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Veicoli autonomi hanno catturato la nostra attenzione e con buona ragione, come self-driving cars promettono di cambiare il nostro rapporto con le automobili e l’amore con l’auto.
La tecnologia necessaria per portare veicoli autonomi per la vita è complessa. Per esempio, il mercato, il paesaggio, dai Sistemi di Visione Intelligenza, include i seguenti componenti:
Elaborazione Sensori Di Connettività Mappatura Algoritmi Di Sicurezza Strumenti Di Sviluppo
A parte le tecnologie specifiche, il principio unificante per qualsiasi sistema autonomo, compresi i veicoli, i dati. Il futuro automotive dati di ecosistema includere dati provenienti dai veicoli, sensori integrati nell’strade di comunicazione con la vicina veicoli, meteo, e da altre fonti.
Veicoli autonomi tecnologia paesaggio. Immagine di credito: Vision Sistemi di Intelligence
Questo dato è un ecosistema molto complesso e coinvolge più parti, tanto nel settore privato e nella pubblica amministrazione. Come le imprese private di sviluppare tecnologie e algoritmi, devono partner federali, statali e governi locali che controllano le strade e rendere le decisioni di politica che permetterà di veicoli autonomi sulla strada.
Ci vorranno anni per la realizzazione di questo complesso ambiente completamente. La Society of Automotive Engineers ha creato uno standard che descrive livelli progressivi [.PDF] per il veicolo di automazione:
SAE livelli di veicoli autonomi
Data la complessità e l’importanza dell’industria automobilistica e di come sta cambiando, ho invitato tre dei più intelligenti al mondo esperti insieme per una discussione su questo argomento.
L’all-star discussione si è svolta come episodio 240 del CXOTalk serie di conversazioni con top innovatori:
Paolo Ballew è il Global Chief Dati e analisi Officer di Ford. Il suo gruppo è responsabile per Ford strategia in materia di dati, gestione dei dati, acquisizione dati e analisi attività di tutta l’azienda, tra cui la connettività e la mobilità intelligente.Evangelos Simoudis è Amministratore Delegato di Sinapsi Partners, una società di venture capital focalizzato su grandi applicazioni di dati. Egli è un esperto di innovazione nel settore dell’auto e ha scritto un libro su questo argomento chiamato, Big Data in Occasione del Driverless Futuro.David Bray, in Visita Esecutivo in Residenza presso l’Università di Harvard e in entrata, Direttore Esecutivo di Persone-Centrato Internet. In precedenza, è stato Chief Information Officer presso la Commissione Federale delle Comunicazioni.
Guarda il video incorporato qui sopra per vedere la nostra conversazione e leggere la trascrizione di critica brevi sezioni di seguito.
Parlaci di dati e l’automotive ecosistema?
David Bray: [veicoli Autonomi] produrre un sacco di dati. Vedete che i dati archiviati e trattati dall’auto, la strada o le infrastrutture, o da qualche altra parte? Che cosa farà l’ecosistema in tre anni?
Paolo Ballew: Sì, elaborato da una macchina, ma potrebbe anche essere all’interno dell’ecosistema corretto. Certamente, sarà in una centrale ambiente come bene. La tecnologia ci permette di fare le cose sul lato dati che ti permette di andare giù per lo sviluppo di autonome-tipo di veicoli.
È spingendoci a spingere in avanti con il bordo e l’analisi dei dati del bordo e la gestione dei dati. Quindi, credo che la risposta alla tua domanda sta per essere tutti questi fattori insieme.
Con questi dati massiccia analitica sfide, si sta andando ad avere un ecosistema più eterogeneo per consentire che.
Se siete veramente intenzione di andare al di là di autonomia, ma sono veicoli intelligenti che si interfacciano con l’altro, che potrebbe avere tutti i tipi di altri singoli e benefici per la società, quindi l’ecosistema deve andare giù in quel percorso. Che include smart infrastrutture e attività connesse.
Siamo stati agnostico, umile, come la tecnologia sta cambiando la data e analytics punto di vista. L’ecosistema non andando miracolosamente collegare ogni veicolo per alcuni tipi di tubi e di raccogliere ogni elemento di dati e in qualche modo costruire i data center che sono le dimensioni dello stato del Texas.
Che non è la strategia, perché non è fattibile. Ma, la buona notizia è che la tecnologia ci sta facendo ora fare altre cose, in grado di compensare queste preoccupazioni.
Abbiamo bisogno di ripensare la nostra comprensione dell’automotive dati?
Evangelos Simoudis: “C’è bisogno di nuovi quadri di riferimento intorno al quale pensare di dati. C’è di infrastrutture di trasporto di dati, i dati del veicolo, i passeggeri di veicoli, altri veicoli, così come i fornitori di dati.
È un ecosistema complesso. Tendiamo a pensare che i dati veicoli produrre, ma questo va ben al di là. Sono contento che Paolo ha detto che abbiamo bisogno di ripensare la gestione dei dati. Questo non è tutto su di cloud storage. Hai bisogno di politiche che i dati da tenere in auto, cosa per spingere al di fuori della vettura.
Dovete capire che non stiamo parlando di un singolo cloud. Non si tratta di Ford cloud rispetto a BMW cloud o GM cloud. Ford wll sono una nuvola, ma Delphi avrà anche una nuvola, e weather.com avrà una nuvola. Così, anche per i dati che sta al di fuori del veicolo di questo tipo di infrastrutture, i dati, le decisioni sono molto complesse.
Negli ultimi vent’anni, come le automobili sono diventate più software-dipendente, produttori di auto si sono resi conto dell’importanza dei dati. Ci sono già un paio di sensori nei veicoli di oggi. Ma il tipo di dati, la complessità dei dati, la quantità di dati, i big data, che stiamo parlando-in un ambiente in cui abbiamo autonoma e, infine, veicoli driverless e on-demand per la mobilità-è stupenda, rispetto a ciò che abbiamo a che fare con l’oggi.
E, che richiede un nuovo modo di pensare.
Paolo Ballew: Siamo d’accordo. Abbiamo messo insieme un’organizzazione per fare questo, in parte per portare un nuovo modo di pensare in avanti. Certo, non si applica ai veicoli autonomi, ma anche per le altre cose che abbiamo in corso quali IoT.
Quando si parla di Internet delle Cose, in un ambiente industriale e piante, si può andare giù un convenzionale approccio di gestione dati. Anche se si utilizza il cloud per centri dati fisici, è ancora impraticabile e non fa assolutamente alcun senso in termini di un modello sostenibile.
Ci descrivono come “moderna gestione dei dati master.” La gestione dei dati è essenziale; – strutture di dati e delle relative attività. Ma, è un unico modo di pensare. Come si ingeriscono e curato e di sfruttare quelle risorse di dati per supportare gli obiettivi di business.
Dobbiamo andare oltre i convenzionali processi di pensiero, non solo automobilistico, ma nel modo in cui pensiamo di gestione dei dati: costruire una centrale ambiente, chiamare un lago, mettere un qualche tipo di identificatori, e tutte quelle cose. Il mondo si muove ben oltre.
Quali sono i problemi intorno a veicoli come la piattaforma di dati?
Evangelos Simoudis: Negli ultimi vent’anni, l’industria automobilistica ha pensato di veicoli come le piattaforme. Infatti, la maggior parte della terminologia che sono state utilizzando, tra cui Ford, è stato intorno per più piattaforme.
Stiamo parlando di diverso tipo di piattaforma. Non è più una piattaforma per i dispositivi elettromeccanici con qualche calcolo, ma si tratta di una piattaforma di sensori e attuatori con un’immensa quantità di potenza di calcolo e un po ‘ di spazio di archiviazione.
Alcune persone hanno descritto come “robot su ruote”. Quando si pensa su richiesta di mobilità e applicazioni come ride-favorevole, si può pensare di robot taxi e robot su ruote. A lungo raggio, di monitoraggio, di un’altra applicazione proiettata per veicoli autonomi, sono molto robotico.
Abbiamo un diverso tipo di piattaforma che abbiamo usato per data di veicoli.
Paolo Ballew: nessuno di noi che sono cresciuti nel settore, quando pensiamo di piattaforme, è l’architettura fisica di un veicolo. C’era un piccolo programma di utilità della piattaforma. C’è un mid-piattaforma di macchina. E l’evoluzione degli ultimi anni sono state parlando di Veicolo-come-una-Piattaforma.
Quando descriviamo una piattaforma ora, come un punto di interfaccia, una visione che generano punto, o la capacità di utilizzare e collegare i veicoli.
Che la parola si è evoluta in un periodo molto breve nel nostro settore. Ora, quando si descrive come una piattaforma, dobbiamo fermarci un attimo e descrivere di cosa stiamo parlando. Non ho mai pensato che avrei dovuto mettere una definizione operativa di tutto “piattaforma” nel settore auto perché era terminologia comune.
Per quanto riguarda altre questioni, come i dati per la formazione di sistemi di intelligenza artificiale e l’interoperabilità?
Evangelos Simoudis: Avendo dati per addestrare i sistemi che andranno in queste piattaforme autonome è un affare molto più grande di noi nemmeno pensato. Infatti, oggi, una delle tesi di investimento nel mio studio è l’individuazione di start-up che fare simulazioni, perché anche le aziende che sono fielding i veicoli di prova può solo raccogliere piccole quantità di dati. Essi sono molto piccole flotte e la quantità di dati che possono essere raccolti fisicamente tende ad essere un campione relativamente piccolo di quello che abbiamo bisogno di formare in modo efficace i sistemi di intelligenza artificiale che fornirà l’autonomia di questi veicoli.
Oggi, Waymo e Tesla probabilmente la maggior parte dei dati, ma anche che è una quantità molto piccola rispetto a ciò che è necessario. Così, la creazione di maggiori dimensioni raccolte, o da altri collaboratori che si sono dati effettivi o la creazione di dati simulati per i sistemi ferroviari, sarà un affare molto importante nel nostro cammino verso una driverless futuro.
David Bray: stiamo guardando al prossimo decennio per l’autonomia di maturare completamente. Ma, allo stesso tempo, ci sono già anticipazioni qui e ora e le cose a venire lungo la strada.
Uno dei dadi che abbiamo di crack è la risoluzione di interoperabilità tra i dati. Come uno che ha partecipato a gruppi umani, di solito hanno tre – quattro anni l’orizzonte temporale per la creazione di standard per che. Che non mi sembrano ragionevoli in termini di impostazione dati.
Stiamo probabilmente andando ad avere bisogno di alcuni semi-autonomi meccanismi di dare un senso di dati da diversi dispositivi, diversi veicoli, e di avere qualche scambio tra i che. Perché, se ci basiamo solo sulla condizione umana, stiamo andando a essere rallentato da noi stessi.
Penso che stiamo andando a vedere progressi nel prossimo decennio, e penso a pieno titolo, autonomia, probabilmente, da sette a dieci anni, con i progressi lungo la strada.
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