Se espera que el mercado de la inteligencia artificial (incluidos los sistemas ADAS y los automóviles robóticos) se valore en $ 2,750 millones en 2025, de los cuales $ 2,5 mil millones provendrán solo de ADAS.La
inteligencia artificial está invadiendo gradualmente nuestras vidas a través de teléfonos inteligentes, altavoces inteligentes y cámaras. video vigilancia. La exageración en torno a la IA ha llevado a algunos actores del mercado a verla como un objetivo secundario relativamente difícil en lugar de una herramienta principal para construir vehículos no tripulados. ¿Quién ganó y quién perdió en esta carrera por la autonomía?
La IA está allanando el camino para los vehículos no tripulados
“La IA está invadiendo gradualmente nuestras vidas, y esto es especialmente cierto en el mundo de la automoción”, dice Johann Chudi, analista de tecnología, mercado, informática y software de Yole Développement (abreviado como Yole). “La inteligencia artificial puede convertirse en la herramienta principal para crear sistemas de conducción autónoma, aunque muchas empresas temen las exageraciones y no confían en los sistemas inteligentes como parte de sus estrategias para crear sistemas de conducción autónoma”.
Las empresas que han comprendido este aspecto de la batalla tecnológica ya están avanzando. El impacto de COVID-19 aún no está claro, pero los analistas de Yole ahora afirman que la pandemia tendrá graves consecuencias. Lo más probable es que la investigación en el campo de los vehículos no tripulados se ralentice este año y el próximo debido a la falta de fondos.
¿Están los sistemas de IA listos para aplicaciones automotrices? ¿Qué empresas están en esta carrera? ¿Qué relaciones existen dentro de este ecosistema? ¿Quién ganará la "batalla por la autonomía"? ¿Qué proveedores son clave y con qué tecnologías tratan? Yole presenta su punto de vista sobre los logros de la industria de la IA y su aplicación en la industria automotriz.
Quién gana la carrera por la autonomía
Echemos un vistazo a Tesla, una empresa que ha construido su pila de tecnología de conducción autónoma (que incluye software y hardware) y es la única propietaria de muchas soluciones. Para Tesla, la estrategia de promoción en pequeños pasos será beneficiosa, ya que no implica ninguna "investigación lateral", sino que permite integrar proyectos individuales en un sistema común (así trabaja la empresa con vehículos eléctricos). Lo más probable es que la reciente crisis resalte el liderazgo de Tesla en el mercado (que, según algunas estimaciones, se ha estado prolongando durante varios años). En la segunda fila, los analistas destacaron a los OEM que desarrollaban su propia pila de software basada en hardware suministrado por otros actores del mercado.
La falta de fondos puede ralentizar el trabajo en algunas plataformas, aunque el desarrollo de algunos proyectos lleva varios años y probablemente no se interrumpirá. Incluso cuando hay retrasos, los sistemas de conducción autónoma son parte integral de las estrategias a mediano plazo de los OEM (esto también se aplica a Tesla). En cuanto a las empresas de esperar y ver qué no priorizan la autonomía, es probable que sus programas de investigación (si los hay) se suspendan hasta que se resuelva la crisis. Estas empresas se quedarán atrás en la carrera por la autonomía y tendrán que confiar en los productos de otras empresas para proporcionar soluciones / sistemas funcionales completos para la conducción autónoma.
El motivo principal de la carrera es la unión de la IA y la electrónica.
El desarrollo de diversas funcionalidades y el aumento de su complejidad requiere la creación de soluciones de software especiales. Primero, es cada vez más difícil ignorar el aspecto de la red neuronal. A pesar de que su factor de "caja negra" no se discute ampliamente, puede convertirse en un obstáculo para la implementación de sistemas basados en el principio de "seguridad primero".
Yole se centra en la integración de aceleradores (motores neuronales / procesadores neuronales, todos los nombres comerciales diferentes para la misma arquitectura) en los sistemas ADAS. Estos módulos, que han comenzado a aparecer en los procesadores de teléfonos móviles, están diseñados para procesar algoritmos de aprendizaje profundo; el más famoso de estos algoritmos se utiliza en sistemas inteligentes para reconocer objetos en imágenes. Tesla ha integrado estos aceleradores e IA en su chip de conducción autónoma completa (FSD) el año pasado.
La mayoría de los OEM implementarán esta solución entre 2021 y 2022, ya que estos dispositivos están actualmente integrados en todos los conjuntos de chips ADAS existentes (y se integrarán en el futuro) de Mobileye, Xilinx, TI, Toshiba, Ambarella y Renesas. Esta tendencia hacia la integración de sistemas cada vez más inteligentes y, por tanto, procesadores neuronales sigue linealmente el desarrollo de las tecnologías de conducción autónoma. Otras tendencias, como la centralización, transformarán gradualmente el futuro de la informática.
El mercado se divide entre plataformas comunes y procesadores de visión por computadora.
En su informe, "Computación con inteligencia artificial para la automoción 2020", Yole concluye que el mercado de la inteligencia automotriz se divide entre plataformas individuales y procesadores de visión por computadora.
Pierrick Boulet, un analista de tecnología y mercado para iluminación de estado sólido en Yole, hizo la siguiente declaración: “Suponemos que hay dos arquitecturas de plataforma. El primero es una computadora de un solo chip de Nvidia o un sistema autónomo tomado de automóviles robóticos de alta gama (es decir, el "cerebro" de un vehículo). El segundo es la multitud de procesadores de visión por computadora con aceleradores integrados; esta arquitectura ya la utilizan muchos OEM ".
La competencia surgirá entre estas dos tecnologías, y es esta competencia la que determinará la distribución de las ganancias en el mercado. La empresa de investigación de mercado y consultoría estratégica escribe en su Informe de mercado y nuevas tecnologías que “en 2025, el mercado de la inteligencia artificial (incluidos los sistemas ADAS y los vehículos robóticos) tendrá un valor de $ 2.75 mil millones, de los cuales $ 2.5 mil millones serán solo en ADAS ".
Yole se ha asociado con System Plus Consulting para investigar todas las tecnologías innovadoras asociadas con las aplicaciones de los sistemas ADAS. System Plus entrevistó recientemente a Junko Yoshida de EE Times sobre la innovación en el nuevo Audi A8 . Parte de esta entrevista se centra en los logros de Nvidia.
Romain Fro, CEO de System Plus Consulting, explica: "... La plataforma incluye procesadores NVIDIA Tegra K1 que se utilizan para detección de tráfico, detección de peatones, prevención de colisiones, detección de luz y detección de carriles. El PCB de ocho capas Tegra K1 contiene 192 núcleos Cuda es lo mismo que NVIDIA se integra en un solo módulo SMX en las GPU de Kepler. Estas CPU están actualmente en el mercado y son compatibles con DirectX 11 y OpenGL 4.4 ".
"Esto es solo el comienzo, y los desafíos de la IA y su impacto en la industria automotriz ya son visibles", comenta Johann Chudi de Yole. Algunas empresas tienen una clara ventaja y será difícil ponerse al día, especialmente sin la integración de sistemas y tecnologías de IA. relacionado con ellos.
