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Esta maravillosa entrevista con Karl Iagnemma trata sobre los vehículos autónomos. Karl es el CEO y cofundador de NuTonomy, una empresa de automóviles con sede en Boston. Muchos de ustedes probablemente no han oído hablar de Karl, pero NuTonomy está empujando los límites de lo que los autos autónomos pueden hacer. Y tenemos la suerte de enterarnos por Karl.
Karl tiene una amplia experiencia en movilidad robótica, probablemente uno de los entornos más profundos del mundo. También es el Director del Grupo de Movilidad Robótica del MIT. Recibió su doctorado en el MIT en 2001.
NuTonomy ha estado probando sus coches autónomos en Singapur y Boston.
– ¿En qué tipo de proyectos de movilidad trabajó anteriormente en su carrera?
– ¿En qué se diferencia su formación y filosofía de otras empresas de automóviles autónomos?
– ¿Cuándo tendremos autos de nivel 5, aproximadamente?
– ¿Es difícil entrenar coches cuando está nevando?
Transcripción
Dave Kruse: Hola a todos. Bienvenidos a otro episodio de Flyover Labs y hoy tenemos la oportunidad de hablar con Karl Iagnemma. Lamento lo de Karl. Muchos de ustedes probablemente no han oído hablar de Karl, pero su compañía está haciendo caminos alrededor de los autos autónomos.
Karl es el CEO y cofundador de NuTonomy, que es una empresa de automóviles autónomos y Karl tiene una profunda experiencia en movilidad robótica y probablemente tenga uno de los antecedentes más profundos del mundo en esa área. También es Director del Grupo de Movilidad Robótica del MIT. Karl se mantiene muy ocupado y recibió su doctorado en el MIT en 2001. Así que NuTonomy ha hablado en los medios sobre sus autos autónomos en Singapur y ahora en Boston. Es posible que no reciban tanta atención como Google o Tesla, pero definitivamente están empujando sus límites de conducción autónoma al igual que ellos. Así que estoy muy emocionado de tener a Karl en el programa.
Así que Karl, gracias por venir hoy.
Karl Iagnemma: Sí, un placer.
Dave Kruse: Así que, antes de hablar de lo que estás haciendo ahora, ¿puedes darnos una breve descripción de tus antecedentes y cómo llegaste a donde estás ahora?
Karl Iagnemma: Bueno, mi formación académica, sabes que vine al MIT en 1995. Era un estudiante graduado. Hice un doctorado en robótica. Mi trabajo de tesis doctoral fue en el área de robótica móvil y específicamente robot de exploración planetaria y cuando terminé mi doctorado, comencé a dirigir un laboratorio de investigación en el MIT e hicimos una serie de proyectos a lo largo de los años para empresas automotrices en las áreas de lo que entonces se llamaba tecnología de seguridad activa o asistencia de buzos, y también hicimos una serie de programas de investigación para el Departamento de Defensa, la Fundación Nacional de Ciencias, otra agencia gubernamental en el área de robótica. Y resulta que ya saben, toda la tecnología que investigamos durante ese período, cosas como la planificación del movimiento robótico, la localización, el mapeo, la percepción, ya saben, se convirtieron en los bloques de construcción de los autos autónomos.
Así que hace unos tres o cuatro años, mi Cofundador y yo, uno de mis colegas en el MIT, Emilio Frazzoli, trabajamos un día y nos dimos cuenta de que el trabajo que hemos estado haciendo en el MIT estaba realmente en el centro de esta industria emergente en torno a los autos autónomos y eso es lo que realmente nos motivó a lanzar la compañía.
Dave Kruse: Te tengo. Y entonces, ¿cuál fue uno de los primeros proyectos en los que trabajó con una compañía de automóviles?
Karl Iagnemma: Bueno, hicimos bastante trabajo con Ford, digamos, relativamente al principio de mi carrera, cuando estábamos mirando esta columna de asistencia al conductor y cómo desarrollar lo que se puede llamar un sistema semiautónomo, es decir, uno que permitiría al conductor conducir a veces y otras veces el sistema informático conduciría el automóvil. Y la cuestión de cuándo el sistema tomaría el control del conductor y cuándo se lo devolvería al conductor era uno de los problemas fundamentales que estábamos tratando de resolver.
Es una especie de anécdota lateral interesante aquí. El estudiante mío que trabajó en ese proyecto para su doctorado fue un compañero llamado Sterling Anderson. Sterling más tarde se fue a ser consultor de McKenzie, pero después de McKenzie fue a Tesla y en Tesla una de las cosas que terminó haciendo fue dirigir su programa de auto-conducción, que mi descripción de nuestro trabajo sonaba familiar, porque el trabajo de Tesla era un enfoque de control semiautónomo, así que supongo que es parte de mi árbol genealógico académico que dio la vuelta a la Costa Oeste.
Dave Kruse: Estoy seguro de que es un mundo pequeño allí arriba. Y así, cuando están trabajando en estos proyectos, imaginen cómo están las cosas en estos momentos en los autos autónomos. Quiero decir, suena como si te golpeara en la cabeza casi en un momento determinado, ¡Wow! Lo que estamos haciendo aquí tiene mucho solapamiento con lo que Google está haciendo u otras compañías exóticas están haciendo?
Karl Iagnemma: Sí, estuve de acuerdo en que lo hicimos. Quiero decir, cuando estás en ella desde el principio, a veces realmente toma un momento en el que eres capaz de dar un paso atrás y poner las cosas en perspectiva. Sabíamos desde hacía mucho tiempo que la tecnología prometía revolucionar la forma en que la gente se movía, principalmente porque conduciría a un transporte más eficiente, seguro y de menor costo en todo el mundo.
Pero durante bastante tiempo la madurez de la tecnología aún no estaba allí. Es decir, lucharíamos durante días, semanas y meses, solo para poder demostrar que sabes algunas tareas relativamente simples en un entorno de laboratorio y la tecnología con el tiempo mejoró un poco, un poco, pero de nuevo fue uno de esos días en los que te diste cuenta, oye, estas cosas en realidad están casi funcionando. Y ese es el momento en que uno empieza a pensar más allá del laboratorio académico, conoce las cuatro paredes de su laboratorio y piensa en cómo podría comenzar a desplegar esa tecnología en el mundo en general.
Dave Kruse: Te tengo, está bien. Hablemos un poco de nutonomía. ¿Puede decirnos, puede darnos una pequeña visión general sobre – bueno, sabemos lo que están haciendo, pero un poco de dónde se encuentran con Singapur y Boston y cuántos empleados tienen y el tipo de sus líneas de tiempo para si se trata de una conducción de nivel cinco o cualquier hora u otras líneas de tiempo que desee compartir?
Karl Iagnemma: Seguro. Así que estamos basados en Boston y Singapur. Actualmente somos aproximadamente un tercio de la compañía en Boston y aproximadamente dos tercios en Singapur. Estamos muy centrados en el desarrollo técnico. Nuestro equipo de negocios es bastante delgado. Son solo cuatro de cada cinco en la compañía los que realmente no están enfocados en los desarrollos técnicos principales.
Lo que es algo único de lo que estamos haciendo en comparación con muchas de las startups en este ritmo es que estamos desarrollando una solución completa de conducción autónoma a caballo. Eso incluye todo el software que iría en el vehículo, para permitir que un vehículo navegue de forma segura por una red de carreteras, de forma autónoma. Incluye software que va en un auricular para permitir al usuario final monitorear el progreso de un automóvil que viene a recogerlo para un viaje autónomo e incluye software que se sentaría en la nube, que coordinaría de manera óptima las actividades de una flota muy grande de vehículos autónomos.
Así que tendemos a, ya sabes, cuando pensamos en vehículos autónomos, solo piensa en el software que se encuentra en un automóvil, pero hay otras dimensiones a ese problema donde se puede agregar mucho valor. Lo que encontramos al menos hoy en día en la comunidad es que, si bien hay mucha gente centrada en los problemas de uno mismo, la percepción, el mapeo, creemos que hay una gran ventaja para poder abordar todo el problema, porque lo que le permite hacer es optimizar el rendimiento del sistema al tener una integración muy profunda de los diversos subsistemas y el conocimiento de cómo funcionan internamente.
Dave Kruse: Interesante. Puedo ver dónde es una gran ventaja. ¿Y qué tipo de sensores y cámaras tiene en su coche? Es decir, ¿muchas de las empresas tienen sensores y cámaras similares o todos tienen un paquete un poco diferente que al menos conozcas?
Karl Iagnemma: Sí, yo diría que como comunidad sabes que generalmente hemos convergido a un lugar donde estamos utilizando los mismos tipos de censores, a saber, cámaras, radares y LIDARES en alguna combinación y la razón por la que lo estamos haciendo es debido a la redundancia que obtienes de esos modos senor complementarios. Creo que todos tenían una configuración ligeramente diferente de esos sensores y, comprensiblemente, todos están llegando a lo que probablemente conoces de forma independiente, tratando de optimizar lo mejor que pueden.
Hay algunas excepciones a eso. Sabes que hay algunos grupos que están ayudando a resolver el problema confiando, digamos, no en LIDAR, sino completamente en visión y radar. Hace que el problema sea más difícil, pero la recompensa potencial si puedes ganar de esa manera es que sabes que evitas usar un sensor bastante caro. Así que en nuestra flota de vehículos R&D, aunque puedo decirles que saben que experimentamos, exploramos una serie de configuraciones diferentes de senor a lo largo de hoy. Hacemos ajustes de vez en cuando, pero todos nuestros autos tienen alguna combinación de radares y algunos sensores LIDAR.
Dave Kruse: De acuerdo, y ya sabes que dijiste que una de tus principales ventajas es un poco más de un enfoque sistémico y sabes que tenía curiosidad, mientras estás en Boston, para que no tengas nieve. Estamos en Madison, Wisconsin, así que tenemos nieve. Ahora tenía curiosidad sobre las dificultades entre y qué tipo de entrenamiento has hecho en nieve versus sol. Probablemente no haya mucha nieve en Singapur, así que cuánto más difícil es entrenar un auto en la nieve y cómo es el tipo de pensamiento de análisis de sus sistemas en comparación con no tener ese enfoque general.
Karl Iagnemma: Sí, esa es una buena pregunta. Sabes que este es un problema técnico muy difícil y es lo suficientemente difícil para que funcione en buenas condiciones y es por eso que realmente – hacemos la mayoría de nuestras pruebas en buenas condiciones climáticas y la mayoría de nuestros competidores hacen sus pruebas en buenas condiciones climáticas, pero todavía estamos tratando de resolver eso, el «caso fácil» primero.
Pero dicho esto, pensamos en el futuro en el que queremos desplegar estos automóviles en ciudades de todo el mundo, en todo tipo de condiciones. Manejamos mucho bajo la lluvia en Singapur. Llueve con frecuencia en Singapur, en cualquier lugar, desde una llovizna hasta un monzón realmente intenso, como un aguacero, y pudimos conducir en una gran variedad de condiciones lluviosas en todo el mundo. Hemos conducido en la nieve, nieve bastante pesada, pero no nieve profunda. Así que un poco de ráfagas densas y hemos hecho esto excepcionalmente. No diría que lo hemos hecho mucho. En realidad, no hemos validado nuestro software en una serie de condiciones.
estamos tratando de saber construir realmente una gran competencia en buenas condiciones y, a continuación, empujar los límites de los nominales de las condiciones meteorológicas. Así que estamos muy contentos de ver que cuando hicimos nuestras pruebas en nieve, vimos un buen rendimiento de los algoritmos y de manera similar en lluvia, pero sabes que hay trabajo por hacer para entender realmente los límites de tu sistema, sabes cuánta nieve es demasiada, cuánta lluvia milímetros por hora es demasiada.
Cuando terminas con los detalles, sabes que no es realmente la nieve, la nieve que cae lo que molestó al sistema. Es el hecho de que cuando acumulas mucha nieve, el mundo a tu alrededor se veía diferente de lo que sabías cuando no había nieve en el suelo. Así que eso puede causar algunas complicaciones para algunos de los subsistemas, pero hasta ahora nuestras pruebas iniciales han sido muy prometedoras.
Dave Kruse: Interesante. Y me imagino que el sistema de visión probablemente va a funcionar tan bien como LIDAR, pero ¿es ese el caso que piensas en la nieve o es que los sistemas de visión han estado funcionando bien?
Karl Iagnemma: Bueno, ya sabes – esto realmente llega a ese punto complementario. Quiero decir que esta es la razón por la que usamos múltiples modos de sensor, es porque para escenarios exactamente como este donde hay una visibilidad disminuida en condiciones de nieve. Sensores incorporados, no hay una bala mágica allí. Sabes que si estás mirando por el parabrisas y no puedes ver mucho, tu cámara tampoco verá mucho.
Pero la buena noticia es que sus sensores de radar, sus sensores LIDAR tal vez relativamente no se vean afectados y, de nuevo, esa es exactamente la razón por la que sabe por qué tenemos este tipo de enfoque de correa y tirantes de tener múltiples modos de sensor complementarios que, a menudo, se superponen, le proporcionan información muy similar, pero en algunas condiciones como los días nevados, uno de ellos puede no funcionar bien y debe confiar más en los demás.
Dave Kruse: Tiene sentido, está bien. Así que probablemente te hagan esta pregunta mucho, pero tenía curiosidad, ¿cuándo podré comprar un auto que conduzca por sí mismo? Algo así como lo que llaman el nivel cinco donde puedo ser recogido y llevado a la tienda de comestibles y traído de vuelta a casa. ¿Tienes alguna suposición, algún sentido y algún rango de años?
Karl Iagnemma: Bueno, sabes que compras un auto cualquiera, es probable que sea un poco más tarde que cuando podrías experimentar un paseo en el auto que conduce. Y lo que quiero decir con eso es que hay realmente dos modelos diferentes que juegan allí vendiendo una característica a un cliente cuando compran su próximo automóvil. Entonces, cuando vayas al concesionario y compres tu próximo Ford, GM o Volvo, sea cual sea el caso, sabes que la pregunta es cuándo dirá ese vendedor, ¿te gustaría el paquete de opción de autonomía por 6 62,000? Eso va a ser en varios años en el futuro. Me sorprendería que fuera antes de 2025. La razón de esto es que implica que no está utilizando sensores extremadamente sensibles para permitir que esa función funcione. Solo depende de cámaras y radares.
Ahora, dicho esto, la gran advertencia aquí es que sabes que a menudo asumimos cuando pensamos en comprar un automóvil con operación autónoma. Asumimos que esta será una función que podemos activar y desactivar en cualquier parte del mundo, a cualquier hora del día o de la noche y en cualquier condición climática. Mi fuerte sentido de lo que vamos a evolucionar y el campo es el universo en el que, incluso cuando ofrecemos esa función de automóvil autónomo a un cliente final, solo estará disponible parte del tiempo bajo ciertas condiciones, está bien. Idealmente, bajo la mayoría de las condiciones, no creo que lo vendas si fuera solo bajo algunas condiciones, pero no bajo todas las condiciones.
Y, por lo tanto, creo que saben que el comodín aquí es una compañía como Tesla que promete vender realmente estas características de las que estamos hablando en un plazo mucho, mucho más cercano, en 2025, probablemente en los próximos años. Creo que la advertencia probable aquí es que esa función no estaría disponible para usted como cliente todo el tiempo. Pasarán unos años antes de que tengamos esa función autónoma 24/7.
Ahora, al poder experimentar un viaje en un automóvil sin conductor, la razón por la que estará disponible para usted como cliente antes es porque la economía de lo que llamamos movilidad del servicio es fundamentalmente diferente a la economía de, digamos, la propiedad de un vehículo privado. Y realmente, la diferencia es que, por un lado, cuando compra un automóvil y elige comprar esa característica, es muy sensible al precio, muy limitado por ser el comprador promedio, puede pagar tres, cuatro, cinco, seis, siete mil dólares. No va a pagar 2 20,000 por una característica y agregar a un automóvil.
Por otro lado, si quisiera que lo eligieran en mi robo taxi y quisiera hacer un negocio de hacerlo, bueno, si piensan en la economía de un servicio de taxi, un porcentaje significativo del costo de su viaje en taxi es bueno, el costo de ese conductor, el salario del conductor que en realidad conduce ese automóvil. Cuando digo significativo, me refiero a cualquier lugar de 30, de aproximadamente un tercio a dos tercios el costo de ese viaje es el costo del conductor. Así que si pueden sacar al conductor del auto, saben que la economía de ese viaje en taxi está radicalmente alterada y digamos que conocen la primera tienda de ese taxista, dos propinas para el taxista por año, digamos por el momento que son 1 100,000. Eso significa que podría compensar ese salario de 1 100,000 con el equipo que puso en el automóvil.
Para que pueda poner decenas de miles de dólares. Usted sabe que es el primer pedido, de nuevo, de equipos en el automóvil como un retorno favorable de su inversión y ser capaz de operar, sabe que un negocio de mover personas usando vehículos autónomos y la economía tendría sentido. Así que esa es realmente la razón por la que probablemente viajará en un taxi rodante y pagará por el kilómetro que conoce varios años antes de que realmente posea ese automóvil totalmente autónomo.
Dave Kruse: Te tengo. ¿Así que incluso en Madison podríamos ver taxis totalmente autónomos en tres o cuatro años, potencialmente?
Karl Iagnemma: Creo que el otro. El otro punto a destacar es que sabes que un modelo mental en el que a veces caemos supone que cuando lleguen estos autos estarán disponibles a escala. Estarán disponibles en todo el lugar todo el tiempo. Creo que la realidad probable es que la primera experiencia en un servicio de transporte de estantes o un robo taxi será en un entorno bastante estructurado, digamos. Será en un centro comercial, en un parque de atracciones, en un campus cerrado en algún lugar, tal vez en la Universidad de Wisconsin, en algún lugar como ese, donde tienes una ruta predecible que siguen estos autos o redes de rutas predecibles. No es necesariamente el entorno de carretera abierta sin restricciones.
Usted sabe que estos son casos de uso técnicamente más fáciles. Son casos económicos simplificados. Son formas para que los desarrolladores de esta tecnología y las empresas interesadas en el espacio de servicios de movilidad prueben realmente las aguas y saben por esas razones, todas esas razones juntas creo que tenderemos a ver esta tecnología desplegarse primero en estos entornos restringidos.
Dave Kruse: Eso tiene sentido. Sí, y parece que algunas compañías están, como si estuvieran haciendo un servicio de transporte autónomo, que sería como un aeropuerto de algo, la gente está empezando a hacer eso al menos o en Las Vegas creo que leí que alguien lo está haciendo. Eso tiene sentido.
Karl Iagnemma: Exactamente. Es un buen ejemplo de un entorno que podríamos llamar semiestructura. Por supuesto, cualquier cosa puede suceder cuando estás en el mundo natural, pero limitando el entorno operativo de ese automóvil, diciendo que te quedarás en lo que llamamos un área geo cercada y, por cierto, si es un terreno privado, incluso podrías imponer ciertas restricciones como dedicar un carril de viaje para este tipo de automóviles mientras les pones luces intermitentes o sabes cosas similares. Puede hacer que (a) el problema técnico sea más fácil y (b) sepa que el riesgo de responsabilidad es menor. Básicamente, puede operar a bajas velocidades. Hay una serie de cosas que podría hacer para que el problema sea más retráctil y para que el caso de negocio sea más atractivo.
Dave Kruse: Te tengo, está bien. Y sé que se nos acabó el tiempo. ¿Tienes tiempo para un par de preguntas más?
Karl Iagnemma: Sí, claro.
Dave Kruse: Sí, está bien, porque tenía curiosidad de saber sobre la asociación, ¿con qué compañías de automóviles se ha asociado, si es que hay alguna?
Karl Iagnemma: Bueno, nosotros sí. Tenemos un par de asociaciones con empresas automotrices. Es un poco difícil hablar de los detalles de ellos, porque todos tienen una naturaleza distinta. Sabes, puedo decir en general que conoces a las compañías automotrices, algunas se habían ido y estoy hablando hace tres o cuatro años de asociarse con una nueva empresa. Habría sido una conversación probablemente difícil porque hay una gran, voy a decir, gran coincidencia de miss clave entre la escala de un OEM típico y la escala de una start-up. Es muy difícil encontrar maneras de trabajar juntos de manera significativa en mi experiencia.
Sabes que en estos días el paisaje ha cambiado un poco. Existe un gran interés en la tecnología de vehículos autónomos. Hay un gran interés en la movilidad como servicio en casi todos los fabricantes de equipos originales de todo el mundo en estos días y hay un reconocimiento de que conoce algunas de las buenas ideas y algunas de las buenas tecnologías que se están desarrollando fuera de sus cuatro paredes en las empresas.
Este, por supuesto, no se puede generalizar completamente, pero sabes que en nuestra experiencia hablando con los mejores jugadores de la industria automotriz, hay un gran interés en lo que estamos haciendo en la autonomía. A menudo hay una voluntad de encontrar una manera de asociarse y realmente solo se trata de identificar una estructura con la que las dos partes estén felices y puedan realizar un trabajo significativo. Pero en realidad hemos tenido relaciones muy productivas con algunos de los principales actores de la industria automotriz y espero que sepan que continuaremos haciéndolo en los próximos años.
Dave Kruse: Interesante. Sí, incluso en este podcast entrevisto a muchos Directores de Innovación y creo que a veces los equipos de innovación realmente han abierto algunas de estas grandes corporaciones opacas a entidades más pequeñas y las han dejado filtrar a través de algunas de estas grandes compañías.
Karl Iagnemma: Sí, y creo que lo que las grandes organizaciones se han dado cuenta es que este es un espacio en movimiento muy rápido y a veces es el caso de que se puede desarrollar tecnología internamente a un ritmo muy rápido y se puede sacar por la puerta y de esa manera mantener el ritmo de sus competidores. En otros escenarios, no es tan fácil de hacer y, como una forma de acelerar su progreso, busca fuera de las cuatro paredes de su propia empresa.
Verá si hay posibilidades de asociar el software con licencia, en algunos casos a través de M& Una actividad para filtrar su propio desarrollo interno. Y sabes que creo que la industria automotriz es un verdadero crédito. Esta es una industria que históricamente, al menos de nuevo, no ha sido muy grande en asociación externa, especialmente con pequeñas empresas. Pero creo que eso ha cambiado bastante rápido en los últimos dos años.
Dave Kruse: Te tengo, muy bien, última pregunta. Usted sabe que después de haber alcanzado una autonomía de nivel cinco y se siente bastante cómodo. Supongo que probablemente siempre haya más entornos en los que puedas mejorar, ya que iba a preguntar qué más hay para trabajar. Tal vez haya más y más casos usados o ajustes para mejorar la seguridad o, quiero decir, probablemente no haya pensado mucho en lo que va a hacer después de alcanzarlo porque no está allí, pero tenía curiosidad por saber qué más hay para trabajar una vez que lo alcance.
Karl Iagnemma: Sabes que hay maneras de avanzar en el frente del desarrollo tecnológico. La tecnología que estamos construyendo y puedo decir en general en todo el espacio, nadie tiene un producto terminado todavía. Nadie tiene una solución que hoy se sienta cómodo sacando al conductor del automóvil y dejando que el sistema funcione de una manera completamente sin conductor, en una calle urbana realmente densa y difícil. Estamos avanzando rápidamente hacia ese objetivo. Algunos de nuestros competidores también lo son. Pero hay mucho trabajo por hacer solo en el desarrollo técnico básico, por lo que realmente estamos enfocados en eso.
Obviamente, al hacer eso, estamos evaluando continuamente el caso de negocio, nuestra estrategia de comercialización, asegurando que cuando tengamos un producto lo suficientemente maduro como para ponerlo en marcha, podamos ir al mercado y comenzar a generar ingresos significativos en los mercados importantes y tempranos de todo el mundo.
Dave Kruse: Eso tiene sentido. Muy bien, Karl, definitivamente aprecio mucho tu tiempo y tus pensamientos aquí y lo que estás haciendo es muy inspirador. Así que gracias por compartir con nosotros y pasar algún tiempo con nosotros hoy.
Karl Iagnemma: Bueno, un placer. Fue un placer hablar contigo.
Dave Kruse: Definitivamente, y gracias a todos por escuchar otro episodio de Flyover Labs. Como siempre, lo aprecio mucho y nos vemos la próxima vez. Gracias a todos. Gracias Karl. Adiós.
Karl Iagnemma: Muy bien, adiós.
