Pencapaian besar membutuhkan investasi besar, dan menurut firma riset PitchBook, perusahaan rintisan kendaraan otonom (AV) menghabiskan rata-rata $1,6 juta per bulan.
Sebagian besar biaya itu digunakan untuk pengujian dan infrastruktur yang diperlukan untuk mendukungnya. Satu kendaraan prototipe otonom yang sebenarnya, dilengkapi dengan sensor dan peralatan perekam data, dapat menelan biaya hingga $500.000. Biaya pemrosesan dan penyimpanan semua data yang dihasilkan tidak terlalu jauh.
Pada tahun 2017, pembuat mobil dan perusahaan teknologi seperti GM, Hyundai, Volkswagen, dan Waymo memperkirakan bahwa mobil self-driving akan tiba pada tahun 2020, dan menghabiskan banyak uang untuk mewujudkannya. Dari Agustus 2014 hingga Juni tahun itu, pembuat mobil dan perusahaan teknologi menginvestasikan $80 miliar dalam teknologi AV, menurut sebuah studi oleh Brookings Institution.
Hanya setahun kemudian, kecelakaan dengan prototipe self-driving tampaknya menyebabkan pengembang kehilangan momentum. Pada saat yang sama, tantangan teknis yang diperlukan untuk otonomi Tingkat 5 – kendaraan swakemudi penuh – menjadi semakin kompleks. Pada 2019, banyak pengembang telah membatalkan rencana 2020 mereka.
Jalan menuju Level 5 masih berlangsung dan pengembang AV masih mengerjakan perbaikan sosial yang akan dihasilkannya; tetapi mereka juga memiliki beberapa prioritas baru. Mereka juga menemukan peluang baru dalam komputasi awan – yang dapat mengurangi biaya dan waktu pengembangan.
Pertama, mereka memfokuskan kembali pada jalur jangka pendek ke produk dan layanan yang dapat dipasarkan yang sesuai dengan tujuan jangka panjang mereka: angkutan truk dan logistik, sistem bantuan pengemudi otomatis (ADAS), dan memberikan wawasan data. Beberapa pengembang sedang membangun nilai dan menunjukkan efisiensi nyata.
“Perusahaan seperti Wejo memiliki permata tersembunyi dalam data mereka,” kata John Barrus, manajer pengembangan bisnis global untuk teknologi otonom di Amazon Web Services (AWS). “Mereka dapat bekerja dengan pemerintah kota dan memberikan informasi penting untuk memelihara infrastruktur, memetakan aset seperti tanda berhenti atau mengidentifikasi lubang dan penutupan jalan. Mereka hanya menyempurnakan data yang mereka tangkap menjadi nilai.”
Demikian pula, startup truk otonom Level 4 TuSimple meluncurkan jaringan kargo otonom pada bulan Juli. Perusahaan ini mendemonstrasikan jenis keuntungan keamanan dan efisiensi yang dapat diperoleh dari operasi otonom pada pengiriman berbayar saat menyempurnakan produknya dalam pengujian dunia nyata.
Kedua, kata Barrus, pengembang AV ingin memangkas alur kerja mereka yang ada dengan melakukan lebih banyak pengujian di lingkungan virtual dan mempercepat pemrosesan dan penyimpanan.
Dalam kedua kasus tersebut, komputasi awan menawarkan peluang untuk mempercepat dan menskalakan pengembangan dengan fleksibilitas tinggi, sekaligus membuat data lebih mudah diakses untuk tujuan jangka pendek tersebut. COVID-19 semakin mempercepat tren yang ada menuju solusi cloud.
Setelah 2018, menjadi praktik standar untuk memiliki dua orang yang mengendarai setiap kendaraan uji AV di jalan raya untuk alasan keamanan. Aturan jarak sosial membuat ini jauh lebih sulit, artinya banyak armada uji AV saat ini diparkir.
“Banyak pelanggan AV kami tidak dapat menguji di dunia nyata saat ini dan ingin melakukan lebih banyak simulasi,” kata Nisarg Modi, kepala pengembangan bisnis global AWS. Namun, Modi menambahkan, “Jika Anda meningkatkan ketergantungan Anda pada simulasi tetapi tidak memiliki infrastruktur komputasi yang siap, Anda akan menghabiskan banyak uang.”
Barrus mengatakan AWS melihat dirinya sebagai mitra bagi mereka yang membutuhkan infrastruktur komputasi. “AV startup tidak perlu menyiapkan perangkat keras mereka sendiri untuk komputasi atau penyimpanan,” tambahnya. “Jauh lebih efisien jika mitra menyediakan bagian-bagian itu dan mengubah tugas itu menjadi panggilan API.”