Tesla s Robotaxi-Flotte könnte fast-Monopol im autonomen Ride-Hailing Market einsetzen, sagt ARK Invest

von Ma. Claribelle Deveza April 28, 2020

Tesla-Robotaxi-Fleet-Monoply

Basierend auf einem Video, das im Bereich der Komprimierung steht;Tesla s Senior Director für Künstliche Intelligenz, Andrej KarpathyARK Invest ist zu dem Schluss gekommen, dass Tesla mit seiner Robotaxi-Flotte ein nahezu Monopol in der autonomen Fahrgeschwindigkeit genießen könnte.ARK Invest basierte seine Schlussfolgerung auf drei Details aus Karpathy s Präsentation: 1) Teslas Vision-basierter Ansatz, 2) Teslas 3D-Beschriftungsansatz und 3) Teslas Ansatz zur lokalen Kartierung.

Wie Tesmanan zuvor gemeldet, Andrej Karpathy gab eine ausführliche Präsentation über den Fortschritt, den Tesla s AI/Autopilot-Team bisher auf der Matroidskalierten Maschinenlernkonferenz 2020 im Februar gemacht hat.Während der Präsentation verwies Karpathy auf Tesla s Vision-basierten Ansatz, der die acht Kameras verwendet, die in allen Fahrzeugen des Unternehmens gefunden wurden.

Er sprach auch von einem Autopilot Update mit 3D-Beschriftung.Ehemaliger Tesla-Ingenieur im Kombikino1600;Eshak Mir";erklärte Tesla s 3D-Beschriftungstechnik nach Autopilot's Neufassung an die Mitglieder von Dritte Reihe TeslaPodcast.Die Videowiedergabe zur Überprüfung der Genauigkeit der Beschriftung.Es ist im Kombibereich 8217s.Es wird jedoch in 3D durchgeführt, aber das 3D hilft uns einfach mehr.Es ist im Kombi 8217s; es sind noch immer Bilder zusammengenäht", sagte mir.

ARK Invest glaubt, dass 3D-Beschriftung die Kluft zwischen Tesla s Vision-basierten Ansatz zu autonomen Fahrzeugen und LiDAR überbrücken könnte.

"LiDAR erkennt Bilder und bewertet die Tiefe genauer als Kameras.In einem zweistufigen indirekten Prozess machen Kameras Aufnahmen von Bildern und Software-Messgrößen Tiefe durch Analyse der Pixel.Fehler mit ein paar Pixeln können in Meter oder Meter der Ungenauigkeit übersetzt werden.Durch die Beschriftung von 3D-Videos von Fahrszenen kompensiert Tesla die Schwäche der Kamera als primärer Bildsensor in seinen Fahrzeugen“, erläutert ARK Invest in seiner Newsletter

Karpathy sprach auch von Tesla s unterschiedlicher Herangehensweise an die lokale Kartierung.Die FSD-Software von Tesla lernt, Straßenschilder, Lichter und Straßenmarkierungen zu identifizieren und korrekt zu reagieren, ohne vorher die Straßen zu kartografieren.

Tesla hat einen Vorteil gegenüber Waymo und anderen Wettbewerbern mit seiner lokalen Kartierungstechnik, da seine autonomen Fahrzeuge nicht mit Informationen geladen werden müssen.Als solche wird Tesla nicht an einzelne Orte reisen müssen, um jedes Stoppschild, Straßenlicht oder Straßenmarkierung darzustellen.Fahrzeuge von Tesla mit FSD könnten sich schließlich an neue Umgebungen anpassen, auch wenn sie das erste Mal auf dieser Strecke unterwegs sind.

Die Präsentation von Karpathy führt ARK Invest zu folgendem Schluss:

"Neben vagen lokalen Karten und seinem kamerabasierten Ansatz trennt die 3D-Videobeschriftung Tesla von seinen Mitbewerbern und ermöglicht die Anerkennung von Eckfällen bei der Lösung für volle Autonomie.Wir glauben, dass der Ansatz von Tesla im Vergleich zu anderen Teilen sehr differenziert ist und für einen Wettbewerber eine Replikation nahezu unmöglich sein wird.Während autonomes Fahren ein äußerst komplexes Problem zu lösen ist, könnte Tesla ein nahezu Monopol im autonomen Radhageln genießen, wenn es erfolgreich ist."

Featured Image Credit: Motoren von Tesla/Instagram




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