Hyundai posticipa l’arrivo della guida autonoma a 2029, ma lancia una sfida a Tesla: vuole superarla in termini di dati.

Il Hyundai Motor Group si è posto un nuovo obiettivo: superare Tesla e gli altri concorrenti in termini di volume di dati per la guida autonoma entro 5 anni dalla messa in produzione su larga scala del proprio sistema. Il gruppo sudcoreano ha stabilito questa scadenza annunciando al contempo un ritardo di 2 anni rispetto al calendario inizialmente previsto per la produzione della sua tecnologia di guida autonoma.

Il sistema Atria AI, sviluppato da Hyundai insieme a 42dot, la filiale del gruppo specializzata in guida autonoma, è ora previsto per la seconda metà del 2029, mentre inizialmente la sua produzione era prevista per la fine del 2027. Fino ad allora, Hyundai farà affidamento sul software di Nvidia, con veicoli di livello 2+ nella prima metà del 2028 e di livello 2++ nella seconda metà dello stesso anno.

Un calendario ridefinito

Park Min-woo, presidente della divisione Advanced Vehicle Platform di Hyundai e amministratore delegato di 42dot, ha spiegato le basi di questa previsione durante una presentazione tenutasi a Pangyo, a sud di Seul: “Hyundai vende 7 milioni di veicoli all’anno in 190 mercati, il che significa che possiamo raccogliere dati su larga scala e, a questo ritmo, possiamo superare in cinque anni ciò che i nostri concorrenti hanno costruito finora”.

Park ha difeso il ritardo di Atria AI definendolo una decisione strategica: “Crediamo che Atria AI potrebbe progredire più velocemente se lo spingessimo con tutte le nostre risorse. Tuttavia abbiamo preso la decisione strategica di rallentarlo. Lanciare ora la produzione di massa in modo troppo affrettato comporta il rischio di offrire un sistema di livello 2++ mediocre, molto al di sotto del nostro obiettivo reale”.

Il dirigente ha inoltre riassunto l’approccio di Hyundai nei confronti della concorrenza nell’autonomia, secondo quanto riportato da Electric Vehicles: “La competizione nell’autonomia non riguarda più la velocità. Si riduce al numero di dati che si riesce a raccogliere, alla rapidità con cui si possono analizzare e alla velocità con cui ciò si traduce in prodotti e servizi concreti”.

In conseguenza di questa decisione, il calendario ora prevede un percorso diverso, che Kwon Jung-hyun, responsabile della divisione di guida autonoma di 42dot, riassume così: “Fino al 2027 ci concentreremo sul portare la guida, il parcheggio e le funzioni di sicurezza attiva a un elevato livello di perfezionamento a livello di prodotto. Il 2028 sarà dedicato alla raccolta di grandi quantità di dati in condizioni estreme per creare un prodotto davvero sicuro. E il 2029 sarà il momento in cui ci prepareremo per la certificazione di sicurezza, non solo in Corea, ma anche in Nord America ed Europa”.

Il modus operandi di Hyundai

La strategia del produttore coreano si basa sull’utilizzo dei dati generati da una flotta enorme che, per il momento, non è attiva. Attualmente, Hyundai dispone di circa 40 veicoli dedicati esclusivamente alla raccolta di informazioni per i propri sistemi di guida autonoma. L’obiettivo è superare i concorrenti in termini di volume di dati, ma questa previsione riguarda le dimensioni dei set di dati e non necessariamente le capacità dei prodotti.

Hyundai chiama questa strategia Data Flywheel, un sistema basato sull’idea che un maggior numero di veicoli generi più dati, i quali a loro volta permettono di migliorare il software e successivamente anche i veicoli stessi. Tra gli strumenti previsti c’è Hard Example Mining, che identifica automaticamente situazioni di guida in cui il modello incontra difficoltà, come zone in costruzione, condizioni meteorologiche avverse, cambi improvvisi di corsia o parcheggi irregolari.

Il gruppo utilizzerà inoltre un registratore di eventi speciali per memorizzare informazioni in situazioni come accelerazioni o frenate brusche, distanze di seguito irregolari o momenti in cui il conducente o il sistema disattiva l’assistenza. Hyundai, Kia, 42dot e Motional stanno inoltre standardizzando sensori sulla piattaforma Nvidia DRIVE Hyperion 10, al fine di permettere all’uso dei dati raccolti da ciascuna di queste aziende per addestrare gli stessi modelli.