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Esta maravilhosa entrevista com Karl Iagnemma é tudo sobre veículos autônomos. Karl é o CEO e co-fundador da nuTonomy, que é uma empresa de carros autônomos com sede em Boston. Muitos de vocês provavelmente não ouviram falar de Karl, mas a nuTonomy está ultrapassando os limites do que os carros autônomos podem fazer. E temos a sorte de ouvir sobre isso de Karl.
Karl tem profunda experiência em mobilidade robótica, provavelmente uma das origens mais profundas do mundo. Ele também é diretor do grupo de mobilidade Robótica do MIT. Ele recebeu seu PhD do MIT em 2001.A nuTonomy vem testando seus carros autônomos em Cingapura e Boston.
-em que tipo de projetos de mobilidade você trabalhou no início de sua carreira?
– como seu treinamento e filosofia são um pouco diferentes de outras empresas de automóveis autônomos?
– quando teremos carros de nível 5, aproximadamente?
– é difícil treinar carros quando está nevando?
transcrição
Dave Kruse: Olá a todos. Bem-vindo a outro episódio de Flyover Labs e hoje podemos falar com Karl Iagnemma. Desculpa o Karl. Muitos de vocês provavelmente não ouviram falar de Karl, mas sua empresa está fazendo maneiras de contornar carros autônomos.
Karl é o CEO e co-fundador da nuTonomy, que é uma empresa de carros autônomos e Karl tem profunda experiência em mobilidade robótica e provavelmente tem uma das origens mais profundas do mundo nessa área. Ele também é diretor do grupo de mobilidade Robótica do MIT. Então Karl permanece muito ocupado e ele recebeu seu PhD do MIT em 2001. Então, a nuTonomy tem estado por toda a mídia sobre seus carros autônomos em Cingapura e agora em Boston. Eles podem não receber tanta atenção quanto o Google ou Tesla, mas eles estão definitivamente empurrando seus limites de auto-condução, assim como eles. Então, estou muito animado para ter Karl no show.
então Karl, obrigado por vir hoje.
Karl Iagnemma: Sim, meu prazer.
Dave Kruse: então vamos-sim, antes de falarmos sobre o que você está fazendo agora, você pode apenas nos dar uma breve visão geral sobre o seu fundo e como você chegou onde você está agora?
Karl Iagnemma: Bem, minha formação acadêmica, você sabe que eu vim para o MIT em 1995. Eu era um estudante de pós-graduação. Eu fiz um PhD em robótica. Minha tese de Doutorado o trabalho era na área de robótica móvel e, especificamente, exploração planetária robô e quando eu terminar o meu Doutoramento, em seguida, eu comecei a dirigir um laboratório de pesquisa no MIT e fizemos uma série de projetos ao longo dos anos para empresas do ramo automotivo nas áreas de que era então chamado de segurança activa ou mergulhador tecnologia de assistência e também fizemos uma série de programas de pesquisa para o Departamento de Defesa dos eua, a National Science Foundation, outra agência do governo na área em robótica. E como você sabe, toda a tecnologia que estávamos investigando durante esse período, coisas como planejamento de movimento robótico, localização, mapeamento, percepção, você sabe que se tornaram os blocos de construção de carros autônomos.
Então, cerca de três ou quatro anos atrás, eu e meu Co-Fundador, que foi um dos meus colegas do MIT, alguém chamado Emilio Frazzoli, trabalhamos um dia e percebi que o trabalho que temos vindo a fazer no MIT foi realmente morto centro desta indústria emergente em torno de carros autodirigíveis e que é o que realmente nos motivou a iniciar a empresa.
Dave Kruse: tenho você. E então, qual foi um dos primeiros projetos em que você trabalhou com uma empresa de automóveis?
Karl Iagnemma: Bem, nós fizemos um pouco de trabalho com a Ford digamos, relativamente cedo na minha carreira, quando nós estávamos olhando para esta coluna de assistência ao condutor e como você pode desenvolver o que você pode chamar um semi sistema autônomo, o que equivale a dizer que iria deixar o controlador de unidade, às vezes, e outras vezes, o sistema de computador iria dirigir o carro. E a questão de quando o sistema assumiria o controle do motorista e quando o entregaria de volta ao motorista que era uma das questões fundamentais que estávamos tentando descobrir.
é uma espécie de anedota lateral interessante aqui. O aluno meu que trabalhou nesse projeto para seu doutorado foi um colega chamado Sterling Anderson. Sterling mais tarde, saiu para ser um consultor em McKenzie, mas depois de McKenzie ele foi para a Tesla e a Tesla, uma das coisas que ele acabou fazendo foi levando a sua auto-condução do carro do programa, que você sabe que a minha descrição do nosso trabalho soou familiar, porque o trabalho de Tesla foi semi-autónomas de controle de abordagem e então eu acho que isso é parte do meu acadêmicos árvore da família que deu a volta ao Oeste de Custo.Dave Kruse: tenho certeza de que é um mundo pequeno lá em cima. E assim, quando você está trabalhando nesses projetos, você imagina onde as coisas estão agora em carros autônomos. Quero dizer, parece que acabou de bater na cabeça quase em um certo momento como Uau! O que estamos fazendo aqui tem muita sobreposição com o que o Google está fazendo ou outras empresas exóticas estão fazendo?Karl Iagnemma: sim, eu concordei que sim. Quero dizer, quando você está nele desde o início, às vezes realmente leva um momento em que você é capaz de recuar e colocar as coisas em perspectiva. Você sabe que sabíamos há muito tempo que a tecnologia tinha uma enorme promessa de revolucionar a forma como as pessoas se locomoviam, principalmente porque levaria a um transporte mais eficiente, seguro e de menor custo em todo o mundo.
mas por um bom tempo a maturidade da tecnologia ainda não estava lá. Quero dizer, lutaríamos por dias, semanas e meses, apenas para poder demonstrar que você conhece algumas tarefas relativamente simples em um ambiente de laboratório e que a tecnologia ao longo do tempo ficou um pouco melhor, um pouco melhor, mas novamente foi realmente um daqueles dias em que você percebeu, ei, essas coisas realmente estão quase funcionando. E então e esse é o momento em que você começa a pensar além do laboratório Acadêmico, você conhece as quatro paredes do seu laboratório e pensa em como você poderia começar a implantar essa tecnologia no mundo inteiro.
Dave Kruse: entendi, OK. Então vamos falar um pouco sobre nutonomia. Você pode nos dizer, você pode nos dar uma visão pouco no – bem, nós sabemos o que vocês estão fazendo, mas um pouco de onde você está com Singapura e Boston e quantos funcionários tem e o tipo de seus cronogramas para que seja em um nível cinco de condução ou a qualquer tempo ou outras linhas de tempo que você deseja compartilhar?
Karl Iagnemma: Claro. Estamos sediados em Boston e Singapura. Somos cerca de um terço da empresa hoje em Boston e cerca de dois terços em Cingapura. Estamos muito focados no desenvolvimento técnico. Nossa equipe de negócios é muito magra. São apenas cerca de quatro de cinco na empresa que realmente não estão focados nos principais desenvolvimentos técnicos.
o que é algo único sobre o que estamos fazendo em comparação com tantas das startups nesse ritmo é que estamos desenvolvendo uma solução completa de condução autônoma a cavalo. Isso inclui todo o software que iria no veículo, para permitir que um veículo para você sabe navegar com segurança por uma rede rodoviária, autonomamente. Inclui software que usa um fone de ouvido para permitir que um usuário final monitore o progresso de um carro que está chegando para buscá-los para uma viagem autônoma e inclui software que se sentaria na nuvem, que coordenaria de maneira ideal, as atividades de uma frota muito grande de veículos autônomos.
então nós tendemos a, você sabe quando pensamos em veículos autônomos, basta pensar sobre o software que fica em um carro, mas há outras dimensões para esse problema onde você pode adicionar um monte de valor. O que podemos encontrar pelo menos hoje na comunidade é que, enquanto há um monte de pessoas com foco no auto de problemas, você sabe percepção, mapeamento, acreditamos que existe uma grande vantagem para a capaz de resolver todo o problema, porque o que permite otimizar o desempenho do sistema por ter uma profunda integração dos vários sub-sistemas e o conhecimento de como eles estão trabalhando internamente.
Dave Kruse: Interessante. Eu posso ver onde isso é uma grande vantagem. E que tipo de sensores e câmeras você tem no seu carro? É isso-quero dizer, as empresas têm sensores e câmeras semelhantes ou todo mundo tem um pacote um pouco diferente que você conhece pelo menos?Karl Iagnemma: sim, eu diria que, como comunidade, você sabe que geralmente convergimos para um lugar onde estamos usando os mesmos tipos de censores, ou seja, câmeras, radares e lidares em alguma combinação e a razão pela qual estamos fazendo isso é por causa da redundância que você obtém desses modos de senor complementares. Eu acho que todo mundo tinha uma configuração ligeiramente diferente desses sensores e, compreensivelmente, todos eles estão chegando ao provavelmente você sabe independentemente tentando otimizar o melhor que podem.
há algumas exceções a isso. Você sabe que existem alguns grupos que estão ajudando a resolver o problema confiando, digamos, não no LIDAR, inteiramente na visão e no radar. Isso torna o problema mais difícil, mas o potencial compensa se você pode ganhar dessa maneira é que você sabe que evita usar um sensor bastante caro. Portanto, em nossa frota de veículos R&d, embora eu possa dizer que você sabe que experimentamos, exploramos várias configurações diferentes de senor ao longo de hoje. Nós ajustamos as coisas de vez em quando, mas todos os nossos carros têm alguma combinação de radares e alguns sensores LIDAR. Dave Kruse: Ok, e você sabe que disse que uma de suas principais vantagens é mais uma abordagem de sistemas e você sabe que eu estava curioso, enquanto você está em Boston, então você não recebe neve. Estamos em Madison, Wisconsin, por isso temos neve. Agora eu estava curioso sobre as dificuldades entre e que tipo de treinamento você fez na neve versus sol. Provavelmente não há muita neve em Cingapura, então quanto mais difícil é treinar um carro na neve e como seus sistemas pensam em análise em comparação com não ter essa abordagem geral.
Karl Iagnemma: Sim, essa é uma boa pergunta. Você sabe que isso é realmente difícil problema técnico e é difícil o suficiente para fazê-lo funcionar em boas condições e de que é por isso que eu realmente – nós fazemos a maior parte de nossos testes em boas condições climáticas e a maioria de nossos concorrentes fazem seus testes em boas condições meteorológicas, mas nós ainda estamos tentando resolver isso, o ‘fácil’ primeiro.
mas com isso dito, pensamos no futuro em que queremos implantar esses carros em cidades em todo o mundo, em todos os tipos de condições. Nós dirigimos muito na chuva em Cingapura. Chove frequentemente em Cingapura, em qualquer lugar de um chuvisco a uma monção realmente alçada como aguaceiro e fomos capazes de dirigir em uma variedade mundial de condições chuvosas. Nós dirigimos na neve, neve bastante pesada, mas não neve profunda. Então, Tipo de floreios densos e nós fizemos isso excepcionalmente. Eu não diria que fizemos isso extensivamente. Nós realmente não validamos nosso software em uma variedade de condições.
estamos tentando você sabe realmente construir uma grande competência nas boas condições e, em seguida, empurrá-lo para os limites das condições meteorológicas fora nominais. Então, nós estamos muito satisfeitos de ver que quando fizemos nossos testes em neve, vimos um bom desempenho de algoritmos e da mesma forma na chuva, mas você sabe que há um trabalho a ser feito para realmente entender os limites do seu sistema, você sabe o quanto a neve, é muito, quanto milímetros de chuva por hora é demais.
quando você terminar com o detalhe, você sabe que não é realmente a neve, a neve caindo que incomodou o sistema. É o fato de que quando você acumula muita neve, o mundo ao seu redor parecia diferente do que você sabia quando não havia neve no chão. Portanto, isso pode causar algumas complicações para alguns dos subsistemas, mas até agora nosso teste inicial tem sido muito promissor.
Dave Kruse: Interessante. E eu imagino que o sistema de visão provavelmente vai funcionar tão bem quanto LIDAR, mas é esse o caso que você pensa na neve ou os sistemas de visão estão funcionando bem?Karl Iagnemma: Bem, isso é você sabe – isso realmente chega a esse ponto complementar. Quero dizer, esta é a razão pela qual usamos vários modos de sensor, é porque para exatamente cenários como este, onde você tem menor visibilidade em condições de neve. Sensores embutidos, não há bala mágica lá. Você sabe se está olhando para o pára-brisa e não consegue ver muito, sua câmera também não verá muito.
Mas a boa notícia é que o seu sensores de radar, sua LIDAR sensores, talvez, relativamente pouco afetado e então, novamente, que é exatamente o motivo pelo qual você sabe por que temos esse tipo de cinto e suspensórios abordagem de ter vários complementares sensor de modos que, muitas vezes, a sua sobreposição, eles estão fornecendo-lhe muito semelhante informações, mas em algumas condições como a neve dias, um deles pode não funcionar bem em tudo e você tem que dependem mais dos outros.
Dave Kruse: faz sentido, OK. Então você provavelmente tem essa pergunta feita muito, mas eu estava curioso, quando em sua mente eu vou ser capaz de comprar um carro totalmente auto-condução? Tipo como o que eles chamam de nível cinco, onde eu posso ser pego e levado para a Mercearia e levado de volta para casa. Você tem algum palpite, algum sentido e algum intervalo de anos? Karl Iagnemma: bem, você sabe que você compra um auto qualquer carro, que é provável que seja um pouco mais tarde do que quando você seria capaz de experimentar um passeio no carro auto-condução. E o que quero dizer com isso é que há realmente dois modelos diferentes que jogam lá vendendo um recurso para um cliente quando compram seu próximo carro. Então, quando você vai à concessionária e compra seu próximo carro Ford ou GM ou Volvo, seja qual for o caso, você sabe que a questão é quando esse vendedor dirá, você gostaria Do pacote autonomy option por US $62.000? Isso vai ser vários anos no futuro. Eu ficaria surpreso se fosse antes de 2025. A razão para isso é que implica que você não está usando sensores extremamente sensíveis para permitir que esse recurso funcione. Você está confiando apenas em câmeras e radares.
agora com isso dito, a grande ressalva aqui é que você sabe que muitas vezes estamos assumindo quando pensamos em comprar um carro com operação autônoma. Assumimos que este será um recurso que podemos ligar e desligar em qualquer lugar do mundo, a qualquer hora do dia ou da noite em qualquer condição climática. Meu forte senso para o que vamos evoluir e o campo é o universo onde, mesmo quando estamos oferecendo esse recurso de carro autônomo a um cliente usuário final, ele estará disponível apenas parte do tempo sob certas condições, OK. Idealmente, na maioria das condições, Eu não acho que você vai vendê-lo se fosse apenas sob algumas condições, mas não sob todas as condições.
E então eu acho que você sabe o wild card aqui é uma empresa como a Tesla, que é promissor para realmente vender esses recursos que estamos falando de muito, muito mais perto do prazo, em 2025, provavelmente nos próximos anos. Eu acho que a ressalva provável aqui é que esse recurso não estaria disponível para você como cliente o tempo todo. Vai demorar alguns anos até que tenhamos esse recurso autônomo 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Agora ser capaz de experimentar um passeio em um carro sem motorista, a razão que vai estar disponível para você, como cliente, mais cedo é porque a economia do que chamamos de mobilidade do serviço são fundamentalmente diferentes do que a economia de, vamos dizer privadas do proprietário do veículo. E realmente a diferença é que, por um lado, quando você está comprando um carro e você vai optar por adquirir esse recurso, você são muito sensíveis ao preço, preço muito restringir de você ser a média comprador poderá pagar três, quatro, cinco, seis, sete mil dólares. Você não vai pagar US $20.000 por um recurso e adicionar a um carro.
por outro lado, se eu queria que você escolher você em meu robo táxi e eu queria fazer um negócio fora de fazer isso, bem, se você acha sobre a economia de um serviço de táxi, um percentual significativo do custo do seu táxi está bem, o custo do driver, o salário do driver que está dirigindo o carro. Quando digo significativo, quero dizer em qualquer lugar de 30, de cerca de um terço a dois terços, o custo dessa viagem é o custo do motorista. Então, se você pode tirar o motorista do carro, você sabe que a economia dessa viagem de táxi é radicalmente alterada e digamos que você conheça a primeira loja desse motorista de táxi, duas dicas para o motorista de táxi por ano, digamos que no momento são US $100.000. Isso significa que você pode compensar esse salário de US $100.000 com o equipamento que você colocou no carro.
para que você possa colocar dezenas de milhares de dólares. Você sabe que é a primeira ordem, novamente de equipamentos no carro como um retorno favorável sobre o seu investimento e ser capaz de operar você conhece um negócio de mover as pessoas ao redor usando veículos autônomos ea economia faria sentido. Então, essa é realmente a razão pela qual você provavelmente vai andar de táxi e pagar pelo quilômetro que conhece vários anos antes de realmente possuir esse carro totalmente autônomo.
Dave Kruse: tenho você. Então, mesmo em Madison, poderíamos ver táxis totalmente autônomos em três, quatro anos potencialmente?
Karl Iagnemma: eu acho que o outro. O outro ponto a fazer é que você sabe que um modelo mental em que às vezes caímos é assumir que, quando esses carros chegarem, eles estarão disponíveis em escala. Eles estarão em todo o lugar anúncio disponível o tempo todo. Eu acho que a realidade provável é que você primeira experiência em uma prateleira de condução shuttle ou um táxi robo estará em um ambiente bastante estruturado digamos. Será no shopping, será em um parque de diversões, será em um campus fechado em algum lugar, talvez na universidade você conhece de Wisconsin de algum lugar como aquele onde você tem uma rota previsível que esses carros estão seguindo ou redes previsíveis de rotas. Não é necessariamente o ambiente de estrada aberta sem restrições.
você sabe que esses são casos de uso tecnicamente mais fáceis. São casos simplificados de economia. Eles são maneiras para os desenvolvedores desta tecnologia e empresas interessadas no espaço de serviços de mobilidade para realmente testar as águas e você sabe por essas razões, todas essas razões juntos, acho que tenderemos a ver essa tecnologia ser implantada nesses ambientes restritos primeiro.Dave Kruse: isso faz sentido. Sim, e parece que algumas empresas estão, você vê como eles estão fazendo autônomo como serviço de transporte, que seria como um aeroporto de alguma coisa, as pessoas estão começando a fazer isso pelo menos ou em Vegas eu acho que eu li alguém está fazendo isso. Isso faz sentido.
Karl Iagnemma: Exatamente. Quero dizer, Esse é um bom exemplo de um ambiente que podemos chamar de semiestrutura. Claro que tudo pode acontecer quando você está no mundo natural, mas delimitando o ambiente operacional daquele carro, dizendo que você vai ficar nisso o que chamamos de área cercada geo e, a propósito, se for um terreno privado, você pode até ser capaz de impor certas restrições, como dedicar uma pista de viagem para esses tipos de carros enquanto coloca luzes piscando sobre eles ou você sabe coisas semelhantes assim. Você pode tornar (a) o problema técnico mais fácil e (b) você conhece o risco de responsabilidade menor. Você pode essencialmente operar em baixas velocidades. Há uma série de coisas que você poderia fazer para tornar o problema mais retrátil e tornar o caso de negócios mais atraente.
Dave Kruse: entendi, OK. E sei que estamos sem tempo. Você tem tempo para mais algumas perguntas?
Karl Iagnemma: Sim, claro.
Dave Kruse: sim, ok, porque eu estava curioso para saber sobre parcerias, com quais empresas de automóveis você fez parceria, se houver?
Karl Iagnemma: bem, nós fazemos. Temos algumas parcerias com empresas automotivas. É um pouco difícil falar sobre as especificidades deles, porque todos eles têm uma natureza distinta. Você sabe que eu posso dizer geralmente que você conhece as empresas automotivas, algumas tinham ido e eu estou falando há três ou quatro anos sobre a parceria com uma start-up. Teria sido uma conversa provavelmente difícil porque há um grande, eu vou dizer grande chave Miss match entre você sabe apenas a escala de um OEM típico e a escala de uma start-up. É muito difícil encontrar maneiras de trabalhar Significativamente juntos em minha experiência.
você sabe que hoje em dia a paisagem mudou um pouco. Há um forte interesse real na tecnologia de veículos autônomos. Há um forte interesse na mobilidade como um serviço em quase todos os OEM em todo o mundo nos dias de hoje e há um reconhecimento de que você conhece algumas das boas idéias e algumas das boas tecnologias estão sendo desenvolvidas fora de suas quatro paredes nas empresas.
este é claro que você não pode generalizar completamente, mas você sabe em nossa experiência conversando com os maiores players da indústria automobilística, há um forte interesse no que estamos fazendo na autonomia. Muitas vezes há uma vontade de encontrar uma maneira de fazer parceria e realmente se resume a você saber identificar uma estrutura com a qual os dois lados estão felizes e podem realizar um trabalho significativo. Mas, na verdade, tivemos relacionamentos muito produtivos com alguns dos principais players da indústria automobilística e espero que você saiba que continuaremos a fazer isso nos próximos anos.
Dave Kruse: Interessante. Sim, quero dizer, mesmo neste podcast eu entrevisto muitos diretores de inovação e acho que às vezes as equipes de inovação realmente abriram algumas dessas grandes corporações opacas para entidades menores e as deixaram filtrar por algumas dessas grandes empresas.
Karl Iagnemma: Sim, e eu acho que o que grandes organizações perceberam é que este é um espaço em movimento muito rápido e às vezes é o caso de que você pode desenvolver tecnologia internamente em um ritmo muito rápido e você pode tirá-lo da porta e, dessa maneira, acompanhar seus concorrentes. Em outros cenários, não é tão fácil de fazer e, como forma de acelerar seu progresso, você olha para fora dos quatro muros de sua própria empresa.
você vê se há possibilidades de associar o licenciado, software, em alguns casos para você saber através de M & uma atividade para infiltrar seu próprio desenvolvimento interno. E você sabe que eu penso para a indústria automobilística crédito real. Esta é uma indústria que não tem historicamente, pelo menos de novo em geral muito grande em parceria externa, especialmente com pequenas empresas. Mas acho que isso mudou muito rapidamente nos últimos dois anos.
Dave Kruse: entendi, tudo bem, então última pergunta. Você sabe que depois de ter alcançado uma autonomia de nível cinco e você está muito confortável. Eu acho que provavelmente sempre há mais ambientes em que você pode melhorar, pois eu perguntaria O que mais há para trabalhar. Talvez haja cada vez mais casos usados ou ajustes para melhorar a segurança ou – quero dizer, você provavelmente não pensou muito sobre o que vai fazer depois de alcançá-lo porque não está lá, mas fiquei curioso sobre o que mais há para trabalhar quando chegar lá.
Karl Iagnemma: Você sabe que há maneiras de ir na frente de desenvolvimento de tecnologia. A tecnologia que estamos construindo e posso dizer geralmente em todo o espaço, ninguém tem um produto acabado ainda. Ninguém tem uma solução que eles se sentiriam confortáveis hoje tirando o motorista do carro e deixando esse sistema operar de uma maneira completamente sem motorista, em uma rua urbana realmente densa e difícil. Estamos fazendo progressos rápidos para esse objetivo. Alguns dos nossos concorrentes também. Mas há muito trabalho a ser feito apenas no desenvolvimento técnico principal e, portanto, estamos realmente focados nisso. Obviamente, ao fazermos isso, estamos continuamente avaliando o caso de negócios, nossa estratégia de entrada no mercado, garantindo que, quando tivermos um produto maduro o suficiente para colocar no caminho, possamos entrar no mercado e começar a gerar receita significativa nos mercados importantes e iniciais em todo o mundo. Dave Kruse: isso faz sentido. Muito bem, Karl, definitivamente aprecio muito o seu tempo e os seus pensamentos aqui e o que está a fazer é muito inspirador. Então, obrigado por compartilhar conosco e passar algum tempo conosco hoje.
Karl Iagnemma: Bem, o prazer é meu. Foi bom falar contigo. Dave Kruse: definitivamente, e obrigado a todos por ouvir outro episódio de Flyover Labs. Como sempre, eu aprecio muito e nos veremos da próxima vez. Obrigado a todos. Obrigado Karl. Adeus.Karl Iagnemma: tudo bem, adeus.
