics?

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En marzo, Stefan Zelz-Axmacher, CEO y fundador de Starsky Robotics, anunció la finalización de su compañía naviera, que combinaba el desarrollo de software de conducción no tripulada y métodos de monitoreo remoto para mover grandes camiones (los camiones no tripulados de Starsky Robotics llegaron a su fin ). En 2015, estaba asesorando a Seltz-Axmacher en su proyecto, pero perdimos contacto. Recientemente publicó un ensayo detallado sobre las razones del fracaso de la compañía, lo que causó cierta preocupación, porque una de sus afirmaciones es que la tarea es demasiado complicada y que otras compañías no podrán hacer frente. Algunos rechazan esta afirmación y creen que Starsky fracasó debido a los fracasos de la compañía misma y no de la industria.

Veamos algunos de los argumentos dados en el ensayo:

  1. El aprendizaje automático controlado no cumple con la tarea de la conducción autónoma y puede estar muy lejos de resolverlo.
  2. Si bien en el mundo del transporte de carga debería haber una rica cosecha para camiones robóticos, de hecho, la industria está cerrada y no está lista.
  3. A las empresas de riesgo no les gusta invertir en un negocio que debe incluir un componente tradicional, menos rentable y más intensivo en capital (por ejemplo, poseer y administrar un servicio de entrega de carga).
  4. Todos dicen que la seguridad es la número 1, pero en realidad no lo es, y no atrae la atención ni la inversión.

imagen : — -, 2007 , . ClariNet, Electronic Frontier Foundation Foresight Institute, Singularity University.

De hecho, comenzaré con los aspectos del párrafo 2 que desenterré durante la discusión con Seltz-Axmacher la semana pasada. Starsky eligió el transporte por camión porque es una industria mal administrada con un gran potencial de mejora. Hay una grave escasez de conductores. Los conductores a veces tampoco son confiables: como dijo un cliente, es poco probable que el robot pelee con las personas en el almacén o decida detenerse en Las Vegas y pasar varios días en un club de striptease. Esto no siempre sucede en el transporte por carretera, pero ocurre con la frecuencia suficiente para que la exclusión de dicho factor sea una gran ventaja. Starsky planeó lanzar sus camiones solo en las rutas más simples, en distancias cortas y medias a lo largo de carreteras limpias, abiertas y libres. Si el problema surgió debido al tráfico o las condiciones climáticas,el camión simplemente se detendría: después de muchas horas, las paradas son normales para los conductores humanos.

Todo esto también significa que la combinación de una conducción totalmente no tripulada con asistencia remota ocasional puede funcionar en estas carreteras fáciles. Sus camiones nunca cambiarían de carril por su cuenta. No les importaría conducir despacio detrás de otros camiones. No les importaría nada. Sintieron que habían elegido la tarea de conducción más fácil para ellos, excepto, por supuesto, los problemas de mover un vehículo de 40 toneladas a alta velocidad y los riesgos asociados.

Los operadores de flotas actuales no son pioneros en tecnología. De hecho, será difícil convencerlos de que hagan algo tan radical, incluso teniendo en cuenta el problema de encontrar buenos conductores, o incluso cualquier controlador. Inicialmente, Starsky planeaba trabajar de forma remota, dejando solo en carreteras sobre las que hay buenos datos. En 2015, les dije que encontrar esos caminos no sería fácil. Hoy es más real, y la implementación de servicios como Starlink DTLK probablemente simplificará enormemente esta tarea en el futuro cercano.

Si los operadores existentes no son pioneros de la tecnología, entonces, según Starsky, los inversores temen que para convertirse en una compañía de carga robótica, tengan que convertirse en un transportista de carga. Quizás tengan razón: los hábitos de inversión de los fondos de capital riesgo parecen extraños para el resto del mundo. Esperan invertir en una docena de nuevas empresas interesantes, cada una de las cuales puede convertirse en una oportunidad, después de lo cual esperarán que los 11 restantes lo intenten como locos, pero se agotarán. Los negocios tradicionales generalmente no se ajustan a esta forma.

Así que aquí tenemos un ejemplo en el que Seltz-Axmacher tiene razón: el envío es difícil de vender, aunque esto no impidió que muchos otros conceptos de carga recibieran una gran inversión.

¿La IA es demasiado complicada?


Tendrá que leer el artículo para conocer todos los detalles, pero toca una de las grandes preguntas de 2020: ¿cuánto más difícil es crear IA para vehículos no tripulados de lo que la gente pensaba inicialmente? En particular, había mucho entusiasmo (cierta parte de esto era solo una exageración) sobre las capacidades de las redes neuronales profundas.

Casi todos los equipos automotrices han hecho un gran trabajo al crear conjuntos de datos de capacitación para sistemas de aprendizaje automático. Esto implica recopilar datos del mundo real (imágenes y nubes de los lidares) y etiquetarlos para el entrenamiento de IA. Esta técnica arrojó resultados sorprendentes, según los estándares de estándares que existían hace solo unos años. La pregunta es, ¿es lo suficientemente bueno como para proporcionar un nivel de calidad para la conducción no tripulada, y cuándo sucederá (y sucederá alguna vez?)

Seltz-Axmacher señala correctamente que es bastante fácil obtener resultados impresionantes en las primeras etapas, y esto lleva a la gente a la idea de que el éxito completo está a la vuelta de la esquina. Varias compañías incluso intentaron construir sistemas no tripulados con redes neuronales, que son cajas negras en las que inserta píxeles de las cámaras y recibe comandos para controlar los sistemas (volante y pedales).

Tiene razón en que el aprendizaje automático supervisado puro no es suficiente ahora, e incluso en el futuro tomará una cierta distancia. El TSLA de Tesla está apostando a que este no es el caso, pero la mayoría de las compañías están tratando de construir híbridos que utilicen el aprendizaje automático junto con otros algoritmos. Todavía creen que esta estrategia será exitosa. Por lo general, miran con desdén a quienes esperan adoptar un enfoque holístico por las mismas razones que Seltz-Axmacher. En 2019 y 2020, algunos actores del mercado se retiraron, especialmente aquellos que no prestaron atención a esta brecha en la industria automotriz. Las partes que influyen en este tema esperan que la brecha sea amplia. Creo que sus esfuerzos son en vano.

Todo esto se aplica al mundo de los camiones no tripulados. El transporte de carga atrae a muchas compañías, porque conducir en la carretera es simple, incluso teniendo en cuenta que los camiones son rápidos y pesan mucho. Cuando hablo de simplicidad, quiero decir, en comparación con las calles de la ciudad. El valor comercial también es muy claro. Para el caso, el valor comercial es demasiado obvio, y en caso de accidentes (aunque a un costo menor), puede ocurrir la reacción opuesta, a saber, que las personas se lesionan solo para que el transporte sea más eficiente, y no para para cambiar el funcionamiento del transporte en su conjunto.

Los fondos de riesgo no invierten en tal negocio


Esta afirmación también es cierta, aunque no del todo. Hay prometedoras compañías de capital de riesgo e inversores estratégicos que podrían invertir en un negocio más intensivo en capital, infraestructura e intensivo. Es cierto, dada la opción, preferirían invertir en Uber, que escribe solo software y no posee automóviles. La rentabilidad es mucho mayor. Pero incluso Uber puede obtener una inversión al vender la historia de la transición a la propiedad de grandes flotas de robotaxi con el reemplazo de los conductores con IA.

Quizás el hecho es que con el inicio de la desaceleración y el temblor del mercado, Starsky, y no su concepto, no pudo soportar el plan. Por supuesto, varias otras compañías aumentaron su impulso y obtuvieron buenas calificaciones, aunque tal vez no tan grandes como hace un par de años. El gran premio todavía se está sorteando.


Seltz-Axmacher aborda un problema real: se pregunta cuánto le importa realmente a la gente la seguridad. Al final, cada compañía en cada una de sus presentaciones dice algo como lo siguiente: "Todos nos preocupamos por la seguridad" y "La seguridad para nosotros es la prioridad No. 1". Estas declaraciones son obligatorias y todos están muy interesados ​​en la seguridad, porque si no puede garantizar la seguridad, no puede llevar su producto al mercado. En este sentido, la seguridad es una prioridad. De hecho, en casi todas las empresas, la seguridad ciertamente ocupa el tercer lugar después de la funcionalidad y el precio. Podemos enumerar cientos de historias de productos que podrían ser más seguras si cuestan más dinero o tienen menos funcionalidad. Después de todo, los vehículos no tripulados que conducen a solo 10 mph,bastante fácil de hacer seguro, pero nadie los necesita.

De hecho, cuando se les pregunta a los compradores de automóviles qué factores consideran al elegir su próximo automóvil, siempre mencionan la “seguridad” como su primera opción. Los estudios sobre qué factores influyen realmente en su elección han demostrado que, de hecho, este factor es más probable en el séptimo lugar. De lo contrario, nadie compraría a nadie más que a las marcas de alta seguridad como Volvo y Mercedes, que en diferentes momentos de la historia tuvieron la mayor reputación en esta área.

Pero Seltz-Axmacher señala un factor más fuerte, que es que el público, la prensa y los inversores no están interesados ​​en la seguridad, porque es aburrida por naturaleza. Y asi es. El paseo de demostración perfecto en un automóvil autopropulsado es aburrido, como un lavavajillas. Es difícil demostrar los sistemas de seguridad.

Al principio, cuando aconsejaba que los posibles premios de conducción de aviones no tripulados fueran inmediatamente después de las competencias de DARPA, sugerí realizar una competencia de seguridad "hombre contra máquina". Los vehículos pasarían por una pista difícil, y los obstáculos falsos, los peatones inflables y los automóviles en plataformas pequeñas crearían problemas. Los corredores experimentados y los autos robóticos competirían en quién podría evitar una colisión con varios obstáculos. Esto podría atraer la atención, no cuando todo es perfecto, sino cuando ocurre cualquier golpe. Cuando los robots cabalgarán perfectamente, pero los corredores famosos no lo harán, será más fácil ganar la confianza de la gente común. Pero nunca se ha hecho nada por el estilo, ni siquiera ningún intento. Eso es porque nadie quiere que aparezcan autos en video,chocar con cualquier cosa (incluso si son globos), y también porque resulta que la tarea de la conducción automática es tan complicada que manejar varias situaciones artificiales nunca se ha convertido en una prioridad. Ahora los equipos están haciendo esto en simuladores. A veces, las pruebas se realizan en pistas de prueba, pero no se ven emocionantes. (Waymo mostró un video en el que su automóvil reacciona a cómo los empleados tiran cajas en la carretera).cómo los empleados tiran cajas en el camino).cómo los empleados tiran cajas en el camino).

¿Están todos condenados?


No he estado en reuniones de fondos de riesgo que rechazaron a Starsky más fondos. El fervor de muchos fondos de capital de riesgo disminuyó y muchas compañías fueron rechazadas. Quizás tenían otros defectos de los que no querían hablar. Sospecho que muchas empresas seguirán recibiendo financiación, aunque algunas sufrirán el hecho de que inicialmente recibieron altas calificaciones, lo que no puede justificarse.

Quizás la verdad es que construir automóviles o camiones robóticos no es un juego para pequeñas empresas nuevas. Es bastante complicado incluso para las mega startups como Zoox, Cruise y Aurora. Se requiere una gran cantidad de trabajo duro y detallado para aumentar el rendimiento del 99% al 99.9999% requerido. La complejidad de esta transición no es igual al 1%, este trabajo es 10,000 veces más difícil y no todos entienden esto. Cuanto más cerca esté de una gran seguridad, más y más difícil porque es más difícil encontrar problemas, y cada cambio puede conducir a problemas en algo que se solucionó anteriormente. Quizás tengamos un mercado solo para grandes, al menos por unos años. (A menudo parece que las cosas que miles de millones fueron por primera vez también se pueden hacer en el dormitorio, después de todo).

Algunas empresas están condenadas al fracaso. Una situación en la que todos sobrevivieron es simplemente imposible. Esto se espera cuando se trata de un negocio tan atrevido. Las grandes estimaciones requieren excelentes resultados, y solo unas pocas empresas pueden proporcionarlas.


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