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Teslas Robotaxi feiert offiziell sein Debüt und beschleunigt die Entwicklung der fahrerlosen Technologie
2024-11-05 842
Am Morgen des 11. Oktober fand Teslas „We, Robot“-Konferenz statt. Auf der Konferenz feierten zwei selbstfahrende Taxis, Robotaxi, ihr Debüt: das zweisitzige Cybercab und der Passagier- und Fracht-Mehrzweck-Cybervan, der 20 Personen befördern kann. Musk bezeichnete Robotaxi als „eine Revolution in der Transportbranche“. Darüber hinaus haben inländische Unternehmen für autonomes Fahren wie RoboTaxi, Pony.ai und WeRide begonnen, Pläne zu erstellen. Die Entwicklung der selbstfahrenden Technologie beschleunigt sich.

Wird die fahrerlose Technologie im Jahr 2026 Einzug halten?

Bei dieser Konferenz kam Musk persönlich in einem Cybercab an und sorgte so für eine stimmungsvolle Atmosphäre. Seiner Einführung zufolge wird das zweisitzige Cybercab weder mit Lenkrad noch Pedalen ausgestattet sein und vollständig auf Teslas Full Self-Driving (FSD)-Technologie basieren. Dies zeigt deutlich, wie entschlossen Tesla in Bezug auf die fahrerlose Technologie ist. Tesla plant, dieses Modell von 2026 bis 2027 in großem Maßstab in Serie zu produzieren. Die Herstellungskosten betragen weniger als 30,000 US-Dollar. Um die Massenproduktion und kommerzielle Nutzung des Cybercabs zu unterstützen, wird die unbeaufsichtigte Version des FSD zunächst in Texas und Kalifornien in den USA eingeführt. Das aktuelle Model 3 und Model Y werden ebenfalls die unbeaufsichtigte Version des FSD nutzen können.

Tesla stellte außerdem erstmals ein Robovan-Modell vor, das 20 Personen befördern und auch Güter transportieren kann, was die Reisekosten der Menschen erheblich senken kann.
Diese Konferenz machte deutlich, dass Teslas Robotaxi-Technologieweg auch das vollständig unbeaufsichtigte autonome Fahrschema FSD von AI + Pure Vision übernehmen wird. Die Massenproduktionszeit von Cybercab entspricht auch den Erwartungen früherer Analysten. In dieser Hinsicht glaubt Huatai Securities, dass mit der Weiterentwicklung von Teslas Robotaxi hochrangige intelligente Fahrfunktionen voraussichtlich mehr Aufmerksamkeit erhalten und ihre schnelle Umsetzung fördern werden.

Tatsächlich gründen auf dem heimischen Markt auch autonom fahrende Unternehmen wie RoboTaxi, Pony.ai und WeRide nacheinander neue Pläne, um mit Tesla in der fahrerlosen Technologie zu konkurrieren. Derzeit sind die inländischen fahrerlosen Unternehmen grob in zwei Lager gespalten: auf der einen Seite Lösungsanbieter wie RoboTaxi, Pony.ai und WeRide und auf der anderen Seite Automarkenhersteller wie NIO, Xpeng, Li Auto und Xiaomi.

Natürlich ist es nicht einfach, vom bestehenden autonomen Fahren auf ein hochautomatisiertes Niveau aufzurüsten, das überhaupt keine Fahreraufsicht mehr erfordert (wie z. B. die Aufhebung von Lenkrad und Pedalen in diesem Cybercab). Laut Musks Plan wird das Cybercab erst 2026-2027 in Massenproduktion gehen, und es müssen viele Hindernisse auf technischer und regulatorischer Ebene überwunden werden. Aber dieser Trend ist bereits deutlich erkennbar, und die fahrerlose Technologie beschleunigt sich.

Starke Vision-Lösungen ziehen die Aufmerksamkeit auf sich

Nach dieser Tesla-Veröffentlichung zu urteilen, dürften leistungsstarke Sichtlösungen in der Branche erneut Beachtung finden. Im Vergleich zur Einzigartigkeit der von Lidar zurückgegebenen Daten können Kameras Text (Verkehrszeichen), Farben (Fahrbahnmarkierungen), planare Grafiken usw. erkennen. Diese Informationen spielen in Verkehrsszenen eine wichtige Rolle.

Darüber hinaus ist die Fähigkeit zum Scannen von Punktwolken nicht nur dem Radar vorbehalten. Der binokulare Trägheitssensor kann auch die dichte binokulare Punktwolke verwenden, um lokale Bodenvorsprünge/-vertiefungen durch das binokulare Straßenoberflächenvorschausystem auf Grundlage von binokularer Sicht zu berechnen, das Fahrzeug dabei zu unterstützen, die aktive Federung adaptiv anzupassen und den Effekt einer stabilen Karosserie auf holprigen Straßen zu erzielen.

Darüber hinaus kann es durch die eng gekoppelte Posenschätzungstechnologie, die binokulares Sehen und Trägheitsodometrie vereint, eine robuste, hochpräzise lokale Positionierung in allen Szenarien unterstützen und Anwendungen in allen Szenarien wie Fahren, Parken auf mehreren Ebenen, mit/ohne GNSS, unterstützen. Durch die Reduzierung von Lidar kann auch mehr Rechenleistung gespart und der Entwicklungszyklus des Fahrzeugmodells verkürzt werden. Für OEMs ist dies sehr attraktiv, da es die Kosten für die Entwicklung, Anpassung und Überprüfung von Algorithmen effektiv senkt und den entsprechenden Zeitaufwand reduziert.

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