El coche autodirigido se implantará antes de lo que creemos


Según un informe de BI, GM EN POSICIÓN VENTAJOSA PARA  MONETIZAR AUTOMÓVILES : Compañías como Tesla y Waymo han recibido la mayor parte de la atención en la carrera para desarrollar automóviles completamente autónomos, pero el fabricante de automóviles GM está en una posición particularmente fuerte para producir en masa y monetizar efectivamente vehículos autónomos en el corto plazo, según un nuevo análisis de Deutsche Bank, citado por CNBC.

La nota predice que GM tendrá vehículos totalmente autónomos que no requieren un conductor humano listo para el lanzamiento comercial en trimestres, no años.  Los ejecutivos de GM apuntan a pruebas recientes conducidas con automóviles autodirigidos en entornos urbanos complejos como San Francisco como prueba de que están a punto de lanzarse comercialmente. GM también recientemente dio a conocer su primer diseño comercial para un automóvil autónomo, llamado el Cruise Generation.

La nota de Deutsche también predice que GM aprovechará sus vehículos autónomos para tomar un pedazo considerable del mercado de los servicios de la movilidad. Una vez que la Generación 3 esté totalmente lista para su lanzamiento comercial y producción, GM planea usarlo para flotas comerciales que pueden proveer servicios de movilidad, incluyendo el paseo. Deutsche predice que la introducción de vehículos autónomos conducirá a una explosión en el mercado de estos servicios.

  • Hasta el 60% de los hogares estadounidenses de las ciudades podrían encontrar más conveniente (y más barato) utilizar servicios de movilidad autónoma que ser propietarios de un vehículo,según Rod Lache, autor de la nota. Los hogares urbanos constituyen la mayoría de la población de los EE.UU., de acuerdo con la Oficina del Censo de EE.UU.
  • Eso impulsará un crecimiento significativo en estos servicios, que representarán el 10% de todas las millas de vehículos conducidas en los EE.UU. en 2030,frente al 2% en 2025, predijo Lache.
  • Lache prevé que GM podría obtener hasta 17,5% del mercado estadounidense de servicios de movilidad autónoma. El propio GM ha pronosticado que el mercado global de servicios de movilidad autónoma podría tener un valor de hasta 7 billones de dólares. GM todavía tiene varias barreras para superar para lanzar servicios de movilidad autónoma:

  1. Poner autos autosuficientes en la carretera. La generación 3 ya cuenta con todo el hardware necesario para un automóvil de conducción automática, de acuerdo con GM. Sin embargo, su software todavía necesita más pruebas y desarrollo antes de poder manejar cualquier escenario en la carretera y reemplazar completamente a un conductor humano.
  2. El ambiente regulador para los automóviles autodirigidos en los Estados Unidos sigue sin estar claro. El Senado está listo para tomar la legislaciónaprobada por la Cámara que convertiría el Departamento de Transporte de las directrices de automóviles de conducción automática recientemente publicado en normas legalmente aplicables. Sin embargo, las directrices están llenas de lenguaje vago y, sin precedentes jurídicos claros sobre cómo los reguladores los harán cumplir, podría llevar a una mayor confusión para los fabricantes de automóviles.
  3. Por último, una vez que GM ponga automóviles autónomos en la carretera, se enfrentará a una fuerte competencia. Otros fabricantes de automóviles, incluyendo FordDaimler , también están explorando esta oportunidad. Esas compañías también están gastando mucho para acelerar sus propios servicios autónomos de paseo, y la competencia entre estos jugadores será intensa.

 

CROUD SOFTWARE COMPANIES OPORTUNIDAD AUTOMOTRIZ: Los principales proveedores de software analítico empresarial como Hortonworks, Cloudera, MapR y Teradata tienen una gran oportunidad en el mercado de vehículos eléctricos (EV), según un nuevo informe de la firma de servicios financieros Cowen & Co.

El informe sostiene que la adopción de vehículos eléctricos será más rápida de lo que el mercado espera actualmenteEl informe sostiene que la demanda de vehículos eléctricos afectará la inflexión inicial el próximo año en la curva de demanda de “palo de hockey”, alcanzando el 3% en 2020 y subiendo a 7,5% en 2025. El informe dice que muchos otros expertos creen que la adopción será más lenta, alcanzando el 2,5% en 2020, y sólo alcanzando el 5% en 2025.

Estos coches producirán conjuntos de datos masivos que tendrán que ser analizados en múltiples etapas por diferentes herramientas de análisis, creando una oportunidad para los proveedores de software de la empresa. Los EVs están cada vez más equipados con decenas de sensores y conectividad incrustada que produce una gran cantidad de datos. Estos vehículos impulsarán la cantidad anual de datos producidos por los coches conectados a 1,5 millones de petabytes (aproximadamente 1,5 billones de gigabytes), según Gartner. Estos datos pueden ser ordenados por herramientas como la plataforma de flujo de datos de Hortonworks que utiliza herramientas de filtrado y priorización para elegir los conjuntos de datos más críticos que se analizarán en la nube. A partir de ahí, los datos almacenados necesitan pasar por el procesamiento por lotes para analizar e identificar los patrones de uso del vehículo. Esto puede realizarse en la nube mediante plataformas Hadoop, como las proporcionadas por los vendedores mencionados anteriormente.

Aprovechar esta oportunidad requerirá un esfuerzo constante por parte de estos proveedores de software para adaptar sus herramientas a las necesidades cada vez más complejas de los fabricantes de automóviles. Los fabricantes de automóviles están en las primeras etapas de un cambio de transformación de vehículos eléctricos conectados a vehículos semi-autónomos y totalmente autónomos. A medida que esta evolución se lleva a cabo, los fabricantes de automóviles dependerán cada vez más de servicios analíticos que puedan procesar eficientemente nuevos tipos de datos de vehículos en volúmenes mayores ya mayor velocidad. Sin embargo, esto requerirá que estos proveedores de software empresariales amplíen sus capacidades para procesar nuevos tipos de datos, como los sensores de presión de los automóviles y las cámaras de asistencia al conductor, por ejemplo. Ésta será una desviación importante de los datos de la empresa, como las transacciones de los clientes y las métricas de compromiso, que estas empresas suelen analizar.

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