Считаете себя опытным водителем? Окей. А видели ли вы дом, который не пользуется поворотниками при повороте?
А вот Aurora-driver видел =)

p.s. на самом деле подобных кейсов при просмотре логов можно найти сотни: Куст вместо машины, бигль который загоняет зайца или Party buss в Лас-Вегасе
#selfdrivingcar #aurora #selfdrivingtruck

Давайте чуть-чуть про бизнес и объем рынка поговорим.
Goldman Sachs про автономный транспорт — цифры стали заметно жирнее

Goldman Sachs обновили взгляд на рынок: ИИ реально начинает двигать транспорт, и особенно это видно в роботакси и беспилотных грузоперевозках
Коммерциализация ускоряется: больше запусков в США и Китае, выход в новые города, плюс технологии стали безопаснее → спрос подтягивается

🚖По роботакси прогноз резко подняли:
к 2030 — уже $19 млрд в США ⬆️ (было $7 млрд)
к 2035 — $48 млрд США и ~$415 млрд глобально

При марже 30–50% это дает около $150 млрд годовой прибыли к 2035 и ~$440 млрд суммарно за десятилетие

🚛 Грузоперевозки пока на старте, но тоже разгоняются:
к 2030 — $16 млрд США
к 2035 — $105 млрд США и ~$560 млрд глобально

Ключевой драйвер — удешевление: беспилотные грузовики могут упасть в цене с $125–150k⬇️ сейчас до $35–40k‼️ к 2035

Если считать весь рынок (включая доставку роботами и подписки на автопилот), получается до $2 трлн к 2035
из них ~ $300 млрд — чисто ИИ-часть

❗️И важный момент: это не только новый рынок, но и перераспределение старого — под риском в США бизнесов на ~$440 млрд

#selfdrivingcar #selfdrivingtruck #deliveryrobot

Награда нашла своего победителя!
Ждите следующего конкурса.
Рисунок будет другой

Ребята из AVRIDE снова радуют новостями — они собрали уже 1000-го робота! Молодцы 👏
В честь этого показали классный ролик с этапами сборки.

Что мне особенно понравилось, так это модульность конструкции. Судя по видео, грузовую корзину можно легко заменить на плоскую платформу. Это значит, что робота можно смело использовать для перевозки габаритных грузов (например, на складах или других закрытых территориях). Очень крутая задумка!
#deliveryrobot #avride #роботкурьер

Всех взбудоражила новость о том, что Ouster представила лидар, который умеет «видеть» цвета. Звучит красиво: камера вроде бы больше не нужна, не нужно калибровать камеру относительно лидара, один поток данных вместо нескольких, проще пайплайн, меньше вычислительной сложности и так далее.

Во-первых, ребята из Tesla, кажется, тихонько хи-хикают.

А во-вторых, действительно ли узкое место в автономном транспорте сегодня — это perception?

Да, со временем, если такой лидар докажет свою эффективность, флот можно будет переоборудовать, собрать большой датасет, обучить новые модели — и, вероятно, получить результат. Но прямо сейчас у компаний, разрабатывающих автономные технологии, уже накоплены огромные объёмы данных с камер. Переобучать детекторы под новый сенсорный сетап — задача не самая простая и точно не самая дешёвая.

Но дело даже не только в этом. Кажется, самый сложный этап во всём пайплайне автономного вождения — это всё-таки planner. И лидар, даже если он видит в цвете на 500 метров, сам по себе не решает ключевую проблему: как безопасно, предсказуемо и комфортно принимать решения в сложной дорожной среде.
#lidar #selfdrivingcar

Прочитал интересную новость от производителя лидаров Hesai:
«Новый Li Auto L9 оснастят связкой сразу из четырёх лидаров. На крыше останется дальнобойный ATL-P, а по бокам и сзади добавятся три твердотельных лидара ближней зоны FTX. Цель — полное 360-градусное покрытие высокого разрешения для безопасного вождения в сложных городских условиях, парковки и движения задним ходом»

В индустрии мы всегда говорили, что разработчики беспилотников идут к полной автономности с двух противоположных сторон:
1. Tech-компании : Обвешивают машину изобилием дорогих сенсоров, ставят в багажник сервер с кучей вычислительных мощностей и сразу целятся в уровни L4–L5.
2. Традиционные автоконцерны: Не стремятся удорожать машину железом, строят системы на камерах/радарах и эволюционно развивают ADAS, целясь в крепкий L2+ или L3.

Но было очевидно, что рано или поздно эти два пути встретятся. Текущая новость про Li Auto — это как раз огромный шаг автопроизводителя в сторону «взрослой» беспилотной архитектуры.

Чтобы машина стала по-настоящему умной в городе, дальнобойного лидара на крыше недостаточно. Под ним образуются большие слепые зоны. Лидары на крыльях и бамперах — обязательная часть полноценного сенсор-сета. Это лидары ближней зоны, их задача — непрерывно детектировать небольшие препятствия в радиусе пары метров от машины: животных, детей на санках или, например, лежащего на дороге человека (да, такое тоже бывает 0_o).

👇 Кстати, у меня к вам вопрос на засыпку:
С точки зрения технологий всё звучит круто. Но как вы думаете, что не так с практическим расположением этих лидаров у Li Auto (и других китайских авто) в бамперах и крыльях? Пишите свои догадки в комментарии!
#selfdrivingcar #hesai #Li

Вот бывают роботы пухососы, а бывают водолазы :)