¿Didi realmente está abriendo la conducción autónoma solo para proteger su valor de mercado?

En el ámbito de la conducción autónoma, uno de los recursos principales son los datos. En teoría, Didi está cerca del agua, con decenas de millones de vehículos en funcionamiento circulando por la carretera todos los días, y puede recopilar cantidades masivas de datos reales sobre el estado de la carretera. Sólo con arroz podremos construir superestructuras en áreas como la percepción, la toma de decisiones y los algoritmos.

Didi hace tiempo que no tiene noticias.

En el pasado, el impacto de los incidentes de seguridad en línea todavía perturbaba los nervios del público de vez en cuando. Después de optimizar y actualizar la aplicación, Didi aún mantuvo un perfil mucho más bajo cuando regresó.

Sin embargo, a finales de junio, Didi realizó una transmisión en vivo por CCTV de conducción autónoma en línea en Jiading, Shanghai, que se consideró una de las noticias más importantes de este período.

En cuanto a la interpretación de esta transmisión en vivo, la industria cree en general que esta es la forma que tiene Didi de "flexionar sus músculos" en preparación para su posterior salida a bolsa. Al mismo tiempo, se trata también de una actividad de divulgación científica de la conducción autónoma para el público.

Pero en torno a la conducción autónoma de Didi, en realidad hay muchos detalles que merecen atención. Quizás podamos tener más conocimiento sobre el estado actual de la industria de la conducción autónoma y el diseño de viajes de Didi.

Didi Live, ¿es este un gran espectáculo?

Si tenemos que decir que esto es un espectáculo, no hay problema.

El 27 de junio, Didi lanzó un servicio de transporte autónomo en línea en Jiading, Shanghai. En áreas designadas, los consumidores pueden reservar los autos autónomos de Didi y viajar cuando lo soliciten de forma gratuita.

Cabe señalar que el servicio de conducción autónoma de Didi no está disponible en todo Shanghai, sino solo en áreas designadas en Jiading, y las rutas experimentadas también son fijas.

El vehículo utilizado es un Volvo XC60, pero no es "no tripulado". El conductor principal tiene un conductor y el copiloto tiene un responsable de seguridad. Los consumidores deben sentarse en el asiento trasero. El conductor controlará el vehículo cuando sea necesario.

Mencionemos algunas “verdades” más que hemos visto.

1. ¿Se acaba de popularizar el taxi autónomo o la tecnología Robotaxi?

En el extranjero, en diciembre de 2018, la empresa de conducción autónoma Waymo de Google lanzó el servicio de conducción autónoma Waymo One; a nivel nacional, en septiembre de 2019, Baidu Apollo lanzó el servicio de operación de prueba de conducción autónoma Robotaxi en Changsha.

En 2020, AutoX anunció su cooperación con AutoNavi para brindar servicios de experiencia de transporte autónomo en línea en Shanghai; más tarde, WeRide abrió Robotaxi para operaciones externas en Guangzhou, y el socio sigue siendo AutoNavi Map.

En la actualidad, el mayor "trueno" puede ser el evento de experiencia de conducción autónoma de Didi transmitido en vivo por CCTV.

En este proceso, además de las diversas empresas "houlang" que compiten por el terreno, también han surgido una tras otra varias ciudades con visión de futuro.

Por ejemplo, Changsha se ha convertido en la primera “ciudad de conducción autónoma” del país, y Guangzhou está considerando eliminar a los agentes de seguridad y promover que los vehículos autónomos entren en la etapa de pruebas remotas. Otros que han abierto pruebas de conducción autónoma en carretera son Shanghai, Wuhan, Cangzhou y Beijing.

2. ¿Está Didi cumpliendo la promesa hecha en la conferencia WAIC del año pasado?

Esta vez, la iniciativa de Didi de brindar servicios de experiencia de conducción autónoma no fue un esfuerzo repentino ni algo surgido de la nada.

En la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial WAIC de 2019, Didi exhibió vehículos de prueba autónomos y brindó una experiencia de viaje de prueba en un sitio cerrado, y prometió ser el primero en ponerlo a disposición del público en Jiading, Shanghai en 2020 Servicio abierto de experiencia de conducción autónoma.

Este compromiso corresponde al gran espectáculo de Didi.

3. ¿Qué jugadores han entrado en el área de conducción autónoma en el distrito de Jiading?

¿Por qué Jiading, Shanghái? Porque aquí se ha designado un área, denominada "Área de demostración piloto de vehículos inteligentes conectados nacionales (Shanghai)", que se inauguró en 2016. Es un tramo de carretera abierto y cumple con ciertas condiciones de prueba.

Actualmente, hay muchos jugadores participando en las pruebas aquí, incluidos Didi Chuxing, AutoX, NIO y SAIC Roewe.

4. ¿Qué marca de modelo de prueba eligió Didi?

De hecho, depende de con qué OEM coopera Didi. El auto de prueba en la conferencia WAIC del año pasado fue el Lincoln MKZ, y la prueba en vivo de este año fue un Volvo XC60. Curiosamente, ambos vehículos son vehículos de combustible, no eléctricos.

Por supuesto, Didi también coopera con BYD y el modelo de prueba conjunto es BYD Qin.

5. ¿El lidar utilizado en el auto de prueba de Didi está relativamente atrasado?

Según los informes, el auto de prueba de Didi tiene un lidar Velodyne de 64 líneas en la parte superior, un lidar Velodyne de 16 líneas en cada lado y siete cámaras para formar un sistema de percepción visual.

Este sistema lidar es de hecho un producto de la generación anterior y Didi todavía se encuentra en la etapa de recuperación. Sin embargo, el coste todavía no es bajo. Según una estimación aproximada de "una línea vale 10.000 yuanes", el coste de una bicicleta supera con creces el millón.

6. A juzgar por la situación in situ, ¿cómo es el rendimiento de la tecnología de conducción autónoma de Didi?

El día de la transmisión en vivo, lloviznaba en Shanghai, lo que supuso un gran desafío para el sistema de percepción de conducción autónoma.

Por ejemplo, a los ojos del lidar, las salpicaduras de agua pueden ser ruidos que el algoritmo debe eliminar; si la cámara está bloqueada por agua nebulizada, también afectará la capacidad de reconocimiento de imágenes.

De hecho, hubo muchas frenadas de emergencia y giros del volante en el lugar, y el conductor tuvo que tomar el volante muchas veces durante la prueba, hubo una situación en la que un triciclo estaba estacionado; Delante, y el vehículo de prueba estaba. Después de que el centro de asistencia remota dio instrucciones, cambió de carril y se fue.

La conducción autónoma es un proceso largo y arduo que requiere grandes inversiones, acumulación de datos a largo plazo y optimización de algoritmos. El plan inicial de Didi es invertir en 1 millón de coches autónomos de aquí a 2023, pero es obvio que supondrá un coste enorme.

Si queremos alcanzar el ideal completo, por un lado, esperamos que el efecto de escala y la iteración tecnológica de la industria y el costo de las bicicletas bajen significativamente. Puede buscar dinero en el círculo inversor.

¿Cómo se apresura Didi a aprovechar la oportunidad de la conducción autónoma?

Didi también piensa que si solo opera como una plataforma de transporte en línea, es posible que no tenga una competitividad inquebrantable y necesita buscar nuevas oportunidades.

En una era en la que todo el mundo tiene un teléfono móvil y los pagos móviles son populares, se han creado muchas empresas estrella. Por ejemplo, para “pedir comida para llevar” están Ele.me y Meituan, para “llamar taxis” están Didi y China, y para “ver videos” están Douyin y Kuaishou. Entre ellas, muchas empresas han sobrevivido en la feroz batalla por el tráfico.

Pensándolo bien, disfrutan de los dividendos del tráfico de Internet. En esencia, no crean valor social directamente, sino que mejoran la eficiencia de la operación social, promoviendo así la expansión de otras personas u otras industrias sociales. valor.

Su modelo se puede replicar, pero los tiempos ya no son tan afortunados.

Al igual que la situación actual de Didi, se vio afectada por problemas de seguridad anteriores en el transporte compartido en línea y gastó mucho dinero para solucionar las lagunas. Al mismo tiempo, algunos actores emergentes de la “ola inversa” comenzaron a quitarle participación de mercado a Didi.

Estas "oleadas de retroceso" incluyen flotas operativas establecidas con la participación de fabricantes de equipos originales, así como empresas regionales de transporte en línea que dominan en algunos lugares. De hecho, estas dos fuerzas no son fáciles de subestimar. Aunque actualmente son pequeñas, debido a sus obvias ventajas de diferenciación, no será fácil para Didi regresar en áreas donde sus oponentes tienen ventajas.

Además, Didi también ha estado sufriendo pérdidas consecutivas, lo que no es en absoluto una buena noticia en vísperas de su salida a bolsa.

El negocio de Didi necesita urgentemente salir del círculo y tener una gran escala.

Cuando otros OEM afirman que se transformarán en una "empresa de servicios de viajes móviles". De hecho, los pies de Didi son el destino de otros fabricantes de equipos originales. Sin embargo, Didi necesita ser una "empresa de servicios de movilidad del futuro".

El panorama general radica en estar atentos al gran pastel de los viajes del futuro, porque la tecnología de conducción autónoma puede subvertir el patrón existente. Si Didi no quiere ser derrocado, debe dominar una nueva competitividad. Miremos a Uber, que está en el extranjero y no ha dejado de trabajar en la conducción autónoma, aunque todo el mundo sabe que es un negocio costoso.

Echemos un vistazo a lo que ha hecho Didi en los últimos años para aprovechar la oportunidad de la conducción autónoma.

En 2016, Didi comenzó a involucrarse en el campo de la conducción autónoma. El trabajo inicial fue formar equipos de I+D para diversos sectores.

En 2017, Didi tomó la iniciativa en la creación de un instituto de investigación estadounidense. Su investigación tecnológica principal es la conducción autónoma y los macrodatos.

En 2018, Didi estableció AI Lab en China, contrató empleados bien remunerados y completó la primera fase de acumulación de tecnología en dos años, incluido el aprendizaje automático, la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y las estadísticas. muchos otros campos de investigación subdivididos.

En 2018, Didi también obtuvo la calificación para pruebas en carretera en California y una licencia para pruebas en carretera de conducción autónoma en Beijing.

En agosto de 2019, Didi escindió su departamento de conducción autónoma y lo actualizó a una empresa operada de forma independiente, el CTO de Didi Chuxing, Zhang Bo, que se desempeñó como director ejecutivo de la nueva empresa.

Durante el año siguiente, Didi recibió una inversión de 500 millones de dólares de SoftBank y la flota de prueba también se estaba expandiendo rápidamente.

En 2020, los taxis autónomos Didi se instalaron en Jiading, Shanghai.

A juzgar por las historias que sucedieron en la línea de tiempo, Didi tiene talentos y fondos, se ha iniciado investigación y desarrollo en varios campos e incluso se han lanzado vehículos de prueba. Entonces, ¿qué falta todavía? ¿O Didi simplemente está repitiendo los pasos de sus predecesores en lo que respecta a la conducción autónoma?

Los funcionarios de Didi mencionaron que pueden obtener 100 mil millones de kilómetros de datos de escenas de conducción cada año. Suena enorme, a juzgar por el hecho de que Didi transportó más de 10 mil millones de pasajeros en 2019, la contribución promedio de cada pasajero es de 10 kilómetros, lo cual es razonable.

¿Cómo se recogen estos datos? Debemos mencionar un dispositivo inteligente montado en la parte trasera llamado Jushi.

La introducción de funciones de este Jushi también es muy clara, incluyendo principalmente dos cámaras, interior y exterior. La cámara de visión interior puede identificar el estado del conductor en el automóvil, por ejemplo, si conduce cansado o fuma y habla por teléfono. Por supuesto, también puede grabar video para mejorar la seguridad de los vehículos en funcionamiento; -La cámara de visión es equivalente a una "grabadora de conducción" que puede recopilar información de la escena de la conducción.

Didi utilizó un algoritmo de detección basado en los datos recopilados por Orange View para abstraer líneas de carril, peatones, vehículos, etc. en la escena real, y los importó al motor de simulación para el entrenamiento de simulación de algoritmos de conducción autónoma.

De hecho, Mobileye promueve la optimización de algoritmos y también se basa en equipos posteriores a la instalación montados en vehículos para la recopilación de escenas a gran escala. Tesla está preinstalado, pero también necesita utilizar varios escenarios reales encontrados por los propietarios de automóviles para ayudar a optimizar sus algoritmos.

Entonces, siempre que Orange Vision realmente tenga la capacidad de recopilar escenas y Didi pueda usar estos datos de manera efectiva, esto se convertirá en la principal ventaja de Didi y, con su enorme efecto de escala operativa, itere rápidamente y podrá tener la oportunidad de "ponernos al día por detrás".

La conducción autónoma no es un concepto nuevo.

Si realmente queremos retroceder a los años 50, la industria ya tenía ideas similares en ese momento, era reducir la tasa de accidentes y mejorar la seguridad en la conducción de vehículos.

Es solo que ahora tenemos productos que están más cerca del efecto final de la conducción autónoma, pero en términos de madurez, todavía tenemos que seguir mejorando. Sin embargo, no olvide que la intención original de la conducción autónoma no ha cambiado, sigue siendo minimizar el impacto de los factores humanos para viajar más seguro.

Ilustraciones de las fotografías del siglo pasado sobre la conducción autónoma

Cuando nos enfrentamos a cosas nuevas, siempre debemos ser cautelosos, de lo contrario caeremos inevitablemente en un "dilema de la infancia".

Al igual que la prueba de conducción autónoma en un área designada, aunque es una vía pública y abierta, el vehículo de prueba tiene un lidar tan grande en la cabeza y un logo claro en la carrocería. ¿No evitas el vehículo a distancia?

Por lo tanto, la dificultad de probar escenarios de vehículos se reduce considerablemente. Sin embargo, ¿cómo puede este niño crecer sin experimentar escenarios complejos de la vida real?

Por otra parte, cuando la capacidad de juicio del niño no es lo suficientemente fuerte, por razones de seguridad, no nos atrevemos a ponerlo en una escena de conducción verdaderamente compleja para que aprenda por sí solo. Por lo tanto, esto crea el "dilema de la infancia" y la mayoría de las veces no podemos avanzar.

Desde el punto de vista actual, la solución sigue siendo recopilar cantidades masivas de datos de escenas reales y luego colocarlos en el motor de simulación para permitir que la máquina aprenda por sí sola, es decir, "practicar internamente". habilidades primero y leer todo en los libros" varios escenarios complejos", y luego "graduarse en etapas" y poco a poco abrirse a pruebas prácticas reales.

Evidentemente, los datos se convertirán en una mina de oro para la conducción autónoma. Cuanto más grande sea la mina, mayor será el valor de la minería, más sólida será la tecnología minera y más oro se extraerá.

Este artículo proviene del autor de Autohome Chejiahao y no representa los puntos de vista ni las posiciones de Autohome.