San Francisco hat einige der schlimmsten Verkehr des Landes. Die Lichter fühlen sich immer nicht synchron an. Der Bürgersteig ist mit Schlaglöchern übersät. Und Fußgänger, Radfahrer, Einradfahrer und Motorroller strömen auf die Straßen wie der Nebel, der von den Hügeln herabsteigt. Es ist insgesamt ein schrecklicher Ort zum Fahren. Und aus den gleichen Gründen ist es ein großartiger Ort, um einem Auto das Fahren selbst beizubringen. Um einen Satz aus einer gegnerischen Stadt auszuleihen, wenn Ihr Roboter es hier schaffen kann, kann er es überall schaffen.
Das ist der Grund, warum Zoox, ein vielbeschworenes, selbstfahrendes Autostart-Unternehmen aus dem Silicon Valley, einen Großteil seiner Tests im Financial District und in North Beach durchführt, zwei der ärgerlichsten Viertel der Stadt. In einem dreiminütigen Video, das ausschließlich mit WIRED geteilt wird, sehen wir den Blick von einem der Testautos von Zoox, einem Toyota Highlander SUV, der mit seinen Sensoren und Computersystemen nachgerüstet wurde, auf einige der kniffligsten Durchgangsstraßen von San Francisco und auf die verwirrendsten Bewegungen der San Franziskaner. Das Fahrzeug rollt um doppelt geparkte Autos, macht Linksabbiegungen über den Verkehr und gleitet sicher zwischen Horden von Fußgängern. Es tut es nachts, im Regen und auf so steilen Hügeln, dass man die Kreuzung vor sich kaum sehen kann.
"Wir bewältigen das Spektrum komplizierter Situationen, in denen Sie in einer Stadt wie San Francisco fahren müssen", sagt Jesse Levinson, CTO von Zoox. "Wir haben die Software- und Hardware-Frameworks entwickelt, die dies ermöglichen."
Das ist eine große Sache. Während die meisten Robo-Car-Entwickler wie Waymo oder Uber mit traditionellen Autoherstellern wie Jaguar Land Rover und Volvo zusammenarbeiten, um ihre Fahrzeuge zu konstruieren, und Unternehmen wie Lyft, um sie in Betrieb zu nehmen, beabsichtigt Zoox, den gesamten Betrieb für sich alleine zu führen. Das Unternehmen wird einen eigenen Ride-Hagel-Service mit einem Fahrzeug betreiben, das es selbst konstruiert hat (die aktuelle Iteration sieht aus wie ein Golfwagen mit langem Radstand, der mit Drähten geschmückt ist).
Levinson beschäftigt sich seit Mitte der 2000er Jahre mit selbstfahrender Autotechnik. Als Student in Stanford half er dem Team der Universität, den zweiten Platz bei Darpas Urban Challenge 2007 zu belegen, einer grundlegenden Veranstaltung für die selbstfahrende Industrie. 2014 gründete er Zoox zusammen mit Tim Kentley-Klay und hat laut Bloomberg bisher 800 Millionen US-Dollar gesammelt, aber das Unternehmen ist erst vor etwa einem Jahr in die Stadt gefahren. „Wir konnten sehr schnell schwieriges Gelände erobern“, sagt er.
Das Zoox-Team (ca. 500 Mitarbeiter, viele davon aus Tesla, Nvidia und der NASA) hat die Reichweite seiner Autos erweitert und seine Software ständig effizienter gestaltet, um die Computerleistung zu verringern, die ein Auto zum sicheren Fahren benötigt. Sie haben maschinelles Lernen angewendet, um dieser Software beizubringen, wie man Radfahrer, Fußgänger und andere Akteure identifiziert und vorhersagt, wie sie sich wahrscheinlich verhalten. Sie haben daran gearbeitet, Sicherheit zu priorisieren, aber Effizienz zu schätzen. "Ein Teil des Fahrens in einer Stadt ist nicht so konservativ, dass man sich nicht bewegt", sagt Levinson. "Die Leute werden dich nur anhupen, und du wirst kein Produkt haben."
Der Sieg des Autos über verschiedene Hindernisse - Sechs-Wege-Kreuzungen, GPS-blockierende Tunnel, Autobahnauffahrten - zeigt, dass Zoox auf dem besten Weg ist, dieses Produkt zu haben. Aber wie bei allen selbstfahrenden Tech-Demos muss dieses Video zusammen mit ein paar Körnern Salz konsumiert werden. Es zeigt ungefähr neun Minuten Fahrzeit (mit dreifacher Geschwindigkeit), eine winzige und ausgewählte Stichprobengröße. Es zeigt nicht, wie reibungslos das Auto fährt. Ein Experte für Selbstfahrer, der sich das Video ansah (und nicht darum bat, im Gespräch mit einem Konkurrenten genannt zu werden), stellte fest, dass das Auto nicht jeden einzelnen Fußgänger zu erkennen und zu klassifizieren scheint. Insgesamt sieht das Auto aber gut aus. "Es ist auf dem neuesten Stand der Technik", sagt Matthew Johnson-Roberson, der das Ford Center for Autonomous Vehicles der Universität von Michigan mitleitet und sich das Video ansieht.
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"Es ist eine beeindruckende Reihe von Szenarien, und das Fahrzeug zeigt in diesem Video ein sehr hohes Maß an" fahrerischen Fähigkeiten ", sagt Huei Peng, der autonome Fahrzeuge an der Universität von Michigan studiert. Es gibt jedoch einen großen Unterschied zwischen dem einmaligen und dem einmaligen Umgang mit einem klebrigen Punkt in jeder Kombination aller Variablen. Der echte Beweis für ein selbstfahrendes System passt nicht auf eine Highlight-Rolle. Es basiert auf Millionen von Kilometern und Tausenden von Fahrstunden.
