¿CTO de Valeo China? Gu Jianmin
Gracias por la invitación. Estoy muy feliz de tener esta oportunidad de compartir con todos los líderes, expertos y colegas presentes. Este tema también es muy amplio: "El camino de ADAS a la conducción autónoma". Personalmente, creo que la seguridad activa es una extensión de la inteligencia de seguridad pasiva. Si vamos un paso más allá, ADAS es lo que generalmente llamamos un sistema de asistencia a la conducción, que es una extensión inteligente de la seguridad activa.
¿Es la conducción autónoma una extensión inteligente de ADAS? En cierto sentido, sí, pero la conducción autónoma no es sólo una cuestión técnica. Dos portavoces dijeron esta mañana que se trata también de la implementación de escenarios y modelos de negocio. Además, también incluye regulaciones, infraestructura y seguros, todos los cuales están muy relacionados con la conducción autónoma, por lo que lo que estamos discutiendo hoy no son solo cuestiones técnicas.
Como hablo en nombre de Valeo, creo que mucha gente aquí conoce mejor a Valeo. Valeo es un proveedor integrado de repuestos para automóviles con sede en París, Francia. Estamos clasificados entre los diez primeros del mundo. Valeo también tiene muchas instalaciones en China, con un total de 35 fábricas y 12 centros de RD. También cuenta con una fábrica y un centro de RD en Nanjing.
Desde la línea de productos, se puede decir que si conduces un coche, debe haber productos o piezas Valeo en el coche. Contamos con cuatro divisiones de negocio, y el principal producto de una de ellas es la asistencia a la conducción autónoma de la que vamos a hablar hoy. En la división de productos, hay un sistema de detección, que son sensores, lidar, interacción avanzada entre humanos y computadoras de inteligencia artificial e Internet de vehículos, que se proporcionan a todos para ayudarlos a construir un automóvil que satisfaga sus necesidades de viaje. Esta es una breve introducción a los aspectos de conducción autónoma de nuestra empresa.
Si lo volvemos a mirar, ¿cuál es nuestro tema de hoy? De ADAS a la conducción autónoma, así que puse esta página aquí, este PPT, de hecho lo usé el año pasado y no he cambiado casi una palabra hasta el día de hoy, porque este punto de vista no ha cambiado.
La primera frase, cómo hacer conducción autónoma, cómo ayudar a comercializar la conducción autónoma, ¿qué es lo primero? ¿Cuál es la mejor manera de ingresar a un mercado? Empiece poco a poco, es decir, empiece con tecnología de conducción autónoma sencilla y de bajo coste. Estoy hablando de tecnología, comenzando con tecnología simple de bajo costo.
¿Qué sigue? El objetivo es atraer suficientes usuarios que estén dispuestos a pagar, porque todos sabemos qué es la conducción autónoma. Muestre las pruebas, no hay problema, todos lo agradecerán, pero aún no puede implementarlo comercialmente. ¿Cuáles son las condiciones básicas para la implementación empresarial? Alguien tiene que pagar, el cielo no caerá, alguien tiene que pagar, ya sea usted o nuestra fábrica de automóviles.
¿Cómo hacerlo concretamente? A continuación enumero varios escenarios o métodos de implementación comercial, comenzando con el estacionamiento automático o los servicios de estacionamiento, porque todos saben que el estacionamiento es lento y la escena es relativamente controlable en un estacionamiento o garaje semicerrado. Y empezando por la conducción autónoma a baja velocidad. La velocidad indicada aquí es de 40 kilómetros por hora. De hecho, esta velocidad ya es muy alta. En general, puede haber más de 40 kilómetros de vehículos en la autopista. A baja velocidad, ¿qué hacer primero? El sistema de percepción y el sistema de toma de decisiones se pueden desafiar con menos presión.
Esto comienza con una tecnología simple.
¿Qué más? A partir de escenarios específicos y propósitos específicos, existen muchos escenarios para la conducción autónoma, y la conducción autónoma no tiene sentido sin escapar de ese escenario. Por poner un ejemplo extremo, si estás en un campo de pruebas con un diámetro de 300 metros, no hay vehículos ni obstáculos, y mucho menos L4 y L5. Pero en otro escenario, L3 ni siquiera puede hacer eso en situaciones muy congestionadas.
La clave es eliminar el controlador de seguridad. Muchos de nuestros vehículos de demostración y prueba actuales deben tener un oficial de seguridad en la carretera para la conducción autónoma, lo que también está restringido por nuestras regulaciones y leyes actuales.
Pero piénsalo, si hay un responsable de seguridad, normalmente hablamos de un vehículo L4, o basado en L3. Si no podemos superar este aspecto, nuestra tecnología seguirá estando esencialmente en el nivel técnico L3.
Por supuesto, otro de los puntos discutidos hoy es que la verdadera conducción autónoma no debe enredarse en si es L2, L3 o L4. Lo que vi hoy fue cómo romper con la comercialización y encontrar un modelo de comercialización basado en el escenario. Eso es lo que más importa.
La última es la demanda de entregas, que pueden resultar más prácticas que el transporte de pasajeros. Por supuesto, desde una perspectiva de seguridad, esta no es la única razón por la que la mercancía puede no recibir tanta atención como los invitados. Si nos fijamos en los últimos meses, especialmente cuando el brote fue grave, ¿qué vimos en Wuhan y Beijing? Existen algunos vehículos logísticos no tripulados que transportan equipos y suministros médicos, que pueden evitar el contacto humano, especialmente a lugares con epidemias graves. Esta es también la demanda en escenarios en los que vemos que los vehículos logísticos no tripulados pueden tener más demanda que la entrega de mercancías a las personas.
Esta es una razón.
Estoy aquí para presentar algunas ideas y presentar estos puntos.
A continuación, permítanme dedicar un tiempo a los productos de Valeo para contarles en detalle cómo encontramos el escenario y el objetivo final de su comercialización.
Como se acaba de mencionar, el estacionamiento automático es un escenario relativamente fácil de implementar. En términos generales, cuando se trata de aparcamiento autónomo, ¿qué es el asistente de aparcamiento? El conductor debe completar el estacionamiento automático o la asistencia al estacionamiento de acuerdo con las indicaciones del sistema del automóvil. Sin embargo, una vez que el conductor está en el vehículo, nuestros clientes pueden optar por estacionar dentro o fuera del vehículo, lo que se denomina estacionamiento remoto.
Valeo lanzó en 2016 la función de aparcamiento remoto, que también se ha puesto en producción en masa. Puedes echar un vistazo. Con la llave de control remoto, puede estacionar el automóvil con un solo clic cuando se encuentre con alguna emergencia y necesite estacionar.
A continuación, podemos ir un paso más allá. Podemos imaginar que si estamos en un garaje subterráneo, podemos usar el estacionamiento remoto para estacionar automáticamente el vehículo, que es similar a la tecnología de estacionamiento remoto de ahora, la diferencia es la distancia que el vehículo puede necesitar recorrer o el alcance. encontrar un lugar para estacionar es más grande; en segundo lugar, la única diferencia es que aquí estamos hablando de un servicio de estacionamiento, que requiere el apoyo de la fábrica. En términos de industria, hay dos tendencias o dos métodos. Una es que el servicio de estacionamiento se completa completamente mediante los sensores en el lado del automóvil, y la otra es que el lado de la fábrica y el lado del automóvil deben cooperar para completar el servicio de estacionamiento.
Si confía en los sensores en la parte trasera del automóvil, puede llevar mucho tiempo encontrar un lugar para estacionar en un garaje subterráneo muy concurrido y también puede causar congestión en el estacionamiento. Entonces, si combinamos el lado de fábrica y el lado del automóvil, y agregamos algunos sensores y lidar al lado de fábrica, nos ayudará a encontrar espacios de estacionamiento de manera más rápida y eficiente.
También hay un vídeo aquí, que es un sistema de cooperación entre Valeo y Cisco. En el proceso, se evita a los peatones, se logra estacionar y se señala a nuestros clientes. Cuando nuestros usuarios necesiten utilizar un automóvil, pueden hacer una reserva con anticipación y recibirlos desde el punto de entrega automática. Este es el concepto de servicios de aparcamiento. Valeo cree que la combinación de terminal de vehículos y terminal de fábrica es una solución más eficaz y realista para completar los servicios de aparcamiento.
Otro escenario de aplicación del estacionamiento automático es muy inesperado. ¿Qué es esto? Cargar. Es posible que al principio no hayas pensado por qué la carga tiene algo que ver con el estacionamiento autónomo. Esto se debe a que, al igual que la conducción autónoma, la electrificación también es una tendencia muy importante. Cada vez se pueden ver más híbridos enchufables y vehículos eléctricos puros. Todos estos automóviles requieren carga, y es posible que los híbridos enchufables no necesiten cargarse con tanta frecuencia.
Nuestra encuesta a usuarios alemanes encontró que dos tercios de los usuarios creen que si se puede completar la carga automática o inalámbrica, estarían más dispuestos a elegir o utilizar un vehículo eléctrico puro. Creo que ¿cuál podría ser la razón? Como llevo casi dos años conduciendo un híbrido enchufable, todo el mundo ha descubierto que la pistola de carga suele estar sucia y, a veces, se cae al suelo. Cuando llueve, no querrás coger una pistola de carga mojada. Preferirías que alguien la cargue de forma automática o inalámbrica. Con un concepto de Valeo, podemos crear carga automática e inalámbrica mediante estacionamiento automático de alta precisión, o utilizar un robot para ayudarle a cargar de forma cableada.
La precisión de este rango de error debe mejorarse hasta dentro de 10 cm. Incluso durante la carga, no debe pensar que la carga se puede completar cerca de la pila de carga o de la placa de carga. Es necesario tener cierta precisión. Siempre que el usuario estacione el automóvil una vez, la próxima vez podrá regresar automáticamente a la posición de estacionamiento y también se puede evitar automáticamente.
Se trata de un aparcamiento automático para completar la carga, lo que requiere una precisión relativamente alta. Solo dije que estaba dentro de los 10 cm.
Pero pensemos en ello. Además de aparcar, ¿qué más se necesita si la conducción autónoma es realmente posible? Además de la función de detección, el punto más importante es el posicionamiento. La percepción es simplemente sentir lo que nos rodea, al igual que nuestros ojos. Pero si no sabes dónde estás ahora, ¿cómo puedes realmente conducir de forma autónoma? En términos generales, para la conducción autónoma, el método de posicionamiento que podemos pensar es utilizar señales de GPS, pero con el GPS, incluso en buenas condiciones climáticas, lo que nuestro GPS puede lograr es una precisión a nivel de medidor, que es de aproximadamente 2-3 metros. Para la navegación, el GPS no es un problema siempre que sepas en qué carretera te encuentras. Pero el error de 2-3 metros es casi el ancho de un carril, lo que significa que no sabes en qué carril estás. La navegación no puede indicarle si se encuentra en una vía de servicio o por encima de su cabeza. Y si nuestro carril es de dos carriles en ambas direcciones, es muy probable que un error en un carril gire en la dirección equivocada, o puede que no sepas que estás en la intersección cuando estás navegando en la intersección, y Será demasiado tarde para pedirte que gires. Entonces, para la navegación, las personas pueden agregar su propia percepción, observar el entorno circundante y aceptar la precisión de los metros. Pero la conducción autónoma es inaceptable. Necesitamos mejorarla al nivel de centímetros. Esto plantea una gran pregunta: cómo ayudar a la conducción autónoma a alcanzar una precisión de centímetros, por lo que aquí proponemos un método RTK. En el CES 2020, Hyundai Motor, así como la empresa de alta tecnología Hexagon-Novatel, así como Valeo y los operadores de redes móviles, propusieron una tecnología de posicionamiento conjunto de alta precisión. Su importancia es que después de usar la señal GPS, puede usar la estación base terrestre y la estación base terrestre para obtener su información de posición de alta precisión por adelantado y luego realizar una comparación diferencial, y puede obtener una precisión relativamente alta. posición. Esta es la llamada tecnología RTK, que es una tecnología de posicionamiento diferencial dinámico en tiempo real. Esta tecnología puede ayudarnos a lograr una precisión de nivel centimétrico.
Esta no es una tecnología nueva. Hyundai Motor equipará en el futuro sus coches con esta tecnología con fines cuantitativos. Esta ya es una tecnología de alta precisión que puede estandarizarse y producirse en masa.
La tecnología RTK puede ayudarnos a lograr una precisión de nivel centimétrico, lo cual ha sido comprobado, pero aún existen limitaciones, como ¿qué se necesita para una señal de GPS? El clima es genial. Si hoy llueve y las nubes están bajas, la señal del GPS quedará tapada. ¿Cuál es la alternativa? Por ejemplo, cuando vamos a grandes ciudades, como Shanghai o Hong Kong, hay muchos edificios de gran altura. Otra limitación en Hong Kong es que hay muchos autobuses de dos pisos o autobuses turísticos en Hong Kong, lo que afectará. la señal, sin mencionar los túneles y viaductos, la señal definitivamente se verá afectada. En este momento se necesita otra tecnología para compensar o complementar el posicionamiento, que es lo que solemos llamar tecnología de nube de puntos que utiliza lidar para ayudar al posicionamiento. En otras palabras, primero construimos un mapa de alta precisión a través de LIDAR y luego usamos los sensores y LIDAR en el automóvil para comparar las diferencias en el mapa de alta precisión en tiempo real para ayudarnos con el posicionamiento relativo. Esta tecnología es realmente muy madura. En Valeo utilizamos LIDAR para crear un mapa de alta precisión para el posicionamiento en tiempo real. Este mapa de alta precisión es una forma de crowdsourcing, porque es imposible enviar muchos vehículos para actualizar estos mapas en tiempo real cada vez, por lo que la nube de puntos del lidar de nuestros usuarios durante el uso se utiliza para ayudar a actualizar este mapa en tiempo real. , entonces esta es una forma de crowdsourcing o crowdfunding. Este método puede complementar el RTK que acabamos de mencionar.
¿Qué es interesante? En circunstancias normales, en el caso de compensación de edificios de gran altura, debido a que existe un sistema de este tipo para ayudar al posicionamiento a través de nubes de puntos, la señal puede ser débil en ese momento. Por el contrario, cuando la señal GPS no se ve afectada y está relativamente abierta, como en el desierto del noroeste o en zonas desérticas, las características geográficas no son tan obvias. ¿Cómo lo posicionas? En este momento se utiliza tecnología RTK y señales GPS para compensarlo.
Hasta cierto punto, estas dos tecnologías pueden complementarse y apoyarse mutuamente y pueden ayudarnos a lograr un posicionamiento de alta precisión para la conducción autónoma.
En el CES de este año, también hicimos una demostración. Valeo equipó su vehículo lidar ScaLa de segunda generación como vehículo de adquisición de alta precisión, así como una flota de vehículos lidar de primera generación para demostrar nuestros vehículos de alta precisión en tiempo real en las calles de Las Vegas. En este caso, podemos encontrar que nuestra precisión de posicionamiento se puede mejorar a un nivel de centímetros, aproximadamente por debajo de 10-12 cm, que es un posicionamiento de precisión relativamente alta.
Lo que necesito decirles aquí es que los lidares de primera y segunda generación de ScaLa son ambos lidares producidos en masa. Además, hay un kit de posicionamiento del techo que se muestra a la derecha. ¿Qué quiere decir esto? En términos generales, el radar lidar y de ondas milimétricas, al igual que otros sensores, suele funcionar con nuestros clientes OEM una vez que se producen en masa, lo que requiere un trabajo de desarrollo y calibración a largo plazo. Estos lidares o radares de ondas milimétricas no son lo que crees. Compré un radar y lo conecté. No es tan sencillo. Este es un esfuerzo de desarrollo y calibración a largo plazo. Para algunas empresas emergentes, especialmente las de conducción autónoma, es posible que no pueda permitirse esos costos de tiempo y desarrollo, por lo que Valeo lanzó recientemente un concepto llamado conjunto de sensores universales, lo que significa que algunos sensores todavía están limitados a lidar y Sensor ultrasónico, integrado en un kit estándar. Es decir, sus dimensiones geométricas, como las del kit de techo que acabamos de mencionar, están todas calibradas previamente. Para los usuarios, especialmente aquellos que inician sus propios negocios, necesitarán hacer mucho menos trabajo y su tiempo y costos de desarrollo también se reducirán considerablemente. Además, estos sensores son sensores estándar para automóviles producidos en masa, por lo que su calidad, incluida la consistencia que acabamos de mencionar, estará garantizada.
En Las Vegas, estos vehículos de visualización de alta precisión están equipados con lidar en el techo, lo que supone una solución práctica y eficiente.
¿Cuáles son las dificultades técnicas para hacer realidad la conducción autónoma? El Sr. Meng de Didi también dijo hace un momento que hay muchos usuarios de la vía en la vía, es decir, usuarios del tráfico que comparten la vía con usted. Es muy posible o imposible saber de antemano cuál será su próxima intención y no se puede predecir su próximo paso. Esto es muy difícil.
Déjame ponerte un ejemplo extremo. Vemos muchos vehículos eléctricos en las carreteras, especialmente estos repartidores. Conducía un coche eléctrico mientras hablaba por teléfono. Ni siquiera sabía si girar a la izquierda, a la derecha o frenar al segundo siguiente. ¿Cómo lo sabes? Este es el mayor desafío.
Recuerdo que hace dos años fui a una ciudad del sur para visitar una empresa emergente de conducción autónoma. Me invitaron a construir un vehículo de demostración autónomo en su coche para mostrarlo en la carretera. Mientras conducía, el vehículo frenó repentinamente. ¿Cuál es la razón? Debido a que había una persona parada en la acera frente a él, el vehículo vio que había una persona en la acera debido a su algoritmo conservador. No se sabe qué hará esta persona a continuación, si cruzará por la acera o permanecerá en la calle, se detendrá de manera conservadora y luego cambiará de carril para rodear la calle delante de los peatones.
En general, los conductores tomarán decisiones aproximadas al conducir, rebasar a baja velocidad o dar vueltas, lo cual es un gran desafío para los vehículos autónomos. ¿Cómo predecir a otras personas, no sólo a los peatones, sino también a los ciclistas, patinetes, patinetes y otros usuarios del transporte? En la feria CES de este año, Valeo lanzó un MOVEPREDICT. La IA utiliza el aprendizaje automático de inteligencia artificial para determinar si la atención de la persona todavía está centrada en los movimientos del tráfico. Si no, podemos adoptar un enfoque más conservador. Si su atención todavía estuviera en el tráfico, su próxima reacción podría ser diferente.
Entonces podrás juzgar su siguiente paso, predecir sus intentos o intenciones, si quiere cruzar la calle o no, y su comportamiento debe ser juzgado por la inteligencia artificial. Por supuesto, esto es sólo una cuestión de probabilidad y no se puede predecir al 100%, pero este es nuestro próximo objetivo. Si no se puede predecir y solo se puede utilizar el algoritmo y la conducción más conservadores, deberíamos estar insatisfechos con los sentimientos de nuestros usuarios. En este caso, la conducción autónoma será inútil y conducirás de forma más conservadora que los humanos. En este caso, el piloto automático no puede encontrar realmente el escenario de aterrizaje.
Como se acaba de mencionar, de hecho, en muchos casos, la entrega de mercancías puede ser más práctica que las necesidades de los pasajeros. Es por eso que firmamos un acuerdo de cooperación estratégica con Meituan en CES 2019 para desarrollar conjuntamente. el vehículo no tripulado de última milla. Tecnología de distribución, o el motivo de los vehículos logísticos no tripulados en la última milla. Éste es el acuerdo que alcanzamos con la delegación estadounidense el año pasado.
Junio 5438 En octubre de 2020, en la exposición CES de este año, lanzamos el vehículo logístico no tripulado desarrollado conjuntamente por Valeo y Meituan. Debido al espacio limitado, hicimos una demostración sencilla en un estacionamiento. Hay un hermano pequeño en la foto. No tenía el control remoto en la mano. Mucha gente pregunta si está controlando el vehículo como si fuera un coche de juguete con control remoto. No, el único propósito es empezar y terminar.
Este es un año desde la firma de un acuerdo de cooperación estratégica con Meituan, la realización de intercambios técnicos, el establecimiento de objetivos y, finalmente, la finalización del diseño, la fabricación de prototipos y su envío a Estados Unidos. He hecho muchas cosas este año y ha sido un proceso rápido.
¿Qué tipo de vehículo logístico es este? Permítanme darles una breve introducción. Sus dimensiones son 2,8 metros de largo y 1,2 metros de ancho, que es más pequeño que los coches normales. Puede entregar 17 comidas para llevar. Eso no significa que sólo pueda entregar 17. Tiene 17 buzones y, dependiendo del tamaño de la comida para llevar, es posible que pueda transportar más. La autonomía de crucero es eléctrica, con un total de 100 kilómetros. Si se requiere un mayor alcance, se necesitan más baterías.
La división del trabajo entre Valeo y Meituan es que Valeo proporciona un chasis controlado por cable, un sistema de batería de 48 voltios y un controlador, y encima están los sensores de conducción autónoma y las plataformas y módulos de conducción autónoma proporcionados por Valeo. Valeo proporciona el software y el software, que no solo son adecuados para vehículos logísticos no tripulados autónomos, sino también para vehículos en todas las condiciones de carreteras urbanas. Meituan proporciona la carrocería proporcionada por Meituan, incluidos los vagones que acabamos de mencionar, así como el gabinete de distribución y la aplicación, y el intercambio de software entre usuarios y clientes.
Se trataba de un prototipo de coche que se construyó rápidamente en un año. Nuestro plan original era transportar este automóvil a Beijing para su posterior exhibición y comunicación en el Salón del Automóvil de Beijing en abril de este año. Debido a la epidemia, este asunto definitivamente se pospondrá.
Como acabo de presentar, la plataforma de conducción autónoma es en realidad un vehículo logístico no tripulado. No está construida especialmente, sino una plataforma de conducción autónoma para condiciones de carreteras urbanas lanzada por Valeo hace dos años en 2018. Se trata de conducción autónoma cuyo objetivo es el nivel L4 en condiciones de carreteras urbanas. En realidad, tiene en cuenta diversas características de las condiciones del tráfico urbano, como diversos vehículos, peatones, bicicletas, otros semáforos, incluidas muchas rotondas en Europa, y señales de alto. También conocemos el posicionamiento del vehículo a través del método de posicionamiento de alta precisión que acabamos de mencionar, construyendo así un sistema de plataforma de conducción autónoma de nivel L4.
Podemos echar un vistazo a este vídeo, que es una demostración de conducción autónoma en el Salón del Automóvil de París 2018. Necesitamos recordarles a todos que todos los sensores de este automóvil se producen en masa y se entregan a nuestros clientes finales en forma OEM. Como se ha producido en masa, los conductores también lo utilizan.
Esta es una exhibición en el Salón del Automóvil de París 2018. Como ves, acaba de pasar una moto y automáticamente cambia de carril para adelantar. A la izquierda está la cámara dentro del automóvil, a la derecha está el automóvil que sigue al automóvil y al frente está la escena en la que se evita automáticamente la bicicleta.
El reconocimiento de semáforos, los pasos de cebra, el reconocimiento de peatones, la evitación y, finalmente, los túneles y puentes pueden seguir manteniendo un posicionamiento de alta precisión cuando están cubiertos por señales de GPS.
Se trata de una plataforma de conducción autónoma, un sistema que combina software y hardware.
Si nos fijamos bien, ¿cuál es la configuración de sensores de este vehículo logístico no tripulado? Está equipado con varios sensores, incluidas cuatro cámaras panorámicas, una cámara de visión frontal de largo alcance, cuatro radares de ondas milimétricas, 12 sensores ultrasónicos y cuatro lidars. Las funciones de los cuatro lidars son diferentes. Los lidares delantero y trasero se utilizan para detectar obstáculos, y los lidares de ambos lados se utilizan más para ayudar al posicionamiento de alta precisión a través de mapas de nubes de puntos. Como puede ver, hay cuatro sensores diferentes, cada uno con diferentes cantidades de redundancia para completar una función de detección y ayudar a completar la conducción autónoma. Estos sensores ya se están produciendo en masa y ya los estamos utilizando en las entregas.
Lo que pasa es que muchos de ellos ahora son relativamente grandes, como los vehículos logísticos no tripulados, que miden más de 1 metro de ancho y 2 metros o incluso 3 metros de largo. De hecho, si lo piensas bien, es muy difícil que estos vehículos entren a la comunidad y al hotel. Debido a que son demasiado grandes, es posible que entren más en contacto con nosotros o que utilicen más robots pequeños o pequeños vehículos logísticos no tripulados. Esto también fue en la feria CES de este año. Mostramos el robot de reparto no tripulado desarrollado por Valeo en colaboración con la startup TwinswHeel. Quizás no se llame vehículo logístico, sino robot. Tiene dos ruedas y cuatro ruedas. No se conduce solo, te sigue. Por ejemplo, hay algunas personas mayores o discapacitadas que no pueden moverse cuando mueven cosas. Necesita un robot que le ayude a transportar mercancías o a seguirle. Esta es una escena. Valeo ofrece un sistema de motor de 48 voltios con sensores. La startup ha lanzado dos robots de reparto no tripulados.
En cuanto pulses este botón, el sensor te reconocerá. Por ejemplo, si el Sr. Zhou presiona allí, lo reconocerá. Si alguien más lo presiona nuevamente, dejará de seguir a los demás. Al igual que los perros y las mascotas.
Este es otro escenario en el que se utilizan vehículos logísticos no tripulados en casa.
Valeo es el proveedor de sensores más completo. El radar SCALA es el único en la industria y el primero en producirse en masa hasta el momento. El radar SCALA de primera generación se produjo en masa en 2017. Este año se desarrollará la tercera generación, que es un lidar de estado sólido. El momento también lo determinan nuestros clientes, probablemente alrededor de 2022.
Además de los clientes OEM, también están nuestras start-ups o nuestras empresas de vehículos autónomos. A continuación se muestra un ejemplo de una startup francesa equipada con el lidar SCALA de Valeo. Valeo también es inversor en la empresa y representa alrededor del 10% de las acciones. Desde su creación, la empresa ha vendido más de 65.438.060 vehículos autónomos en más de 20 países de todo el mundo.
Finalmente, para resumir:
La conducción autónoma, como la electrificación o el coche compartido, es una tendencia muy obvia e importante en nuestras "cuatro nuevas modernizaciones". Personalmente, creo firmemente que algún día realmente podremos completar o realizar la conducción autónoma o sin conductor. Por supuesto, el camino es largo y probablemente esté lleno de baches, por lo que soy un optimista cauteloso.
En este proceso, debemos prestar especial atención a la tecnología, pero a medida que avanzamos hacia la conducción autónoma o la conducción altamente autónoma, descubrirás que la tecnología es sólo uno de los problemas. ¿Qué otra cosa? Solo hablé sobre cómo implementarlo, cómo comercializarlo y cómo prestar atención a la escena. He subrayado repetidamente que no tiene sentido hablar de tecnología de conducción autónoma fuera de escena, o que es simplemente un vandalismo. Acabamos de hablar de ejemplos extremos. En una zona abierta y sin obstáculos, cualquier coche puede circular de forma autónoma en L4 y L5. Pero si combinas los escenarios, encontrarás que surgen muchos problemas. ¿Qué más necesitas? No sólo la industria automotriz, nuestras regulaciones, seguros, construcción de carreteras y operadores deben cooperar y trabajar juntos para completar la conducción autónoma.
Desde esta perspectiva, soy relativamente cercano al Sr. Meng de Didi, es decir, la posibilidad de la conducción autónoma de automóviles privados puede tardar más en implementarse. Porque ya he dicho que el coste de la conducción autónoma lo debe correr alguien. Creo que por cada usuario aquí, no se pueden gastar cientos de miles para comprar un automóvil y luego gastar cientos de miles más para instalar un sistema de conducción autónoma. Puede ser un proveedor de servicios de taxi más rápido, mejor y más temprano, o puede ser un minibús no tripulado, un taxi no tripulado o un vehículo logístico no tripulado, etc. Todavía no podemos decir cuál de los tres aterrizará primero. Sin embargo, los vehículos logísticos no tripulados pueden pasar la verificación de esta epidemia y puede ser más fácil encontrar algunos escenarios de aterrizaje para completar el modelo de comercialización.
Además de estos tres escenarios, los vehículos L4 también circulan por zonas mineras, zonas deshabitadas, etc. De hecho, encontré una escena, por supuesto que esta es relativamente pequeña.
Pero quiero resumir, la conducción autónoma no se trata solo de automóviles privados, definitivamente incluye varios vehículos en varios escenarios. Creo firmemente que en este caso el escenario de la conducción autónoma no estará muy lejano, no pueden ser diez o veinte años, pero sí puede ser más rápido, ayudándonos a alcanzar los objetivos de un entorno de conducción y transporte logístico más seguro y confortable. .
¡Gracias por escuchar!
Este artículo es de Autohome, el autor de Autohome, y no representa la posición de Autohome.