El ecosistema del vehículo autónomo – Parte 2

- Hace 7 meses

El mundo de los vehículos autónomos (AV) se extiende mucho más allá de los de Waymo, Cruise Automation, Uber y otros operadores conocidos. Muchas empresas especializadas compiten por vender picos durante la fiebre del oro, que es la mayor revolución del transporte desde el automóvil. Esta es una inmersión profunda en su ecosistema en expansión en tres partes: una visión general de los principales componentes, por qué construir vs. comprar y qué sigue. Estos pueden ser leídos independientemente.

Si eres nuevo en la tecnología de vehículos autónomos, vale la pena aprender primero lo básico.

Mapping

HD map visualization

¿Qué es?: hospedaje, transmisión y/o recolección de datos para mapas legibles por máquina.

¿Por qué importa?: Los mapas de alta definición (HD) permiten a un vehículo autoconductor hacer dos cosas importantes. Localizarse a sí mismo (es decir, saber dónde está en el mundo), y percibir más rápidamente sus alrededores para detectar cualquier cosa transitoria, como un peatón. Se consideran de alta definición porque tienen datos mucho más ricos y precisos que los de Google Maps o Apple Maps. En términos de detalle, los mapas de alta definición contienen información como la altura de una señal de límite de velocidad, el tiempo de un ciclo de semáforo o la ubicación de los lugares de estacionamiento en la calle. En cuanto a su precisión, los detalles a nivel milimétrico son comunes.

Empresas AV: Carmera, DeepMap, lvl5, Civil Maps

Empresas Mapping: Google, Baidu, AQUÍ, Mapbox

Simulación

¿Qué es?: un software que permite a un sistema de software de autoconducción practicar cómo respondería a diferentes escenarios de carretera sin tener que conducir físicamente el escenario. Como SimCity para un coche.

¿Por qué importa?: La simulación acelera rápidamente la mejora de los vehículos de auto-conducción ya que significa más práctica para su software. Como un punto de datos, Waymo ha conducido más de 7 billones de millas en la simulación mientras que sólo 10 millones de millas en las carreteras. Aunque estas cifras de kilometraje no son directamente comparables, y algunas compañías ni siquiera rastrean los kilómetros de simulación de esta manera, da una idea de las diferentes magnitudes.

Empresas: Applied Intuition, Cognata

Teleoperación

¿Qué es?: una solución de hardware y software que permite a un operador humano controlar remotamente un vehículo usando tecnología inalámbrica y un conjunto de controles (volante, pedales)

¿Por qué importa?: Esta tecnología puede permitir a una empresa lanzar antes los vehículos autopropulsados a las carreteras, ya que les permite seguir confiando en los humanos para manejar a distancia escenarios difíciles y poco comunes. Hay un espectro de cuánto control puede ejercer el humano a distancia sobre el vehículo. Algunos tienen soluciones completas de conducción remota, mientras que otros simplemente son capaces de confirmar las decisiones que el vehículo propone primero. La ciberseguridad y la conectividad inalámbrica son ambos factores en la decisión.

Empresas: Phantom Auto, Scotty Labs, Conductor Designado, Ottopia

Gestión de datos

¿Qué es?: sistemas para manejar eficientemente el gran volumen de datos producidos por los vehículos automotores durante las operaciones

¿Por qué importa?: Las compañías de AV producen diariamente terabytes de datos de cada uno de sus vehículos. La gestión, el etiquetado y el almacenamiento de estos datos de forma rápida y exhaustiva es fundamental para la mejora del sistema y la seguridad. Por ejemplo, cuando se produce una desconexión del sistema, la situación debe ser analizada con prontitud. Esto asegura que los aprendizajes se incorporen a la conducción futura de todos los vehículos de la flota. La compañía de AV envía los datos de la escena a través de la API a una compañía de anotación de datos. Luego, la compañía de anotación asigna el trabajo a los trabajadores remotos, no como el Amazon’s Mechanical Turk. Estos trabajadores etiquetan la escena de la carretera observada en el mundo real para que el sistema de software pueda entenderla.

Empresas: Scale.ai, Deepen, Mighty AI, Datatang.

Detección y predicción de objetos

¿Qué es?: Un sistema de software que analiza los objetos del entorno y predice su comportamiento

¿Por qué importa?: Los seres humanos son un reto para las computadoras, ya que a veces utilizamos formas sutiles de comunicación no verbal. Una inclinación de cabeza, una onda o un breve contacto visual, todo indica lo que un peatón podría hacer cuando está de pie junto a un cruce de peatones. Interpretar estas señales correctamente no sólo significa un viaje más suave, sino que incluso podría ayudar a evitar colisiones.

Empresas: Perceptive Automata

Operaciones de despacho/red

¿Qué es?: un software para asegurar la coordinación y el movimiento inteligente de todos los vehículos de la red, así como con otros usuarios de la carretera. En esencia, el control del tráfico aéreo para los coches que se conducen solos.

¿Por qué es importante?: Las constantes comunicaciones con los vehículos darán como resultado operaciones más eficientes, y por lo tanto servicios más asequibles. Esto beneficiará a los operadores, pero potencialmente también a otros usuarios de la carretera y a las ciudades. Este es un campo muy emergente y está estrechamente ligado a los proveedores de mapas, ya que el enrutamiento depende de mapas actualizados en tiempo real para manejar situaciones como un accidente o una zona de construcción. Estas empresas también están proporcionando elementos básicos como las API de enrutamiento y las aplicaciones móviles de «ridehailing» para que los nuevos operadores de movilidad lancen servicios más rápidamente o mejoren su eficiencia.

Empresas a tener en cuenta: rideOS, Wise Systems, INRIX

Driver monitoring

¿Qué es?: sistemas de cámaras y software que vigilan al conductor para asegurarse de que está enfocado en la tarea de conducir e intervienen si no lo está.

¿Por qué importa?: Aunque son innecesarios para los vehículos que se conducen solos, los sistemas de vigilancia de los conductores son fundamentales para las pruebas cuando los operadores de los vehículos están presentes. Waymo instaló un DMS el año pasado, ya que funcionaba para resolver la fatiga de los operadores de vehículos. La fatal colisión del Uber 2018 en Tempe, AZ fue un trágico recordatorio de lo que puede suceder: el conductor no estaba prestando la atención adecuada al vehículo justo antes del incidente. Hay diferentes estrategias de monitoreo del conductor – el estado emocional y la atención son dos de las principales.

Empresas: Affectiva, Máquinas de ver, Nauto

Construir vs Comprar

Hasta ahora, muchos operadores de AV utilizan pocos proveedores de servicios externos, construyeron sistemas a medida. De hecho, Voyage es una de las pocas compañías de AV que ha sido abierta sobre su decisión de usar especialistas externos. ¿Cómo piensan otros operadores AV sobre esto?

Razones para comprar:

  • Enfoque (no usar los preciosos recursos de ingeniería para construir herramientas que ya existen)
  • costo
  • velocidad y escala
  • fluctuación de la demanda
  • la gestión de una fuerza de trabajo a distancia
  • grandes costos iniciales de hardware (por ejemplo, comprar sus propios vehículos de mapeo)

Razones para construir:

  • proteger la propiedad intelectual (PI)
  • foso competitivo
  • una mejor interoperabilidad controlando todo el sistema
    muchos $$$$ de los inversores
  • orgullo («nuestras herramientas son mejores»)
  • altos estándares de SLA o de calidad
  • la dependencia de un proveedor que podría quebrar
  • una pila de sensores única (que requiere demasiado trabajo de integración)

Este último es un tema carnoso en sí mismo, con diferentes casos de uso como robots de acera o semicamiones que requieren configuraciones de sensores muy diferentes. Si tienes curiosidad, lee este artículo sobre la colocación de los sensores.

¿Y ahora?

Hay una tensión entre toda la inversión en las compañías de ecosistemas AV y los operadores que eligen hacerlo ellos mismos. Espera que esto cambie. Al igual que la industria automotriz, la integración vertical tiene sentido en los primeros días experimentales de la existencia de una industria. Con el tiempo, hará la transición a empresas especializadas subcontratadas. Durante los años 30, el Complejo Rouge de Ford empleó a más de 100.000 trabajadores y produjo materias primas haciendo vidrio y acero hasta el vehículo final ensamblado. Ahora, más del 85% de los sistemas internos de un coche son a menudo producidos por los proveedores, dejando poco más que el motor al fabricante de automóviles (fuente). Este cambio se debe a los subsistemas cada vez más complicados y al creciente deseo de controlar los costes mediante la subcontratación. Un volante acelerará esto: el aumento de las ventas de estos servicios hace bajar sus precios, atrayendo aún más ventas.

Dos criterios pueden predecir qué servicios se externalizan primero: la modularidad y el negocio adyacente. La modularidad significa que el servicio es fácilmente capaz de integrarse con el resto del sistema AV del operador. Un negocio adyacente significa que el proveedor de servicios puede construir una solución que le permita ganar dinero de otras industrias, mientras que la adopción por parte de los AV es inicialmente gradual. La anotación de datos exhibe ambos rasgos y es ampliamente subcontratada hoy en día. La información involucrada está relativamente estandarizada en todas las empresas. Además, estos servicios de revisión de datos pueden venderse a empresas de AR/VR, minoristas y de aviones no tripulados.

¿Cómo ve la evolución de este ecosistema? ¿Se convertirán estas nuevas empresas en actores importantes, como lo son los proveedores de automóviles de hoy en día en su industria? ¿O podrían los operadores de AV resistirse a la tendencia y seguir construyendo todo en casa?