Teslas Plan für die Autopilotierte Weltdominanz

Viel wird über Teslas Vorsprung in der Entwicklung und beim Bau von Elektrofahrzeugen gesprochen, und vor allem wie sehr das Model 3 das bisherige Gefüge durcheinanderbringt, heute aber gab Tesla beim Tesla Autonomy Day in etwas mehr als drei Stunden vor Investoren einen tiefen Einblick in die Pläne zu Autopilot, Selbstfahrkapazität und ultimativ zu einer Robotertaxiflotte.

Leser meines Buches und dieses zugehörigen Blogs sind viele der vorgestellten Elemente bereits bekannt (hier einige zum Autopilot Hardware Kit 2.0, Software, Betatests, KI-Chip), aber wenn es in solch geballter Form mit mehr Details kommt, ist es doch noch beeindruckender.

Tesla konzentrierte sich auf die Vorstellung und Diskussion folgender Elemente:

1. Hardware: KI-Prozessor
2. Vision KI: Testdaten und neuronales Netzwerk
3. Autopilot Software
4. Robotertaxiflotte

1. Hardware

Tesla beschloss vor etwa eineinhalb Jahren einen eigenen, auf autonomes Fahren optimierten KI-Chip zu entwickeln. Der Chip sollte dabei mehr Leistung bei geringeren Kosten und mit dem Ziel, alle Teslas mit dem Hardware Kit 2.0 und höher nachrüsten zu können.

Das Ergebnis sind zwei redundant arbeitende Chips, die den Input von Radar, GPS, Straßenkarten, IMU, Ultraschall, Lenkradanschläge und -winkel verarbeiten, miteinander vergleichen, und das Fahrzeug auf diese Weise steuern können. Sechs Milliarden Transistoren können dabei 2,5 Gigapixel pro Sekunde an Daten verarbeiten bei 600 GigaFLOPS. Das System läuft auch mit einer speziellen Verschlüsselung, die nur Tesla-Software zulässt. Dabei können 2.300 Bilder pro Sekunde verarbeitet werden, eine Steigerung um das 21-fache. Und das bei 72 Watt Energieverbrauch, etwa 1,25 mal soviel wie bisher. Gleichzeitig sanken die Kosten auf 80%.

Die Chips werden seit März 2019 bereits in allen Model S und X verbaut, und seit Mitte April auch in allen Model 3.

2. Vision KI

Einen wichtigen Teil der Vorstellung nahm das Visionsystem und das dahinterstehende neuronale Netzwerk ein, und wie heute bereits die gesamte Teslaflotte mit fast einer halben Million Fahrzeuge dem Tesla Maschinenlernsystem hilft.

Tesla ist einer der wenigen Entwickler von autonomen Fahrzeugen, die ohne LiDAR auskommen wollen. Auch dazu habe ich schon mal hier ausführlicher geschrieben, diesmal aber ging Tesla in die Tiefe, warum nicht auf LiDAR gesetzt wird.

Wie jedes moderne neuronale Netzwerk trainiert dieses auf vielen vielen Daten. Diese Daten kommen von der halben Million an Kunden bereits ausgelieferte Fahrzeuge. Einerseits werden Elemente wie beispielsweise Fahrbahnmarkierungen und andere Objekte manuell markiert, andererseits diese Markierungen dann auch automatisch vorgenommen. Dabei kommt Tesla zugute, dass die Fahrzeuge bereits in den verschiedensten Bedingungen unterwegs sind. Von Tageslicht, Wetter, Strassenzuständen, Verkehrbedingungen, lokalen Besonderheiten angefangen, bis hin zu fahrerbedingten Sonderfällen. Je größer dabei das vorliegende Datenset ist, desto besser ist das Ergebnis des neuronalen Netzwerks.

Das besondere ist dabei, dass Tesla an alle Fahrzeuge in der Flotte Anfragen nach bestimmten Fahrbedingungen stellen kann und entsprechend Daten erhält. Beispielsweise wenn Tesla Fahrten in Tunnels verbessern möchte oder die Erkennung von Fahrrädern die auf Autos montiert sind, fordert es von allen Teslas Aufzeichnungen von genau solchen Fahrten an und erhält innerhalb kurzer mehrere hunderttausend Aufnahmen, die dann im neuronalen Netzwerk und im Simulator verwurstet werden können.

Jeder Teslabesitzer profitiert dabei insofern, als aus dem großen, variierten und realen Datensatz das Ergebnis als Update auf jedes Auto runtergeladen wird und jeder Tesla dann in beispielsweise Tunnels besser und sicherer mit dem Autopiloten unterwegs ist. Und das in allen Ländern und Regionen, wo heute Teslas im Einsatz sind.

Bevor solche Änderungen aber auf den Autos freigeschalten werden, laufen sie in einem Schattenmodus im Hintergrund, wo das Fahrzeug im realen Umfeld die entsprechenden Manöver versucht, ohne sie dabei wirklich auszuführen. Die so erhaltenen Daten kann Tesla dann verwenden, um die Wirklichkeit mit der Simulation zu vergleichen. Gab es ausreichend gute Genauigkeit, dann wird diese Funktion auf allen Fahrzeugen freigeschalten.

Besonders ging Tesla auf den Verzicht von LiDARs ein und zeigte auf, wo LiDARs versagen. Laut Tesla liefern LiDARs zu wenige Daten, die relevant sind, und den Aufbau einer dreidimensionalen Wirklichkeit kann man aus richtig angeordneten Kameras auch erstellen. Tatsächlich zeigte Tesla Beispiele wie aus Kameradaten dreidimensionale Abbildungen der Wirklichkeit erzeugt werden.

Interessanterweise verzichtet Tesla auch auf hochpräzise Straßenkarten (HD Maps). Sie haben es probiert, aber HD Maps seien so zerbrechlich, dass es laut Musk keine geeignete Strategie darstellt. Eine kleine Änderung auf den Straßen und die HD Maps sind nicht mehr zuverlässig.

3. Autopilot Software

Tesla sprach hier wie Objekte mit den Sensoren an Bord identifiziert und kategorisiert werden und wie im Schattenmodus genau die Fahrfunktionen getestet werden. Nicht nur werden dabei die gefahrenen Kilometer im Autopilotmodus herangezogen, sondern auch die Art wie Fahrer Situationen manuell behandeln. Tesla identifiziert dabei in der Flotte besonders gute Fahrer und verwendet deren Reaktionen auf Verkehrssituationen als Standard für das Maschinenlernen der Flotte.

Tesla veröffentlichte dazu auch ein Video von einer vollautonomen Fahrt eines Tesla Model 3 mit der neuen Autopilotsoftware und -hardware. Das Fahrzeug fährt dabei vom Tesla-Hauptquartier in Palo Alto auf die Deer Creek Road, nach dem Passieren einer Ampel auf die Page Mill Road auf auf den Highway 280 in nördlicher Richtung, um dann bei der Sandhill Road abzufahren und auf den Highway 280 in südlicher Richtung wieder zur Tesla-Zentrale zurückzufahren. Dabei werden mehrere Ampeln und Stoppschilder korrekt navigiert, ohne dass bei der Fahrt je der Fahrer eingreifen muss.

Bislang hat Tesla beispielsweise bereits mehr als 9 Millionen automatische Spurwechsel von der Flotte erhalten, 100.000 davon jeden Tag, alle ohne einen einzigen Unfall.

4. Robotertaxiflotte

Im letzten Teil ging Elon Musk nochmals auf seinen Masterplan ein. Den Masterplan Part Deux stellte er ja vor einigen Monaten vor, und man sollte ihn ernst nehmen. Alle Teile seines ersten Masterplans hat Musk verwirklicht, wenn auch manchmal etwas verspätet. Der wichtigste Teil im Part Deux ist der Rollout einer Robotertaxiflotte.

Jeder Teslabesitzer wird sein Fahrzeug im Teslanetzwerk als Robotertaxi bereitstellen und betreiben können. Tesla wird dabei einen Anteil von 25-30% der Fahrkosten einbehalten. Mittels App kann man sich daran beteiligen und auch Teslas als Robotertaxi bestellen. Musk erwartet, dass ab 2020 – abhängig von der rechtlichen Zustimmung – dieses Funktion da sein wird.

Wie ernst Tesla es damit meint sieht man am gerade erst veröffentlichten Leasingplan. Dabei kann man ein Model 3 für drei Jahre leasen, aber dann nicht kaufen, weil Tesla dieses Fahrzeug dann in seine Robotertaxiflotte integrieren will.

Auch plant Tesla ab Mitte nächsten Jahres die eingebauten Batterien auf einen Betrieb von einer Million Meilen (1,6 Millionen Kilometer) auszulegen. Die heute verbauten Batterien haben einen Lebenszyklus von 300.000 bis 500.000 Meilen (480.000 bis 800.000 Kilometer).

Was die Kosten betrifft, werden Robotertaxi drastisch unter den heutigen Kosten pro Meile liegen. Im Durchschnitt muss ein Autobesitzer in den USA heute mit 62 US-Cent pro Meile (34 Euro-Cent pro Kilometer ) rechnen und zwischen zwei und drei Dollar pro Meile (1,11 und 1,66 Euro pro Kilometer) für ein Uber. Mit Teslas Robotertaxi werden diese Kosten dann bei weniger als 18 US-Cent pro Meile (10 Euro-Cent pro Kilometer) liegen.

Pro Jahr erwartet Tesla dann einen Bruttogewinn von 30.000 Dollar pro Robotertaxi auf jährliche 90.000 Meilen (144.000 Kilometer). Der Bruttogewinn pro Meile liegt dann bei 65 US-Cent (36 Euro-Cent pro Kilometer). Dazu meinte Musk, dass es bereits heute aus finanzieller Sicht keinen Sinn mehr macht, ein anderes Auto als einen Tesla zu kaufen.

Mit der projizierten Produktionsrate sollen Mitte 2020 dann eine Million Teslas als Robotertaxi eingesetzt werden können. Musk sagt dabei auch voraus, dass wir in Zukunft LiDAR und HD Maps beim Zurückblicken als verfehlten Ansatz betrachten werden. Auch das Lenkrad und Pedale sollen bald – in Zusammenarbeit mit den Regulierungsbehörden – ein Ding der Vergangenheit werden.

Unfälle die ein Robotertaxi verursacht sollen dann auch Tesla als Haftenden haben, nicht den Besitzer des Fahrzeugs.

Schlussfolgerung

Vieles wussten wir bereits, aber das in so geballter Form zu sehen, ist eine ganz starke Ansage an die Autoindustrie und jeden, der heute autonome Autos entwickelt.

Elon Musk wies zweimal darauf hin, dass im Jahr 2019, also sieben Jahre nach der Vorstellung des Model S es kein einziges Elektroauto gäbe, das auch nur die Leistungsdaten des Model S von 2012 erreichen würde.

Nun hat Tesla den Spieleinsatz erhöht, und wir haben es kommen sehen. Der gewagte Schachzug, seit Oktober 2016 in alle Teslas das Autopilot Hardware Kit 2.x um fast eintausend Dollar einzubauen und damit bis dato eine Flotte von einer halben Million Autos auszustatten, auf deren Daten schon seit zwei Jahren zugegriffen werden kann und damit ein Flottenlernen ermöglicht, hat Tesla – sofern sich alles so einstellen wird wie von Musk behauptet – gegenüber jedem anderen Hersteller einen Vorsprung, der in einer Dekade nicht erreicht werden kann. Und dabei kalkuliere ich mal die Erfahrungen mit dem Model S.

Traditionelle Hersteller haben nicht mal einen Ressourcenplan, wie und welche Komponenten sie in ihre eigenen Autos einbauen wollen, ja sie haben nicht mal einen Masterplan wie sie autonome Autos bauen wollen. Drei Jahre Datensammeln mit einer Flotte die heute eine halbe Million Autos umfasst hat schon Daten geschaffen, die man erst mal woanders nachmachen muss.

Da dieselben traditionellen Hersteller bis heute nicht mal Elektroautos verstanden oder gar ins Herz geschlossen haben, verstehen sie autonome Autos noch weniger, geschweige denn wollen sie das überhaupt. Und eigentlich konnte man die Signale und Trends frühzeitig erkennen können. Immerhin kam mein Buch – nachdem dieser Blog benannt ist – bereits im Oktober 2017 heraus. Wie man das erkennen kann, habe ich übrigens in meinem gerade erschienenen Buch Foresight Mindset genauer beschrieben.

Auch wenn es wahrscheinlich ist, dass Tesla den Zeitplan nicht genau einhalten wird können, es wird kommen. Und das hat Tesla heute eindeutig und nachdrücklich gezeigt.

Video

Hier ist das gesamt Video des Autonomy Day mit den gezeigten Folien.

Hardware

Dieser Beitrag ist auch auf Englisch erschienen.