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Relatório da IDC avalia o progresso dos veículos autônomos

Setor está avançando para um novo estágio, possibilitado por grandes avanços no desempenho de algoritmos, poder de computação e desenvolvimento de dados

Relatório da IDC avalia o progresso dos veículos autônomos

Os recentes desenvolvimentos em tecnologia, incluindo Inteligência Artificial (IA), permitiram a tendência de mobilidade conectada, autônoma, compartilhada e elétrica (CASE). Essa tendência foi acompanhada pelo surgimento de uma indústria automotiva altamente competitiva na China. Um novo relatório da IDC China, intitulado Autonomous Driving Capabilities Assessment 2024, examina o progresso da tecnologia de direção autônoma e avalia os recursos de direção autônoma de seis grandes marcas de veículos.

O mercado de direção autônoma está avançando para um novo estágio de desenvolvimento, possibilitado por grandes avanços no desempenho de algoritmos, poder de computação e desenvolvimento de dados.

Os esforços globais de desenvolvimento de veículos autônomos estão sendo significativamente acelerados com a introdução de recursos de IA generativa no desenvolvimento, teste e gerenciamento do ciclo de vida de veículos autônomos

Algoritmos: a maturidade e aplicação do modelo Transformer em projetos de engenharia de direção autônoma melhorou muito o desempenho da percepção. O módulo de tomada de decisão e planejamento está mudando gradualmente de baseado em regras para baseado em modelos, proporcionando espaço para melhorar as capacidades de tomada de decisão independentes dos veículos e lidar com condições complexas das estradas. Além disso, as empresas iniciaram uma exploração aprofundada e a implementação real de algoritmos de ponta a ponta para todo o processo de planejamento de percepção, o que estabelece uma base para a realização de assistência eficiente ao motorista e até mesmo automação total da direção.

Poder de computação: em resposta às necessidades de computação em grande escala no âmbito da direção autônoma, as empresas estão desenvolvendo e aplicando ativamente unidades de processamento neural (NPUs) especializadas de alto desempenho para fornecer forte suporte a equipamentos de endpoint para executar redes neurais em grande escala e modelos complexos. O uso crescente de NPUs na extremidade do veículo fornece efetivamente suporte de hardware para a aplicação de algoritmos aprimorados de sistema avançado de assistência ao motorista (ADAS).

Desenvolvimento de dados: a otimização do desenvolvimento de dados e a eficiência do treinamento de modelos aceleraram significativamente a iteração de software. Algumas empresas implementaram conjuntos de ferramentas de desenvolvimento baseados no conceito de dados de circuito fechado para realizar a automação e eficiência de todo o processo de processamento de dados e estabeleceram sistemas integrados de fluxo e desenvolvimento de dados on-line. Graças às mudanças trazidas pelo circuito fechado de dados, a iteração de software foi significativamente acelerada e várias iterações em um dia se tornaram possíveis.

“O crescente investimento em direção autônoma, o avanço contínuo do poder de processamento de chips e a rápida iteração de versões de software alimentaram o mercado de direção autônoma da China para entrar em uma nova fase de desenvolvimento”, disse Catherine Hong, analista sênior de Mercado da IDC China. “A competição no mercado de direção autônoma da China se tornará ainda mais acirrada, e o estabelecimento de vantagens competitivas neste campo depende do investimento de longo prazo das montadoras na pesquisa e desenvolvimento de tecnologia de direção autônoma, gerenciamento eficaz e uso de ativos de dados de direção autônoma, bem como aprimoramento contínuo do excelente desempenho e confiabilidade de seus produtos”, completou.

Avaliação

Para avaliar a experiência de direção autônoma oferecida pelos OEMs automotivos, a IDC se concentrou nos recursos ADAS aprimorados de seis grandes marcas de veículos na China: AITO, JI YUE, Li Auto, NIO, Tesla e XPeng (listados em ordem alfabética). Os recursos aprimorados do ADAS incluíam estacionamento, LCC (Lane Centering Control) e NOA (Navigate on Autopilot).

A avaliação descobriu que a taxa de penetração de funções avançadas de direção autônoma da maioria das marcas precisa de melhorias. Quando se trata da função de estacionamento, as marcas neste estudo geralmente alcançaram altas taxas de sucesso no estacionamento automático em vagas de estacionamento padrão, mas ainda precisam melhorar sua capacidade de resposta flexível diante de mudanças no ambiente de estacionamento, ultrapassagem e outras situações. Em casos de uso de condução, todas as marcas têm conclusão relativamente alta em NOA de rodovia, mas a capacidade de resposta da maioria dos sistemas ainda encontra grandes desafios em situações complexas de tráfego em áreas urbanas.

Olhando para o futuro, o investimento na condução autônoma tornou-se uma certa tendência. Com a produção em massa de várias marcas de carros com funções de direção autônoma e a crescente melhoria das funções avançadas de direção autônoma, as montadoras estarão fadadas a se envolver em uma competição acirrada neste campo, independentemente da posição que ocupem em inteligência e direção autônoma. Se uma empresa opta por comprar tecnologia, cooperar no desenvolvimento ou se dedicar à pesquisa e desenvolvimento independentes, é hora de acelerar o investimento nesse campo, pois é o pré-requisito para participar da competição de mercado para acompanhar ou mesmo superar os concorrentes na tecnologia de direção autônoma.

“Os esforços globais de desenvolvimento de veículos autônomos estão sendo significativamente acelerados com a introdução de recursos de IA generativa no desenvolvimento, teste e gerenciamento do ciclo de vida de veículos autônomos (AV)”, disse Sandeep Mukunda, gerente de Pesquisa de Mobilidade Sustentável e Estratégias de Transporte da IDC. “A introdução de modelos de linguagem de base e grandes no desenvolvimento de AV permitiu uma percepção altamente precisa e robusta, geração de casos de teste virtuais e assistência baseada em voz com suporte a vários idiomas para relatórios e automação de vários outros processos em todo o ciclo de vida do AV”, finalizou.

 

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