Autonomes Fahren im neuen Infrastrukturzeitalter – Durchbruch der „Daten-Engine“ von Juefei Technology in der Zwischenphase

Vorwort: An neuen Kräften im Automobilbau mangelt es der Branche nicht. Was fehlt, sind Goldgräber, die die Automobilindustrie mit Software definieren und neu schreiben können.

Ende Februar 2020 veröffentlichten elf Ministerien und Kommissionen gemeinsam die „Strategie für Innovation und Entwicklung intelligenter Fahrzeuge“. Damit wurde die Richtung für die koordinierte Entwicklung von „Fahrzeug-Straße-Cloud“ für Chinas intelligent vernetzte Fahrzeuge offiziell festgelegt und ein klarer Weg für Chinas autonomes Fahren gewiesen. In diesem Bereich hat sich Juefei Technology entschieden, mit Daten zu beginnen und die „Ren- und Du-Meridiane“ der Branche zu erschließen.

Die intelligente „Daten-Engine“, die am besten zu Chinas kollaborativem Entwicklungspfad „Fahrzeug-Straße-Cloud“ passt

Der plötzliche Ausbruch der Epidemie hat die Menschen dazu gebracht, eine weitere Möglichkeit des autonomen Fahrens zu entdecken. Transport von Vorräten, Auslieferung von Waren, Reinigung und Desinfektion … Die autonome Fahrtechnologie in Kombination mit zahlreichen praktischen Szenarien hat zu dringlicheren Marktanforderungen geführt. Gibt es eine ausgereiftere Lösung für Automotive Intelligence? Wie können städtische Straßen intelligenter werden? Wie können die Entscheidungen der Traffic-Cloud-Plattform präziser sein?

Durch den Aufbau einer neuen Generation von LBS-Daten-Engines ist es das Ziel von Juefei Technology, die Implementierung des „Fahrzeug-Straße-Cloud“-Modells in der autonomen Fahrbranche wirklich zu realisieren. Juefei Technology verfügt über eine riesige Menge unstrukturierter, hochdiskreter LBS-Daten, darunter neue Sensordaten, Verkehrs- und Straßenverwaltungsdaten, Reisebetriebsdaten, hochpräzise Daten aus der natürlichen Welt, Betriebsdaten von Bordrechnern, Daten zur Straßenrandwahrnehmung usw.

Ausgehend von diesen Daten können wir durch Fusionsberechnungen auf Basis hochpräziser Karten die Daten für Straßen und Fahrzeuge neu organisieren. Durch die Kombination der Edge- und Cloud-Bereitstellung auf der untersten Ebene können wir verschiedene intelligente Fahrlösungen für Fahrzeuge, Straßen und cloudgesteuerte Verkehrsgehirne produzieren und ausgeben, sodass das kollaborative Modell „Fahrzeug-Straße-Cloud“ seinen wahren Wert entfalten kann.

Die „Daten-Engine“ kombiniert wissens- und datengesteuerte Prozesse und bietet entsprechende Fusionswahrnehmungs- und Planungsmodule, die die Sicherheit autonom fahrender Fahrzeuge und die großflächige Ausweitung von ODD wirksam gewährleisten und so die Voraussetzungen für die Produktproduktion schaffen und gleichzeitig die Einschränkungen hinsichtlich Rechenleistung und Implementierungskosten reduzieren.

Der von Juefei Technology gewählte technische Ansatz besteht darin, Echtzeit-Sensordaten mit hochpräzisen Kartendaten zu verschmelzen und zu berechnen, um eine stabilere und zuverlässigere Wahrnehmungs- und Positionierungs-Engine zu erreichen, und Hardware mit geringerer Rechenleistung zu verwenden, um autonomes Fahren auf hohem Niveau zu erreichen, was die Szenarien und den Umfang der Implementierung autonomer Fahrtechnologie auf dem Markt erheblich erweitert. Die Engine wird Autos dabei unterstützen, intelligent zu fahren, technischen Support für den Aufbau intelligenter Städte bieten und mit zunehmender Datenmenge weiter zum Aufbau cloudbasierter Verkehrsgehirne beitragen.

Nachdem die „Daten-Engine“ auf den Markt kam, löste sie viele Schwachstellen in der Branche des autonomen Fahrens. Durch die Integration visueller Technologie mit hochpräzisen Karten kann beispielsweise eine Positionierung im Submeterbereich erreicht werden. Zudem kann sich das Gerät an verschiedene Arbeitsbedingungen anpassen, ohne auf Lidar und komplexe Sensoren angewiesen zu sein. So wird mit der geringeren Rechenleistung des Terminals tatsächlich ein höheres Niveau des autonomen Fahrens erreicht.

Für OEMs hat jede Kostensteigerung weitreichende Auswirkungen. Gerade weil die Daten-Engine den Bedarf an Rechenleistung freigesetzt hat, können die Forschungs- und Entwicklungskosten für autonomes Fahren entsprechend gesenkt werden, was den OEMs höhere Gewinnmargen beschert.

Mit genaueren Daten, sichereren und zuverlässigeren Lösungen sowie einer schnelleren Implementierung entspricht die „Daten-Engine“ von Juefei Technology am besten dem Entwicklungspfad der Ära der Zusammenarbeit zwischen „Fahrzeug, Straße und Cloud“ beim autonomen Fahren.

Middle-Plattform-Modell: Von Daten zum Wert

Am 20. April erläuterte die Nationale Entwicklungs- und Reformkommission erstmals den Umfang der neuen Infrastruktur und betonte dabei Konzepte wie Rechenzentren und intelligente Transportinfrastruktur. Wie können Daten effizienter genutzt werden? Der Ansatz von Juefei Technology besteht darin, mithilfe einer Daten-Engine ein Middle-Office-Modell zu erstellen, um auf den Markt zu reagieren.

Wenn die Daten-Engine das Problem „Welche Daten gibt es?“ löst, dann soll das mittlere Plattformmodell das Problem „Wie werden aus Daten Produkte?“ lösen, also „Wie dienen Daten dem Markt?“.

Für die Unternehmen im Bereich des autonomen Fahrens selbst ist das mittlere Plattformmodell vollständig geschäftsorientiert und verlässt sich nicht auf die Daten des Kunden. Entwickler ohne Datenkompetenz können sich so auf das Produkt selbst konzentrieren. Die Entwicklung autonomer Fahralgorithmen wie Fahrzeugsteuerung, Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und Positionierung kann parallel zur Datenentwicklung erfolgen. Dadurch werden Standards, Aktualität und Effizienz bei der Datennutzung gewährleistet und eine höhere Stabilität und Zuverlässigkeit gewährleistet. Dadurch werden die Effizienz und Effektivität von Forschung und Entwicklung verbessert und es können durch Daten ein größerer Wert geschaffen werden.

Einerseits konzentriert sich Juefei Technology auf die Implementierungsszenarien und nutzt hochpräzise digitale Formatierungsfunktionen, um Szenarien mit großem Potenzial für autonome Fahrtechnologie zu ermöglichen, wie etwa Bergbaugebiete, Häfen und Terminallieferung. Bei intelligenten Terminals hingegen werden die Sensordaten von Nutz- und Personenkraftwagen, Straßensensordaten und hochpräzisen Kartendaten zeitlich und räumlich effektiv synchronisiert und integriert, von der zugrunde liegenden Hardware entkoppelt und wissens- und datengesteuert kombiniert, um zuverlässige und präzise intelligente Lösungen bereitzustellen, die die Sicherheit autonomer Fahrzeuge effektiv gewährleisten und den Bedarf an Rechenleistung und Kosten senken können.

Durch die Verknüpfung der Daten von „Fahrzeug, Straße und Cloud“ bietet das Middle-Office-Modell digitale Basisfunktionen für Landeszenarien und intelligente Terminals auf Unternehmensebene, treibt die Implementierung und Skalierung der intelligenten Fahrbranche voran und realisiert tatsächlich „Von Daten zu Wert“.

Schnelle Umsetzung in der Branche und Einstieg in die Überholspur der Entwicklung autonomen Fahrens

In den im April vom Ministerium für Industrie und Informationstechnologie herausgegebenen „Schlüsselpunkten für die Standardisierungsarbeit an intelligent vernetzten Fahrzeugen im Jahr 2020“ wird klar darauf hingewiesen, dass eine der Arbeitsprioritäten im Jahr 2020 darin besteht, ein Standardsystem für intelligent vernetzte Fahrzeuge zu entwickeln, das Fahrassistenz und autonomes Fahren auf niedrigem Niveau unterstützt und grundlegende Garantien für das Erreichen der zweiten Phase des Konstruktionsziels eines Standardsystems bietet, das autonomes Fahren auf hohem Niveau unterstützt.

Auf Grundlage umfassender Erfahrungen mit „Daten-Engines“ und „Middle-Office-Modellen“ hat Juefei Technology eine Produktmatrix mit den Vorteilen „plattformübergreifend, einfach zu implementieren, geringer Stromverbrauch, sicher und zuverlässig“ entwickelt und ist eine Kooperation mit mehreren Institutionen in der Industriekette eingegangen, um technische Unterstützung für die Entwicklung des autonomen Fahrens auf mehreren Ebenen wie Daten, Terminals und neuer Infrastruktur bereitzustellen.

Derzeit arbeitet Juefei Technology mit Industriepartnern wie Yutong Bus, Huawei, China Mobile und der School of Automotive and Transportation Engineering der Tsinghua-Universität zusammen, um gemeinsam die Massenproduktion und Implementierung des „Vehicle-Road-Cloud“-Modells voranzutreiben. Gleichzeitig arbeitet das Unternehmen aktiv mit wichtigen Akteuren der chinesischen Branche für intelligentes Fahren zusammen, um Synergien in der Wertschöpfungskette und eine Serviceintegration zu schaffen. Es ist eine Mitgliedseinheit der ARM Artificial Intelligence Ecosystem Alliance, ein Direktorenmitglied der China Mobile 5G Precision Positioning Alliance, ein Mitglied des Microsoft Accelerator geworden und hat sich dem NVIDIA Startup Acceleration Program angeschlossen.

Auf dem Markt entstehen ständig neue Anforderungen und neue Szenarien. Die Einführung von Richtlinien weist auch auf die Richtung der Branchenentwicklung hin, und Branchenstandards werden allmählich deutlich. Auf der technischen Seite ist die 5G-Technologie zu einer neuen Richtung für die Entwicklung des autonomen Fahrens geworden. Die Idee von Juefei Technology, Daten zu nutzen, um Innovationen im Bereich des autonomen Fahrens voranzutreiben, wird sich auch im Marktwettbewerb bewähren.

Als Gewinner des Qingyun-Plans von Toutiao und des Bai+-Plans von Baijiahao, des Baidu-Digitalautors des Jahres 2019, des beliebtesten Autors von Baijiahao im Technologiebereich, des Sogou-Autors für Technologie und Kultur 2019 und des einflussreichsten Schöpfers des Baijiahao-Vierteljahrs 2021 hat er viele Auszeichnungen gewonnen, darunter den Sohu Best Industry Media Person 2013, den dritten Platz beim China New Media Entrepreneurship Competition Beijing 2015, den Guangmang Experience Award 2015, den dritten Platz im Finale des China New Media Entrepreneurship Competition 2015 und den Baidu Dynamic Annual Powerful Celebrity 2018.