Daugiamodalinis sujungimas autonominiuose automobiliuose 2025: rinkos dinamikos, technologijų naujovės ir strateginės prognozės. Išnagrinėkite pagrindinius augimo veiksnius, konkurencijos pokyčius ir regionines galimybes, formuojančias ateinančius penkerius metus.

• Vykdomoji santrauka ir rinkos apžvalga
• Pagrindinės technologijų tendencijos daugi_MODALINY_RAS sujungime
• Konkurencinė aplinka ir pirmaujantys žaidėjai
• Rinkos augimo prognozės (2025–2030): CAGR, pajamų ir apimties analizė
• Regioninė rinkos analizė: Šiaurės Amerika, Europa, Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas, likusi pasaulio dalis
• Iššūkiai, rizikos ir priėmimo kliūtys
• Galimybės ir strateginės rekomendacijos
• Ateities perspektyvos: nauji taikymai ir ilgalaikis poveikis
• Šaltiniai ir nuorodos

Vykdomoji santrauka ir rinkos apžvalga

Daugiamosalinis sujungimas autonominiuose automobiliuose reiškia daugelio jutiklių modalityčių (pvz., LiDAR, radaras, kameros ir ultragarso jutikliai) duomenų integravimą, siekiant sukurti išsamų ir robustą transporto priemonės aplinkos suvokimą. Ši technologija yra labai svarbi, leidžianti didesnį transporto priemonių autonomijos lygį (SAE lygis 3 ir aukščiau), nes ji pagerina objektų aptikimą, klasifikavimą ir situacinį sąmoningumą įvairiomis ir sudėtingomis sąlygomis.

Iki 2025 metų pasaulinė daugiamosalinio sujungimo autonominiuose automobiliuose rinka yra pasirengusi dideliam augimui, kurį lemia vis spartesnis pažangių vairuotojų padėjimo sistemų (ADAS) naudojimas ir tęstinis visiškai autonominių transporto priemonių vystymas. Pasak Gartner, daugiamosalinių duomenų sujungimo integracija yra esminis saugaus ir patikimo autonominio vairavimo leidėjas, ypač sudėtingose miesto aplinkose, kur vieno jutiklio sprendimai dažnai nepakankami.

Rinkos dinamiką lemia keli pagrindiniai veiksniai:

• Technologiniai pažangumai: Naujovės jutiklių aparatinėje įrangoje, krašto kompiuterijoje ir dirbtiniame intelekte daro realaus laiko daugiamosalinio sujungimo taikymus labiau įmanomus ir ekonomiškai naudingus. Tokios įmonės kaip NVIDIA ir Intel pirmauja kuriant aukštos našumo kompiuterinių platformų sprendimus, pritaikytus jutiklių sujungimo programoms.
• Reguliavimo skatinimas: Vyriausybių ir reguliavimo institucijų vis labiau reikalaujama aukštesnių saugumo standartų, kas skatina jutiklių sujungimo technologijų diegimą. JAV Nacionalinė greitkelių eismo saugos administracija (NHTSA) ir Europos Komisija abu skatina pažangių suvokimo sistemų diegimą naujuose transporto priemonių modeliuose.
• Automobilių gamintojų iniciatyvos: Vykstančios OEM, tokios kaip Tesla, Toyota ir Volkswagen Group, intensyviai investuoja į daugiamosalinį sujungimą, kad diferencijuotų savo autonominio vairavimo sprendimus ir pagerintų saugos rezultatus.

Pagal 2024 metų IDC ataskaitą, automobilių jutiklių sujungimo sistemų rinka iki 2025 metų turėtų pasiekti 8,7 milijardo dolerių, o daugiamosaliniai vaizdų sprendimai sudarys didelę dalį. Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas, vedamas Kinijos ir Japonijos, tikimasi, kad bus greičiausiai augantis rinka, paskatinta sparčios urbanizacijos ir vyriausybių paramos išmaniosios mobilumo iniciatyvoms.

Apibendrinant, daugiamosalinis sujungimas atsiranda kaip pagrindinė technologija kitai autonominių transporto priemonių kartai, turint stiprų rinkos pagreitį ir tvirtą pramonės ir reguliacinį palaikymą 2025 metais.

Pagrindinės technologijų tendencijos daugiamosaliniame sujungime

Daugiamosalinio sujungimo vaizdavimas sparčiai transformuoja autonominių transporto priemonių kraštovaizdį, integruodamas duomenis iš įvairių jutiklių modalityčių—tokias kaip LiDAR, radaras, matomos šviesos kameros ir šiluminiai įrenginiai—siekiant sukurti išsamų ir robustą vairavimo aplinkos suvokimą. 2025 metais keletas pagrindinių technologijų tendencijų formuoja daugiamosalinio sujungimo evoliuciją ir priėmimą šiame sektoriuje.

• Gilusis mokymasis, varomas jutiklių sujungimo: Pažangių gilaus mokymosi algoritmų naudojimas leidžia sudėtingesnį heterogeninių jutiklių duomenų sujungimą. Neuronaliniai tinklai vis dažniau naudojami derinant erdvinius, laiko ir semantinius duomenis iš kelių šaltinių, padidinant objekto aptikimą, klasifikavimą ir stebėjimą iššūkių sąlygomis. Tokios kompanijos kaip NVIDIA yra pirmaujančios, išnaudodamos AI, kad pagerintų jutiklių sujungimo tikslumą ir patikimumą.
• Krašto kompiuterija realaus laiko apdorojimui: Poreikis mažo delsimo sprendimams autonominiuose automobiliuose skatina krašto kompiuterijos platformų integraciją. Šios sistemos apdoroja daugiamosalinę informaciją vietoje, sumažindamos priklausomybę nuo debesų infrastruktūros ir leidžia realaus laiko suvokimą ir atsaką. Intel ir Qualcomm kuria automobilių standartus atitinkančius mikroschemas, optimizuotas aukštai pralaidai, mažai energijos reikalaujančioms jutiklių sujungimo apkrovoms.
• Standartizacija ir tarpusavio suderinamumas: Augant ekosistemai, vis labiau akcentuojama standartizuoti duomenų formatus ir sujungimo protokolus, kad būtų užtikrintas tarpusavio suderinamumas tarp skirtingų gamintojų jutiklių. Tokios iniciatyvos kaip SAE International skatina atvirų standartų kūrimą, kurie yra kritiškai svarbūs sk lidbai nas ultimdavy ir tarp tiekėjų suderinamumui.
• Pagerėjusi našumo esant prastam orui: Daugiamosalinis sujungimas yra ypač vertingas prastomis oro sąlygomis, kai mažas matomumas. Sujungdami papildomus jutiklių duomenis, autonominės transporto priemonės gali išlaikyti situacinį sąmoningumą, net kai individualūs jutikliai yra nukentėję. Pavyzdžiui, šiluminiai vaizdai ir radaras gali kompensuoti kamerų ir LiDAR ribotumus rūke, lietuje ar tamsoje, kaip parodyta pilotų programose, kurias vykdė Velodyne Lidar ir Teledyne FLIR.
• Kainų ir energijos optimizavimas: Stengiamasi, kad komercinis tvarumas skatintų novatoriškus sprendimus dėl jutiklių mažinimo, integracijos ir energijos efektyvumo. Tiekėjai kuria daugiasensorines moduliacijas ir sistemos sprendimus, kad sumažintų bendrą buvusios gamybos vaizdų sistemų kainą ir energijos suvartojimą, taip padarydami jas prieinamesnes masinėms autonominėms transporto priemonėms.

Šios tendencijos bendrąja prasme akcentuoja svarbų daugiamosalinio sujungimo vaidmenį didinant autonominių transporto priemonių saugumą, patikimumą ir skalę, kai pramonė juda aukštesnių automatizavimo lygių link 2025 metais ir vėliau.

Konkurencinė aplinka ir pirmaujantys žaidėjai

Daugiamosalinio sujungimo konkurencinė aplinka autonominiuose automobiliuose sparčiai keičiasi, kuriant tvirtas suvokimo sistemas, sujungiančias duomenis iš kamerų, LiDAR, radarų ir kitų jutiklių. 2025 metais rinka bus apibūdinta esamų automobilių tiekėjų, technologijų gigantų ir inovatyvių startuolių mišiniu, visi siekiantys pristatyti pažangius jutiklių sujungimo sprendimus, kurie pagerina saugumą, patikimumą ir mastelį autonominiam vairavimui.

Šioje srityje pirmaujančios įmonės yra NVIDIA, kuri išnaudoja savo DRIVE platformą, integruodama daugiamosalinių jutiklių duomenis naudojant AI varomas sujungimo algoritmus. Mobileye, Intel kompanija, toliau plėtoja savo REM (Road Experience Management) ir EyeQ sistemas, orientuodamasi į kamerų, radarų ir LiDAR srautų sujungimą, siekdama aukštos raiškos aplinkos modelių. Bosch Mobility ir Continental AG taip pat žinomi, siūlantys skalables jutiklių sujungimo modulius, kurie yra priimami didžiųjų OEM lygyje 3 ir 4 autonominėms transporto priemonėms.

Startuoliai, tokie kaip Aurora Innovation ir Argo AI, stumia ribas su savo nuosavybės sujungimo architektūromis, kurios sujungia realaus laiko duomenis iš kelių jutiklių modalityčių, siekdamos spręsti ekstremalias situacijas ir prastas oro sąlygas. Velodyne Lidar ir Luminar Technologies bendradarbiauja su OEM, integruodamos savo aukštos raiškos LiDAR su kamerų ir radarų duomenimis, pasiūlydamos išsamių suvokimo sprendimus.

• Strateginės partnerystės: Sektoriuje pastebimos bendradarbiavimo tendencijos tarp jutiklių gamintojų, AI programinės įrangos firmų ir automobilių OEM. Pavyzdžiui, NVIDIA bendradarbiauja su Mercedes-Benz ir Volvo Cars, kad diegtų end-to-end sujungimo sprendimus gamybos automobiliuose.
• Technologijų diferencija: Įmonės išsiskiria per nuosavybes sujungimo algoritmus, realaus laiko apdorojimo galimybes ir sugebėjimą valdyti jutiklių perteklių ir failover, kurie yra kritiniai saugos sertifikavimui.
• Rinkos plėtra: Augant reguliacinėms sistemoms, pirmaujančios įmonės plečia savo pasiūlymus, kad spręstų komercinių transporto priemonių, robotaksų ir pažangių vairuotojų padėjimo sistemų (ADAS) poreikius, dar labiau intensyvindamos konkurenciją.

Šiuo metu 2025 metais konkurencinė aplinka yra apibrėžta greitu inovacijų tempu, strateginiais aljansais ir lenktynėmis siekiant sukurti patikimus, mastelinius ir ekonomiškai efektyvius daugiamosalinius sujungimo sprendimus autonominiuose automobiliuose, o rinkos lyderiai didžiai investuoja į R&D ir ekosistemų partnerystes, kad išlaikytų savo pranašumą.

Rinkos augimo prognozės (2025–2030): CAGR, pajamų ir apimties analizė

Daugiamosalinio sujungimo rinka autonominiuose automobiliuose yra pasirengusi tvirtam augimui tarp 2025 ir 2030 metų, kurį lemia didėjanti paklausa pažangioms suvokimo sistemoms, kurios gerina transporto priemonių saugumą ir navigaciją. Daugiamosalinio sujungimo vaizdavimas integruoja duomenis iš įvairių jutiklių—pvz., LiDAR, radaras, kamerų ir ultragarso įrenginių—sukurdamas išsamų aplinkos modelį, kuris yra kritiškai svarbus patikimam autonominių transporto priemonių veikimui.

Pasak MarketsandMarkets, pasaulinė daugiamosalinio vaizdų technologijų rinkos dalis, esant ženkliai automobilių taikymams, prognozuojama, kad nuo 2025 iki 2030 metų užregistruos apie 18% CAGR. Šį augimą palaiko vis didėjantis įsisavinimas Lygių 3 ir daugiau autonominių transporto priemonių, ypač Šiaurės Amerikoje, Europoje ir kai kuriose Azijos ir Ramiojo vandenyno dalyse.

Daugiamosalinio sujungimo sprendimų pajamos automobilių sektoriuje prognozuojamos virš 4,5 milijardo dolerių iki 2030 metų, palyginti su maždaug 1,8 milijardo dolerių 2025 metais. Šis augimas atsiranda dėl vis didesnio pažangių vairuotojų padėjimo sistemų (ADAS) integravimo ir perėjimo prie visiškai autonominių transporto priemonių. Prognozuojama, kad daugiamosalių jutiklių vienetų kiekis, kuris bus išsiųstas, augtų daugiau nei 20% CAGR tuo pačiu laikotarpiu, atspindint aukštos kokybės autonominių transporto priemonių platformų gamybos plėtojimą, vykdomą pirmaujančių OEM ir technologijų tiekėjų kaip NVIDIA, Intel (Mobileye) ir Bosch Mobility.

Regioniniu mastu, Kinija turėtų tapti greičiausiai augančia rinka, su CAGR virš 22%, paskatinta agresyvių vyriausybių politikos, spartaus urbanizacijos ir didelių autonominių transporto priemonių kūrėjų buvimo. Tuo tarpu Šiaurės Amerika išlaikys reikšmingą pajamų dalį, remiamą vykdomų pilotų programų ir reguliavimo paramos autonominėms mobilumo sprendimams.

Pagrindiniai rinkos veiksniai apima poreikį užtikrinti perteklių ir patikimumą suvokimo sistemose, reguliavimo reikalavimus dėl transporto priemonių saugumo ir nuolat mažėjantį jutiklių kainų lygį. Tačiau iššūkiai, tokie kaip jutiklių kalibravimo sudėtingumas ir duomenų apdorojimo reikalavimai gali sulėtinti priėmimo tempą tam tikrose segmentuose.

Regioninė rinkos analizė: Šiaurės Amerika, Europa, Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas, likusi pasaulio dalis

Regioninė daugiamosalinio sujungimo rinka autonominiuose automobiliuose sparčiai keičiasi, su išskirtiniais tendencijomis ir augimo veiksniais Šiaurės Amerikoje, Europoje, Azijos ir Ramiojo vandenyno regionuose bei likusioje pasaulio dalyje. Daugiamosalinis sujungimas—integruojantis duomenis iš tokių jutiklių kaip LiDAR, radaras ir kameros—tapo pagrindu, siekiant pagerinti suvokimą ir saugumą savarankiškuose sistemose.

• Šiaurės Amerika: Regionas pirmauja tiek technologinėmis naujovėmis, tiek ankstyvu priėmimu, ko pagrindas yra didžiųjų autonominių transporto priemonių gamintojų buvimas ir stiprūs R&D investicijos. Kompanijos kaip Waymo ir Tesla yra lyderiai, išnaudoja pažangų jutiklių sujungimą, kad pagerintų transporto priemonių suvokimą. Reguliavimo paramos ir pilotų programos JAV ir Kanadoje toliau spartina diegimą. Pasak IDC, Šiaurės Amerika sudarė daugiau nei 40% pasaulinių autonominių transporto priemonių jutiklių sujungimo pajamų 2024 metais, o tai turėtų tęstis ir 2025 metais.
• Europa: Europos rinka pasižymi griežtais saugumo reguliavimais ir stipriu dėmesiu standartizavimui. Automobilių gamintojai kaip Daimler ir Volkswagen Group integruoja daugiamosalinius sujungimus, kad atitiktų ES Bendrąją saugos direktyvą, reikalaujančią pažangių vairuotojų padėjimo sistemų (ADAS). Regionas taip pat pasinaudoja bendradarbiavimo R&D iniciatyvomis, tokiomis kaip Euro NCAP programos, kurios nustato jutiklių našumo ir duomenų sujungimo standartus.
• Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas: Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas stebi spartų augimą, kurį skatina agresyvios investicijos iš Kinijos, Japonijos ir Pietų Korėjos. Kinijos technologijų gigantai, tokie kaip Baidu, ir automobilių gamintojai, tokie kaip Toyota, taiko daugiamosalinio sujungimo sprendimus didelėse miestų pilotų programose. Vyriausybių remiamos įmonių iniciatyvos ir palanki politika skatina priėmimą. Mordor Intelligence prognozuoja dvigubą skaičių CAGR šios regiono jutiklių sujungimo rinkai iki 2025 metų.
• Likusi pasaulio dalis (RoW): Nors priėmimas yra lėtesnis Lotynų Amerikoje, Artimuosiuose Rytuose ir Afrikoje, vis daugiau dėmesio skiriama daugiamosalinio sujungimo panaudojimui komercinių automobilių ir viešojo transporto srityje. Infrastruktūros iššūkiai išlieka, tačiau pilotų diegimas—ypač Persijos įlankos valstybėse—klojasi pamatus būsimai plėtrai, kaip pažymėjo Gartner.

Apibendrinant, nors Šiaurės Amerika ir Europa išlieka lyderėmis inovacijų ir reguliavimo sistemų srityse, Azijos ir Ramiojo vandenyno regionas iškyla kaip sparčiai auganti rinka, o likusių pasaulio regionai palaipsniui įeina į daugiamosalinio sujungimo priėmimo kreivę autonominiuose automobiliuose.

Iššūkiai, rizikos ir priėmimo kliūtys

Daugiamosalinis sujungimas, integruojantis duomenis iš įvairių jutiklių, tokių kaip LiDAR, radaras, kameros ir ultragarso įrenginiai, yra esminis autonominių transporto priemonių (AV) pažangos pagrindas. Tačiau jo priėmimas susiduria su reikšmingais iššūkiais, rizikomis ir kliūtimis, kai pramonė pereina į 2025 metus.

Vienas iš pagrindinių iššūkių yra realaus laiko duomenų apdorojimo sudėtingumas. Daugiamosalinis sujungimas reikalauja sinchronizacijos ir interpretacijos didelių ir heterogeninių duomenų srautų, kas reikalauja didelės skaičiavimo galios ir sudėtingų algoritmų. Ši sudėtingumas gali sukelti delsimo problemas, kurios yra kritinės AV saugumo programų srityje. Pasak NVIDIA, net ir šiuolaikiniai automobilių standartų laikai esančios procesoriai yra stumiami iki jų ribų, todėl nuolatiniai aparatinės ir programinės įrangos naujinimai yra būtini dėl daugiamosalio jutiklių sujungimo poreikių.

Dar viena didelė kliūtis yra standartizuotų protokolų trūkumas jutiklių duomenų integravimui. Pramonės standartų trūkumas apsunkina tarpusavio suderinamumą tarp skirtingų jutiklių gamintojų ir AV platformų, didindamas plėtros kaštus ir laiko terminus. SAE International ir kitos organizacijos dirba prie standartizacijos, tačiau pažanga yra lėta, palyginti su technologinės pažangos tempu.

Datu patikimumas ir jutiklių perteklius taip pat kelia riziką. Kiekviena jutiklių modality turi unikalių pažeidžiamumų—kameros sunkiai dirba prasto apšvietimo sąlygomis, LiDAR gali būti paveiktas blogų oro sąlygų, o radaras gali turėti ribotą raišką. Užtikrinti tvirtą veikimą visomis sąlygomis reikalauja sudėtingų sujungimo algoritmų ir platių validacijos, kas yra tiek laiko reikalaujantis, tiek brangus procesas. Bosch Mobility pabrėžia, kad pasiekti reikiamą papildomumą, kad būtų gautas saugumo sertifikavimas, yra didelė problema komerciniam diegimui.

Kibernetinis saugumas yra besivystanti rizika, kadangi daugiamosalinių jutiklių ir komunikacijos kanalų integracija didina potencianio kibernetinio pavojaus paviršių. Apsaugoti sujungtų jutiklių duomenų vientisumą ir konfidencialumą yra būtina, kad būtų išvengta kenkėjiškų kišimosi į AV sprendimų procesus. NHTSA pateikė gaires, tačiau sparčiai kintantis pavojų kraštovaizdis reikalauja nuolatinio budrumo ir prisitaikymo.

Galų gale, aukšta pažangių jutiklių ir sujungimo sistemų kaina išlieka kliūtimi plačiam priėmimui, ypač masinėse rinkose. Nors tikimasi, kad kainos mažės, kai technika brandins, IDTechEx prognozuoja, kad prieinamumas išliks problema iki bent vidurio 2020-ųjų, apribojantis diegimą pirmiausiai iki premium segmentų ir pilotų programų.

Galimybės ir strateginės rekomendacijos

Daugiamosalinis sujungimas, integruojantis skirtingų jutiklių modalityčių duomenis, tokius kaip LiDAR, radaras, kameros ir ultragarso jutikliai, sparčiai tampa pagrindine technologija autonominių transporto priemonių (AV) evoliucijoje. Kadangi pramonė juda aukštesnių autonomijos lygių link, poreikis tvirtoms suvokimo sistemoms, galinčioms patikimai veikti įvairiose ir sudėtingose aplinkose, didėja. Tai sukuria reikšmingas galimybes technologijų teikėjams, automobilių OEM ir programinės įrangos kūrėjams kurti naujoves ir užimti rinkos dalį.

Vienos iš pagrindinių galimybių slypi kurdamos pažangius jutiklių sujungimo algoritmus, kurie gali sklandžiai sujungti heterogeninius duomenų srautus, kad padidintų objekto aptikimą, klasifikavimą ir scenos supratimą. Įmonės, investuojančios į AI varomus jutiklių sujungimo platformas, yra gerai pozicionuotos, kad spręstų vieno jutiklio sistemų ribotumus, tokius kaip prasta veikla nepalankiomis oro ar prasto apšvietimo sąlygomis. Pavyzdžiui, partnerystės tarp automobilių gamintojų ir technologijų firmų, specializuotų giliojo mokymosi ir jutiklių sujungimo srityse, tikimasi, kad pagreitins, kaip matoma bendradarbiavimuose su NVIDIA ir Mobileye.

Strategiškai, suinteresuotieji asmenys turėtų sutelkti dėmesį į:

• Vertikalus integravimas: OEM gali įgyti konkurencinį pranašumą, vertikaliai integruodami jutiklių sujungimo aparatinę ir programinę įrangą, mažindami priklausomybę nuo trečiųjų šalių tiekėjų ir leisdami greičiau inovuoti.
• Standartizacija ir tarpusavio suderinamumas: Pramonės pastangos standartizuoti duomenų formatus ir komunikacijos protokolus palengvins plačiau priimti ir integruoti daugiamosalinio sujungimo sistemas. Dalyvavimas tokiuose konsorciumuose kaip Automobilių informacijos dalijimosi ir analizės centras (Auto-ISAC) gali padėti formuoti šiuos standartus.
• Krašto kompiuterija: Investavimas į krašto AI mikroschemas ir realaus laiko apdorojimo galimybes bus būtinas, kad būtų galima tvarkyti didžiulius duomenų kiekius, generuojamus daugiamosalinių jutiklių, užtikrinant mažo atsako laiko sprendimus AV.
• Reguliavimo įsitraukimas: Proaktyvus bendradarbiavimas su reguliatoriais, siekiant įrodyti daugiamosalinių sujungimo sistemų saugumą ir patikimumą, gali paspartinti sertifikavimą ir diegimą, ypač regionuose su besikeičiančių AV teisės aktų.

Pagal IDC, pasaulinė automobilių jutiklių sujungimo sprendimų rinka prognozuojama auga daugiau nei 18% CAGR iki 2025 metų, didėjant investicijoms į 4 ir 5 lygių autonomiją. Įmonės, skiriančios prioritetą R&D daugiamosaliniam sujungimui, skatinančios tarpsektorines partnerystes ir derinančios su reguliavimo tendencijomis, bus geriausiai pasirengusios išnaudoti šią augimo trajektoriją.

Ateities perspektyvos: nauji taikymai ir ilgalaikis poveikis

Žvelgiant į priekį 2025 metais ir vėliau, daugiamosalinio sujungimo vaizdavimas gali atlikti transformacinį vaidmenį autonominių transporto priemonių (AV) vystymesi. Ši technologija integruoja duomenis iš įvarių jutiklių modalityčių—tokias kaip LiDAR, radaras, kameros ir ultragarso jutikliai—leidžiant AV pasiekti išsamesnį ir patikimesnį aplinkos suvokimą. Šių duomenų sujungimas padeda spręsti individualių jutiklių ribotumus, tokius kaip prasta kamerų veikla prasto apšvietimo sąlygomis arba LiDAR iššūkiai atspindinčiuose paviršiuose, taip padidinant saugumą ir operatyvų solidumą.

Nauji taikymai 2025 metais tikimasi, kad bus sutelkti į miesto navigaciją, sudėtingas eismo scenarijus ir prastas oro sąlygas. Daugiamosalinis sujungimas bus kritiškai svarbus kitai AV, kad interpretuotų subtilius kelių naudotojų elgesio bruožus, aptiktų pažeidžiamus kelių naudotojus (pavyzdžiui, dviratininkus ir pėsčiuosius) ir priimtų realaus laiko sprendimus dinamiškose aplinkose. Tokios kompanijos kaip NVIDIA ir Mobileye jau integruoja pažangius jutiklių sujungimo algoritmus į savo autonominio vairavimo platformas, siekdamos užtikrinti aukštesnius autonomijos lygius (4 lygis ir daugiau) komercinėse flotose ir robotaksų paslaugose.

Ilgalaikis daugiamosalinių vaizdų sujungimo poveikis viršija techninį našumą. Kai reguliavimo institucijos, įskaitant Nacionalinę greitkelių eismo saugos administraciją (NHTSA) ir Europos Komisijos Transporto ir mobilumo generalinį direktorato, pereina prie griežtesnių saugumo standartų AV, jutiklių sujungimas taps kertiniu akmeniu siekiant atitikti ir bendrai pasitikėjimui. Technologijos sugebėjimas suteikti perteklių ir kryžminio patvirtinimo galimybes tarp jutiklių turėtų sumažinti klaidingų teigiamų ir neigiamų atvejų rodymo skaičių, kas yra esminis reikalavimas reguliam vartojimui ir masiniam priėmimui.

• Komercinimas: Iki 2025 metų daugiamosalinis sujungimas turėtų tapti standartine funkcija premium AV modeliuose ir komercinėse flotose, plačiai priimamas vartotojų automobiliuose, prognozuojama vėlyvai 2020-iems (IDC).
• Kaina ir masteliai: Pagerėjimai krašto kompiuterijoje ir AI mikroschemose mažina realaus laiko jutiklių sujungimo kainą ir energijos reikalavimus, todėl didesnė plėtra tampa feasiu (Gartner).
• Duomenų ekosistemos: Daugiamosalinių duomenų proliferacija skatins naujas duomenų dalijimosi, simulacijos ir nuolatinio mokymosi ekosistemas, paspartindama AV algoritmų tobulinimą (McKinsey & Company).

Apibendrinant, daugiamosalinis sujungimas turėtų būti pagrindinis kitų AV inovacijų bangos pamatas, formuojantis techninę trajektoriją ir visuomeninį autonominės mobilumo poveikį 2025 metais ir vėliau.

Šaltiniai ir nuorodos

• NVIDIA
• Europos Komisija
• Toyota
• Volkswagen Group
• IDC
• Qualcomm
• Velodyne Lidar
• Mobileye
• Bosch Mobility
• Aurora Innovation
• Luminar Technologies
• MarketsandMarkets
• Daimler
• Euro NCAP
• Baidu
• Mordor Intelligence
• IDTechEx
• McKinsey & Company