La conduite autonome sera-t-elle d’abord mise en œuvre dans les véhicules utilitaires ou les voitures particulières ?
Il y a quatre ans, des experts du secteur soulignaient dans leur analyse à Gasgoo qu'« en comparaison, le scénario des véhicules utilitaires est plus adapté à la mise en œuvre de la conduite autonome et que sa voie de commercialisation est plus claire. Aujourd'hui, l'évolution du marché l'a confirmé ». jugement prospectif.
Actuellement, la technologie de conduite autonome progresse sur deux voies : le marché des voitures particulières de catégorie C se concentre sur la promotion de fonctions avancées de conduite assistée et évolue progressivement vers la conduite autonome L3. Dans le même temps, le domaine des véhicules commerciaux écrit également un nouveau chapitre : des scénarios spécifiques tels que les ports, les mines et la logistique des terminaux ont donné naissance à des applications de niveau L4.
Parmi eux, le fournisseur de solutions de conduite autonome Karl Dynamics a choisi une voie plus difficile : déployer directement la conduite autonome L4 des camions. Carl Dynamics prédit que le marché représentera au moins 2 000 milliards de yuans.
À mesure que la construction de l’intégration véhicule-route-cloud s’accélère, de nombreux problèmes qui entravent le développement de la conduite autonome de marchandises, tels que la couverture du réseau et les coûts de construction, seront efficacement résolus. Wei Junqing, PDG de Carl Power, a déclaré lors d'un récent échange avec des médias de premier plan tels que Gasgoo Auto : « Nous prévoyons qu'au cours des 3 à 5 prochaines années, la conduite autonome interrégionale L4 deviendra progressivement une réalité et sera promue à l'échelle nationale.
Il estime que la technologie de conduite autonome dans le domaine du fret en Chine inaugure une période dorée de vulgarisation accélérée.
Debout sur les « épaules » de Didi
Karl Dynamics a été créée en 2021, ce qui peut être considéré comme juste à temps. À cette époque, la feuille de route technique pour la conduite autonome devenait de plus en plus claire, et les mégadonnées et les grands modèles étaient appliqués les uns après les autres. De plus, le lancement de la stratégie d'intégration véhicule-route-cloud et la baisse significative des coûts du matériel (comme le lidar passant de plusieurs dizaines de milliers de yua...
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