¿Cuál es la importancia de que Tesla cambie Baidu Maps?

Recientemente, el creciente precio de las acciones de Tesla se ha convertido en un tema de preocupación en el país y en el extranjero.

Después de que el valor de mercado de la compañía superó los 100 mil millones de dólares, el precio de las acciones volvió a subir un 19,89% el 3 de febrero. Desde entonces, el valor de mercado de Tesla ha superado la marca de los 140 mil millones de dólares. Tesla, que se ha convertido en el segundo mayor valor de mercado de automóviles del mundo, ya ha derribado a marcas de automóviles de lujo como Mercedes-Benz y BMW. También ha dejado muy atrás a las estadounidenses General Motors y Ford. En 2020, si Tesla puede desafiar la actual posición número uno en valor de mercado de Toyota Motor puede convertirse en un punto de inflexión en la competencia entre las capacidades de fabricación de automóviles nuevos y viejos.

En China, la noticia de que Tesla cambió de proveedor de servicios de mapas también se ha convertido en el foco de la opinión pública: Tesla había preinstalado mapas de Tencent. El 17 de enero, Tesla anunció que su mapa de navegación sería The. El Tencent Map original fue reemplazado por Baidu Map, poniendo fin a la relación de cooperación con Tencent desde marzo de 2018.

Algunos analistas creen que la razón por la que Tesla utiliza Baidu Navigation no es solo porque Tencent Maps ha recibido muchas quejas de los usuarios de Tesla en términos de navegación, sino también por el progreso gradual de Baidu en las ventajas de la conducción autónoma. campo. Hay varias señales de que con la rápida comercialización de la IA y 5G, las tecnologías de alto nivel para la conducción autónoma también están acelerando su comercialización. Muchos propietarios de Tesla, después de utilizar la conducción asistida y la conducción autónoma, también dijeron: Resulta que la conducción autónoma es realmente. tan cerca de nosotros.

Como líder en conducción autónoma, Tesla, naturalmente, no puede dejar pasar esta oportunidad de oro.

La tarde del 16 de enero, el Weibo oficial de Tesla anunció que más de 600.000 de sus coches están equipados con chips de conducción totalmente autónomos.

Aunque la tecnología de conducción autónoma actual de Tesla se basa principalmente en cámaras y cálculos en tiempo real de radar de ondas milimétricas y no se basa en mapas de alta precisión, los expertos de la industria analizaron eso para Qingfeng Finance, para niveles autónomos L3 y superiores. vehículos Tecnología, porque es necesario liberar los ojos de las personas, es decir, las máquinas deben reemplazar por completo el seguimiento del medio ambiente por parte de las personas, y los mapas de alta definición se han convertido en imprescindibles como redundancia de seguridad.

Por lo tanto, el reemplazo de Baidu Maps por parte de Tesla en este momento parece matar dos pájaros de un tiro: en primer lugar, Tesla utiliza Baidu Map Navigation para mejorar la insatisfacción de los usuarios actuales de Tesla con la navegación en el automóvil; El diseño de Baidu y sus principales ventajas en el campo de los mapas de alta precisión también pueden respaldar los posibles cambios y ajustes futuros de Tesla en su ruta técnica.

Conducción autónoma

Los vehículos autónomos, también conocidos como vehículos sin conductor, utilizan inteligencia artificial, computación visual, radar, dispositivos de monitoreo y sistemas de posicionamiento global para trabajar juntos y permitir que las computadoras funcionen de forma automática y segura. Conducir un vehículo de motor sin ninguna iniciativa humana.

Según los estándares internacionalmente aceptados definidos por la Asociación Americana SAE, la conducción autónoma se puede dividir en cinco niveles según niveles técnicos. La tecnología AutoPilot de Tesla, a la que actualmente pueden acceder los usuarios diarios, es un representante típico de la tecnología de conducción autónoma de nivel 2.

La conducción autónoma L2 y por debajo del nivel también se llama ADAS (el nombre completo es Sistema avanzado de asistencia al conductor, es decir, sistema de conducción asistida avanzada), que puede liberar las manos (Hands Off) hasta cierto punto. Como último entró en el diseño de las empresas automovilísticas en los años 1970. Sin embargo, la percepción medioambiental de la tecnología ADAS todavía requiere la participación humana y el conductor debe asumir el control directamente en caso de emergencia.

La tecnología de conducción autónoma L3 y superior libera completamente las manos de las personas, libera gradualmente los ojos de las personas (Eyes Off) e incluso libera la atención de las personas (Minds Off). Desde esta perspectiva, la conducción autónoma en L3 y superiores se puede llamar conducción sin conductor. La diferencia entre este y ADAS es que el último es "conducción humana asistida por una máquina", mientras que el primero es "conducción humana asistida por una máquina". Al alcanzar el nivel más alto L5, la "conducción de máquinas" se realizará plenamente. En este momento, no es necesario que exista el controlador. Sin las limitaciones de las manos, los ojos y la atención, las personas realmente se librarán de las trabas de la conducción y podrán trabajar y entretenerse en el coche.

Por supuesto, así como las personas a las que "les gusta escuchar el rugido del motor" rechazan los vehículos eléctricos, debe haber algunas personas que sienten que no es divertido conducirlos, pero este es otro tema completamente diferente.

Después de la realización de la conducción totalmente sin conductor, la forma del producto del automóvil se redefinirá de una herramienta de transporte a un tercer espacio móvil, y el espacio interno y la estructura del automóvil también lo harán. experimentarán cambios fundamentales, el nuevo valor empresarial basado en la "economía de pasajeros" se desarrollará en múltiples dimensiones.

Al mismo tiempo, la conducción autónoma mejorará enormemente la eficiencia del tráfico actual. Según datos públicos recopilados por Qingfeng Finance, una vez que se implemente la conducción autónoma, se puede aumentar la eficiencia del tráfico rodado existente en un 273%. Una vez realizado, no sólo mejorará la eficiencia laboral y vital de las personas y ahorrará tiempo, sino que también ahorrará muchos costos de construcción de carreteras.

Por lo tanto, como entrada importante al ecosistema en el futuro, la conducción autónoma ha atraído inversiones competitivas de los principales fabricantes de todo el mundo. En la actualidad, en los principales salones del automóvil de todo el mundo, los productos más llamativos son los coches autónomos.

Sin embargo, las limitaciones en tecnologías clave, como las velocidades de transmisión, dificultan la implementación de tecnología de conducción autónoma de alto nivel. A pesar de un espacio de mercado de un billón de dólares, el avance de la tecnología de conducción autónoma siempre ha sido inferior a las expectativas de la gente.

La tecnología de conducción autónoma solo se puede implementar en entornos limitados y requiere el apoyo de tecnología de posicionamiento, tecnología de generación automática de mapas de alta precisión e interacción confiable entre humanos y computadoras. Aunque las nuevas tecnologías antes mencionadas han logrado avances, su enorme escala de datos y sus estrictos requisitos en materia de velocidades de transmisión se han convertido en una dificultad importante que la tecnología de red 4G actual no puede resolver de manera efectiva.

Conducción autónoma en la era 5G

El futuro es brillante, pero la realidad es muy escasa.

Los conocedores de la industria dicen que, a partir de ahora, todavía no hay ningún automóvil autónomo en el mundo que haya alcanzado el nivel L3 y haya sido producido en masa. La mayoría de ellos se encuentran apenas en la etapa de prueba y no pueden cumplir. las normas de seguridad en la carretera.

En esencia, la llamada conducción automática consiste en permitir que el automóvil simule el comportamiento de conducción humana desde la perspectiva de una máquina, permitiendo que la capa de percepción del automóvil perciba la ubicación geográfica y el entorno circundante, y emita juicios a través de la capa de toma de decisiones. Y emitir instrucciones de información que el vehículo necesita ejecutar (acelerar, adelantar, desacelerar, frenar, etc.). En el entorno de conducción real en constante cambio, las máquinas pueden detectar cambios en el entorno circundante de manera oportuna y transmitir rápidamente información a la capa de toma de decisiones. Entre ellos, la seguridad de la red se ha convertido en un tema clave.

5G se refiere a la quinta generación de redes de comunicaciones móviles. Según la visión de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), los escenarios de aplicación de 5G deben dividirse en banda ancha móvil mejorada (eMBB) y cosas conectadas masivas (mMTC). ) y Comunicación de baja latencia y alta confiabilidad (uRLLC), tres categorías. Según datos públicos compilados por Qingfeng Finance, en comparación con las redes 4G, la velocidad de transmisión de 5G aumenta 100 veces y la velocidad máxima de comunicación puede alcanzar los 20 Gbps. Al mismo tiempo, la red 5G puede admitir 10 veces más dispositivos terminales que 4G al mismo tiempo, y el retraso es tan bajo como 1 milisegundo (retraso de la interfaz aérea).

Según cálculos relevantes de China Mobile, bajo las condiciones de retraso de la red 4G existente, cuando un automóvil autónomo viaja a una velocidad de 100 kilómetros por hora, tomará al menos moverse 1,4 metros. Pero en el caso de la red de comunicación 5G, en realidad sólo se mueve unos 3 centímetros después de recibir cierta información de retroalimentación. Precisamente porque la red 5G tiene las características de bajo consumo de energía, grandes conexiones, baja latencia, alta confiabilidad, gran capacidad y amplia cobertura, la conducción autónoma de alto nivel ha pasado de la teoría a la realidad.

En la actualidad, la implementación y comercialización de 5G en el mercado chino está muy por delante de otros países, lo que hace posible que la industria de conducción autónoma de China ocupe el punto más alto de la industria. Entre ellos, el programa Apollo de Baidu ocupa la posición de liderazgo en el país.

¿Cuál es la posibilidad de cooperación entre Baidu y Tesla?

La información pública muestra que Tencent posee el 5% del capital social de Tesla, lo que lo sitúa como su quinto mayor accionista. Aunque es solo un inversor financiero, Tesla es tan "irrespetuoso" que Tencent cambiará el mapa a Baidu. mapa, que parece tener un significado especial. Además de la mala experiencia de navegación actual de los usuarios chinos de Tesla, el avance gradual de la conducción autónoma también se ha convertido en un factor importante.

Si la conducción autónoma global está liderada por empresas como Waymo y Tesla, la conducción autónoma de China está representada por Baidu Apollo.

En julio de 2017, en la Conferencia de Desarrolladores de IA de Baidu, Robin Li condujo un automóvil no tripulado por la Quinta Circunvalación de Beijing, lo que atrajo una amplia atención en la industria. Aunque posteriormente recibió la primera multa por conducción autónoma del mundo, Baidu logró hacer que el público chino sintiera intuitivamente que "la conducción autónoma se está acercando".

Ya el 19 de abril de 2017, Baidu lanzó su nuevo plan llamado "Apollo", con el objetivo de proporcionar una plataforma abierta y abierta a socios en la industria automotriz y los campos de conducción autónoma. Una plataforma de software completa y segura. que aprovecha las ventajas técnicas de Baidu en el campo de la inteligencia artificial para promover el desarrollo y la popularización de la tecnología de conducción autónoma.

Hasta ahora, el plan "Apollo" ha atraído la participación de las principales empresas automotrices nacionales, incluida BYD. El 15 de febrero de 2018, una flota de conducción autónoma compuesta por Baidu, BYD, King Long Bus, Zhixingzhe, etc. Apareciendo en la Gala del Festival de Primavera, demostró una vez más la fuerza de "Apolo" frente al pueblo chino.

Hay muchas razones por las que Baidu se está centrando en la conducción autónoma: en primer lugar, como uno de los tres principales escenarios de aplicación en el campo de la IA, la conducción autónoma es completamente coherente con la estrategia "TODO EN IA" de Baidu; en segundo lugar, Baidu está realizando investigaciones en el campo de la conducción autónoma, y ​​se han realizado trabajos de reserva hace muchos años, y finalmente hay acumulación de tecnología, la tecnología de Baidu y la acumulación de datos en el campo de los mapas le otorgan ciertas ventajas en alta precisión; mapas y otros aspectos.

Dado que la tecnología de conducción autónoma de Tesla es una inteligencia de bicicleta de desarrollo propio, no es muy compatible con el sistema de plataforma de Baidu Apollo. Por tanto, algunas personas piensan que Tesla valora el mapa de alta precisión detrás de la conducción autónoma de Baidu. Hasta ahora, los mapas de alta precisión recopilados y producidos de forma independiente por Baidu registran información completa de la carretera en tres dimensiones y pueden lograr el posicionamiento del vehículo con una precisión de centímetros.

La actual tecnología de conducción autónoma de Tesla se basa principalmente en cámaras y cálculos en tiempo real por radar de ondas milimétricas, y no depende de mapas. Sin embargo, los expertos de la industria analizan que para la tecnología automática en niveles L3 y superiores, dado que el ojo humano debe ser liberado, es decir, la máquina debe reemplazar por completo el monitoreo humano del entorno, los mapas de alta definición se han convertido en una necesidad como elemento de seguridad. redundancia.

Hasta ahora, modelos como el Audi A8 y el Cadillac Super Cruise, que se han producido en masa o están cerca de niveles de producción en masa, utilizan mapas de alta precisión. Waymo, Baidu y otros fabricantes también han introducido mapas de alta precisión.

La tarde del 16 de enero, el Weibo oficial de Tesla anunció que más de 600.000 de sus coches están equipados con chips de conducción totalmente autónomos. Se informa que este chip se llama "computadora totalmente autónoma" (FSD para abreviar). Tiene 6 mil millones de transistores, puede completar 144 billones de cálculos por segundo y puede procesar 2300 fotogramas por segundo de imágenes al mismo tiempo.

Como marca que más valora la conducción autónoma en el campo de los vehículos eléctricos, la importancia de la implementación de tecnología de conducción autónoma de alto nivel para Tesla es evidente. Aunque Musk una vez más rompió su promesa de lograr una conducción totalmente autónoma en 2019, el lanzamiento del chip de conducción totalmente autónoma de Tesla es sin duda un avance importante.

En el futuro, Qingfeng Finance seguirá prestando atención a si la tecnología de conducción autónoma de Tesla utilizará mapas de alta definición y si cooperará más ampliamente con Baidu en el campo de la conducción autónoma.