Am 25. August fügte der selbstfahrende Reisedienst Robotaxi in Changsha, Provinz Hunan, sieben Stationen im Dawangshan Tourist Resort im neuen Bezirk Xiangjiang hinzu und erweiterte damit den Umfang seiner kommerziellen Aktivitäten. Changsha ist die erste Stadt in China, die die Einführung von L4-Szenarien für selbstfahrende Taxis realisiert hat. Bisher hat die selbstfahrende Kilometerleistung 1,5 Millionen Kilometer überschritten und die Zahl der Passagiere hat 150.000 sicher bedient. In Zukunft wird dies auch der Fall sein, Bau von Chinas grösster vollständig unbemannter, wetterunabhängiger Demonstrationsanwendung und kommerziellem Betrieb der Stadt.
Am 25. August gab Baidu Carrot Kuaipao die Eröffnung des selbstfahrenden Shuttleservices am Flughafen Wuhan Tianhe bekannt. Dies ist das erste Mal in China, dass ein autonomer Fahr-Shuttleservice zwischen Stadtgebieten und Flughäfen realisiert wird, und es ist auch das erste Mal, dass inländische autonome Fahrbetriebe städtische Straßen und Hochgeschwindigkeitsstrecken durchdringen. Die Erweiterung des autonomen Fahrbetriebsgebiets von Carrot Kuaipao zum Flughafen Wuhan Tianhe ist das Ergebnis der sechsten Reihe offener Strassen im Rahmen der strategischen Zusammenarbeit zwischen der Stadtregierung von Wuhan und Baidu.
Am 8. August wurde berichtet, dass Liao Jie, der ehemalige Direktor für Forschung und Entwicklung im Bereich intelligentes Fahren bei Horizon, zu BYD gekommen ist und als Leiter des BYD-Teams für intelligentes Fahren in Shanghai fungieren wird. Liao Jie kam im Mai 2016 als leitender Forschungs- und Entwicklungsingenieur zu Horizon und wurde später zum Direktor für Forschung und Entwicklung im Bereich intelligentes Fahren befördert. Während dieser Zeit war er hauptsächlich für den automatischen Fahralgorithmus der Chips der Journey-Serie verantwortlich und optimierte ihn gemeinsam iterativ Partner.
Laut Nachrichten vom 15. August setzt Tesla FSD auf dem chinesischen Markt ein. Dem Bericht zufolge plant das Unternehmen die Bildung eines „lokalen Betriebsteams“ von etwa 20 Personen, um die vollständige Selbstfahrlösung FSD (Full Self-Driving) auf dem chinesischen Markt zu fördern. Gleichzeitig versuchte Tesla, in China ein etwa 100-köpfiges Datenkennzeichnungsteam aufzubauen, um sich auf das Training des FSD-Algorithmus vorzubereiten.
Erscheinungsdatum: 17.08.2023 China Auto News Reporter: Zhang Zhongyue Herausgeber: Wang Kun
Vor einigen Tagen löste die Nachricht, dass Tesla FSD kurz vor dem Markteintritt in China steht, in China große Besorgnis aus.
Tesla gab offiziell bekannt, dass Tesla ein Rechenzentrum in China eingerichtet hat, um die Lokalisierung der Datenspeicherung zu erreichen. Alle Daten, die von auf dem chinesischen Festlandmarkt verkauften Fahrzeugen generiert werden, werden in China gespeichert. In der Branche wird im Allgemeinen davon ausgegangen, dass dieser Schritt die erste Vorbereitung für die Markteinführung der FSD-Lösung für autonomes Fahren auf dem chinesischen Markt darstellt.
Nach Musks Plan soll die vollständig selbstfahrende FSD-Software als Paket verkauft werden. Der Preis für ein vollständig selbstfahrendes Tesla-Paket beträgt 15.000 US-Dollar oder etwa 100.000 Yuan.
Derzeit ist es für die überwiegende Mehrheit der chinesischen Verbraucher schwierig, die hohen Kosten für autonomes Fahren zu bezahlen. Der Grund dafür ist nicht nur der hohe Preis, sondern auch die derzeit noch unausgereifte Technologie.
Auf der China (Yizhuang) Intelligent Connected Vehicle Technology Week 2023 und der zuvor abgehaltenen 10. Internationalen Intelligent Connected Vehicle Technology-Jahreskonferenz sagte Li Keqiang, Akademiker der Chinese Academy of Engineering, dass durch die Einzelfahrzeuglösung eine hochgradige Autonomie begrenzt sei treibende Forschungs- und Entwicklungskosten, Fahrzeughardware Die Kosten steigen weiter, aber wichtige Probleme wie Long-Tail-Bedingungen, Sicherheit und Zuverlässigkeit wurden nicht gelöst, und der Kommerzialisierungsfortschritt ist nicht wie erwartet.
Ran Bin, Dekan des Joint Research Institute Intelligent Connected Transportation der Southeast University und der University of Wisconsin, erwähnte auch, dass die Entwicklung des autonomen Fahrens ein Gesamtdesign erfordert. Ohne ein Gesamtdesign ergibt das Design von Komponenten manchmal keinen großen Sinn.
Weg von der Gefahr: Sichere selbstfahrende Autos bauen
Erscheinungsdatum: 25.08.2023 · China Auto News Net Herausgeber: Huang Xia
Die aktuelle Automobilindustrie durchläuft einen Wandel – den allmählichen Aufstieg von Elektrofahrzeugen und die zunehmende Automatisierung autonomer Fahrzeuge (AV). In China haben sich viele Unternehmen der Forschung und Entwicklung vollautomatisch fahrender Fahrzeuge verschrieben und eine Reihe von Pilotprojekten durchgeführt, um dieses Ziel so schnell wie möglich zu erreichen. Ein Technologiepark in Hongkong führt einen AV-Test durch, um zu untersuchen, wie Pendler in einer Smart-City-Umgebung an öffentliche Verkehrssysteme angeschlossen werden können. Chinesische Verbraucher sind gegenüber dem autonomen Fahren aufgeschlossener als ihre westlichen Kollegen und zeigen eine größere Begeisterung für verschiedene Funktionen des autonomen Fahrens.
Die Attraktivität selbstfahrender Autos beruht vor allem auf ihrem Potenzial, den Verkehr zu entlasten, Unfälle und Todesfälle zu reduzieren und ein sichereres Fahrerlebnis zu ermöglichen. Die Förderung des Vertrauens in das autonome Fahren ist von entscheidender Bedeutung, bevor autonomes Fahren der Stufe 5 erreicht werden kann. Allerdings handelt es sich hierbei auch um ein komplexes Thema, bei dem es keinen Spielraum für Fehler gibt. Noch schwieriger ist die Tatsache, dass das Ökosystem beim Bau und der Entwicklung von AVs komplexer und fragmentierter ist als die bestehende Automobilindustrie.
Hwee Yng Yeo, Marketingmanager, Automobil- und Energielösungen, Techtech
Solange Industrie und Gesellschaft nicht in der Lage sind, Sicherheitsbedenken anzugehen und intern Vertrauen aufzubauen, wird das völlig autonome Fahren noch in weiter Ferne liegen. Zu den Faktoren, die den Fortschritt beeinflussen können, gehören:
1. Überwindung von Daten- und Sicherheitshürden
Heutige Autos sind mit einer Reihe von Sensoren und fahrzeuginternen Netzwerken ausgestattet, die eine Vielzahl von Daten sammeln, um die Vorhersagbarkeit zu verbessern. Digitale Zwillingslösungen nutzen Simulation, um die Fahrzeugleistung in realen Szenarien zu messen – sie schaffen eine realistische Umgebung, in der ein AV in Echtzeit genaue, vorhersehbare und sichere Entscheidungen treffen kann. Um jedoch vollständig autonomes Fahren zu erreichen, muss die Branche zusammenarbeiten, um einen gemeinsamen Datenrahmen zu schaffen, der intelligentere Modelle erstellen und dabei helfen kann, die verschiedenen komplexen Sicherheitsprobleme bei selbstfahrenden Autos zu lösen.
Da die Vielfalt der im Auto enthaltenen Software immer weiter zunimmt, ergeben sich für Hacker immer mehr Möglichkeiten, diese auszunutzen. Bei AVs kann der Verlust finanzieller oder persönlicher Daten, wenn sie einmal gehackt wurden, vom Verlust bis zum Tod reichen. Daher müssen Hersteller sicherstellen, dass alle möglichen Lücken während der Entwurfsphase entdeckt und beseitigt werden, und alle Anstrengungen unternehmen, um ein sicheres und zuverlässiges autonomes Fahrerlebnis zu schaffen. Darüber hinaus müssen alle Software- oder Systemaktualisierungen gründlich getestet werden, sobald ein Auto auf der Strasse ist, um sicherzustellen, dass keine Sicherheitslücken bestehen bleiben.
2. Erfüllen Sie die gesetzlichen Anforderungen
Regulierungsbehörden haben einen erheblichen Einfluss darauf, AVs zu mehr Autonomie und Marktakzeptanz zu verhelfen.
Da die meisten Unfälle auf menschliches Versagen zurückzuführen sind, könnte die AV-Gesetzgebung dazu beitragen, eine neue Ära des sichereren Fahrens einzuleiten. Um Vertrauen aufzubauen, müssen das gesamte Ökosystem und die Lieferkette diese Gesetze und Vorschriften einhalten. Die Entwicklung selbstfahrender Autos erfordert nicht nur die Zusammenarbeit der Industrie, sondern auch die Umsetzung verschiedener Standards – zum Beispiel: Was ist die grundsätzliche Machbarkeit und Sicherheit von Fahrzeugen?
Branchengruppen, darunter das Weltforum der Vereinten Nationen zur Harmonisierung der Fahrzeugvorschriften, arbeiten intensiv daran, das autonome Fahren in Gesetze und Vorschriften einzubeziehen. Chinas Nationale Entwicklungs- und Reformkommission und das Ministerium für Industrie und Informationstechnologie haben gemeinsam eine detaillierte Strategie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge veröffentlicht, in der die bis 2025 zu erreichenden Ziele festgelegt sind. Diese Massnahmen werden Sicherheitsbedenken nach und nach angehen und dazu beitragen, Vertrauen aufzubauen, wenn die Regulierung weiter zunimmt.
3. Technologie: Problem und Lösung zugleich
Komplexe Technologie ist sowohl ein Problem als auch eine Lösung. Software definierte Fahrzeuge sind einer der wichtigsten Meilensteine auf dem Weg zum vollständig autonomen Fahren. Der Wettlauf um die Automobiltechnologie erzeugt riesige Datenströme, die Unternehmen nutzen können, um die deterministische Entscheidungsfindung zu verbessern und die Entwicklung neuer Fahrzeugtypen zu unterstützen. Da intelligente Software in Fahrzeugen und Fahrerassistenzsystemen allgegenwärtig wird, werden sie menschliche Fehler reduzieren und die Fahrzeugsicherheit verbessern.
Die Branche benötigt jedoch noch weitere Techniken, um zu testen, ob die AV-Leistung vollständig erwartet wird und ob sie in verschiedenen Situationen den erforderlichen Sicherheitsstandards entspricht. Die Branche muss verschiedene Fahrszenarien wie kurvenreiche Bergstrassen und überfüllte Stadtstrassen bewerten, bevor autonomes Fahren populär wird. Diese Arbeit ist keine Kleinigkeit.
Digitale Zwillinge müssen zudem mit innovativen Technologien wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und virtueller Realität kombiniert werden, da Simulation die Bewertung einzelner Komponenten und Systeme einschliesslich Hardware und Software ermöglicht. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Autos Sicherheits- und Qualitätsstandards erfüllen, bevor sie in die Endmontagelinie gelangen. Dies spart nicht nur Geld und Zeit, sondern ist auch die einzige praktische Möglichkeit, jedes Modell in der Vielzahl von Umgebungen und Situationen zu bewerten, denen ein Fahrzeug ausgesetzt sein kann.
Die Zukunft des autonomen Fahrens
Nur wenn wir alle oben genannten Hindernisse beseitigen, können wir dem Ziel autonomer Fahrzeuge auf höherer Ebene reibungsloser näher kommen. Natürlich wird das Ökosystem nicht plötzlich auf völlig autonomes Fahren umstellen, sondern sich Schritt für Schritt dem Ziel nähern.
Die mit autonomen Fahrzeugen (AVs) verbundenen Risiken erfordern konzertierte Anstrengungen, um sie anzugehen. Je enger Sie zusammenarbeiten, desto schneller können Sie Probleme lösen. Da das Ziel des völlig autonomen Fahrens noch in weiter Ferne liegt, macht es derzeit keinen Sinn, einen genauen Zeitplan vorherzusagen. Während der Wettlauf um die Softwaretechnologie weitergeht, sollten wir bis 2030 eine klarere Vorstellung von der Zukunft des sicheren autonomen Fahrens haben.
(Der Autor ist Hwee Yng Yeo, Marketing Manager, Automotive and Energy Solutions, Keysight Technologies)
... ich denke, das gerade mit selbstfahrenden Vehikeln der massive Individualverkehr sehr schnell zu Ende sein wird, und das ist imho auch gut so, dann wäre wirklich wieder Platz für mehr grün. Der selbstfahrende Single-SUV ist bestimmt nicht die Lösung ... 
WolkensteinSelva,Val diFassa, Arabba, Corvara, St.Christina, FlimsLaaxFalera, Klinovec, Stubaital 
