Hoe lang duurt de overgang naar autonome voertuigen?

Ik heb onlangs de eerste AutoSens-conferentie in de Verenigde Staten bijgewoond. AutoSens zorgde niet alleen voor een kwaliteitsconferentie, maar ook voor een boeiende ervaring. Detroit werd geselecteerd om dit evenement te organiseren als de historische pionier van de laatste revolutie in mobiliteit:massaproductie van de auto via de lopende band. Bovendien loopt Detroit nu voorop in de volgende renaissance:die van een in massa geproduceerd autonoom voertuig.

Een van de hoogtepunten van de conferentie was de locatie in de vorm van het M1 Concourse-racecircuit, dat in wezen een countryclub is voor autoliefhebbers, compleet met privégarages en een ultramodern prestatiecircuit van 1,5 mijl. De conferentie omvatte ook autonome testritten van Dataspeed, een bedrijf dat gespecialiseerd is in voertuigen zonder bestuurder.

Om voort te bouwen op de ervaring, werd een diner gehouden in het Henry Ford Greenfield Village, een historisch eerbetoon aan grote uitvinders, waaronder Ford, Edison en de gebroeders Wright, om er maar een paar te noemen. Te zien en de weg te delen met de zelfrijdende auto Dataspeed was een authentieke, functionele Ford Model T, het eerste auto-voertuig aan de lopende band, dat een revolutie teweegbracht in auto's en ze tot de belangrijkste vorm van persoonlijk vervoer van vandaag maakte. Toen ik deze prachtige auto naast autonome voertuigen zag, begon ik na te denken over de overeenkomsten en uitdagingen die moeten hebben plaatsgevonden met de overgang van paardenkoetsen naar auto's, en de overgang van door mensen aangedreven auto's naar autonome voertuigen.

De wereldschokkende revolutie van de auto
Een eeuw geleden, toen normale koetsen werden voortgetrokken door paarden, werd het concept van een auto zonder paard om hem te trekken gezien als een radicale noviteit. Zoals de meeste revolutionaire uitvindingen, werd de auto niet met open armen ontvangen. Het werd als gevaarlijk, imposant en hinderlijk beschouwd voor de paarden, die het belangrijkste vervoermiddel waren. Het pad naar auto's die de wegen overnamen en paarden, buggy's, koetsen en wagens vervingen, was niet snel of eenvoudig. Deze hilarische video toont een wet die automobilisten verplichtte om op elk kruispunt af te stappen om hun aanwezigheid aan te kondigen door harde geluiden te maken.

De wet dicteerde hoe dit moest worden uitgevoerd, inclusief het lossen van een vuurwapen of een andere vorm van explosief, naast andere interessante methoden. Dit zou vandaag voor ernstige problemen zorgen in het spitsverkeer!

Voorzichtige investeerders waren ook wars van de auto-onderneming. Volgens dit artikel van AmericanAutoHistory.com adviseerde de president van de Michigan Savings Bank in 1903 om niet in Ford Motor Co. nieuwigheid — een rage.” Ik denk dat we allemaal hopen op beter inzicht van onze financiële adviseurs.

Vanuit het perspectief van vandaag, een eeuw in de toekomst, is het gemakkelijk om te spotten met dit scepticisme. De terughoudendheid om motorvoertuigen toen te omarmen, verschilt echter niet veel van de aarzeling ten aanzien van autonome voertuigen vandaag. In de toekomst kunnen de huidige voorzichtige en trage vorderingen bij het reguleren van autonome voertuigen worden gezien als overdreven voorzichtigheid.

Uiteindelijk, zoals je waarschijnlijk hebt gemerkt, domineerde de auto, zoals blijkt uit de afwezigheid van paarden op de wegen, en ik verwacht dat autonome voertuigen een vergelijkbaar pad zullen volgen. Met de tijdlijn van het motorvoertuig versus het paard als richtlijn, zal een geleidelijke toename van zelfrijdende auto's er binnenkort toe leiden dat ze de primaire vorm van persoonlijk vervoer worden, vooral in steden en dichtbevolkte gebieden. Verder mogen we verwachten dat handmatig bestuurde auto's binnen ongeveer dertig jaar zullen worden uitgeroeid, behalve voor hobby en vrije tijd, zoals het geval was met paarden. Zoals mijn collega Gunn amusant beschrijft, kan zelfs autoracen worden overgenomen door autonome voertuigen.

Zelfrijdende auto's zijn de volgende grote verandering; massaproductie is de sleutel
Auto's bestonden al een tijdje voor de Model T, maar waren alleen verkrijgbaar in de hogere klasse. Hoewel veel rijke individuen auto's bezaten, konden ze er niet veel mee doen vanwege een gebrek aan infrastructuur en beperkende wetten. Toen de lopende band eenmaal geperfectioneerd was en het aantal auto's aanzienlijk groeide, zat er niets anders op dan wegen te plaveien en het verkeer dienovereenkomstig te regelen.

Om de volgende revolutie op gang te brengen, is er nog een grote stap voor de boeg. Zelfrijdende auto's halen veel krantenkoppen, maar ze dreigen nog niet alle voertuigen op de weg te vervangen. Om dat te laten gebeuren, zullen de autonome voertuigen profiteren van massaproductie en concurrerende prijzen. Naarmate de kosten voor zelfrijdende auto's stijgen, neemt ook de beschikbaarheid toe om voor meer mensen zelfrijdend vervoer te gebruiken.

Kun je kunstmatige intelligentie vertrouwen om je rond te leiden?
Als ik doorga met mijn analogie, wordt de scepsis ten opzichte van de auto van een eeuw geleden aangevuld met het feit dat autonome voertuigen zullen worden aangedreven door een andere technologie waar mensen ook sceptisch over zijn:kunstmatige intelligentie (AI). Naast het vooropgezette idee dat robots ooit de wereld zullen overnemen, moeten autofabrikanten ook het natuurlijke menselijke instinct overwinnen om autonome technologie niet te vertrouwen. Wat als het defect is? Wat als het kapot gaat? Wat als het niet op tijd reageert? Dit zijn allemaal legitieme zorgen, zowel met betrekking tot vertrouwde rossen versus de eerste auto's, als vertrouwde auto's versus autonome prototypen. Tegenwoordig is het voor iedereen duidelijk dat een motorvoertuig veiliger en effectiever is dan een paard. Het duurde een tijdje om daar te komen en vereiste wegen, verkeerslichten en borden, maar nu voelen mensen zich zo comfortabel in hun auto dat het probleem wordt gefocust te blijven op het autorijden.

Dus, hoe zit het met AI? Deep learning en andere vormen van machine-intelligentie worden alomtegenwoordig in mobiele en embedded apparaten, evenals in spraakinterfaces en vele andere aspecten van ons leven. Deze technologieën worden voortdurend verbeterd en overtreffen menselijke prestaties op een toenemend aantal gebieden - van het spel Go tot beeldherkenning - en ze zullen zeker leiden tot veilige autonome voertuigen.

De lopende band maakte de autoproductie efficiënt; DSP's maken AI efficiënt
Een van de grootste uitdagingen van de autonome voertuigrevolutie zal zijn om deze bovenmenselijke hersenen efficiënt in embedded systemen te verpakken, in plaats van dat ze kamers vol servers met oververhitte CPU's en GPU's nodig hebben. Grootte, kosten en stroomverbruik moeten allemaal onder de loep worden genomen om een ​​efficiënte en effectieve oplossing te creëren om de productiekosten haalbaar te maken voor massaconsumptie.

Een efficiënt ingebed systeem op basis van een vision- en beeldverwerkingsprocessor, zoals de CEVA-XM6, kan bijvoorbeeld zowel ultra-low-power als nauwkeurige computervisie bereiken. Het is ook mogelijk om de ontwikkeling te stroomlijnen met behulp van de CDNN deep learning toolkit. U kunt meer te weten komen over hoe u het potentieel van deze platforms kunt benutten door ons on-demand webinar te bekijken:Uitdagingen van op visie gebaseerd autonoom rijden en faciliteren van een ingebed neuraal netwerkplatform .