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Veicoli autonomi: sei pronto per il nuovo giro?
In collaborazione con VMware
La rivoluzione delle auto a guida autonoma sta per trasformarsi in overdrive. I segni sono ovunque. Basta guardare nel retro del corridoio tecnologico di South Boston, nelle strade di Pittsburgh, nelle strutture di prova prefabbricate presso la Mcity dell'Università del Michigan e in una manciata di autostrade aperte.
Le case automobilistiche si uniscono a giganti della tecnologia come Google, Uber e importanti start-up per sviluppare veicoli autonomi di prossima generazione che altereranno le nostre strade e i nostri corridoi e getteranno le basi per le future città intelligenti. Stanno sfruttando i progressi tecnologici come l'apprendimento automatico, l'Internet delle cose (IoT) e il cloud per accelerare lo sviluppo.
Più significativamente, i veicoli autonomi faranno avanzare l'interruzione del settore messa in moto da popolari servizi di condivisione di corse come Uber e Lyft. I pezzi si stanno unendo per creare un mondo in cui i veicoli intelligenti e senza conducente diventano il futuro dei trasporti.
I veicoli autonomi aiuteranno a riportare la città com'era, per le persone, afferma Ryan Chin, co-fondatore di Optimus Ride , una startup con sede a Boston che si occupa di tecnologie di guida autonoma. Man mano che i veicoli autonomi guadagnano trazione, Chin immagina un'opportunità per rimodellare il paesaggio cittadino consolidando i parcheggi, bonificando terreni per parchi, riducendo la congestione e il traffico urbano e promuovendo la sicurezza generale delle autostrade. I veicoli autonomi giocheranno un ruolo importante nel fornire un ambiente molto più sicuro perché seguono le regole della strada, dice.
Fondatori di Optimus Ride, una startup con sede a Boston per le tecnologie di guida autonoma.
Esiste una profonda correlazione tra ricchezza e accesso alla mobilità e vogliamo cambiarla fornendo autonomia e trasporto condiviso.
Mentre gran parte del trambusto iniziale si è concentrato sulla visione ancora formativa dei veicoli completamente autonomi (quelli che raggiungono il livello 5 come definito dalla Società di ingegneri automobilistici ), esistono diversi livelli di capacità di guida autonoma. Alcune caratteristiche di livello 1 come il cruise control adattivo, la frenata di emergenza automatica, il parcheggio automatizzato e il controllo attivo della corsia sono già caratteristiche principali negli attuali modelli di veicoli. I marchi di lusso tra cui Volvo, BMW e Mercedes-Benz hanno iniziato a mostrare funzionalità di livello 2 come lo sterzo automatizzato e il controllo della velocità per brevi periodi di tempo. Le auto di livello 3 (ancora in fase di test) richiederanno l'intervento del pilota. Il livello 4 sarà completamente autonomo ma potrà essere comunque guidato da esseri umani e i veicoli di livello 5 saranno progettati per portare il conducente completamente fuori dai giochi.
Alla fine, tutte le auto a guida autonoma utilizzeranno una combinazione di sensori, telecamere, radar, GPS ad alte prestazioni, Light Detection and Ranging (LIDAR), intelligenza artificiale (AI) e machine learning per raggiungere i rispettivi livelli di autonomia. Anche la connettività per l'IoT sicuro e scalabile, la gestione dei dati e le soluzioni cloud sono importanti per il mix, fornendo una base resiliente e ad alte prestazioni su cui raccogliere, gestire e analizzare dati di sensori voluminosi.
Implicazioni per la società
Mentre l'era dell'auto connessa è ancora agli inizi, c'è un diffuso ottimismo sul fatto che sia l'onda del futuro. Gartner prevede che 250 milioni di veicoli connessi entreranno in circolazione in tutto il mondo entro il 2020. Inoltre, il Forum economico mondiale prevede che i veicoli senza conducente genereranno 1 trilione di dollari di benefici economici per i consumatori e la società nei prossimi 10 anni e le funzionalità di guida autonoma aiuteranno a prevenire il 9% degli incidenti entro il 2025 con il potenziale di salvare 900.000 vite nei prossimi 10 anni. Di 2040 , si prevede che i veicoli autonomi rappresenteranno circa il 25% del mercato globale.
L'ascesa del veicolo connesso ha implicazioni sociali di vasta portata, dai benefici ambientali al miglioramento della sicurezza. Meno auto in circolazione significa una riduzione delle emissioni di gas serra, che porta a una migliore qualità dell'aria e a un minor consumo di energia. Al di là dei vantaggi in termini di sostenibilità, le auto a guida autonoma sono pronte ad aprire un capitolo economico completamente nuovo in quello che Intel e la società di ricerca Strategy Analytics chiamano il Economia passeggeri . Nella loro visione economica della tendenza, valutata a $ 7 trilioni di entrate entro il 2050, i conducenti diventeranno passeggeri inattivi e quindi potenziali consumatori di nuovi beni e servizi come saloni di bellezza a bordo, capsule per trattamenti sanitari e contenuti multimediali pronti per l'on- consumo in movimento.
Il funzionamento autonomo cambierà anche il rapporto del pubblico con le auto, poiché la proprietà dei veicoli passa in secondo piano rispetto a Mobility as a Service (MaaS), in cui le persone fanno uso di auto a guida autonoma su richiesta proprio come qualsiasi altro servizio di pubblica utilità. Il rapporto Intel/Strategy Analytics stima che l'uso aziendale di MaaS potrebbe generare $ 3 trilioni di entrate entro il 2040 e l'uso da parte dei consumatori potrebbe rappresentare $ 3,7 trilioni nello stesso lasso di tempo.
Il software sarà il fattore chiave per i veicoli autonomi, consentendo aggiornamenti istantanei delle nuove funzionalità, ma fungerà anche da meccanismo per personalizzare l'esperienza e programmare le prestazioni del veicolo. Ad esempio, le famiglie potrebbero configurare un'auto a guida autonoma per il ritiro e la riconsegna continui, accompagnando la mamma al lavoro e portando i bambini a scuola e a calcio. Con questo scenario, il MIT stima che i veicoli autonomi potrebbero soddisfare le esigenze di trasporto personale della società con l'80% in meno di veicoli in transito.
Ci sono anche implicazioni significative per problemi di sicurezza e traffico, con esperti che prevedono un numero molto inferiore di incidenti. Secondo la ricerca sulla Passenger Economy, le auto a guida autonoma salveranno 585.000 vite tra il 2035 e il 2045. Si prevede inoltre che nello stesso periodo riducano i costi per la sicurezza pubblica legati agli incidenti stradali di oltre 234 miliardi di dollari. Allo stesso tempo, i veicoli autonomi dovrebbero liberare più di 250 milioni di ore di pendolarismo all'anno per i consumatori, in particolare quelli che vivono in città congestionate.
Man mano che più veicoli autonomi colpiranno le strade, gli urbanisti accelereranno i piani per modernizzare le autostrade e le arterie stradali tecnologia intelligente per segnali stradali, semafori e corsie di raccordo —tutto nel tentativo di ridurre la congestione e aumentare la sicurezza pubblica. Per decenni abbiamo pensato di arrivare alle autostrade intelligenti rendendole intelligenti, ma c'è stato un grosso problema con le uova e la gallina, afferma David Tennenhouse, chief research officer di VMware. Con veicoli autonomi in grado di navigare nell'infrastruttura esistente e parlare tra loro come fanno [attraverso le comunicazioni da veicolo a veicolo], possiamo ottenere una maggiore efficienza dalle strade. Quindi alla fine avremo un'infrastruttura intelligente da abbinare ai veicoli intelligenti, ma tutto è iniziato.
David Tennenhouse, Chief Research Officer, VMware
Abilitatori tecnologici
Sia per le auto a guida autonoma che per i sistemi stradali intelligenti, la telemetria degli endpoint, il software intelligente e il cloud sono fattori abilitanti essenziali. Le telecamere e i sensori di bordo di un veicolo autonomo raccolgono grandi quantità di dati, che devono essere elaborati in tempo reale per mantenere il veicolo sulla corsia giusta e operare in sicurezza mentre si dirige verso la sua destinazione. Ci sono molte elaborazioni di dati locali che devono avvenire in tempo reale, compresi i calcoli necessari per mantenere l'auto nella sua corsia. Allo stesso tempo, ci sono attività di elaborazione che possono essere eseguite in remoto nel cloud, come gli aggiornamenti software e l'aggiornamento dei modelli di apprendimento. Un'infrastruttura basata su cloud scalabile e altamente resiliente è fondamentale per gestire questo tipo di elaborazione dei dati su larga scala, mentre i sistemi di gestione dei dati basati su cloud e gli agenti intelligenti si occupano dell'aggregazione e dell'analisi dei dati telemetrici in tempo reale, ad esempio il veicolo velocità e prossimità dell'auto circostante, per avviare azioni come frenare o cambiare corsia.
Il networking e la connettività basati su cloud sono un'altra parte importante del mix. I veicoli autonomi saranno dotati di sistemi di bordo che supportano le comunicazioni da macchina a macchina, consentendo loro di imparare dagli altri veicoli sulla strada per apportare modifiche che tengano conto dei cambiamenti meteorologici e delle condizioni stradali mutevoli come deviazioni e detriti lungo il percorso. Algoritmi avanzati, intelligenza artificiale e sistemi di deep learning sono fondamentali per garantire che le auto a guida autonoma possano adattarsi rapidamente e automaticamente a scenari mutevoli.
Al di là dei componenti specifici, la scalabilità dell'infrastruttura di cloud computing insieme alla gestione intelligente dei dati e alle capacità di trasmissione sono indispensabili per garantire che tutte le informazioni corrette vengano elaborate in modo corretto e sicuro. Ciò è particolarmente vero per i dati di destinazione e indirizzo, che potrebbero essere considerati informazioni di identificazione personale. Ad esempio, l'intelligenza integrata potrebbe determinare se l'archiviazione e l'analisi dei dati avvengono nel cloud o a bordo del veicolo nel caso in cui il percorso di viaggio attraversi regioni con connettività di rete scadente.
Questi sono problemi del data center, afferma Tennenhouse. La portata del problema gioca sulla necessità di infrastruttura e gestione dei dati e di protezione e gestione del flusso di dati. È qui che VMware può davvero aggiungere valore.
Crociera con Optimus Ride
Di ritorno a Boston, Optimus Ride sta lavorando sodo sulla piena autonomia di livello 4, non per un veicolo specifico che sta sviluppando, ma come sistema di mobilità su richiesta che supporta flotte di veicoli elettrici. Al di là della sicurezza e della sostenibilità, il mantra dietro lo sviluppo di veicoli autonomi ancora in modalità invisibile di Optimus Ride è ciò che chiama mobilità equa, secondo Chin. Esiste una profonda correlazione tra ricchezza e accesso alla mobilità e vogliamo cambiarla fornendo autonomia e trasporto condiviso, afferma Chin. Se riesci a fornire l'accesso alla mobilità, offri vantaggi economici e sociali a tutti. Vogliamo democratizzare la mobilità delle masse.
Lo spin-off del MIT Media Lab sta lavorando a una soluzione full-stack che comprende hardware, software e capacità di deep machine learning, tra le altre tecnologie. L'idea è quella di offrire il suo stack come soluzione white label alle aziende interessate a fornire servizi di mobilità su richiesta (si pensi ai taxi o alle offerte di condivisione della corsa) per soddisfare le mutevoli esigenze di trasporto della società, secondo Chin. I clienti target potrebbero essere città, sistemi di trasporto pubblico, società di autonoleggio, servizi di condivisione di corse o persino grandi aziende che vogliono fornire capacità di mobilità ai dipendenti, spiega.
Oltre alle sfide normative, le aziende nel settore dei veicoli autonomi sono alle prese con una serie di problemi tecnici, inclusa la necessità di creare l'infrastruttura per gestire grandi quantità di dati ed elaborarli su larga scala. La velocità dei dati è una sfida chiave per tutti, afferma Chin. Quando hai una flotta di migliaia di veicoli, ottenere buoni dati ed essere in grado di elaborarli attraverso la simulazione è davvero fondamentale.
Mentre questa ondata di tecnologie avanzate sta fornendo una rampa di lancio per lo sviluppo di veicoli autonomi, Chin, Tennenhouse e altri esperti ammettono che passerà del tempo prima che la rivoluzione della guida autonoma alteri per sempre il panorama dei trasporti. L'ultima frontiera dell'autonomia è la guida urbana in condizioni meteorologiche estreme e ci vorrà del tempo, afferma Chin.