Para pembuat mobil mengakui bahwa ini adalah waktu yang sangat lama sebelum kendaraan tanpa awak sepenuhnya

Artikel 17 Mei 2019.

Beberapa tahun yang lalu, industri mobil dengan berani meramalkan pelepasan kendaraan tak berawak sepenuhnya dari level 5 pada tahun 2020 atau 2021, tetapi tugas ini ternyata jauh lebih rumit dari yang mereka kira.

Konsep kendaraan tanpa awak yang populer baru-baru ini yang dapat Anda kendarai di mana saja dan kapan saja (atau mobil yang Anda dapat tidur di kursi belakang saat mengemudi) agak melambat, karena produsen mobil menyadari bahwa perkembangan teknologi kontrol tanpa awak penuh ternyata lebih rumit, dari yang diharapkan.

Pertanyaan tentang masa depan teknologi mencapai komentar publik penuh pada April 2019, ketika CEO Ford Motor Co. Jim Hackett mengakui apa yang sudah tampak jelas bagi sebagian besar komunitas teknik. "Kami telah melebih-lebihkan prospek mobil otonom," kutipan Hackett, yang beredar melalui berbagai saluran berita. "Cakupan kendaraan seperti itu akan sangat sempit, pembatasan geofence akan mulai berlaku."

Pengakuan ini mengejutkan massa dan media, terutama karena muncul dengan latar belakang kepercayaan yang berkembang bahwa kendaraan tak berawak baru yang berkilau akan segera muncul di dealer.

Namun, Hackett bukan yang pertama membuat pernyataan seperti itu. Industri otomotif mengisyaratkan hal ini selama berbulan-bulan sebelum Ford mengumumkan. Pada November 2018, misalnya, John Krafchik, CEO Waymo, divisi drone Google di Google, bahkan lebih blak-blakan daripada Hackett. "Ini sangat, sangat rumit," kata Krafchik saat konferensi teknologi langsung. "Anda tidak tahu pengetahuan apa yang Anda lewatkan sampai Anda mencoba melakukan sesuatu."

Lebih lanjut, Krafchik mengatakan bahwa industri mobil mungkin tidak dapat membuat mobil yang dapat mengemudi secara mandiri setiap saat sepanjang tahun, dalam segala cuaca dan dalam kondisi apa pun. "Kondisi otonomi akan selalu memberlakukan pembatasan," tambahnya.

Komentar Krafchik dan Hackett membenarkan apa yang dikatakan oleh banyak analis industri selama lebih dari dua tahun. "Saya setuju dengan komentar John Krafchik," kata Sam Abuelsamide, kepala analis di Navigant Research, sebuah publikasi yang menerbitkan penilaian tahunan yang luas tentang industri kendaraan robot. "Tidak ada jaminan bahwa di masa mendatang kita akan memiliki kendaraan otomatis yang mampu bekerja kapan saja, di mana saja."

Dilema tingkat kelima

Pernyataan seperti itu, tentu saja, sangat kontras dengan pernyataan sebelumnya. Hanya tiga tahun yang lalu, banyak OEM, didorong oleh kemajuan dalam robotika, berani meramalkan satu hari dalam waktu dekat ketika pengemudi tidak diperlukan. Ford, misalnya, meramalkan bahwa ini akan terjadi pada awal 2021. "Tidak akan ada kemudi di kabin," kata mantan direktur senior Mark Fields pada 2016. "Tidak akan ada pedal gas dan rem dan, tentu saja, pengemudi tidak akan diperlukan."

Dan bukan hanya Ford yang membuat pernyataan seperti itu. Honda telah secara terbuka membahas kemungkinan mobil tanpa pengemudi muncul di jalan-jalan Tokyo untuk Olimpiade Musim Panas 2020. Volvo, Hyundai, Daimler, Tesla, Fiat Chrysler, Renault-Nissan dan lain-lain berencana untuk memproduksi mobil-mobil tersebut dalam kisaran 2018 hingga 2025. Beberapa berbicara tentang model penyandang cacat: misalnya, pertama hanya jalan raya yang tersedia, dan kemudian fungsi kota akan muncul. Tapi pesannya pada dasarnya sama: masa depan ada di depan pintu kita.



Pada 2016, Ford dengan berani meramalkan bahwa pada 2021 akan ada mobil tanpa setir, pedal gas, atau rem.

Tentu saja, hari ini agenda ini tidak jauh berbeda dari apa yang ada di masa lalu. Masa depan dengan kendaraan tak berawak masih diharapkan, tetapi nada retorika melemah. Sebagian besar OEM sekarang lebih terbuka mengatakan bahwa jalan menuju otonomi penuh dalam mobil akan menjadi urutan langkah kecil bertahap. Pengereman darurat otomatis akan muncul lebih dulu. Kemudian pengiriman paket robot dan taksi tak berawak di area dalam geo-fencing. Driver pertama akan duduk di pucuk kemudi dan kemudian menghilang. Otomatisasi tingkat tinggi - yang disebut tingkat ke-4 - hanya akan muncul di tempat-tempat tertentu. Tetapi Holy Grail dari mengemudi tanpa awak - tingkat penuh ke-5 di semua mobil, menyediakan mengemudi di mana saja dan kapan saja - sekarang diakui sebagai lebih sulit.

Ada banyak alasan untuk kompleksitas ini. Yang pertama adalah cuaca. Orang dalam industri mengatakan bukan kebetulan bahwa program pengujian mandiri paling menonjol terletak di California, Arizona, dan Nevada, dan bukan di Maine atau Minnesota.

"Mengemudi di jalan bersalju sulit karena berbagai alasan," kata Stuart Sellars, CEO LiDar Group untuk Analog Devices, Inc. "Kebanyakan sensor yang digunakan untuk mengemudi tanpa awak bergantung pada garis pandang." Anda menggunakan kamera, lidar atau radar, dan salju pada dasarnya adalah penghalang. Ini mencegah sensor ini dari menerima umpan balik. "

Dan masalahnya bukan hanya kepingan salju di udara menghalangi sinyal balik. Salju juga cenderung menumpuk di sisi jalan dan di tengah jalan, menghalangi tanda jalan, yang sangat penting untuk pengenalan jalur secara otomatis.

Apalagi masalahnya bukan hanya di salju. Daerah yang berbeda menghadirkan masalah cuaca yang berbeda. "Jika Anda pergi ke timur laut, maka Anda dihadapkan dengan es, dan hujan lebat, dan hujan es, jadi Anda harus menyelesaikan masalah yang sama sekali berbeda," kata Sellars. "Jadi, ya, mungkin butuh waktu lebih lama dari yang diperkirakan orang."

Menguji Tantangan

Mungkin rintangan teknis terbesar adalah transformasi pikiran manusia menjadi AI. Kecerdasan, yang memungkinkan seseorang mengendarai mobil, diterima begitu saja dalam banyak hal, dan mereproduksinya lebih memakan waktu daripada yang diperkirakan para insinyur.

"Jika Anda memikirkannya, ketika Anda berkendara di sepanjang jalan, Anda menghadapi ratusan situasi berbeda di setiap mil yang telah Anda tempuh," kata Sellars. "Anda melihat hal-hal dan secara intuitif memahami bagaimana meresponsnya."

Dan meskipun situasi ini mungkin tampak sederhana untuk pengemudi manusia, mereka tidak begitu sederhana untuk mobil. Misalnya, ketika kotak kardus dibawa keluar ke jalan 200 yard di depan angin, pengemudi manusia dengan cepat menentukan apakah mereka harus memindahkannya atau mengitarinya. Untuk komputer, ini tidak sesederhana itu. Apakah ini sepotong logam? Berat atau ringan? Apakah mobil bahkan tahu bahwa sepotong logam berat tidak terbang keluar dari angin ke jalan? Semua masalah ini sangat sulit bagi AI.

Sebagian besar masalah ini perlu diselesaikan dengan menggunakan tes - baik mengemudi mil fisik atau melakukan pemodelan perangkat lunak. Kedua pendekatan memiliki tempat masing-masing, terutama karena pemodelan perangkat lunak tidak dapat melihat setiap kesempatan. Misalnya, ketika mobil tiba di halte all-waypada saat yang sama dengan kendaraan lain, dilema muncul untuk mobil. Driver manusia dapat membuat gerakan atau menatap mata pengemudi lain, tetapi mikrokontroler tidak mengetahui semua ini. Beberapa pengembang saat ini mengajar kendaraan mereka untuk bergerak maju sedikit, memantau kendaraan lain untuk persetujuan tersirat, tetapi situasi seperti itu tidak sederhana dan, sebagai suatu peraturan, tidak dapat dimodelkan hari ini.

Pabrikan sistem simulasi sedang mengerjakan ini, dan berhasil memperluas jumlah pengujian yang dapat dilakukan dalam perangkat lunak. Hari ini, menurut para ahli, ada dua cara untuk mensimulasikan: pertama, merekam peristiwa nyata dan memainkannya dalam perangkat lunak, dan kedua, meningkatkan jumlah tes untuk memasukkan situasi yang tidak direkam di dalamnya.

"Kami percaya bahwa keduanya diperlukan," kata Vinci Jeanne, manajer industri otomotif di MathWorks, produk perangkat lunak yang disebut Automated Driving Toolbox. “Imajinasi manusia terbatas, dan selalu ada kasus nyata yang tidak dapat Anda bayangkan. Oleh karena itu, Anda harus dapat mengambil sejumlah data dari reproduksi dan menyalinnya ke lingkungan simulasi sehingga Anda dapat melakukan tes dengan semangat "Bagaimana jika?".

Untuk pemasok dan OEM, prosedur tersebut mewakili dunia baru pengujian dan inspeksi yang berani. Pemasok mengklaim bahwa proses ini merupakan penyimpangan dari semua prosedur pengujian yang digunakan sebelum kendaraan tak berawak. Menurut mereka, kendaraan tak berawak tidak lagi hanya menyediakan bagian yang memenuhi spesifikasi yang ditentukan. Pemasok sekarang harus membantu pelanggan mereka memahami pengembangan sensor dan algoritma, dalam konteks penggunaannya, dan bukan dalam hal spesifikasi sederhana.

"Ini bukan hanya pasokan sensor airbag yang harus memenuhi spesifikasi," kata Sellars. “Dengan kendaraan tak berawak dalam kondisi dunia nyata, Anda harus memikirkan semua kasus penggunaan. Ini adalah masalah terbesar, dan Anda dapat menyelesaikannya hanya dengan bantuan sejumlah besar tes. "

Memang, diperlukan berjam-jam pengujian. Sebagian besar ini karena insinyur "tidak tahu apa yang kurang mereka ketahui," kata Waymo Krafchik. Mereka membutuhkan lebih banyak waktu pengujian untuk memperhitungkan kasus penggunaan yang tidak dapat mereka bayangkan. Akibatnya, sebagian besar ahli memperkirakan bahwa jumlah jarak uji harus diukur dalam miliaran. Toyota, misalnya, telah secara terbuka menyatakan bahwa ia membutuhkan 8,8 miliar miles uji coba untuk pengenalan yang aman dari kendaraan yang digerakkan sendiri.

Namun, apa pun angka ini, hampir semua orang setuju bahwa sejumlah besar tes fisik masih tak terhindarkan. "Ada situasi tertentu yang tidak bisa kita simulasikan karena ini berkaitan dengan perilaku manusia," kata Sellars. "Jadi jumlah mil fisik yang ditempuh harus menjadi bagian besar dari proses."

Mobil masuk ke bayang-bayang

Masalah besar dalam semua ini untuk pembuat mobil adalah uang. Produsen menghabiskan banyak uang dalam program pengembangan sistem mengemudi otonom mereka, dan terus mencari investor untuk menarik lebih banyak. GM Cruise LLC, misalnya, baru-baru ini mengumumkan investasi ekuitas $ 1,15 miliar dari sekelompok investor institusi. Pendanaan baru itu membawa perusahaan itu mengejutkan $ 19 miliar - sekitar sepertiga dari total biaya General Motors Corp. Cruise berencana menggunakan uang itu untuk menggandakan staf dan melipatgandakan ukuran ruang kantor di San Francisco.



Pada 2016, General Motors menginvestasikan sekitar $ 600 juta dalam keahlian robotik Otomasi Pesiar.

Namun, angka-angka tersebut tidak hanya muncul di GM. Sebagian besar industri menghabiskan banyak uang pada saat bersamaan. Ford, misalnya, telah menginvestasikan $ 1 miliar pada Argo AI; Toyota telah menginvestasikan $ 1 miliar di Toyota Research Institute; GM telah menginvestasikan $ 500 juta di Lyft, Inc. Volvo mengadakan usaha patungan dengan Uber Technologies Inc. dan menginvestasikan $ 300 juta, sementara Intel dikatakan telah menghabiskan $ 15,3 miliar untuk akuisisi Mobileye.

Pembuat mobil mengatakan situasi ini tidak seperti apa yang mereka lihat sebelumnya. "Ini adalah pekerjaan teknik paling intensif yang pernah dilakukan," kata salah satu manajer mobil dalam percakapan informal dengan Berita Desain. “Dan untuk ini, Anda membutuhkan banyak insinyur terbaik di dunia. Saya tidak berbicara tentang puluhan atau ratusan insinyur. Saya berbicara tentang ribuan. Ini tentang miliaran dolar. "

Itu sebabnya beberapa perusahaan sekarang menjauh dari perkiraan jangka pendek, kata kepala eksekutif. Mereka melihat jumlah tes yang dibutuhkan, persyaratan teknik dan biaya, dan mereka bertanya-tanya berapa lama.

"Industri otomotif menjadi takut seolah-olah Anda sedang bersiap-siap untuk sesuatu, dan kemudian Anda harus naik ke atas panggung dan benar-benar melakukannya," kata Mike Ramsey, direktur senior dan analis otomotif di Gartner, Inc. "Dan kemudian kamu tiba-tiba menyadari:" Mungkin aku belum siap seperti yang kukira "."

Namun, tidak semua pembuat mobil mendorong tenggat waktu. CEO Tesla Inc. Elon Musk telah mempertahankan keyakinan bahwa perusahaannya akan membuat mobil sepenuhnya otonom pada tahun 2020. "Saya pikir aman untuk tidur di mobil dan bangun di tempat tujuan Anda pada akhir tahun depan," katanya dalam podcast Februari. Baru-baru ini, ia mengkonfirmasi pernyataan ini, mengatakan bahwa pada tahun 2020 ia berencana untuk membawa lebih dari satu juta taksi robot ke jalan. Poin kunci, katanya, adalah bahwa Tesla dapat menguji teknologi pengendaraan otonomnya dengan lebih efisien, karena ia mengakumulasi "100 kali lebih banyak mil per hari daripada yang lainnya."

Secara pribadi, sebagian besar insinyur meragukan klaim Mask. Namun, mereka memilih untuk tidak berbicara dan tetap berada dalam bayang-bayang. Beberapa petunjuk tentang munculnya level 5 penuh pada akhir 2020-an atau awal 2030-an. Namun secara keseluruhan, pembuat mobil mengatakan mereka tidak lagi dapat memprediksi.

"Sejak awal, kami tahu itu sulit," kata seorang insinyur. "Hanya itu yang bisa kita katakan."

Namun, hampir setiap pembuat mobil dan pemasok bergerak maju dengan kecepatan penuh. "Ini tidak bisa dihindari," Sellars memberi tahu kami. "Itu akan terjadi. Satu-satunya pertanyaan adalah berapa banyak waktu yang akan berlalu sebelum kita dapat memasuki dealer dan membeli mobil level 5. "

---

Tentang ITELMA

- automotive . 2500 , 650 .

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

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

Baca lebih banyak artikel bermanfaat:

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