Paneldiskussion: Chancen und Herausforderungen von vernetzten Autos und autonomem Fahren

Beijing (ots/PRNewswire) - Am 26. April 2018 veranstaltete eMapgo
Technologies (Beijing) Co. Ltd. die EMG-Anwenderkonferenz 2018 in
Peking. Nach EMG-Management-Präsentationen und Gastvorträgen
diskutierten sechs Führungspersönlichkeiten, die für Kartenanbieter,
Automobilhersteller, KI- und IT-Unternehmen sowie die Universität
Xiamen tätig sind, im Rahmen einer Paneldiskussion über die "Chancen
und Herausforderungen von vernetzten Fahrzeugen und autonomem
Fahren."

Panelteilnehmer

Jessica Zhang

(Gastgeberin) CEO von Jazzyear

Dr. Kevin Wang

Chairman von EMG

T. Russell Shields

Chairman von Ygomi (Gründer von NAVTEQ)

Weiguo Liu

Stellvertretender Direktor des Intelligent Vehicle Development
Center von Geely

Prof. Cheng Wang

Universität Xiamen

Xianglai Kong

CEO von Sogou Map

Kevin Tsurutome

Vice President von DeepMap

Welche Beziehung besteht zwischen autonomem Fahren und dem
vernetzten Auto?

Dr. Kevin Wang ist der Meinung, dass die für das autonome Fahren
verwendeten Daten in Echtzeit aktualisiert werden sollten, sodass ein
autonomes Fahren schwer zu realisieren ist, wenn die Fahrzeuge nicht
angeschlossen sind.

Herr Liu glaubt, dass der ultimative Zweck des autonomen Fahrens
darin besteht, die menschliche Kontrolle abzuschaffen. Autonomes
Fahren und das vernetzte Auto haben keine Inklusionsbeziehung,
während das vernetzte Auto eine Grundlage für hochautomatisiertes
Fahren bildet.

Laut Prof. Cheng Wang sind autonomes Fahren und das vernetzte Auto
zwei Seiten derselben Medaille. Sie sind komplementär.

Herr Kong denkt, wenn das autonome Auto nicht vernetzt ist, wird
kein großer Wert geschaffen.

Herr Tsurutome bemerkt, dass autonome Fahrzeuge Informationen in
Echtzeit austauschen müssen und dies erfordert Vernetzung.

Herr Shields weist darauf hin, dass es sich um zwei verschiedene
Konzepte handelt. Auf einigen Ebenen des autonomen Fahrens ist eine
Vernetzung nicht notwendig und somit ist das vernetzte Auto keine
Voraussetzung für autonomes Fahren. Sie können sich gleichzeitig
entwickeln.

Wer wird im Zuge der Herausbildung neuer Akteure die Kontrolle
über die Bildschirme in Autos übernehmen? Wie wird sich das neue
Geschäftsmodell in Bezug auf Services für das vernetzte Auto
entwickeln?

Dr. Kevin Wang macht darauf aufmerksam, dass es für die Fahrer
bequemer ist, ihre Zeit während der Fahrt anderweitig zu nutzen, wie
z. B. mit Hotelbuchungen, Kauf von Eintrittskarten, usw. Da die im
Fahrzeug integrierten Services während des gesamten Lebenszyklus der
Fahrzeuge für die Kunden erbracht werden können, werden die Gewinne
aus diesem Neugeschäft weit über die Gewinne aus dem Autoverkauf
hinausgehen.

Herrn Liu zufolge konzentriert sich Geely auf die Steigerung der
Kundenzufriedenheit und Loyalität der Nutzer. Er regt an, dass
Autohersteller und Internetfirmen einen vernünftigen Weg finden
sollen, Gewinne zu teilen, anstatt sich darauf zu konzentrieren, wer
die Bildschirme kontrolliert.

Herr Kong betont, dass die Benutzererfahrung am wichtigsten ist.
Wenn das System das einzige Verkaufsargument ist, verlieren die
Automobilhersteller ihre Stimme am Markt.

Welche Autonomiestufe wählen Sie: L3 oder L4?

Herr Shields geht davon aus, dass autonome Level-3-Fahrzeuge
sowohl von Menschen als auch von Maschinen gesteuert werden. Wenn ein
Unfall passiert, ist es schwer, die Verantwortung zu bestimmen. Er
offenbart, dass Ygomi erhebliche Investitionen in Bezug auf autonomes
Fahren auf Level 4 getätigt hat.

Herr Liu bringt ein, dass Geely von niedriger zur hohen Stufe des
autonomen Fahrens übergehen wird. Er betont, dass Fahrzeugsicherheit
Priorität hat, aber es gibt keine Technologie, die die Sicherheit von
autonomen Fahrzeugen der Stufe 4 zum jetzigen Zeitpunkt gewährleisten
kann.

Dr. Wang sagt, dass EMG sich momentan auf Level 3 konzentriert und
aktiv in Level-4-Forschung involviert ist.

Welcher technische Weg ist besser: Reine Vision oder
Multisensor-Fusion?

Prof. Wang rät, LiDAR zur Erfassung von Basisdaten zu verwenden,
während KI-Vision mit Crowdsourcing verwendet wird, um die Fähigkeit
zur dynamischen Aktualisierung zu verbessern. Er betont, dass
umfassende Zuverlässigkeit eine Voraussetzung für die
Massenproduktion von autonomen Fahrzeugen ist.

Herr Tsurutome offenbart, dass DeepMap sich für die
Multisensor-Fusion entscheidet.

Herr Shields ist für reine Vision. Er glaubt, dass die Kosten von
LiDAR für eine Kommerzialisierung zu hoch sind. Stattdessen sei reine
Vision wirtschaftlicher.

Pressekontakt:
Sarah Chen
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