ऑटोपायलट रूट विवाद: ऑटो इंडस्ट्री में भी है ट्रू फ्लेवर का नियम

ऑटोमैटिक ड्राइविंग के क्षेत्र में मस्क का जुनून हमेशा से मशहूर रहा है। मस्क के व्यक्तिगत पसंदीदा शुद्ध दृष्टि समाधान, लेजर रडार का तिरस्कार, कारण भी बहुत सीधा है: "पहले सिद्धांत" से, सर्वश्रेष्ठ स्वचालित ड्राइविंग को सर्वश्रेष्ठ मानव ड्राइवरों से सीखना चाहिए, और ड्राइविंग करने वाले ड्राइवर केवल भेदभाव करने के लिए आंखों पर भरोसा करते हैं, इसलिए स्वचालित ड्राइविंग को अतिरिक्त सेंसर के बजाय दृष्टि पर निर्भर होना चाहिए।
"मनुष्य दृष्टि से गाड़ी चलाता है, लेज़र चलाने वाली आँखों से नहीं।" इस सिद्धांत के आधार पर, टेस्ला LIDAR जैसे उपकरणों को छोड़कर शुद्ध दृष्टि समाधान के साथ ऑटोपायलट को साकार करने की उम्मीद कर रहा है।
आदर्श समृद्ध है, वास्तविकता हाड़ कंपा देने वाली है। अधिकांश कार कंपनियों द्वारा शुद्ध दृष्टि मार्ग नहीं अपनाया जाता है। वर्तमान में, चाहे वह एज़्योर, स्मॉल पेंग, आइडियल, वीमर, विजडम और अन्य उभरते उद्यम हों, या ग्रेट वॉल, फॉ और अन्य पारंपरिक कार कंपनियां हों, नए मॉडल में लिडार, कैमरा, मिलीमीटर वेव रडार से लैस हैं। , लिडार और अन्य मल्टी-सेंसर फ़्यूज़न सिस्टम, दृश्य सीखने की गहराई के "आप जो देखते हैं वही आपको मिलता है" पर भरोसा करने के बजाय।
आइडियल कार का यह भी सुझाव है कि LiDAR की भूमिका एक एयरबैग के समान है, हालाँकि यह इसके बिना स्वायत्त ड्राइविंग का एहसास कर सकता है, लेकिन दृश्य सीखने के परिदृश्यों में हमेशा सीमाएँ होती हैं, और नए परिदृश्यों का सामना करते समय, LiDAR सुरक्षा सहायता प्रदान करने में भूमिका निभा सकता है .
अंतर का सिद्धांत
LiDAR, जिसका मस्क ने तिरस्कार किया है, को "एयरबैग" क्यों माना जाता है?
LiDAR का सिद्धांत जटिल नहीं है। इसे एक वाक्य में संक्षेपित किया गया है: जीवन में प्राकृतिक प्रकाश मजबूत या कमजोर है, और लेज़र स्वायत्त ड्राइविंग में प्राकृतिक प्रकाश के पूरक हैं।
हम लेजर प्रकाश की एक किरण को फायर करते हैं, जो लक्ष्य से परावर्तित होती है और फिर एक प्राप्त प्रणाली द्वारा एकत्र की जाती है। परावर्तित प्रकाश के चलने के समय को मापकर हम लक्ष्य की दूरी निर्धारित कर सकते हैं। चूँकि लेज़र अत्यधिक मोनोक्रोमैटिक और कोलिमेटेड होते हैं, माप परिणाम सीधे वस्तु की दूरी अभिविन्यास, गहराई की जानकारी, परावर्तनशीलता आदि को प्रतिबिंबित कर सकते हैं, इस प्रकार एक सटीक डिजिटल उन्नयन मॉडल उत्पन्न होता है।
स्वायत्त ड्राइविंग "रूट" विवाद: क्या ऑटोमोटिव उद्योग में "सच्ची खुशबू का कानून" है?

विज़ुअल लर्निंग तकनीक की तुलना में, LiDAR खराब मौसम से प्रभावित नहीं होता है, और इसका उपयोग दिन और रात, बारिश, बर्फ, हवा और ठंढ में किया जा सकता है, जिसका समग्र प्रदर्शन पर बहुत कम प्रभाव पड़ता है।
ऐसा लगता है कि विज़न कैमरे की लागत ही LiDAR की तुलना में बहुत कम है, हालाँकि, एक शिक्षण प्रणाली और बहुत सारे सड़क परीक्षणों के निर्माण की लागत छोटे पैमाने की कार कंपनियों के लिए वहन करने योग्य नहीं है। ऐसा इसलिए है क्योंकि विज़ुअल लर्निंग मोड को "क्या फोटो खींचा गया है" की समस्या को तत्काल हल करने की आवश्यकता है, जिसके लिए पर्याप्त बड़े डेटा समर्थन की आवश्यकता होती है। टेस्ला जैसी दिग्गज कंपनी तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण, स्व-विकसित एफएसडी चिप, क्लाउड-आधारित अनपर्यवेक्षित प्रशिक्षण और मूल "शैडो मोड" विश्लेषण के माध्यम से दृश्य पहचान में अच्छे परिणाम प्राप्त कर सकती है, लेकिन दुनिया में केवल एक ही टेस्ला है।
इसके अलावा सुरक्षा के मुद्दे को भी नजरअंदाज नहीं किया जाना चाहिए. ऑटोपायलट की सुरक्षा कॉर्पोरेट प्रतिष्ठा का मामला है, और एक दुर्घटना कॉर्पोरेट जनसंपर्क पर विनाशकारी प्रभाव डालने के लिए पर्याप्त है। ऐसे आधार के तहत, अधिकांश कंपनियों की मानसिकता "स्थिरता की तलाश" होती है। भले ही कैमरा + मिलीमीटर वेव + अल्ट्रासोनिक रडार 99% समस्याओं को हल कर सकता है, अधिकांश कार कंपनियां, जैसे आइडियल ऑटो, दृश्य पहचान मॉडल में एक ही समय में अदृश्य "एयरबैग" के रूप में LiDAR को चुनती हैं।
बाज़ार का चुनाव
दृश्य शिक्षण तकनीकी सहायता से संबंधित लोग, स्वाभाविक रूप से दावा करेंगे कि "शुद्ध दृश्य मार्ग भविष्य की प्रवृत्ति है, स्वचालित ड्राइविंग के मूल में वापसी का अवतार है"; जबकि LiDAR उद्यम का उत्पादन, "एनालॉग विज़ुअल की सीमाओं को पूरा करने के लिए LiDAR आवश्यक है" का भी प्रचार करेगा। स्वायत्त ड्राइविंग की भविष्य की दिशा के बारे में इस अभूतपूर्व बहस का कोई अंत नहीं दिख रहा है।
प्रौद्योगिकी के संदर्भ में, विभिन्न कंपनियां अलग-अलग स्थितियों में हैं, और यह कहना मुश्किल है कि कौन सा समाधान बेहतर है। वास्तव में, यह कहने के बजाय कि शुद्ध दृष्टि मार्ग और LiDAR मार्ग श्रेष्ठता या हीनता की एक तकनीकी लड़ाई है, यह आपूर्ति और मांग संबंध की वास्तविकता, बाजार हिस्सेदारी की लड़ाई की तरह है।
फिर हम यह भी देख सकते हैं कि बाज़ार कैसे चुनता है:
SAIC का "विस्फोटक" ZhiJi LS6 मॉडल अक्टूबर 2023 में लॉन्च किया गया, LIDAR सेंसर + NVIDIA Orin ZhiDao चिप मानक उपकरण के रूप में दिखाई देगा; 2022 वोल्वो XC90 और लुमिना सहयोग, छत पर लगे LIDAR तकनीक से लैस; 2022 में, ग्रेट वॉल मोका DHT -PHEV LiDAR संस्करण भी सफलतापूर्वक लॉन्च किया गया; 2022 Azera ET7 LiDAR से सुसज्जित है, जिसे Azera और Tudatron द्वारा संयुक्त रूप से विकसित किया गया है......
यहां तक ​​कि दृश्य पहचान के क्षेत्र में सबसे कठिन "हड्डी" टेस्ला को भी दृश्य मार्ग के बारे में "आत्म-संदेह" होने का संदेह है:
हाल ही में मेक्सिको के नुएवो लियोन राज्य के गवर्नर सैमुअल गार्सिया ने शंघाई की यात्रा के दौरान कहा कि टेस्ला के दो चीनी आपूर्तिकर्ता उत्तरी मेक्सिको के नुएवो लियोन राज्य में लगभग 1 बिलियन डॉलर का निवेश करेंगे, जहां टेस्ला एक नई फैक्ट्री बनाने की योजना बना रही है। और उनमें से एक कोई और नहीं बल्कि LIDAR कंपनी होसाई ग्रुप है।
हर्षे के लिए टेस्ला का निमंत्रण बहुत दिलचस्प रहा है, और हर्षे ने मेक्सिको में एक नई फैक्ट्री बनाने के निमंत्रण को स्वीकार करने के अपने निर्णय को "अभी तक अंतिम रूप नहीं दिया है"। बेशक, कुछ लोगों का मानना ​​है कि टेस्ला का कदम कारों के लिए LiDAR स्थापित करना नहीं है, बल्कि ह्यूमनॉइड रोबोट की आपूर्ति करना है।
जहां तक ​​बाजार का सवाल है, औसत उपभोक्ता सबसे अधिक चिंतित है, न कि यह कि कार शुद्ध दृष्टि मोड है, या LiDAR मोड। बल्कि, स्वायत्त ड्राइविंग के प्रदर्शन के एहसास के बाद कार को "ब्लैक बॉक्स" के रूप में एकीकृत किया गया, अंत में सुरक्षा कैसे हुई। सुरक्षित या असुरक्षित ड्राइविंग, बाजार में खरीदना या न खरीदना, कार की गुणवत्ता का कठिन संकेतक है।
जब उद्योग का दृष्टिकोण कोहरे में डूबा हुआ है, तो अधिकांश कार कंपनियां, भले ही वे अतिरिक्त लागत का भुगतान करती हैं, लेकिन "सच्चे" LiDAR से लैस होने के बावजूद, दृश्यमान LiDAR अभी भी उच्च स्तर की स्वचालित ड्राइविंग का एहसास करने का एक अच्छा तरीका है।