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06.06.2018 – 04:51

eMapgo Technologies (Beijing) Co., Ltd.

Paneldiskussion: Chancen und Herausforderungen von vernetzten Autos und autonomem Fahren

Beijing (ots/PRNewswire)

Am 26. April 2018 veranstaltete eMapgo Technologies (Beijing) Co. Ltd. die EMG-Anwenderkonferenz 2018 in Peking. Nach EMG-Management-Präsentationen und Gastvorträgen diskutierten sechs Führungspersönlichkeiten, die für Kartenanbieter, Automobilhersteller, KI- und IT-Unternehmen sowie die Universität Xiamen tätig sind, im Rahmen einer Paneldiskussion über die "Chancen und Herausforderungen von vernetzten Fahrzeugen und autonomem Fahren."

Panelteilnehmer

Jessica Zhang

(Gastgeberin) CEO von Jazzyear

Dr. Kevin Wang

Chairman von EMG

T. Russell Shields

Chairman von Ygomi (Gründer von NAVTEQ)

Weiguo Liu

Stellvertretender Direktor des Intelligent Vehicle Development Center von Geely

Prof. Cheng Wang

Universität Xiamen

Xianglai Kong

CEO von Sogou Map

Kevin Tsurutome

Vice President von DeepMap

Welche Beziehung besteht zwischen autonomem Fahren und dem vernetzten Auto?

Dr. Kevin Wang ist der Meinung, dass die für das autonome Fahren verwendeten Daten in Echtzeit aktualisiert werden sollten, sodass ein autonomes Fahren schwer zu realisieren ist, wenn die Fahrzeuge nicht angeschlossen sind.

Herr Liu glaubt, dass der ultimative Zweck des autonomen Fahrens darin besteht, die menschliche Kontrolle abzuschaffen. Autonomes Fahren und das vernetzte Auto haben keine Inklusionsbeziehung, während das vernetzte Auto eine Grundlage für hochautomatisiertes Fahren bildet.

Laut Prof. Cheng Wang sind autonomes Fahren und das vernetzte Auto zwei Seiten derselben Medaille. Sie sind komplementär.

Herr Kong denkt, wenn das autonome Auto nicht vernetzt ist, wird kein großer Wert geschaffen.

Herr Tsurutome bemerkt, dass autonome Fahrzeuge Informationen in Echtzeit austauschen müssen und dies erfordert Vernetzung.

Herr Shields weist darauf hin, dass es sich um zwei verschiedene Konzepte handelt. Auf einigen Ebenen des autonomen Fahrens ist eine Vernetzung nicht notwendig und somit ist das vernetzte Auto keine Voraussetzung für autonomes Fahren. Sie können sich gleichzeitig entwickeln.

Wer wird im Zuge der Herausbildung neuer Akteure die Kontrolle über die Bildschirme in Autos übernehmen? Wie wird sich das neue Geschäftsmodell in Bezug auf Services für das vernetzte Auto entwickeln?

Dr. Kevin Wang macht darauf aufmerksam, dass es für die Fahrer bequemer ist, ihre Zeit während der Fahrt anderweitig zu nutzen, wie z. B. mit Hotelbuchungen, Kauf von Eintrittskarten, usw. Da die im Fahrzeug integrierten Services während des gesamten Lebenszyklus der Fahrzeuge für die Kunden erbracht werden können, werden die Gewinne aus diesem Neugeschäft weit über die Gewinne aus dem Autoverkauf hinausgehen.

Herrn Liu zufolge konzentriert sich Geely auf die Steigerung der Kundenzufriedenheit und Loyalität der Nutzer. Er regt an, dass Autohersteller und Internetfirmen einen vernünftigen Weg finden sollen, Gewinne zu teilen, anstatt sich darauf zu konzentrieren, wer die Bildschirme kontrolliert.

Herr Kong betont, dass die Benutzererfahrung am wichtigsten ist. Wenn das System das einzige Verkaufsargument ist, verlieren die Automobilhersteller ihre Stimme am Markt.

Welche Autonomiestufe wählen Sie: L3 oder L4?

Herr Shields geht davon aus, dass autonome Level-3-Fahrzeuge sowohl von Menschen als auch von Maschinen gesteuert werden. Wenn ein Unfall passiert, ist es schwer, die Verantwortung zu bestimmen. Er offenbart, dass Ygomi erhebliche Investitionen in Bezug auf autonomes Fahren auf Level 4 getätigt hat.

Herr Liu bringt ein, dass Geely von niedriger zur hohen Stufe des autonomen Fahrens übergehen wird. Er betont, dass Fahrzeugsicherheit Priorität hat, aber es gibt keine Technologie, die die Sicherheit von autonomen Fahrzeugen der Stufe 4 zum jetzigen Zeitpunkt gewährleisten kann.

Dr. Wang sagt, dass EMG sich momentan auf Level 3 konzentriert und aktiv in Level-4-Forschung involviert ist.

Welcher technische Weg ist besser: Reine Vision oder Multisensor-Fusion?

Prof. Wang rät, LiDAR zur Erfassung von Basisdaten zu verwenden, während KI-Vision mit Crowdsourcing verwendet wird, um die Fähigkeit zur dynamischen Aktualisierung zu verbessern. Er betont, dass umfassende Zuverlässigkeit eine Voraussetzung für die Massenproduktion von autonomen Fahrzeugen ist.

Herr Tsurutome offenbart, dass DeepMap sich für die Multisensor-Fusion entscheidet.

Herr Shields ist für reine Vision. Er glaubt, dass die Kosten von LiDAR für eine Kommerzialisierung zu hoch sind. Stattdessen sei reine Vision wirtschaftlicher.

Pressekontakt:

Sarah Chen
+86-10-6379-0305
marketing@emapgo.com.cn

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