Volkswagen revoluciona sus pruebas de vehículos autónomos con los mapas de abejas de Hivemapper
Volkswagen apuesta por la innovación en su carrera hacia la conducción autónoma. La compañía alemana ha seleccionado los mapas de abejas de Hivemapper para sus pruebas, un movimiento que podría acelerar su desarrollo.
¿Por qué importa? Los mapas de Hivemapper utilizan datos crowdsourced para ofrecer una precisión sin precedentes. Una jugada inteligente en un mercado donde la información lo es todo.
El detalle que duele: Mientras los fabricantes de coches invierten millones en tecnología, los conductores siguen preguntándose cuándo verán estos avances en sus garajes. La promesa de la autonomía sigue siendo, para muchos, tan elusiva como el próximo rally de Bitcoin.
Datos descentralizados para el despliegue AV global de VW
Volkswagen ADMT (movilidad y transporte de conducción autónoma), una subsidiaria totalmente de propiedad responsable de la estrategia de vehículos autónomos del grupo, está probando activamente una flota de minivans eléctricos de trabajo en Hamburgo. La compañía también se ha asociado con Uber para comenzar las pruebas con sede en los Estados Unidos en Los Ángeles, con planes de lanzar un servicio comercial totalmente sin conductor para 2026.
La integración de los mapas de abejas está destinada a reforzar la conciencia espacial en tiempo real de estos vehículos.
Los mapas de abejas se ejecutan además de la red de infraestructura física descentralizada (DEPIN) de HIVEMAPPER, que recompensa a los usuarios por contribuir con imágenes y datos espaciales recolectados con DashCam a un mapa global de AI-AI actualizado continuamente. La plataforma está diseñada para reflejar cambios en el mundo real en tiempo real, un requisito crucial para vehículos autónomos que navegan por entornos urbanos.
Hivemapper utiliza incentivos de blockchain, en este caso, tokens "Honey" basados en Solana, para alentar a los conductores y operadores de flotas a cargar imágenes capturadas a través de Camas de tablas aprobadas. Los modelos de IA luego analizan estos datos para detectar actualizaciones como nueva señalización, marcas de carril, conos de tráfico o zonas de construcción.
El borde del sistema radica en su escalabilidad: en lugar de confiar en vehículos de encuestas periódicos y costosos como los utilizados por Google o aquí Technologies, Crowdsources de Hivemapper Entradas de alta frecuencia de miles de contribuyentes.
Quedan las preguntas a pesar del aumento del movimiento de depin
La asociación también marca un hito para el creciente sector de infraestructura física descentralizada (DEPIN), cuyo objetivo es reconstruir servicios del mundo real como mapeo, monitoreo del clima y redes inalámbricas en sistemas cripto incentivados y contribuyados a los usuarios.
Hivemapper es uno de los jugadores más destacados de DePin. A partir de julio, la red había recopilado más de 80 millones de kilómetros de datos de la carretera en más de 90 países, y continúa creciendo a través de asociaciones con empresas de logística, impulsores de la economía de conciertos y desarrolladores de AV . Sin embargo, el acuerdo de Volkswagen podría indicar un punto de inflexión en la adopción institucional.
Las preocupaciones regulatorias persisten sobre la anonimización y el cumplimiento jurisdiccional de los videos de crowdsourcing. Y aunque la economía de tokens de Hivemapper incentiva la escala, los críticos argumentan que el control de calidad de los datos sigue siendo un riesgo significativo, especialmente en aplicaciones críticas de seguridad como la conducción autónoma.
Bee Maps dice que mitiga estas preocupaciones a través de la redundancia, las capas de verificación de IA y las estrictas especificaciones de hardware para los dispositivos de contribuyentes.
La asociación señala la creciente convergencia entre los fabricantes de automóviles heredados y el movimiento descentralizado de infraestructura Web3.
Si bien las ambiciones AV de Volkswagen se han centrado durante mucho tiempo en asociaciones de ingeniería y plataformas, como su colaboración pasada con Argo AI, esta última integración se inclina en la importancia de las fuentes de datos frescas y ágiles.
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