A WeRide adota abordagem da Tesla e Waymo para ampliar operações de robotáxis globalmente. À CNBC, o CEO Tony Han detalhou expansão, tecnologia de condução autônoma L4, WePilot 3.0 e estratégias de segurança em diferentes mercados e climas.
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00:00Fala agora da WeBride, que adota a abordagem da Tesla e da Waymo para expandir as operações de robotaxis.
00:07O CEO, Tony Hahn, fala sobre os planos de expansão global da empresa e o caminho para a lucratividade,
00:14à medida que a receita com produtos aumenta e o prejuízo trimestral diminui.
00:19Vamos acompanhar o conteúdo exclusivo CNBC.
00:21Está cada vez mais difícil memorizar esses oito países, mas o truque é que quatro estão na Ásia,
00:32ou seja, Arábia Saudita, Emirados Árabes Unidos, Singapura e China,
00:37e três na Europa, ou seja, Bélgica, França e Suíça, e depois aos Estados Unidos.
00:45Qual país será o nono? Não tenho certeza.
00:48O Japão é uma possibilidade e também alguns países como Noruega e Espanha também há possibilidades.
00:55Na Malásia, estamos explorando todas as possibilidades.
01:00Tudo depende da grande disponibilidade de um colaborador local forte e também do apoio regulatório.
01:08É um pouco difícil dizer os números,
01:10Mas temos certeza de que os mercados promissores estão na Europa, no mercado asiático e no mercado do leste asiático,
01:20mercado do Oriente Médio e também países intermediários.
01:24Esses são todos os países em potencial para os quais obteremos nossa nona licença sem motoristas.
01:32Tony, você mencionou uma série de países diferentes, como os da Europa, do Oriente Médio, da China e potencialmente do Japão.
01:43E também estou vendo uma expansão muito rápida em todos esses países.
01:48Então, como você garante a segurança e como dimensiona essa tecnologia
01:53quando se trata de tantos mercados diferentes e de tantos climas diferentes?
01:58Muito obrigado por essa pergunta fantástica.
02:03Quanto à escalabilidade, acho que a WeRide é a única empresa de direção autônoma do mundo
02:08que adota tanto a abordagem da Tesla quanto a da Waymo.
02:14Usamos o Robotaxi de nível L4 com abordagem da Waymo,
02:18é claro, com HTMAP e com a estrutura tradicional de aprendizado de máquina,
02:24é claro, aprimorada por um grande modelo de linguagem recente.
02:29Já colocamos essa parte em uma operação real em Abu Dhabi, Pequim, Guangzhou e, em breve, em Dubai e Riyadh.
02:37Na verdade, você terá um Robotaxi por meio do Uber ou do Grab,
02:42ou do aplicativo WeRide Go.
02:45Já fizemos coisas muito semelhantes ao que a Waymo fez.
02:48A WeRide acabou de lançar o WePilot 3.0, que é comparável ao FSD-14 da Tesla.
02:57E nosso sistema ADA já foi instalado em vários carros de produção em massa da Cherry.
03:03E, em breve, será instalado no carro Ion do Guangzhou Automatic Group.
03:08Aproveitando essas duas abordagens diferentes, a abordagem baseada no ADA é baseada em mapas de navegação
03:17e em aprendizado de máquina muito grande baseado em modelos de táxi.
03:22Ela tem uma generalidade muito boa.
03:28Mas, em relação à confiabilidade, acho que a abordagem tradicional de nível L4 do Robotaxi é incomparável.
03:37Conseguimos encontrar uma combinação desses dois métodos e aproveitar dois dados heterogêneos de fontes diferentes.
03:46Acho que podemos manter nossa generalidade ao mesmo tempo, manter a redundância
03:51e ter um registro seguro muito bom com base em nossa operação de Robotaxi semelhante à da Waymo.
03:58Até o momento, estamos operando há 2.200 dias e nosso histórico de segurança é muito bom.
04:04E também, em termos dos veículos nos quais a WeRide está envolvida, há robô-taxi, robô-varredor e robô-ônibus.
04:15Por que entrar em todos esses tipos diferentes de veículos?
04:19Qual é a estratégia por trás disso?
04:22A estratégia é simplesmente uma estratégia de plataforma.
04:25Assim como um sistema operacional baseado em Linux pode suportar PDAs, pode suportar pads, laptops, supercomputadores e pode suportar um smartphone.
04:37Portanto, acho que estamos criando um sistema operacional de direção autônoma muito genérico,
04:43que pode suportar robô-taxi, sistema ADA, robô-ônibus e até mesmo o robô-varredor.
04:50Porque se pensarmos nesse problema em princípio, todos eles são veículos que circulam no cenário urbano.
04:57Eles precisam detectar automaticamente o ciclista, o pedestre, reconhecer o sinal luminoso.
05:04Todos esses cenários precisam ser resolvidos, independentemente do tipo de aplicativo.
05:10Digamos que, ok, vamos criar um tipo de plataforma baseada em aprendizado de máquina
05:15que possa resolver todos esses cenários e em todo o mundo, não apenas em um país.
05:20Fazemos uma vez e ela funciona para todos os aplicativos.
05:24Dessa forma, podemos reutilizar ao máximo o design de hardware de todos os algoritmos.
05:30Essa também é uma de nossas principais vantagens competitivas.
05:34Em comparação com nossos concorrentes, acho que somos únicos na reutilização do algoritmo.
05:38Temos uma cadeia de suprimentos muito forte porque todos esses produtos compartilham o mesmo modelo de hardware.
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