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Tesla testet Selbstfahrfunktionen mit geheimen Updates für die Autos seiner Kunden
Als Tesla Motors 2012 die Model S-Limousine vorstellte, war eines ihrer vielen bemerkenswerten Merkmale eine ständig aktive Mobilfunk-Internetverbindung. Ein Tesla-Manager erklärte heute, dass es sich zu einem mächtigen Vorteil im Wettbewerb des Unternehmens mit anderen Autoherstellern und Internetgiganten wie Google entwickelt hat, um selbstfahrende Autos auf öffentliche Straßen zu bringen.
Tesla kann Daten von den Sensoren in den Fahrzeugen seiner Kunden abrufen, um zu sehen, wie die Menschen fahren und welche Straßen- und Verkehrsbedingungen sie erleben. Es verwendet diese Daten, um die Wirksamkeit neuer Selbstfahrfunktionen zu testen. Das Unternehmen testet sogar heimlich neue autonome Software, indem es sie aus der Ferne auf Kundenfahrzeugen installiert, damit es auf reale Straßen- und Verkehrsbedingungen reagieren kann, ohne das Fahrzeug zu steuern.
Die Fähigkeit, hochauflösende Daten aus diesen Fahrzeugen zu ziehen und die Fahrzeuge drahtlos zu aktualisieren, ist ein wesentlicher Teil dessen, was es uns in 18 Monaten ermöglicht hat, von sehr hinter der Kurve zu dem zu gelangen, was heute eines der fortschrittlichsten autonomen oder semi-autonomen Fahrzeuge ist. autonome Fahrfunktionen, sagte Sterling Anderson, Direktor des Autopilot-Programms von Tesla, bei MIT Technology Review ’s EmTech Digital Conference in San Francisco am Dienstag (siehe No Industry Can Afford to Ignore Artificial Intelligence).
Tesla begann 2014 damit, eine Reihe neuer Sensoren in seine Fahrzeuge zu integrieren, und sagte, es sei für eine neue Notbremsfunktion.
Teslas Sterling Anderson sprach am Dienstag in San Francisco mit MIT Technology Review Chefredakteur von , Jason Pontin.
Aber die 12 Ultraschallsensoren, die rund um das Auto positioniert sind, erfassen Objekte in der Nähe, und die nach vorne gerichteten Kameras und Radareinheiten waren für größere Dinge gedacht. Tesla-Ingenieure begannen, Daten-Streaming von Autos mit diesen Sensoren und Informationen über ihre Standorte zu verwenden, um mit dem Testen autonomer Fahrfunktionen zu beginnen.
Seit der Einführung dieser Hardware vor 18 Monaten haben wir 780 Millionen Meilen gesammelt, sagte Anderson. Wir können all diese Daten auf unseren Servern verwenden, um herauszufinden, wie die Leute unsere Autos nutzen und wie wir die Dinge verbessern können. Alle 10 Stunden erhält Tesla Daten im Wert von einer weiteren Million Meilen, sagte er.
Die Ingenieure von Tesla testen zunächst neue Selbstfahrsoftware anhand dieser Aufzeichnungen. Alle, die gut funktionieren, können auch getestet werden, indem sie heimlich in Kundenfahrzeuge eingebaut und beobachtet werden, wie sie auf die Bedingungen auf der Straße reagieren, obwohl die Software das Auto nicht wirklich steuert.
Wir werden häufig eine „inerte“ Funktion in allen unseren Fahrzeugen weltweit installieren, sagte Anderson. Auf diese Weise können wir über Millionen von Kilometern beobachten, wie sich eine Funktion verhält.
Andersons Team kann auch genau beobachten, wenn ein neues Feature aktiviert wird. Beispielsweise zeigte er ein Diagramm, das veranschaulicht, wie selbstfahrende Teslas, die die Autopilot-Funktion verwenden, sich viel enger an der Mitte der Fahrspur halten als Menschen, wenn sie das Auto steuern. Seit seiner Markteinführung im vergangenen Oktober hat Tesla 100 Millionen Meilen von Fahrzeugen zurückgelegt, die sich selbst steuern (siehe 10 Breakthrough Technologies 2016: Tesla Autopilot ).
Die Fähigkeit von Tesla, Daten aus seinen Autos zu ziehen und sogar Software für autonomes Fahren heimlich zu testen, ist wahrscheinlich einzigartig. Google hat einige der fortschrittlichsten Selbstfahrtechnologien demonstriert, kann jedoch nur Daten aus seiner Prototypenflotte abrufen, die wahrscheinlich kleiner und weniger weit verbreitet ist als die Sammlung von Tesla-Fahrzeugen auf der Straße.
Auch andere Autohersteller wie GM arbeiten am autonomen Fahren. Aber sie haben die Idee der Internetverbindung und Over-the-Air-Updates nicht so angenommen wie Tesla.
Allerdings könnte Teslas Strategie, seine Dateninfrastruktur zu nutzen, um seine Technologie öffentlich zu testen und weiterzuentwickeln, auf Probleme stoßen. Google hat sein autonomes Autoprogramm im Jahr 2014 nach den besorgniserregenden Ergebnissen eines Experiments, bei dem Google-Mitarbeiter selbstfahrende Prototypen verwenden konnten, umstrukturiert. Die Menschen waren schnell zufrieden mit den Fähigkeiten der Technologie, obwohl sie eigentlich jederzeit einsatzbereit sein sollten.
Ein Typ bemerkte, dass der Akku seines Handys schwach war, zog seinen Laptop heraus und steckte ihn mit 65 Meilen pro Stunde auf der Autobahn ein, sagte Chris Urmson, der das Google-Projekt leitet, heute auf der EmTech-Veranstaltung. Wir dachten, das ist nicht gut. Google hat sich dem Autodesign ohne Lenkräder oder Pedale verschrieben, das allein von Software gesteuert wird (siehe Lazy Humans Shaped Google’s New Autonomous Car).
Anderson sieht das anders. Er sagte, die datenzentrierte Strategie von Tesla werde es dem Unternehmen ermöglichen, die Autopilot-Technologie des Unternehmens weiterzuentwickeln, beispielsweise um die Fähigkeit einzubeziehen, unter urbaneren Bedingungen zu fahren und Kreuzungen zu bewältigen. Tesla muss sich der Erwartungen der Fahrer bewusst sein, muss sie aber nicht ganz aus der Gleichung herausnehmen, sagte er.
Autopilot ist kein autonomes System und sollte auch nicht als solches behandelt werden, sagte Anderson. Wir bitten die Fahrer, ihre Hände am Lenkrad zu lassen und bereit zu sein, zu übernehmen.
Diese Geschichte wurde aktualisiert, um zu korrigieren, dass Tesla alle 10 Stunden und nicht alle 10 Tage eine weitere Million Meilen an Daten von den Autos der Kunden erhält.