Nella battaglia della guida autonoma, il LiDAR non è la chiave, l'intelligenza del singolo veicolo o la collaborazione veicolo-strada sono i vincitori

Non molto tempo fa, Tesla ha annunciato che i sistemi di pilota automatico dei nuovi modelli Model 3 e Model Y in Nord America abbandoneranno completamente la tecnologia radar e utilizzeranno invece delle telecamere per ottenere un pilota automatico puramente visivo.

Come previsto, la notizia ha suscitato scalpore non appena è stata diffusa. Il motivo è semplice. Oggi, l'intero mercato delle smart car considera il lidar un componente essenziale e indispensabile per realizzare una vera tecnologia di guida autonoma. Tuttavia, Tesla, in quanto leader nella guida autonoma, in realtà va contro la percezione del settore, il che è destinato a creare una certa confusione.

Ma Tesla, che da molti anni lavora nel campo della guida autonoma, non ha certo preso questa decisione per capriccio. Quindi cosa esattamente ha spinto Tesla ad abbandonare completamente la tecnologia radar e a utilizzare solo telecamere come componenti principali della funzione di guida autonoma? Quale direzione prenderà la tecnologia della guida autonoma?

Telecamere vs. LiDAR: percorsi diversi, ognuno con i suoi punti di forza

Prima di parlare della concorrenza tra soluzioni di puro riconoscimento visivo tramite telecamere e soluzioni lidar, è opportuno comprendere quali soluzioni hardware vengono attualmente utilizzate nelle auto dotate di funzioni di guida autonoma.

Attualmente, i modelli più diffusi venduti da Ideal e NIO e dotati di tecnologia di guida autonoma adottano tutti la soluzione di fusione "telecamera + radar", con le telecamere come metodo principale e la misurazione della distanza tramite radar come metodo ausiliario. Dopo diversi anni di aggiornamenti e iterazioni, questa soluzione è attualmente la soluzione mainstream più matura, affidabile e relativamente economica.

La soluzione LiDAR, di recente diffusione, è stata aggiornata sulla base di questa soluzione di fusione. Utilizza il LiDAR, in grado di svolgere funzioni di misurazione della distanza spaziale di ordine superiore, come nucleo della soluzione, integrato da telecamere per il riconoscimento degli oggetti, e consente una guida autonoma di alto livello attraverso la percezione spaziale. Lo Xiaopeng P5, lanciato ad aprile di quest'anno, è il primo modello al mondo dotato di una soluzione radar laser.

Tesla ha annunciato di recente che abbandonerà completamente la tecnologia radar e utilizzerà solo telecamere per il riconoscimento visivo e la misurazione della distanza, per arrivare alla guida autonoma. Attualmente, solo Tesla ha scelto questa strada per sviluppare funzioni di guida autonoma.

È ovvio che il dibattito sulle soluzioni basate puramente sulla telecamera e sulle soluzioni lidar è in realtà un dibattito tra percorsi di percezione visiva e percorsi di percezione spaziale. Allora perché Tesla ha scelto la strada della pura percezione visiva, a differenza di altri produttori di smart car come Xiaopeng e NIO?

La filosofia aziendale di Tesla è sempre stata quella di occupare il mercato su larga scala riducendo i costi di produzione dei suoi prodotti di qualità superiore, quindi ottenere componenti a basso prezzo attraverso un'elevata quota di mercato e quindi ripetere l'operazione di riduzione dei costi. Il motivo per cui si è scelto di abbandonare completamente la tecnologia radar è semplice: il costo delle soluzioni di percezione visiva che utilizzano solo telecamere per l'identificazione è molto basso. La telecamera monoculare attualmente utilizzata da Tesla costa solo tra 150 e 600 yuan, mentre il costo massimo per equipaggiare un singolo veicolo con 8 telecamere è di soli 4.800 yuan.

Pertanto, Tesla può ridurre significativamente i costi di produzione attraverso soluzioni di puro riconoscimento visivo, abbassando così il prezzo di vendita dell'intero veicolo, conquistando rapidamente il mercato a un prezzo basso e creando un fossato di scala.

Naturalmente, tutto questo è inscindibile anche dall'estrema ammirazione del CEO di Tesla, Musk, per i "primi principi". Egli ritiene che, poiché le persone possono osservare con i propri occhi e guidare in base alle condizioni di guida, finché la telecamera riesce a raccogliere informazioni sulle condizioni stradali osservando l'ambiente circostante, si può ottenere lo stesso effetto della guida umana senza dover ricorrere all'ulteriore utilizzo della costosa tecnologia radar.

In effetti, sebbene la soluzione lidar presenti evidenti vantaggi nella misurazione della distanza spaziale e possa raggiungere una misurazione estremamente precisa a livello centimetrico attraverso un tempo di riflessione laser molto breve, e il sistema di guida autonoma possa valutare le condizioni stradali in modo più accurato, il costo elevato rende difficile renderla popolare a tutti i consumatori.

Sebbene i due percorsi tecnici siano molto diversi nei metodi di implementazione, è evidente che non si tratta di una relazione sostitutiva, ma di due direzioni di sviluppo della tecnologia di guida autonoma. Il percorso lidar adottato dai tre giganti nazionali delle smart car NIO, Xpeng e Ideal è più preciso e ha capacità di risposta temporanea per singole situazioni impreviste rispetto al percorso di visione pura delle telecamere adottato da Tesla, ma presenta anche il problema dei costi elevati.

Il sito web ufficiale di Xiaopeng Motors afferma chiaramente che il miglior LiDAR a 64 linee in Cina costa fino a 80.000 dollari. Un costo così elevato è destinato a essere fuori dalla portata delle auto di largo consumo. Inoltre, la guida autonoma L2+ richiede un LiDAR con un cablaggio di oltre 100.

Quindi, le case automobilistiche possono ridurre i costi abbassando gli obiettivi di ricerca e sviluppo delle capacità delle telecamere delle soluzioni lidar o semplicemente adottando una soluzione di guida autonoma basata esclusivamente sulla visione come quella di Tesla?

La strada unica non è affidabile, la collaborazione veicolo-strada è la strada giusta

Sebbene sia la soluzione LiDAR sia la soluzione di visione con sola telecamera rappresentino ottime soluzioni per la tecnologia di guida autonoma, non è possibile raggiungere una rapida diffusione della tecnologia LiDAR riducendo il livello di ricerca e sviluppo della capacità della telecamera della soluzione LiDAR o adottando una soluzione di pura percezione visiva.

Innanzitutto, sussistono ancora enormi problemi nella capacità delle immagini di nuvole di punti acquisite tramite Lidar di far fronte a condizioni stradali estreme. Le prestazioni del LiDAR saranno notevolmente ridotte in presenza di oggetti altamente riflettenti o di luce intensa, il che potrebbe causare errori di valutazione da parte del sistema di guida autonoma e causare incidenti stradali. Pertanto, ottenere una soluzione LiDAR a basso costo riducendo il livello di riconoscimento della telecamera non è una soluzione di guida autonoma sicura e affidabile.

Le soluzioni puramente visive, che si basano solo sulle telecamere, sono ancora più pericolose. La soluzione di visione pura si basa sul sistema per identificare, analizzare e apprendere le immagini raccolte dalla telecamera, per poi ottenere un effetto di guida autonoma affidabile quando si attraversano le stesse condizioni stradali per la seconda volta.

Tuttavia, occorre notare che le condizioni di guida accumulate dal sistema non possono coprire completamente tutte le emergenze di ciascun utente nella guida effettiva, quindi il percorso di pura percezione visiva è poco efficace nell'affrontare condizioni stradali occasionali e la guida automatica puramente visiva di Tesla richiede che gli abbaglianti siano sempre accesi, il che è ovviamente incompatibile con l'abitudine sociale di incontrare altri veicoli di notte.

Quindi, dopo che Tesla ha annunciato che avrebbe presto rimosso il sistema radar dalla Model 3 e dalla Model Y, molte agenzie di valutazione, tra cui Consumer Reports, hanno espresso la loro sfiducia nei confronti dell'attuale adozione diretta da parte di Tesla di una soluzione di visione pura, abbassando le valutazioni di sicurezza dei modelli Tesla. Ciò è sufficiente a dimostrare che una soluzione di guida autonoma basata sulla sola visione non è un'opzione affidabile.

È ovvio che la tecnologia di guida autonoma sarà ancora per molto tempo una soluzione basata sulla fusione di telecamere e radar. I percorsi di pura percezione visiva e le soluzioni di percezione spaziale non riescono a raggiungere un buon equilibrio in termini di tecnologia e costi.

Nel frattempo, tuttavia, le auto intelligenti hanno ancora una scorciatoia per migliorare rapidamente il loro livello di guida autonoma.

Nel 2019, il mio Paese ha proposto una politica di costruzione dei trasporti basata sulla "collaborazione veicolo-strade". A differenza dell'intelligenza basata su un singolo veicolo, la collaborazione veicolo-strada si basa su questa e consente maggiori capacità di acquisizione di informazioni sulle condizioni stradali. Le informazioni non vengono ottenute solo tramite le telecamere e i radar di un singolo veicolo, ma anche i pedoni lungo la strada, gli edifici, i semafori e altre apparecchiature possono essere collegati al sistema di guida autonoma dell'auto per trasmettere informazioni in tempo reale sulle condizioni stradali all'auto, dandole la capacità di raccogliere informazioni dallo spazio.

Grazie alle informazioni spaziali sulla strada che sta per percorrere, il sistema di guida autonoma può non solo prevedere in anticipo le condizioni stradali, ma anche condividere informazioni attraverso la connettività tra veicoli, consentendo così una pianificazione del traffico su larga scala basata sui veicoli come unità e sulle aree stradali come mappe. Ciò non solo migliorerà significativamente le condizioni del traffico urbano, ma aumenterà anche significativamente le prestazioni di sicurezza della guida autonoma.

In precedenza, Baidu aveva lanciato il suo primo progetto di collaborazione veicolo-strada a Changsha, il servizio taxi RobotTaxi, e in seguito aveva avviato una cooperazione su progetti di trasporto intelligente con cinque città, tra cui Changsha. Tuttavia, nelle applicazioni concrete, la raccolta e il ritardo nella trasmissione delle informazioni sulle condizioni stradali sono ancora molto difficili, per questo motivo anche il CEO di Baidu, Robin Li, ha ammesso che ci vorranno almeno 15 anni per raggiungere la piena diffusione della collaborazione veicolo-strada nel mio Paese.

In generale, l'attuale tecnologia di guida autonoma, che si tratti di percezione visiva o spaziale, non è la scelta migliore, perché non riesce a raggiungere il miglior equilibrio tra tecnologia di guida autonoma e costi. La combinazione delle due potrebbe essere la soluzione migliore.

Vincitore del Qingyun Plan di Toutiao e del Bai+ Plan di Baijiahao, del Baidu Digital Author of the Year 2019, del Baijiahao's Most Popular Author in the Technology Field, del Sogou Technology and Culture Author 2019 e del Baijiahao Quarterly Influential Creator 2021, ha vinto numerosi premi, tra cui il Sohu Best Industry Media Person 2013, il China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, il Guangmang Experience Award 2015, il China New Media Entrepreneurship Competition Finals 2015 e il Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018.