디디는 정말 시장 가치를 보호하기 위해 자율주행을 개방하는 걸까요?

자율주행 분야에서 핵심 자원 중 하나는 데이터입니다. 이론적으로 Didi는 매일 수천만 대의 운행 차량이 도로를 주행하는 물과 가깝고, 방대한 양의 실제 도로 상태 데이터를 수집할 수 있습니다. 오직 쌀만이 인식, 의사결정, 알고리즘 등의 영역에서 상부구조를 구축할 수 있습니다.

디디는 오랫동안 소식이 없었다.

과거에도 온라인 차량호출 안전사고의 여파는 여전히 대중의 신경을 때때로 불안하게 만들었다. 앱이 최적화되고 업데이트된 후에도 Didi는 앱이 돌아왔을 때 여전히 훨씬 낮은 프로필을 유지했습니다.

그러나 지난 6월 말 디디는 상하이 자딩에서 온라인 차량호출 자율주행 CCTV 생방송을 진행했는데, 이는 이 시기 가장 큰 뉴스 중 하나로 꼽혔다.

업계에서는 이번 생방송 해석에 대해 디디가 차기 IPO를 대비해 '근육을 뭉치게 하는' 방식이라는 해석이 일반적이다. 동시에 이는 대중을 위한 자율주행 과학 대중화 활동이기도 하다.

그러나 디디의 자율주행을 둘러싼 사실은 주목할 만한 디테일이 많다. 자율주행 산업의 현황과 디디의 여행 레이아웃에 대해서는 우리가 더 많은 정보를 알 수 있지 않을까.

디디라이브, 이게 대박쇼인가요?

이것을 쇼라고 해야 한다면 문제가 없습니다.

6월 27일 디디추싱은 상하이 자딩에서 자율주행 온라인 차량호출 서비스를 시작했다. 소비자는 지정된 구역에서 디디(Didi)의 자율주행차를 예약하고 요청 시 무료로 탑승할 수 있다.

디디의 자율주행 서비스는 상하이 전역이 아닌 자딩의 지정된 지역에서만 이용 가능하며, 체험 경로도 정해져 있다는 점에 유의해야 한다.

사용한 차량은 볼보 XC60이지만 '무인'은 아니다. 운전자는 필요할 때 차량을 제어할 것입니다.

우리가 본 몇 가지 '진실'을 더 언급해 보겠습니다.

1. 자율주행택시, 로보택시 기술이 이제 막 대중화됐나요?

해외에서는 2018년 12월 구글의 웨이모(Waymo) 자율주행 기업이 자율주행 서비스 웨이모 원(Waymo One)을 출시했고, 국내에서는 2019년 9월 바이두 아폴로(Baidu Apollo)가 창사에서 로보택시(Robotaxi) 자율주행 시범 운영 서비스를 출시했다.

2020년 AutoX는 상하이에서 자율주행 온라인 차량호출 체험 서비스를 제공하기 위해 AutoNavi와 협력을 발표했고, 이후 WeRide는 광저우에서 외부 운영을 위해 Robotaxi를 열었고 파트너는 여전히 AutoNavi 맵입니다.

현재 가장 큰 '천둥'은 CCTV를 통해 생중계되는 디디의 자율주행 체험 이벤트일지도 모른다.

이 과정에서 다양한 '호랑' 기업들이 토지를 놓고 경쟁하는 것 외에도 여러 원시적인 도시도 속속 등장했다.

예를 들어 창사는 국내 최초의 '자율주행 도시'가 됐고, 광저우는 안전담당자를 없애고 자율주행차를 추진해 원격 시험 단계에 진입하는 방안을 검토 중이다. 자율주행 도로 테스트를 시작한 다른 국가로는 상하이, 우한, 창저우, 베이징 등이 있습니다.

2. 디디는 지난해 WAIC 컨퍼런스에서 했던 약속을 이행하고 있나요?

이번 자율주행 체험 서비스를 제공하겠다는 디디의 계획은 갑작스러운 노력이나 뜬금없는 일이 아니었다.

2019 WAIC 세계인공지능컨퍼런스에서 디디는 자율주행 테스트 차량을 전시하고 비공개 현장 테스트 라이딩 체험을 제공했으며 자딩에서 최초로 대중에게 공개하겠다고 약속했고, 2020년 상하이 자율주행 체험 서비스 오픈.

이런 약속은 디디의 빅쇼에 해당한다.

3. 자딩구 자율주행 구역에 진입한 플레이어는 누구인가요?

왜 상하이 자딩인가? 여기에 2016년에 시작된 "국가 지능형 연결 차량(상하이) 시범 시범 지역"이라는 지역이 지정되었기 때문입니다. 이는 개방형 도로 구간이며 특정 테스트 조건을 충족합니다.

현재 Didi Chuxing, AutoX, NIO, SAIC Roewe 등 많은 플레이어가 테스트에 참여하고 있습니다.

4. 디디는 어떤 브랜드의 테스트 모델을 선택했나요?

사실 어떤 OEM 디디와 협력하느냐에 따라 달라진다. 지난해 WAIC 컨퍼런스의 테스트카는 링컨 MKZ였고, 올해 라이브 테스트는 볼보 XC60이었다. 흥미롭게도 두 차량 모두 전기차가 아닌 연료차량입니다.

물론 디디도 BYD와 협력하고 있으며, 공동 테스트 모델은 BYD Qin이다.

5.?디디의 테스트카에 사용된 라이더는 상대적으로 낙후된?

보도에 따르면 디디의 테스트카는 상단에 벨로다인 64라인 라이더, 양쪽 측면에 벨로다인 16라인 라이더, 7개의 카메라가 탑재돼 시지각 시스템을 구성하고 있다.

이 라이다 시스템은 그야말로 이전 세대의 제품이고, 디디는 아직 따라잡는 단계에 있다. 그러나 가격은 여전히 ​​저렴하지 않다. “한 줄이 만 달러의 가치가 있다”는 계산에 따르면 자전거 한 대의 가격은 100만 달러가 훨씬 넘는다.

6. 현장 상황으로 볼 때 디디의 자율주행 기술 성능은 어떤가요?

생방송 당일 상하이에는 부슬비가 쏟아져 자율주행 인식 시스템에 큰 도전이 됐다.

예를 들어, LiDAR의 눈에는 물이 튀는 것은 알고리즘에 의해 제거되어야 하는 소음일 수 있으며, 카메라가 물안개에 의해 차단되면 이미지 인식 능력에도 영향을 미치게 됩니다.

실제로 현장에서는 급제동과 핸들 회전이 많았고, 테스트 도중 운전자가 핸들을 여러 차례 잡아야 하는 상황이 발생해 세발자전거가 주차돼 있는 상황이 발생하기도 했다. 원격지원센터의 지시를 받은 후 차선을 변경하고 출발했다.

자율주행은 대규모 투자와 장기적인 데이터 축적, 알고리즘 최적화가 필요한 길고 힘든 과정이다. 디디추싱의 당초 계획은 2023년까지 자율주행차 100만대에 투자하는 것이지만, 여기에는 막대한 비용이 들 것이 분명하다.

완전한 이상이 실현된다면 한편으로는 업계의 규모 효과와 기술 반복이 기대되고, 다른 한편으로는 자전거 가격이 크게 하락할 것으로 기대됩니다. 투자계에서 돈을 찾을 수 있습니다.

디디는 어떻게 자율주행의 기회를 잡기 위해 서두르는 걸까?

디디도 온라인 차량호출 플랫폼으로만 운영한다면 흔들리지 않는 경쟁력이 없을 수 있어 새로운 기회를 모색해야 한다고 생각하고 있다.

모두가 휴대폰을 갖고 모바일 결제가 대중화되는 시대에 수많은 스타 기업이 탄생했다. 예를 들어, “테이크아웃 주문”에는 Ele.me와 Meituan이 있고, “택시 호출”에는 Didi와 China가 있고, “동영상 보기”에는 Douyin과 Kuaishou가 있습니다. 그 중에서도 치열한 트래픽 전쟁에서 살아남은 기업이 많습니다.

다시 생각해 보면 그들은 본질적으로 사회적 가치를 직접 창출하는 것이 아니라 사회적 운영의 효율성을 향상시켜 다른 사람이나 다른 사회적 산업의 확장을 촉진하는 것입니다. 값.

그들의 모델은 복제될 수 있지만 시대는 더 이상 운이 좋지 않습니다.

디디가 현재의 곤경에 처한 것처럼, 이전의 온라인 차량 공유 안전 문제로 어려움을 겪고 허점을 고치기 위해 많은 돈을 썼습니다. 동시에 일부 떠오르는 '백 웨이브' 플레이어가 Didi의 시장 점유율을 빼앗기 시작했습니다.

이러한 '역파'에는 OEM이 참여하여 설립된 운영 차량뿐만 아니라 일부 지역을 장악하고 있는 지역 온라인 차량 호출 회사도 포함됩니다. 사실 이 두 세력은 현재 규모는 작지만 뚜렷한 차별화 이점으로 인해 상대가 우위를 점하고 있는 분야에서 디디가 재기하기는 쉽지 않을 것이다.

게다가 디디추싱도 연속 적자를 겪고 있는데, 이는 IPO를 앞두고 결코 좋은 소식이 아니다.

디디의 사업은 시급히 그 고리에서 벗어나야 하고 패턴도 커야 한다.

다른 OEM들이 '모바일 여행 서비스 기업'으로 변신하겠다고 밝혔을 때. 사실 디디의 발은 다른 OEM들의 목적지다. 하지만 디디는 '미래 모빌리티 서비스 기업'이 되어야 한다.

자율주행 기술은 기존 패턴을 뒤집을 수 있기 때문에 큰 그림은 미래 여행의 큰 케이크를 주시하는 데 있습니다. 디디가 타도되고 싶지 않다면 새로운 경쟁력을 터득해야 한다. 해외에 있는 우버(Uber)를 보세요. 자율주행이 비용이 많이 드는 사업이라는 것은 모두가 알고 있음에도 불구하고 자율주행에 대한 노력을 멈추지 않았습니다.

디디가 자율주행의 기회를 잡기 위해 최근 몇 년간 어떤 일을 했는지 살펴보자.

2016년부터 디디는 자율주행 분야에 참여하기 시작했다. 초기 작업은 다양한 분야의 R&D 팀을 구성하는 것이었다.

2017년 디디는 미국 연구소 설립에 앞장섰다. 핵심 기술 연구는 자율주행과 빅데이터다.

디디는 2018년 중국에 AI랩을 설립하고 고임금 직원을 채용해 머신러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 통계 등 기술 축적 ​​1단계를 2년 만에 완료했다. 다른 많은 세분화된 연구 분야.

디디는 2018년 캘리포니아주 도로주행 자격증, 베이징 자율주행 도로시험 자격증도 취득했다.

2019년 8월, 디디추싱(Didi Chuxing) CTO 장보(Zhang Bo)가 자율주행 부문을 분사해 독립적으로 운영되는 회사로 업그레이드했다.

이듬해 디디는 소프트뱅크로부터 5억 달러의 투자를 받았고, 테스트 차량도 빠르게 확대됐다.

앞으로 2020년 디디 자율주행 택시는 상하이 자딩에 정착했다.

타임라인에서 일어난 이야기로 볼 때, 디디는 재능과 자금을 가지고 있고, 다양한 분야의 연구 개발이 시작되었으며, 심지어 테스트 차량까지 출시되었는데, 그렇다면 아직 부족한 것은 무엇입니까? 아니면 디디는 자율주행 분야에서 전임자들의 발자취를 그대로 따르고 있는 걸까?

디디 관계자는 매년 1000억km에 달하는 주행 장면 데이터를 얻을 수 있다고 언급했다. Didi가 2019년에 100억 명 이상의 승객을 운송했다는 사실로 판단하면 승객 1인당 평균 기여 거리는 10km로 합리적입니다.

이러한 데이터는 어떻게 수집되나요? Jushi라는 후면 장착형 스마트 장치를 언급해야 합니다.

이 Jushi의 기능 소개도 매우 명확하며 주로 내부와 외부에 두 대의 카메라가 포함되어 있습니다. 실내 카메라는 피곤한 상태에서 운전 중인지, 담배를 피우고 있는지, 통화 중인지 등 차량 내 운전자의 상태를 식별할 수 있음은 물론, 차량 외부의 안전을 향상시키기 위해 영상을 녹화할 수도 있습니다. -뷰 카메라는 운전 장면 정보를 수집할 수 있는 "운전 기록 장치"에 해당합니다.

디디는 오렌지뷰가 수집한 데이터를 기반으로 한 알고리즘 스크리닝을 이용해 실제 현장의 차선, 보행자, 차량 등을 추상화한 뒤, 이를 시뮬레이션 엔진으로 가져와 자율주행 알고리즘의 시뮬레이션 훈련을 실시했다.

실제로 모빌아이는 알고리즘 최적화를 추진하고 대규모 장면 수집을 위해 차량 탑재 후설치 장비에도 의존한다. Tesla는 사전 설치되어 있지만 알고리즘을 최적화하려면 자동차 소유자가 겪게 되는 다양한 실제 시나리오도 활용해야 합니다.

그래서 Orange Vision이 실제로 장면을 수집하는 능력을 갖고 있고 Didi가 이 데이터를 효과적으로 사용할 수 있다면 이것이 Didi의 핵심 장점이 될 것이며 엄청난 운영 규모 효과로 빠르게 반복하고 "뒤에서 따라잡을" 기회가 있습니다.

자율주행은 새로운 개념이 아니다.

정말 1950년대로 돌아가고 싶다면 당시 업계에서는 이미 사고율을 줄이고 차량 운전의 안전성을 높이겠다는 비슷한 생각을 갖고 있었습니다.

이제 자율주행의 궁극적인 효과에 더 가까운 제품이 생겼을 뿐이지만, 성숙도 측면에서는 여전히 계속 개선이 필요합니다. 하지만 자율주행의 본래 의도는 변함이 없으며, 여전히 보다 안전한 여행을 위해 인적 요소의 영향을 최소화하는 것임을 잊지 마세요.

지난 세기 자율주행 화보 속 일러스트

새로운 것을 마주할 때 우리는 항상 조심해야 한다. 그렇지 않으면 필연적으로 '유아기 딜레마'에 빠지게 된다.

지정된 지역에서 자율주행을 테스트하는 것처럼, 공공도로임에도 불구하고 테스트 차량은 머리에 이렇게 거대한 라이다가 있고 차체에는 선명한 로고가 붙어 있다. 멀리서 차량을 피하지 않는 사람이 누가 있을까요?

그래서 차량 시나리오 테스트의 난이도가 실제로 크게 줄어들었습니다. 하지만 이 유아가 복잡한 실제 시나리오를 경험하지 않고 어떻게 성장할 수 있습니까?

그리고 또 아이의 판단력이 강하지 않을 때에는 안전을 위해 정말 복잡한 운전 장면에 감히 넣어서 스스로 학습할 수 없도록 하고 있습니다. 따라서 이는 '유아기 딜레마'를 야기하며 대부분의 경우 앞으로 나아가는 것을 주저하게 됩니다.

지금의 관점에서 볼 때 아직은 실제 장면에서 막대한 양의 데이터를 수집한 뒤 이를 시뮬레이션 엔진에 넣어 기계가 스스로 학습할 수 있도록 하는 것, 즉 '내부 실습'이 해결책이다. 먼저 기술을 익히고 책의 "다양한 복잡한 시나리오"에 있는 모든 내용을 읽은 다음 "단계적으로 졸업"하고 천천히 실제 도로 테스트를 시작합니다.

분명히 데이터는 자율주행의 금광이 될 것입니다. 광산이 클수록 채굴 가치가 높아지고 채굴 기술이 강해지며 더 많은 금이 채굴됩니다.

본 글은 오토홈 체자하오 작성자의 글이며, 오토홈의 견해나 입장을 대변하지 않습니다.