Ang Autonomous Driving Data ay malayo mula sa Comprehensive

Depende sa iyong hinihiling, ang mga autonomous na sasakyan ay magiging handa para sa publiko sa apat na taon, pitong taon, o 10 taon. Ngunit isang bagay ay malinaw: mga autonomous na kotse ay darating - sa lalong madaling panahon ang mga kumpanya ay magtipon ng sapat na data upang gawing maayos ang teknolohiya.

Alin ang kumukuha ng tanong: Gaano karaming data ang sapat na data? Ang sagot ay kasinungalingan kung magkano ang panganib na nais mong gawin.

Ang mga autonomous na sasakyan ay kailangang humimok ng daan-daang milyong milya, marahil higit pa, bago masasabi ng mga kumpanya na ang mga istatistika ay ligtas na bilang mga driver ng tao, ang mga mananaliksik ng senior RAND Institute na si Susan Paddock at Nidhi Kalra ay tumutol.

Si Paddock at Kalra ay gumawa ng kanilang argumento sa isang ulat sa Abril na may pamagat na "Pagmamaneho sa Kaligtasan: Maraming Milya ng Pagmamaneho Gusto Ito Ipagpapatuloy na Magpakita ng Autonomous Vehicle Reliability."

"Bumalik ito sa kung ano ang mahalaga sa mga tao," sabi ni Paddock Kabaligtaran. "Gusto ba nila autonomous cars na maging mas ligtas kaysa sa mga driver ng tao? Maihahambing? Magbabago ba ang sagot sa paglipas ng panahon?"

Para sa isang tumpak na larawan kung paano ligtas ang autonomous na teknolohiya, maaari itong tumagal bilyon ng mga milya ng data. Ang isang bit ng matematika mula sa ulat ay nagpapaliwanag kung bakit:

Kahit na ang kabuuang bilang ng mga pag-crash, ang mga pinsala at mga fatalidad mula sa mga driver ng tao ay mataas, ang rate ng mga pagkabigo ay mababa kung ihahambing sa bilang ng mga milya na itinataboy ng mga tao. Ang mga Amerikano ay nagmamaneho ng halos 3 trilyon milya bawat taon, ayon sa Bureau of Transportation Statistics. Noong 2013, mayroong 2.3 milyong sugat na iniulat, na isang rate ng kabiguan ng 77 pinsala bawat 100 milyong milya na hinimok. Ang mga kaugnay na 32,719 na mga fatalities ay tumutugma sa isang kabiguan rate ng tungkol sa 1 bagsik sa bawat 100 milyong milya na hinimok."

Iyon ay isang pananaw. Ngunit ang average na Amerikano ay nag-mamaneho lamang sa paligid ng 15,000 milya sa isang buhay. Ang karanasan ng tao ay nakakuha ng milya sa pamamagitan ng milya, samantalang ang bawat autonomous na kotse mula sa Google o Tesla ay may milyun-milyong milya ng karanasan na naunang na-program sa ito bago ito nakikita ang kalsada. Ang bawat kotse ay may mga karanasan ng buhay na ang hindi napakalaki karamihan ng mga tao ay hindi makakakuha.

Kaya kung gaano karaming data ang kailangan ng tagagawa ng autonomous na kotse? Maaaring kailanganin ang bilyun-bilyon o maaaring mangailangan ng ilang daang libong - ang lahat ay depende sa kung gaano kalaki ang panganib na nais gawin ng kumpanya, at kung magkano ang panganib na ang pangkalahatang publiko ay handang tanggapin.

Ang modelo ng Google

Nakakuha ang Google ng ilan sa mga pinakamahalagang data sa autonomous driving dahil nagsimula ang programa noong 2009. Ang kumpanya ay nagtrabaho mula sa pagmamaneho sa mga haywey, sa pagmamaneho sa mga tirahang lansangan, upang sa wakas mag-navigate sa masikip na mga lunsod o bayan na lugar.

Sure, may ilang mga benders na nandito dito at doon, ngunit dahan-dahan ito ay nakabuo ng mas malapit sa isang tapos na produkto.

Si Chris Urmson, ang direktor ng kaligtasan ng Google para sa sarili nitong proyekto sa pagmamaneho ng kotse, ay nagpaliwanag sa pag-unlad sa Timog ng yugto ng Southwest sa taong ito.

"Naiisip namin na makakahanap kami ng mga lugar kung saan maganda ang panahon, kung saan ang mga daan ay madaling magmaneho, at magsisimula kami roon," sabi ni Urmson. Gamit ang data mula sa mga simpleng lugar, maaaring ilipat ng Google sa mas kumplikadong lugar nang may kumpiyansa "dahil maunawaan namin kung paano ang aming mga kotse ay humimok."

Ang kumpanya ay nagtutulak sa paligid ng 15,000 mga autonomous na milya kada linggo, at nakapagpagulong ng higit sa 1.7 milyong milya sa buong autonomous mode hanggang sa ngayon. Itinuturo nito ang mga kotse kung paano matiis ang pagtawag at kung paano haharapin ang mga nagbibisikleta. Kapag ang 100 Fiat Chrysler nagsasarili minivans pumunta sa kalsada para sa pagsubok, ang data ay dumadaloy sa mas mabilis.

Subalit ang 1.7 milyong milya ng mga data na nagsasarili na nakukuha sa kalsada ay isang malayong paghihiyaw mula sa 100 milyong milya ng mga Amerikano na nagmamaneho bago mangyari ang isang nakamamatay na pag-crash. Sa rate na ito, aabutin ang taon para sa Google upang makakuha ng sapat na data. Alin ang dahilan kung bakit pinili ni Tesla ang isang mas mabilis na ruta.

Ang modelo ng Tesla

Ang mga test driver ni Tesla ay ang mga customer nito. Ang Autopilot, ang pinaka-advanced na autonomous system sa kalsada ngayon, ay pa rin sa beta. Na hindi nag-iingat ng mga driver ng 70,000 Autopilot-enable na Teslas mula sa paggamit nito, bagaman.

Ang Sterling Anderson, direktor ng Autopilot ni Tesla, ay nagsabi sa Mayo na nakakuha ito ng higit sa 100 milyong milya ng data sa autonomous na pagmamaneho at 780 milyong milya ng data sa pagmamaneho ng tao sa unang 18 buwan. Autopilot ay magagamit. Ang kumpanya ay mahusay sa kanyang paraan upang makakuha ng autonomous data na maihahambing sa data sa pagmamaneho ng tao. Ang data ng karayom ​​ay tumaas na exponentially kapag mayroong isang bungkos ng Modelo 3s sa kalye.

May isang panganib na gamitin ang mga customer bilang mga driver ng pagsubok, bagaman - bilang ang unang nakamamatay na autonomous crash noong Mayo ay nagpakita.

Ang paggamit ng teknolohiyang beta ay tulad ng paggamit ng experimental healthcare, sabi ni Paddock. Ang mga tao ay magsubok ng isang bagong gamot para sa isang kondisyon bago pa may sapat na data dito, at dapat na maunawaan ang mga panganib na kaugnay.

"Sa anumang uri ng bagong teknolohiya, sa palagay ko mahalaga na isipin kung paano ito dapat gamitin," sabi ni Paddock. "Ito ay isang beta na produkto, kaya kailangan ng mga driver na maunawaan na ito ay pang-eksperimentong."

Ang mga aksidente ay mangyayari, ngunit ang mga aksidente ay mangyayari rin sa mga driver ng tao. O, bilang inilalagay ito ng Elon Musk, "Pakiusap, kumuha ng limang minuto at gawin ang madugong matematika."

Data na walang mga magarbong kotse

Halos bawat iba pang mga pangunahing tagagawa ng kotse - mula sa GM sa Ford sa Volvo - ay nagtitipon din ng mga datos na nagsasarili sa isang maliit na antas.

May isa pang paraan na paraan upang magtipon ng data kahit na, at ang lahat ng ito ay nangangailangan ng isang telepono.

Ang isang start-up autonomous car company na tinatawag na Comma.ai ay naghahanap upang bumuo ng isang $ 1,000 kit upang retrofit mga kotse sa awtonomya. Ang kumpanya, na pinamumunuan ni George Hotz, ay nagtayo ng isang prototype sa mas mababa sa isang taon nang walang isang magarbong fleet ng mga kotse na gumagamit lamang ng 5,000 milya na halaga ng data. Sinabi ni Hotz Kabaligtaran sa Hunyo na nais niya sa paligid ng 100,000 milya ng data bago ilalabas ang isang produkto sa publiko sa katapusan ng taong ito, at siya ay makakakuha ng ito sa pamamagitan ng crowdsourcing data mula sa isang app sa mga telepono ng mga tao.

Ang Uber ay nangangalap ng data sa mga driver nito sa katulad na paraan. Kung ang data ng telepono ay nagpapatunay na maging kapaki-pakinabang, ang malaking platform ng Uber ay maaaring magtipon ng isang malaking halaga ng data sa isang maikling panahon.

"Magkano ang kawalan ng katiyakan ng publiko na gustong tanggapin?"

Ang bawat kumpanya ay may iba't ibang paraan ng pagtitipon ng data.

Tesla ay ang pinakamalapit sa pagkuha ng kahit saan malapit sa mga numero na ang sabi ni Paddock ay kinakailangan para sa isang makatotohanang paghahambing sa kaligtasan ng mga tao driver, ngunit ito ay hindi ang pinakaligtas na paraan ng koleksyon. Ito ay magiging mahabang panahon bago dumating ang Google ramps hanggang sa scale, at ang parehong napupunta para sa Comma.ai - kung ang kumpanya ay maaaring tulay ang puwang sa pagitan ng mga data messy telepono at mas maaasahan data ng full-car sensor.

Kaya kung magkano ang data na kailangan ng mga kumpanya bago ang mga autonomous na mga kotse pindutin ang market? "Ang lahat ng ito ay nakasalalay," sabi ni Paddock, "kung gaano kalaki ang kawalang katiyakan ng publiko na tanggapin?"

Tandaan lamang: Ang mga sasakyan ay may mas maraming karanasan sa pagmamaneho kaysa sa iyong ginagawa.