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O Robotaxi da Tesla faz sua estreia oficial, acelerando o desenvolvimento da tecnologia sem motorista
2024-11-05 842
Na manhã de 11 de outubro, foi realizada a conferência “We, Robot” da Tesla. Na conferência, dois táxis autônomos, Robotaxi, fizeram sua estreia, a saber, o Cybercab de dois lugares e o Cybervan de dupla finalidade para passageiros e carga que pode transportar 20 pessoas. Musk chamou o Robotaxi de “uma revolução na indústria de transporte”. Além disso, empresas nacionais de direção autônoma, como RoboTaxi, Pony.ai e WeRide, começaram a fazer layouts. O desenvolvimento da tecnologia sem motorista está acelerando.

Será que 2026 acolherá a tecnologia sem motorista?

Nesta conferência, Musk chegou ao local viajando em um Cybercab, efetivamente criando uma atmosfera. De acordo com sua introdução, o Cybercab de dois lugares não será equipado com volante e pedais e dependerá inteiramente da tecnologia Full Self-Driving (FSD) da Tesla. Isso mostra totalmente a determinação da Tesla na tecnologia sem motorista. A Tesla planeja produzir em massa este modelo em grande escala de 2026 a 2027, e o custo de fabricação é inferior a 30,000 dólares americanos. Para cooperar com a produção em massa e o uso comercial do Cybercab, a versão não supervisionada do FSD será lançada primeiro no Texas e na Califórnia, nos Estados Unidos. O atual Model 3 e o Model Y também poderão usar a versão não supervisionada do FSD.

A Tesla também revelou pela primeira vez um modelo Robovan, que pode transportar 20 pessoas e também mercadorias, o que pode reduzir muito os custos de viagem das pessoas.
Esta conferência deixou claro que a rota tecnológica Robotaxi da Tesla também adotará o esquema FSD de direção autônoma totalmente não supervisionada de IA + visão pura. O tempo de produção em massa do Cybercab também é consistente com as expectativas de analistas anteriores. A este respeito, a Huatai Securities acredita que, à medida que o Robotaxi da Tesla avança, espera-se que funções de direção inteligente de alto nível recebam mais atenção e promovam sua rápida implementação.

Na verdade, na frente doméstica, empresas de direção autônoma como RoboTaxi, Pony.ai e WeRide também estão fazendo layouts um após o outro em uma tentativa de competir com a Tesla em tecnologia sem motorista. Atualmente, as empresas domésticas sem motorista estão divididas em dois campos, incluindo provedores de soluções como RoboTaxi, Pony.ai e WeRide e, por outro lado, fabricantes de marcas de automóveis representadas por NIO, Xpeng, Li Auto e Xiaomi.

Claro, atualizar da direção autônoma existente para um nível altamente automatizado que não requer supervisão do motorista (como o cancelamento do volante e dos pedais neste Cybercab) não é fácil. De acordo com o plano de Musk, o Cybercab não será colocado em produção em massa até 2026-2027, e muitos obstáculos precisam ser superados nos níveis técnico e regulatório. Mas essa tendência já é clara, e a tecnologia sem motorista está acelerando.

Soluções de visão forte atraem atenção

A julgar por este lançamento da Tesla, espera-se que soluções de visão forte recebam atenção renovada da indústria. Comparadas com a singularidade dos dados retornados do lidar, as câmeras podem reconhecer texto (placas de trânsito), cores (linhas de faixa), gráficos planares, etc. Essas informações desempenham um papel importante em cenas de tráfego.

Além disso, a capacidade de escaneamento de nuvem de pontos não é exclusiva do radar. O sensor binocular inercial também pode usar a densa nuvem de pontos binocular para calcular saliências/depressões locais do solo por meio do sistema de pré-visualização da superfície da estrada binocular com base na visão binocular, dar suporte ao veículo para ajustar de forma adaptativa a suspensão ativa e obter o efeito de corpo estável em estradas esburacadas.

Além disso, por meio da tecnologia de estimativa de pose fortemente acoplada que funde visão binocular e odometria inercial, ele pode suportar posicionamento local robusto de alta precisão em todos os cenários e suportar aplicações de todos os cenários, como direção, estacionamento em vários níveis, com/sem GNSS. Reduzir o lidar também pode economizar mais poder de computação e encurtar o ciclo de desenvolvimento do modelo do veículo. Para OEMs, isso tem forte apelo na redução efetiva do custo de desenvolvimento, adaptação e verificação de algoritmos, bem como na redução do consumo de tempo correspondente.

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