Baidu startet Apollo World zum Training von Robotaxis in der Simulation

Chinas Baidu hat ein KI-System namens „Apollo World“ eingeführt, das virtuelle Fahrumgebungen generiert, um seine Apollo Go-Robotaxis zu trainieren. Chinesische und internationale Anbieter autonomer Fahrzeuge suchen weiterhin nach kostengünstigeren Wegen zur Entwicklung autonomer Technologien, und das Unternehmen kündigte das Modell auf seinem AI Day in Shenzhen an, wie Reuters berichtete.

Ein Tag virtuelles Fahren, laut Baidu

Die zentrale Aussage betrifft die Kapazität. Baidu gibt an, dass Apollo World bis zu 100.000 km (62.000 Meilen) Fahrstrecke pro Tag simulieren kann. Das Unternehmen fügte hinzu, dass dies etwa drei Jahren Straßentests durch ein einzelnes autonomes Fahrzeug mit Sicherheitsfahrer entspricht.

Dieser Vergleich stammt jedoch von Baidu selbst und nicht von einer unabhängigen Benchmark. Die Angabe von drei Tagen im Jahr bezieht sich ausschließlich auf simulierte Fahrten. Sie zeigt nicht, wie sicher die Fahrzeuge auf echten Straßen sind oder ob sie für den täglichen Einsatz bereit sind.

Die Frage ist, ob die Simulationen den unterschiedlichen Straßen- und Fahrbedingungen in den Städten entsprechen, in denen Apollo Go operieren soll. Das Unternehmen muss auch nachweisen, wie viel zusätzliche reale Tests die Fahrzeuge noch benötigen.

Baidu fügte hinzu, dass es bereits Apollo World nutzt, um seine Apollo Go-Robotaxis für den Einsatz in anderen Ländern zu trainieren. Apollo Go ist Chinas größter Robotaxi-Betreiber. Zu den Konkurrenten gehören WeRide, Pony.ai und Momenta Global.

Sensor-Datenströme, nicht nur Straßenszenen

Apollo World kann simulieren, wie sich Straßen und ihre Umgebung verändern, anstatt nur statische Bilder zu erstellen. Es kann zudem vorhersagen, was als Nächstes geschehen könnte. Live-Daten von Kamera- und Lidar-Sensoren helfen der autonomen Software, ihre Umgebung zu verstehen und sich darin zurechtzufinden.

Das Modell nutzt Daten aus realen Straßenfahrten, um sein System zu trainieren. Berichten zufolge hat es über 350 Millionen Kilometer an Fahrdaten erfasst. Apollo World verwendet diese Daten auch, um neue Straßensituationen zu simulieren, denen die Fahrzeuge noch nicht begegnet sind.

Baidu hat außerdem reportedly einen „2+3“-Standard für das Testen von Weltmodellen vorgeschlagen. Wenn andere Entwickler diesen Standard übernehmen, könnte Baidu langfristig dazu beitragen, die Regeln für die Bewertung dieser Systeme festzulegen.

Baidu beschrieb Apollo World als ein KI-System, das Informationen aus verschiedenen Quellen verstehen und darauf reagieren kann. Das Unternehmen gibt an, dass es auch zur Entwicklung von Robotern eingesetzt werden könnte, nicht nur für selbstfahrende Autos.

Das Kostenproblem als Treiber der Initiative

Eine der größten Herausforderungen im Robotaxi-Geschäft sind die Kosten für Entwicklung und Betrieb der Technologie. Viele chinesische Unternehmen besitzen nicht alle Fahrzeuge, die sie einsetzen. Stattdessen stellen sie die selbstfahrende Technologie bereit und arbeiten mit Automobilherstellern, Ride-Hailing-Unternehmen und anderen internationalen Betreibern zusammen. Dies hält die Betriebskosten in Grenzen, doch der Aufbau und das Training der Technologie verursachen weiterhin hohe Kosten.

Frank McCleary, Experte für autonomes Fahren bei der Beratungsfirma Arthur D. Little, sagte gegenüber Reuters, dass Unternehmen weiterhin erhebliche Mittel in das Training ihrer KI-Systeme und die Vorbereitung von Fahrzeugen investieren. Er erklärte, dass die Geschwindigkeit eines Starts davon abhängt, wie gut das System lernen kann, an einem neuen Ort zu fahren. Er betonte, dass KI den Unternehmen geholfen hat, noch schnellere Fortschritte zu erzielen.

Chinas Robotaxi-Markt wird sich voraussichtlich in kurzer Zeit stark entwickeln. Morgan Stanley erwartet, dass das Land bis 2035 über eine Million Robotaxis verfügen wird, berichtete Reuters. XPeng, der Partner von Volkswagen in China, plant ebenfalls, seinen Robotaxi-Service im Jahr 2027 zu starten. Tesla verfolgt einen anderen Ansatz mit seiner Cybercab-Flotte und nutzt KI-Modelle, die auf Videos von menschlichen Fahrern trainiert wurden.