La lunga strada dei veicoli a guida autonoma

Sempre più spesso sentiamo parlare di veicoli a guida autonoma e a guida assistita. Se ne occupano i giornali, i telegiornali, e le notizie di accordi tra Case automobilistiche e Produttori di semiconduttori sono all’ordine del giorno. Così come le previsioni su quando vedremo questi veicoli circolare sulle strade e su quali saranno le ricadute che tale tecnologia avrà sulla società e sulle nostre abitudini.
Ma a che punto siamo, realmente, con questa tecnologia? Ecco cosa prevede la società di ricerca Canalys in uno studio commissionato da Arm dal titolo ” The road to autonomous vehicles”.

La ricerca si apre con alcune significative statistiche. Le automobili rimangono ferme per oltre il 90% del tempo. Nel mondo oltre 1,2 milioni di persone muoiono sulle strade ogni anno e secondo l’NHTSA (la National Highway Traffic Safety Administration negli Stati Uniti), il 94% degli incidenti gravi è dovuto a un errore umano. Nelle grandi città, in qualsiasi momento, circa un terzo dei conducenti è alla ricerca di un posto dove parcheggiare la propria auto. Secondo Inrix, i conducenti americani trascorrono 17 ore all’anno alla ricerca di un parcheggio, anche se negli Stati Uniti ci sono più di tre parcheggi per ogni veicolo.

La congestione stradale continua a peggiorare. Secondo TomTom’s Traffic Index, i conducenti di Città del Messico trascorrono il 66% di tempo in più rispetto a quanto impiegherebbero in condizioni di traffico scorrevole, equivalenti a 227 ore annue sprecate a causa del traffico.

I veicoli autonomi (AV) sono considerati da molti un elemento chiave per migliorare la mobilità.

Una vettura a guida autonoma non si distrarrà mai, non viaggerà sotto l’influenza di alcool o droghe, non si arrabbierà mai né si addormenterà, e non passerà mai col rosso. Avrà tempi di reazione immediati e con la connettività veicolo-veicolo (V2X), comunicherà con altri veicoli, con le infrastrutture stradali e cittadine, anticiperà i comportamenti degli altri utenti della strada e dei pedoni, garantendo un migliore e più sicuro flusso di traffico con strade meno congestionate.

Le opportunità di guadagno cresceranno e si diversificheranno con nuovi servizi.

Il rapporto descrive successivamente l’evoluzione dei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) dai livelli più bassi a quelli più alti e analizza le strategie e i piani dei Costruttori automobilistici e delle altre società che entreranno (o sono già entrate) in questo mercato; lo studio si sofferma infine anche sui problemi legislativi e normativi.

Dai sistemi di assistenza, alla guida autonoma

I sistemi di assistenza alla guida sono funzionalità in grado di migliorare il processo di guida. Includono il controllo automatico della velocità di crociera, l’assistenza al mantenimento della corsia, il parcheggio assistito, l’allarme del traffico posteriore / laterale, l’avviso di collisione anteriore e la frenata di emergenza autonoma. Attualmente le funzioni di avviso e allarme sono più numerose delle funzioni in cui il veicolo fornisce attivamente assistenza. Alcune di queste funzionalità esistono da diversi anni ma in passato venivano adottate solamente dai veicoli di alta fascia del mercato. Oggi sono disponibili anche per le vetture più economiche, di serie o in pacchetti opzionali specifici. Queste funzionalità fanno parte del Livello 1, cosi come codificato dall’NHTSA. Decisamente meno comuni sono le funzionalità di Livello 2 con ancora pochi esempi disponibili sul mercato: Personal CoPilot di BMW, Traffic jam Assist di Audi, Super Cruise di GM/Cadillac, Distronic Plus di Mercedes, AutoPilot di Tesla e Pilot Assist di Volvo. Oltretutto, quasi sempre si tratta di pacchetti opzionali di costo elevato. Per quanto riguarda questo aspetto, le notizie più significative arrivano dal Giappone dove Nissan e Subaru hanno lanciato le funzionalità di livello 2 (rispettivamente ProPILOT e EyeSight Touring Assist) su numerosi modelli per rispondere ad una domanda in continua crescita.

In questa fase, a rallentare il cammino verso veicoli sempre più automatizzati è sicuramente il lungo periodo di progettazione e di avviamento della produzione di nuovi modelli (attualmente da 3 a 5 anni), l’approccio prudente dei Costruttori e un’industria fortemente regolamentata. Senza contare il fatto che gli automobilisti hanno bisogno di tempo per assimilare le novità offerte dalla tecnologia, tant’è che molti conducenti neppure conoscono le funzionalità offerte dalla propria vettura.

L’arrivo dei robo-taxi

A questo punto la ricerca di Canalys analizza, per i principali Costruttori, lo stato dell’arte e le strategie future.

Il problema principale per le Case è quello di pianificare un futuro in cui ci saranno sicuramente meno macchine ma meglio utilizzate. Devono decidere, poi, se puntare sul singolo automobilista o su quanti offriranno un servizio di flotte.  Tutte le Case automobilistiche stanno gradualmente incrementando le funzionalità legate alla guida autonoma con alcuni brand che hanno già lanciato capacità di Livello 2 e che hanno messo in campo strategie per arrivare al Livello 4 mediante partnership o acquisizioni. Questa, nel dettaglio, la situazione:

Audi ha oggi funzionalità di Livello 2 e ha annunciato l’Audi A8 con automazione di Livello 3, utilizzando la piattaforma software TTTech MotionWise su un controller zFAS che utilizza un NVIDIA Tegra K1, i processori Arm e le GPU NVIDIA. Audi collabora con NVIDIA per utilizzare l’Intelligenza artificiale negli AV (Autonomous Vehicles) a partire dal 2020, mentre la sua controllata Autonomous Intelligent Driving GmbH creerà soluzioni di guida autonoma per il Gruppo VW di cui Audi fa parte. VW ha recentemente annunciato una partnership con Aurora Innovation.

BMW ha già oggi funzionalità di Livello 2 nei suoi veicoli. Nel 2016 ha stretto un’alleanza tecnologica con Intel, Mobileye, Delphi e altri, e ha annunciato di recente che nel 2021 saranno disponibili al pubblico veicoli di Livello 3, mentre i veicoli di Livello 4 e 5 verranno utilizzati in programmi sperimentali in ambito urbano. Al momento oltre 7.000 veicoli BMW e Mini sono utilizzati nei programmi di car sharing DriveNow e ReachNow in oltre 15 città.

Ford ha oggi funzionalità di Livello 1 nei suoi veicoli ma introdurrà sul mercato, entro il 2018, AV più avanzati. Entro il 2021 Ford ha in programma di introdurre veicoli autonomi per l’impiego in flotte.  All’inizio del 2017 ha acquisito Argo AI e ha annunciato che avrebbe investito un miliardo di dollari nei programmi di guida autonoma in cinque anni. Il team di Argo è cresciuto fino a circa 200 persone e ha acquisito il fornitore di lidar Princeton Lightwave nell’ottobre 2017.

Oggi GM ha veicoli Cadillac con funzionalità di Livello 2. GM ha acquisito Cruise Automation con sede a San Francisco all’inizio del 2016 ed effettua test con col modello Chevrolet Bolts in questa città. Come Ford, GM ha acquisito un produttore di lidar, Strobe, nell’ottobre 2017, e ha collaborato con le società di ride hailing Lyft e Uber. GM ha annunciato di recente che produrrà e distribuirà robo-taxi in aree urbane densamente popolate negli Stati Uniti entro il 2019.

Honda monta nelle sue autovetture sistemi di Livello 1 e ha in programma di incrementare le performance nei prossimi due anni grazie alla sua suite Honda Sensing. Nel 2020, lancerà una soluzione di Livello 3 per la guida su strade a più corsie e la funzionalità di Livello 4 entro il 2025. Alla fine del 2016 Honda ha annunciato una partnership con Waymo di cui non sono stati resi noti dettagli.

Attualmente Mercedes dispone di veicoli con funzionalità di Livello 2. Nel mese di aprile 2017 la società madre Daimler e Bosch hanno annunciato una partnership per il lancio di veicoli di Livello 4 “entro l’inizio del prossimo decennio”. Mercedes ha anche una partnership con Uber per la fornitura di veicoli, ha investito in altre società di mobilità-as-a-service e ha lanciato il programma di car sharing Car2Go con 14.000 veicoli Mercedes e Smart, disponibili in più di 25 città.

Oggi Nissan ha funzionalità di Livello 2 in alcuni modelli. La funzionalità ProPILOT sarà disponibile a livello mondiale all’inizio del 2018 per le vetture Leaf e Rogue/X-trail. Nissan prevede di costruire “veicoli autonomi commercialmente fattibili entro il 2020” e condurrà un piccolo trial su robo-taxi a Yokohama, in Giappone, nel corso di quest’anno.

Anche Tesla ha funzionalità di Livello 2 sulle proprie vetture. L’hardware ed il software (sviluppato internamente) è montato in tutti i veicoli prodotti a partire dall’ottobre 2016, con la funzionalità Autopilota opzionale. Il software dell’autopilota viene regolarmente aggiornato on-line in modalità wireless, e potrà consentire un maggior livello di autonomia se autorizzata dalle autorità competenti.

Toyota utilizza funzionalità di Livello 1 nelle sue vetture. In collaborazione con Denso ed utilizzando la tecnologia Renesas (che impiega processori Arm), avvierà test di guida autonoma in autostrada dal 2020. Il Toyota Research Institute ha testato un veicolo autonomo nel settembre 2017 nelle modalità Guardian e Chauffeur.

Volvo dispone già di veicoli con funzionalità di Livello 2 e ha in programma di realizzare vetture di Livello 4 per il 2021. Il progetto di guida autonoma Drive Me è stato posticipato al quarto trimestre 2017 e si è ridimensionato da un obiettivo di 100 vetture distribuite entro il 2017 a 100 vetture distribuite nei prossimi quattro anni. Volvo ha costituito nel 2017 Zenuity, una società autonoma di software per sistemi ADAS, in joint venture con Autoliv. Uber ha ordinato a Volvo 24.000 SUV sui quali, però, integrerà il proprio software per guida autonoma.

Dai robo-taxi la prima esperienza senza conducente

Canalys si aspetta che gli odierni fornitori di servizi di car sharing e car ride saranno in futuro i fornitori dei servizi di robo-taxi, sostituendo i veicoli di proprietà dei conducenti privati con i loro mezzi autonomi, diventando così i clienti più importanti dei Costruttori auto. Tra le molte società operanti in questo settore,  Didi, Lyft e Uber sono le più attive nel campo della guida autonoma. Didi ha aperto un centro di ricerca a Mountain View, in California,  nel marzo 2017, focalizzato su Intelligenza Artificiale e Autonomous Vehicles, dopo aver reclutato alcuni ingegneri di Waymo. Lyft collabora con le case automobilistiche Ford, GM e Jaguar Land Rover, e con le aziende specializzate in tecnologia per guida autonoma Drive.ai, nuTonomy e Waymo. Lyft ha anche aperto il suo centro di ricerca per la divisione di ingegneria di Livello 5 a Palo Alto, sempre in California, nell’agosto 2017. Uber collabora con OEM del settore automobilistico come GM, Mercedes e Volvo. Ha collaborato e successivamente ha reclutato ricercatori del team di robotica della Carnegie Mellon University di Pittsburgh, negli Stati Uniti, creando in quella città l’Uber Advanced Technologies Center. Uber ha anche acquisito la società autotrasporti a guida autonoma Otto, fondata da ex ingegneri di Google, con i quali si sta trascinando un lungo contenzioso. Complessivamente Uber, Didi e Lyft, hanno raccolto finanziamenti per oltre 30 miliardi di dollari.

Lyft prevede che entro cinque anni i robo-taxi fornirànno la maggior parte delle sue corse. Le sue prenotazioni lorde (al lordo del compenso dei conducenti) hanno superato negli Stati Uniti per la prima volta il miliardo di dollari nel Q2 2017. Lyft ha recentemente iniziato a operare nel suo secondo paese, il Canada. Le prenotazioni lorde di Uber nello stesso trimestre 2017 sono state stimate in 8,7 miliardi; attualmente Uber opera in 77 paesi, dispone di due milioni di conducenti che effettuano circa dieci milioni di corse al giorno. I dati del 2017 non sono disponibili per Didi, ma nonostante le basse tariffe applicate, con 400 milioni di utenti (10 volte quelli di Uber), Canalys stima prenotazioni lorde di oltre 10 miliardi di dollari al trimestre.

I fornitori di servizi di car sharing, molti dei quali sono di proprietà di Case automobilistiche, dispongono di importanti flotte di veicoli da utilizzare su base oraria o giornaliera. BMW, Daimler e GM che possiedono rispettivamente DriveNow/ReachNow, Car2Go e Maven, hanno tutti in programma di sostituire in futuro quei veicoli con robo-taxi. Volvo ha una flotta di car sharing in Svezia, denominata Sunfleet, che verrà utilizzata per la nuova strategia di mobilità. Ford e VW gestiscono rispettivamente i servizi di ride-pooling di Chariot e Moia. nuTonomy sta già testando automobili autonome, gestisce un servizio di ride-hailing con Lyft a Boston e con Grab a Singapore, mentre Waymo sta testando un servizio di van autonomi a Chandler, negli Stati Uniti. Uber è impegnata in un sevizio simile a Pittsburgh dal 2016. I test sui veicoli autonomi (a bordo dei quali c’è sempre un ingegnere) hanno anche lo scopo di abituare i passeggeri e gli altri utenti della strada a questa nuova tecnologia. Ogni fornitore di servizi di mobilità deve gestire i veicoli delle proprie flotte, il software e l’app per garantire un’elevata disponibilità del servizio, tempi di attesa minimi e il massimo utilizzo del veicolo, e ogni città è diversa dall’altra. La flotta è un corpo collettivo in cui il movimento di un veicolo ha un effetto diretto su tutti gli altri. L’intelligenza di sistema determina quale veicolo serve a ciascun cliente, quali opportunità di raggruppamento esistono e il percorso che il veicolo deve intraprendere. Il fornitore deve offrire veicoli nel posto giusto al momento giusto, prevedere la domanda, conoscere le condizioni meteo e tutti gli eventi che possono condizionare il servizio. Oggi i proprietari delle flotte raccolgono dati ed esperienze preziose, per meglio risolvere le sfide di mobilità che le città di tutto il mondo devono affrontare.

Dal possesso alla condivisione

Nel 2017 le vendite di auto in mercati maturi come il Regno Unito e gli Stati Uniti sono diminuite. A più lungo termine, su base globale, Canalys prevede che nel 2025 verranno vendute meno automobili rispetto al 2020, in gran parte a causa dell’impatto dei robo-taxi sulla proprietà delle automobili e per l’aumento dell’urbanizzazione.

Le piattaforme di guida autonome per i ritardatari

Diversi produttori di automobili sperano di lanciare i loro veicoli di  Livello 4 all’inizio del 2020, il che significa che molti altri OEM saranno in ritardo e avranno bisogno di un piano alternativo per accelerare i tempi di commercializzazione. Una possibile soluzione è offerta dalle piattaforme di guida autonome sviluppate da diverse alleanze, joint venture, start-up e grandi aziende tecnologiche. Start-up come Argo AI, Cruise Automation e nuTonomy sono già state acquisite, mentre altre start-up come AImotive, Aurora Innovation, Drive.AI, FiveAI, JingChi, Optimus Ride, Oxbotica, PolySync, Renovo, Voyage, Zoox e molte altre stanno ricevendo veicoli per testare le loro soluzioni su strada.

Altre società con piattaforme di guida autonoma disponibili o in fase di sviluppo includono:

Baidu ha avviato il progetto Apollo nel 2017. Apollo è una piattaforma software di guida autonoma aperta, che consente ai partner di sviluppare sistemi tramite piattaforme hardware, in particolare per la Cina. Molti dei 70 partner sono OEM internazionali, fornitori di primo livello e aziende tecnologiche.

DENSO ha concesso in licenza il processore Arm Cortex-R52 per progettare piattaforme di riferimento di dispositivi semiconduttori automobilistici con i massimi livelli di sicurezza funzionale possibile, come richiesto per i sistemi di guida autonoma.

Intel ha formato un’alleanza tecnologica per la guida autonoma con BMW, Mobileye (recentemente acquisita), Fiat Chrysler e i fornitori di primo livello Continental, Delphi e Magna, come integratori di sistemi.

NVIDIA collabora con dozzine di aziende impegnate in progetti di guida autonoma, compresi gli OEM Audi, Mercedes, Toyota e Volvo. Il software della piattaforma NVIDIA DRIVE supporta lo sviluppo autonomo di applicazioni su hardware per computer NVIDIA DRIVE PX AI che include processori Arm e GPU NVIDIA.

NXP Semiconductors ha annunciato la piattaforma NXP S32 per i veicoli elettrici, connessi e autonomi nell’ottobre 2017. 8 dei 15 principali produttori di auto hanno già adottato la piattaforma NXP S32 per i prossimi modelli. Basato su soluzioni Arm scalabili, l’architettura di computing automotive consentirà una distribuzione più rapida.

Renesas ha introdotto Renesas autonomy Platform nel 2017. La sua suite di soluzioni include il sistema di infotainment e ADAS  R-Car Sistem on Chip basato su Arm.

Waymo, il progetto di auto self-driving un tempo di Google, fornisce veicoli e tecnologia a Chrysler. Waymo ha percorso più miglia su strade pubbliche in modalità autonoma rispetto a qualsiasi altra azienda, ed è stato il primo a offrire veicoli senza essere umano al posto di guida.

Zenuity proporra la propria soluzione autonoma entro il 2019, senza esclusiva per la co-fondatrice della joint-venture Volvo.

Gli aspetti legislativi

I governi stanno emanando linee guida, redigendo regole e apportando modifiche agli atti esistenti, ma il passaggio di una legge relativa ad un settore già altamente regolamentato, in cui la sicurezza è di fondamentale importanza, è complicato.

In un settore così complesso, i veicoli autonomi hanno bisogno di una legislazione che consenta loro di andare su strada per i test e successivamente di essere schierati.

Mentre Baidu in Cina e Tesla e Uber negli Stati Uniti hanno usato una approccio opaco, piuttosto che chiedere tutte le autorizzazioni,  per il bene dell’industria globale e per la sicurezza pubblica, le leggi vanno rispettate scrupolosamente.

Per quanto riguarda i veicoli autonomi, gli Stati Uniti hanno leggi differenti a seconda dello Stato. La California è stata la più attiva con 47 permessi per testare veicoli sulle strade pubbliche, mentre le vicine Arizona e Nevada, altrettanto attive, hanno regole diverse ed è richiesto un cambio di targa all’attraversamento del confine di stato. Tuttavia a livello federale sono stati fatti numerosi progressi. A settembre 2017, il Dipartimento dei Trasporti (DOT) ha pubblicato l’Automated Driving Systems 2.0: un documento per la sicurezza contenente dodici raccomandazioni che i fornitori di soluzioni sono invitati a rispettare. Sempre a settembre, il SELF-DRIVE Act approvato dalla Camera dei Rappresentanti ha migliorato le capacità dell’NHTSA di adeguare gli standard di sicurezza federali, mentre a ottobre 2017 un comitato del Senato ha approvato l’AV START Act. Se diventerà legge, abiliterà un framework uniforme per il test e la distribuzione dei veicoli autonomi. Gli OEM del settore automobilistico saranno esentati dagli attuali standard di sicurezza, basati su un volume di produzione massimo di 15.000 veicoli nel primo anno, 80.000 in tre anni e nessun limite nel quarto anno. Gli Stati avranno il controllo sulle norme per la registrazione, il rilascio delle licenze e l’assicurazione mentre l’NHTSA dovrà supervisionare la progettazione e la produzione del veicolo. Il disegno di legge, che riguarda le automobili, non i camion, richiede anche agli OEM di sviluppare una protezione dagli attacchi informatici. Questa proposta di legge verrà sottoposta all’approvazione del Senato prima di essere integrata col testo approvato alla Camera dei Rappresentanti per poi essere controfirmata dal Presidente per diventare legge.

Australia, Cina, Unione Europea e Singapore hanno annunciato le proprie linee guida relative ai veicoli autonomi. Le “Linee guida per i test sui veicoli autonomi in Australia” sono state approvate dal governo australiano nel maggio 2017, indicazioni che stati e territori possono implementare. Nel novembre 2017, il governo cinese ha annunciato che svilupperà norme nazionali per i test su strade pubbliche, che non è ancora consentito, anche se i veicoli di prova di Baidu hanno già percorso le strade di Pechino. Almeno cinque società cinesi stanno già testando i loro veicoli in California. La Commissione europea ha approvato una “lettera di intenti” firmata da 27 Stati membri dell’UE, più Norvegia e Svizzera, che mira ad aumentare la cooperazione per quanto riguarda le vetture autonome e connesse, in particolare nei siti vicino alle zone di confine, documento che riguarda la trasmissione dati, connettività, sicurezza e responsabilità. La UE sta finanziando numerosi progetti in tutta la regione ma l’adozione di norme comuni è molto complicata per le differenti sensibilità dei vari Paesi e richiederà tempo, con alcuni paesi, tra cui la Geremania e il Regno Unito che si muoveranno autonomamente.

Il governo di Singapore ha a lungo incoraggiato la ricerca e lo sviluppo dei veicoli autonomi. Sono stati apportati degli adeguamenti alla legge sul traffico stradale per i test, la progettazione e le regole di costruzione, compreso l’obbligo di acquisire e archiviare i dati dei sensori e le riprese video.

Il Giappone vuole promuovere i veicoli autonomi, anche in vista delle Olimpiadi di Tokyo del 2020 dove saranno in funzione robo-taxi. Nell’aprile 2017 la National Police Agency ha approvato delle regole per i test su strade pubbliche, che riguardano anche il controllo remoto da parte delle autorità che decideranno se il test potrà avere luogo o meno.

Una posta in gioco molto alta

Tutti le principali Case automobilistiche e i fornitori di primo livello hanno una propria strategia al riguardo, con molti Costruttori che diventeranno operatori mobility-as-a-service o stretti alleati di questi ultimi. Alcune delle più grandi aziende tecnologiche del mondo e decine di start-up e università sono anche fortemente coinvolte nella ricerca e nello sviluppo di veicoli autonomi. I governi, sia a livello locale che nazionale, stanno elaborando norme e leggi. I robo-taxi faranno la loro comparsa tra due anni cambiando il modo in cui le persone si muovono e la propensione all’acquisto di nuove autovetture. I veicoli saranno meglio utilizzati, trasportando persone e merci in modo più sicuro e rispettoso dell’ambiente, e circolando in modo più efficiente attraverso strade meno congestionate.

Durante il viaggio i passeggeri potranno dedicarsi ad attività diverse e utilizzare i sistemi di intrattenimento di bordo e arrivare a destinazione più rilassati.

La posta in gioco è alta, la strada è lunga, ma la gara è aperta.

Scarica una copia della ricerca di Canalys.