Imagina ter ao seu alcance um serviço de direção autônoma para quando quiser e pagando apenas por uso. Parece um plano ousado, não é mesmo? Mas a montadora Volkswagen está bem perto de tirar o projeto do papel. Falando com a publicação Top Gear recentemente, o chefe de vendas e marketing da companhia, Klaus Zellmer, detalhou que essa opção está sendo considerada pela fabricante.
Ao discutir o nível 4 de autonomia, Zellmer disse que é a melhor que sua empresa pode oferecer no momento. Para termos de comparação, o nível 5 é a maior autonomia de veículo disponível no mercado atualmente. E ao afirmar que, provavelmente, um automóvel de nível 4 esteja muito fora de orçamento para o público geral, ele antecipou um plano da montadora de aluguel de veículos desta modalidade por hora.
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Basicamente funcionando como um produto à la carte, a Volkswagen acredita que oferecer tais carros para aluguel poderiam ser uma saída mais lucrativa, no momento, do que colocá-los única e exclusivamente para venda.
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“Fabricar um carro autônomo de nível 4 é caro, então não é para todos. No entanto, se todos os carros Volkswagen tivessem a tecnologia e a VW habilitasse os recursos a um custo, então este poderia ser um negócio lucrativo”, afirmou.
Contudo, para tudo tem um preço. A VW está cogitando lançar o serviço por volta de 7 euros (R$ 44) a hora. Ainda não há uma previsão de lançamento do novo modo de aluguel ou para quais países o modelo ficará disponível.
Volkswagen usará nuvem da Microsoft para desenvolver veículos autônomos
Segundo a empresa, com a ADP (Plataforma de Direção Autônoma [ADP, Automated Driving Platform])sobre o Azure será possível tirar proveito das capacidades de computação e armazenamento de dados do serviço para aumentar a eficiência no desenvolvimento de sistemas avançados de auxílio ao motorista (ADAS , Advanced Driver Assistance Systems) e direção autônoma (AD, Autonomous Driving) para os veículos de passageiros das marcas do Grupo Volkswagen.
A montadora afirma que sistemas ADAS e AD podem ajudar a melhorar a segurança dos passageiros, reduzir o congestionamento e tornar os deslocamentos mais confortáveis. Mas desenvolver essas soluções requer recursos computacionais em grande escala.
Petabytes de dados coletados de estradas, condições meteorológicas, detecção de obstáculos e comportamento do motorista precisam ser gerenciados todos os dias para o treinamento, simulação e validação das funções. Algoritmos de aprendizado de máquina que aprendem com bilhões de quilômetros dirigidos, reais ou simulados, são essenciais.
Via: Auto Evolution
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