Bagaimana untuk Membangun Ekosistem Kenderaan Memandu Sendiri yang Berkesan
Bagaimana untuk Membangun Ekosistem Kenderaan Memandu Sendiri yang Berkesan
Kenderaan memandu sendiri (Autonomous Vehicles, disingkatkan sebagai AVs) sedang secara beransur-ansur bergerak dari fiksyen sains ke realiti, menjadi bahagian penting dalam pengangkutan masa depan. Dalam proses ini, inovasi teknologi, sokongan dasar, kerjasama industri dan pembinaan infrastruktur memainkan peranan penting. Artikel ini akan memperkenalkan elemen-elemen utama dan alat praktikal yang perlu dipertimbangkan dalam membangun ekosistem kenderaan memandu sendiri yang berkesan.
1. Teknologi Utama
1.1 Teknologi Semikonduktor
Dengan perkembangan teknologi memandu sendiri, semikonduktor sebagai komponen teras sistem memandu sendiri semakin penting. Menurut kenyataan Suruhanjaya Eropah, program NanoIC berjanji untuk melabur 2.5 bilion euro untuk mempercepatkan pembangunan teknologi semikonduktor generasi akan datang. Teknologi ini adalah asas kepada kecerdasan buatan, memandu sendiri, perubatan dan teknologi mudah alih 6G.
1.2 Pengkomputeran Tepian
Pengkomputeran tepi memainkan peranan penting dalam mengurangkan kelewatan awan, tetapi juga boleh memperkenalkan kelewatan tempatan yang disebabkan oleh jarak fizikal, perubahan rangkaian dan persaingan perkakasan. Bagi kenderaan memandu sendiri, kelewatan dalam milisaat ini boleh secara langsung mempengaruhi prestasi aplikasi masa nyata. Oleh itu, platform pengkomputeran tepi yang popular, seperti Jetson NVIDIA dan Edge TPU Google, harus dimasukkan ke dalam seni bina kenderaan untuk mencapai reaksi yang lebih cepat.
1.3 AI dan Pembelajaran Mendalam
Kenderaan memandu sendiri memerlukan logik keputusan yang kompleks dan keupayaan memahami persekitaran. Algoritma pintar boleh dibangunkan menggunakan rangka kerja pembelajaran mendalam (seperti TensorFlow dan PyTorch) yang membolehkan kenderaan belajar sendiri dan mengemas kini strategi tindakan dalam pelbagai persekitaran. Sebagai contoh, model dunia Waymo menggunakan persekitaran interaksi yang realistik untuk membantu sistem memandu sendiri mensimulasikan dan menghadapi kejadian jarang, meningkatkan keselamatan.
2. Kerjasama Industri dan Sokongan Dasar
2.1 Membangun Kerjasama Antara Industri
Kematangan teknologi memandu sendiri tidak dapat dipisahkan daripada kerjasama antara industri. Pengeluar kereta, syarikat teknologi, pembuat dasar dan akademia perlu bekerjasama rapat untuk mendorong penetapan standard teknologi. Sebagai contoh, kerjasama mendalam antara Tesla dan Google dalam perisian memandu sendiri dan pemprosesan data adalah salah satu contoh kejayaan.
2.2 Penetapan Undang-Undang dan Peraturan
Dengan perkembangan teknologi memandu sendiri, rangka kerja dasar yang adaptif menjadi sangat penting. Badan perundangan di pelbagai negara perlu secara aktif mendorong penetapan undang-undang untuk memastikan kenderaan memandu sendiri dapat beroperasi secara sah di jalan bandar. Sebagai contoh, Kongres Amerika Syarikat telah membincangkan rang undang-undang berkaitan untuk menyokong pengkomersialan kenderaan memandu sendiri.
3. Pembinaan Infrastruktur
3.1 Sistem Pengangkutan Pintar
Untuk menyokong operasi kenderaan memandu sendiri, sistem pengangkutan pintar (ITS) adalah tidak dapat dielakkan. ITS melibatkan kawalan isyarat trafik, pemantauan trafik masa nyata, penyebaran maklumat jalan dan fungsi lain. Dengan memasang sensor dan peranti pemantauan di laluan kritikal, aliran trafik dan keselamatan dapat ditingkatkan dengan ketara.
3.2 Mengemas Kini Infrastruktur
Infrastruktur pengangkutan yang usang mungkin tidak dapat menyokong operasi kenderaan memandu sendiri, oleh itu perlu untuk menilai dan mengemas kini infrastruktur secara berkala. Dengan bekerjasama dengan kerajaan tempatan dan jabatan berkaitan, persekitaran dan syarat yang sesuai untuk ujian dan pembangunan kenderaan memandu sendiri dapat disediakan.
4. Pengalaman Pengguna dan Sistem Ekonomi
4.1 Pengalaman Memandu Pengguna
Pengalaman pengguna kenderaan memandu sendiri adalah sangat penting. Dalam merancang sistem memandu sendiri, perlu mengambil kira rasa selamat dan kemudahan pengguna. Menggunakan mekanisme maklum balas pengguna untuk mengumpul data pengalaman pengguna dengan segera, menyesuaikan dan mengoptimumkan algoritma memandu dan fungsi adalah cara penting untuk meningkatkan kualiti perkhidmatan.
4.2 Inovasi Model Ekonomi
Dengan penyebaran teknologi memandu sendiri, model perniagaan baru muncul, seperti perjalanan perkongsian, teksi memandu sendiri dan lain-lain. Dengan bantuan perkhidmatan memandu sendiri Uber dan Baidu, pengguna dapat dengan cepat menikmati kemudahan yang dibawa oleh perkhidmatan tanpa pemandu. Ini memerlukan syarikat untuk melakukan pemikiran inovatif tambahan dalam penetapan harga perkhidmatan, kawalan kos dan pengurusan risiko.
5. Cadangan Alat Praktikal
5.1 Alat Pembangunan
- TensorFlow: Rangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka, sesuai untuk pembangunan model pembelajaran mesin sistem memandu sendiri.
- NVIDIA CUDA: Platform pengkomputeran selari dan model pengaturcaraan yang kuat, sesuai untuk membangunkan program memandu sendiri yang memerlukan pemprosesan masa nyata.
- ROS (Robot Operating System): Menyediakan pelbagai alat dan perpustakaan untuk memudahkan proses pembangunan dalam aplikasi pembelajaran mesin dan teknologi robotik.
5.2 Platform Ujian
- CARLA Simulator: Simulator memandu sendiri sumber terbuka, menyokong penciptaan dan ujian pelbagai senario.
- AirSim: Simulator sumber terbuka yang dibangunkan oleh Microsoft, menyokong latihan dan ujian untuk kereta tanpa pemandu dan dron.
Kesimpulan
Membangun ekosistem kenderaan memandu sendiri yang berkesan adalah satu projek sistem yang kompleks, merangkumi pelbagai aspek seperti teknologi, dasar, kerjasama industri dan infrastruktur. Dengan terus memberi perhatian kepada kemajuan teknologi utama, bekerjasama secara aktif dengan rakan industri, dan menggunakan alat dan sumber yang sesuai, penyebaran dan aplikasi teknologi memandu sendiri akan menjadi mungkin, mendorong perkembangan pengangkutan pintar masa depan.
