أصبحت القيادة الذاتية هي الوظيفة الرئيسية للنماذج المباعة في السوق ، ومع مرور الوقت وتحسين المنافسة في السوق ، بدأت القيادة الذاتية أيضا في ممارسة القوة في سيناريوهات الاستخدام المتعدد. على مسار القيادة الذاتية ، تنتقل تقنية L4 من المختبر إلى فترة الانشطار في العالم الحقيقي. عندما تسبب حل الرؤية البحتة من Tesla في الجدل وسقطت Robotaxi من Waymo في معضلة واسعة النطاق ، فتحت شركة Whale Intelligence الصينية الناشئة جبهة أخرى بمسار فريد - تقنية كاملة المطورة ذاتيا تعتمد على اندماج الليدار ، وفي نفس الوقت مزقت فجوة في السوق في مجال سيارات الركاب والتسليم بدون طيار.
وراء هذا الاختراق المزدوج للتكنولوجيا والتسويق ، هناك جهد خفي لعولمة الحوت الذكية. من مركز البحث والتطوير في شنتشن إلى مركبات البيع بالتجزئة غير المأهولة في وادي السيليكون ، يتكشف مخطط "الإنتاج التكنولوجي الصيني". من خلال مقابلة مكتوبة مع تشانغ يوفي ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Whale Intelligence ، تعرفنا على رحلة الشركة ورؤيتها للمستقبل.
تشانغ يوفي: اللعبة النهائية للقيادة الذاتية ليست اختراقا في سيناريو واحد ، ولكنها تكيف ديناميكي للتكنولوجيا والطلب. من خلال الإستراتيجية الأساسية المتمثلة في "التكنولوجيا على مستوى سيارات الركاب التي تقود الهبوط متعدد السيناريوهات" ، قامت Whale Intelligent ببناء نظام منتج ثنائي الخط يغطي الأشخاص والبضائع. منطقنا هو نمطي خوارزمية L4 التي تم التحقق منها بواسطة سيارات الركاب ونقلها إلى سيناريوهات رأسية مثل مركبات التوصيل غير المأهولة ، والتي لا تضمن السلامة الفنية والتكرار فحسب ، بل تقلل أيضا من تكاليف التسويق. تم استخدامه في الأصل لتحديد مواقع سيارات الركاب في ظروف الطرق المعقدة ، وقد تم تكييفه الآن مع مركبات التوصيل غير المأهولة ، ولا يزال بإمكانه تحقيق دقة على مستوى السنتيمتر في المناطق التي تفقد فيها إشارات الأقمار الصناعية. تسمح استراتيجية إعادة استخدام التكنولوجيا هذه لشركة Whale Intelligence بتشكيل قدرة تنافسية متباينة في كفاءة البحث والتطوير وقابلية توسع السيناريو.
تشانغ يوفي: يجب أن يخترق حجم التوزيع غير المأهول ثلاث عتبات رئيسية: التكلفة والموثوقية والقدرة على التكيف مع السيناريو. على المستوى التقني ، حققنا اختراقات من خلال ثلاثة ابتكارات: أولا ، الخرائط عالية الدقة وتقنية تحديد المواقع ، باستخدام تقنية الاستحواذ عالية الدقة على مستوى السنتيمتر لبناء نظام إدراك بيئي ، والتعاون مع Fixposition لتقديم حل تحديد المواقع RTK 4 المحسن بصريا لحل مشاكل تحديد المواقع للمركبات غير المأهولة في المشاهد المعقدة مثل الأنفاق والأيام الممطرة ، وتحقيق دقة على مستوى السنتيمتر في جميع المشاهد. والثاني هو خوارزمية الانصهار متعددة المستشعرات: استنادا إلى التقنيات الأساسية مثل تصميم الأجهزة قبل الانصهار والتحكم في القرار على مستوى سيارة الركاب ، تم تطوير نظام التوزيع غير المأهول على مستوى L0 لدعم إشارات المرور وتجنب العوائق وتخطيط المسار والوظائف الأخرى ، والتي يمكن أن تتكيف مع بيئة الطرق المفتوحة الحضرية ، وفيما يتعلق بتصميم السيارات بدون طيار المعيارية ، فقد بذلنا أيضا جهودا كبيرة لإطلاق مركبات بدون طيار ذاتية القيادة متعددة الوظائف (مثل Pea II.) ، والتي تدعم التوزيع بدون طيار ، والبيع بالتجزئة ، والاتصال والسيناريوهات الأخرى ، وتعتمد تصميما معياريا للتخصيص السريع.
فيما يتعلق بالتسويق ، نحن نتقدم ونهبط مركبات البيع بالتجزئة بدون طيار في سوق الولايات المتحدة ، والتي تغطي الأطعمة الطازجة والقهوة وسيناريوهات أخرى. تم الترويج لمركبات التوصيل بدون طيار على التوالي وتطبيقها في كاليفورنيا وتكساس وأماكن أخرى.
تشانغ يوفي: يتبع هبوط سيارات الركاب L4 مبدأ "الاختراق الهرمي للمشهد". نقسمها إلى ثلاث مراحل: المرحلة الأولى هي أولوية السيناريوهات المغلقة: تركز Whale Smart على السيناريوهات الرأسية مثل الخدمات اللوجستية في الحرم الجامعي والتوزيع غير المأهول ، والتي يمكن أن تحقق عمليات في جميع الأحوال الجوية. تم نشر مركبة القيادة الذاتية متعددة الوظائف في مناطق متعددة ، تغطي سيناريوهات تطبيق متعددة ، وتكرار الاستحواذ اليدوي منخفض. توسيع السيناريو شبه المفتوح: أنشأت Whale Intelligence مجموعة القيادة الذاتية لسيارات الركاب L0 ، وهو حل متقدم مع lidar كجهاز إدراك أساسي ، مكملة بكاميرات مخصصة ، وتقنية اندماج متعددة المستشعرات ، ومجهزة بخرائط عالية الدقة وأنظمة صنع القرار والتحكم على مستوى سيارة الركاب. نتائجنا واضحة للجميع: تم تسليم عدد من حلول المركبات ذاتية القيادة بنجاح ، مما يوفر للعملاء تجربة قيادة ذاتية غنية ويشكل حلقة مغلقة من "التكنولوجيا والمنتج والبيئة".
常宇飛：從需求側看，無人配送的爆發力更強。歐美市場人力成本高達中國的4-6倍，且城鄉道路標準化程度高，預計2027年全球室外無人配送車市場規模將突破500億美元，年複合增長率達67%。而乘用車領域，特定場景的L4車型將在物流園區、機場等場景率先形成百億級市場。
على المدى الطويل ، سيؤدي التآزر التكنولوجي بين الاثنين إلى ظهور أشكال أعمال جديدة. على سبيل المثال ، يمكن لبيانات حركة المرور في الوقت الفعلي لمركبات التوصيل غير المأهولة أن تغذي تحديث الخريطة عالي الدقة لسيارات الركاب ، ويمكن لخوارزمية المشهد المعقدة لسيارات الركاب تحسين قدرة معالجة المشكلات طويلة الذيل لمركبات التوصيل ، وهو الحاجز الأساسي لذكاء الحوت.
تشانغ يوفي: يتطلب تعميم التكنولوجيا التكامل العميق للإنتاج والتعليم والبحث. تدعم مجموعة تطوير وتعليم القيادة الذاتية L4 للجامعات ومؤسسات البحث العلمي اختبار الحلقة المغلقة ووظائف القيادة المشتركة بين الإنسان والآلة لأنظمة القيادة الذاتية ، مما يجعلها ملائمة للباحثين للبدء بسرعة والتحقق من تكنولوجيا القيادة الذاتية. إنه يدمج أجهزة الانصهار متعددة المستشعرات (مثل الليدار والكاميرا ورادار الموجة المليمترية وما إلى ذلك) لدعم رسم الخرائط وتحديد المواقع عالي الدقة ، ولديه قدرات إدراك قوية واتخاذ القرار.
من خلال التعاون المتعمق مع الشركات الرائدة في مجال القيادة الذاتية مثل Baidu ، تم تطبيق منصة تطوير القيادة المشتركة الذكية بين الإنسان والآلة (DTV) من Whale على نطاق واسع في الكليات والجامعات في جميع أنحاء البلاد ، وأصبحت حاملا مهما للممارسة في مجال التعليم الشبكي الذكي. لا توفر المنصة حلا مغلقا للسيناريو الكامل للقيادة الذاتية فحسب ، بل تدعم أيضا التطوير الثانوي المعياري ، مما يوفر قاعدة تقنية عالية المرونة للبحث والتدريس الجامعي. من خلال دمج موارد المناهج الدراسية ومنصات البرامج والأجهزة والبيئات العملية ، قامت Whale Intelligence ببناء نظام تدريب ثلاثي الأبعاد يغطي التدريس النظري والممارسة الهندسية ، مما يساعد الكليات والجامعات على بناء نموذج تدريب المواهب الذي يدمج الصناعة.
على مستوى تراكم المواهب في الصناعة ، يظهر التعليم الشبكي الذكي ثلاث قيم أساسية: أولا ، من خلال قاعدة تكامل الصناعة والتعليم الشبكية الذكية التي تم بناؤها بشكل مشترك من قبل المدارس والمؤسسات ، يتم تحقيق السلسلة الكاملة من "التدريس والتدريب - البحث والتطوير" ، وثانيا ، تعمل منصة التكنولوجيا المفتوحة على تسريع تنمية المهارات التقنية للمواهب المركبة ، ويمكن للطلاب المشاركة في تطوير مشاريع صناعية حقيقية من خلال المنصة ، مما يحسن بشكل كبير من قدرة الهجرة الهندسية والابتكار. يمكن أن يؤدي الاقتران العميق لسلسلة التعليم والسلسلة الصناعية إلى تقصير دورة توريد المواهب بشكل فعال ، وتحقيق معدل توظيف جيد من النظير ، وحجز المواهب الاستراتيجية مع قدرات التكامل عبر الحدود للمؤسسات. يعمل هذا النموذج التعليمي على تعزيز صناعة الشبكات الذكية لتشكيل دائرة حميدة من "المواهب الرائدة في مجال التكنولوجيا وتعليم تغذية التكنولوجيا" ، مما يوفر زخما مستمرا لتطوير الصناعة عالية الجودة.
تشانغ يوفي: التدويل ليس ناتجا بسيطا للمنتج ، ولكنه ثالوث من منافسة "المعايير الفنية + فهم السيناريو + التعاون البيئي":
في عملية تطوير التكنولوجيا ، سنجد أولا طريقة للتوطين. بالنسبة للسوق اليابانية ، نحن نشارك بنشاط في التعاون المحلي. من خلال الجمع بين قدرات التطوير الكاملة لبرامج القيادة الذاتية وأنظمة الأجهزة مع نقاط قوة Kudan في مجال الخرائط وتكنولوجيا الملاحة ، تم تنفيذ المنتج بنجاح في اليابان. في الوقت نفسه ، أقمنا أيضا علاقة تعاون وثيقة مع Autoware ، أكبر منصة مفتوحة المصدر في العالم للقيادة الذاتية ، و Tier IV ، وهي شركة يابانية رائدة في مجال القيادة الذاتية. نحن ندرك جيدا أن توطين التكنولوجيا ودمجها سيلبي بشكل أفضل احتياجات السوق المحلية ويساعد المنتجات على تحقيق مستوى أعلى من التطبيق والترويج.
أخيرا ، نحتاج أيضا إلى وضع الامتثال أولا ، وإنشاء فريق متخصص لدراسة اللوائح الجديدة في أسواق مثل الاتحاد الأوروبي والولايات المتحدة لضمان امتثال المنتجات لنظام شهادات السلامة في السوق المستهدفة. في الوقت الحاضر ، تم استلام عدد كبير من الطلبات التجارية في الداخل والخارج. هذا العام ، تضاعف عدد الطلبات الجديدة الموقعة بشكل كبير مقارنة بالفترة نفسها من العام الماضي ، كما تتقدم الأعمال العالمية بسرعة في أمريكا الشمالية وأوروبا وأمريكا اللاتينية ومناطق أخرى.
الذكاء الاصطناعي ليس بديلا عن القيادة الذاتية ، ولكنه مكبر للصوت. من ناحية أخرى ، فإن الذكاء الاصطناعي ليس فقط محركا للاختراقات التكنولوجية ، ولكنه أيضا رافعة لتحسين التكلفة. سنستفيد من الذكاء الاصطناعي بشكل جيد، وسنطبق أيضا تقنيات جديدة على سيناريوهات مثل المدن الذكية والخدمات اللوجستية الذكية لتحسين كفاءة الأعمال وتجربة المستخدم.
من وجهة نظر تشانغ يوفي ، تحولت المنافسة على القيادة الذاتية من "اختراق أحادي النقطة في التكنولوجيا" إلى "بناء النظام البيئي". من خلال التمكين ثنائي الاتجاه لسيارات الركاب والتسليم بدون طيار ، والتخطيط ثلاثي الأبعاد للتعليم والسفر إلى الخارج ، تحاول Whale Intelligence إسقاط قطعة شطرنج رئيسية ذات عمق تقني واتساع تجاري في لعبة الشطرنج العالمية للقيادة الذاتية L4. "بينما لا يزال الآخرون يتجادلون حول إيجابيات وسلبيات الليدار والرؤية الخالصة ، فقد فتحنا الأسواق الأوروبية والأمريكية واليابانية والكورية الجنوبية ب "الحل الصيني "- هذه هي الرواية العالمية التي يجب أن تمتلكها شركات التكنولوجيا الصلبة".
قال تشانغ يوفي أيضا إنه لن يتوقف عن مواكبة وتيرة الذكاء الاصطناعي ، وسيواصل تحسين البيئة في سلسلة الأجهزة ونموذج البرامج ومستوى المواهب ، بناء على السوق المحلية ، ومواجهة المستخدمين العالميين ، وهو طريق يحتاج إلى الاستمرار في التسلق ، لكن Whale Intelligence لديها الثقة للاستمرار.