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Apple e Google car, chi produce componenti è già al lavoro

Re/code elenca una serie di piccoli e grandi produttori di componenti ed elementi vari usati nei veicoli, aziende che hanno già accordi con Google, Tesla e altri produttori di auto a guida autonoma; molti di questi non nominano Apple ma è molto probabile un loro coinvolgimento nel progetto al quale la Mela starebbe lavorando da mesi. Il CEO di AutonomouStuff, una società dell’Illinois che fornisce componenti legati all’informatica autonoma a varie aziende, inclusa l’industria aerospaziale, spiega che il settore è rapidamente cresciuto e ora è il responsabile di un terzo delle attività commerciali di questa azienda.

Tanti componenti fondamentali per la costruzione di veicoli autonomi non possono essere sviluppati in casa ma bisogna per forza appoggiarsi a fornitori esterni, questi ultimi sfruttati anche per l’assemblaggio o altre fasi della costruzione. Google, ad esempio, si appoggia a Roush, un fornitore di componenti automotive del Michigan, per l’assemblaggio delle parti esterne; LG Chemical, società controllata dal produttore sud coreano, produce le batterie, alcuni specialisti tedeschi – Continental, Bosch, Frimo e ZFLS – offrono componenti quali gruppi propulsori, freni e volanti.

Enno Pigge, rappresentante di Continental, fornisce vari componenti a Tesla. Altra forza in campo è il costruttore canadese Magna International, azienda segnalata da Morgan Stanley come potenzialmente in grado di fare per Apple nel settore auto, quello che in altri settori fa Foxconn.

Per gli “occhi” dell’auto, sono molte le tecnologie utilizzabili (e non mancano le dispute su quali sia la migliore); una delle più apprezzate è Lidar (Laser Imaging Detection and Ranging) tecnologia di remote sensing per il telerilevamento di oggetti e superfici, sfruttata anche in agricoltura, geologia e nella difesa militare. Il principale produttore di questo tipo di dispositivi è Velodyne, società nata 32 anni fa per costruire subwoofer e che ora offre tre diversi prodotti per il rilevamento: da 8000$, da 32.000$ e da 80.000$ (questi ultimi usati da alcune aziende di trasporto). Dispositivi di Velodyne sono sfruttati dalle auto di Google e, a quanto pare, sono stati individuati anche sulle auto di Apple che si occupano del mapping. Nel frattempo una società che si chiama Quanergy, afferma che entro il 2018 sarà in grado di produrre una tecnologia simile, offrendo per soli 100$ dispositivi specifici che sarà possibile integrare nelle auto. Altra alternativa a Lidar è una tecnologia offerta dall’israeliana Mobileye che, a quanto pare, ha già accordi con importanti case (tra queste Tesla e GM). Il pacchetto hardware e software di Mobileye consente di avere a disposizione funzionalità di visione a 360° per meno di 1000$ ad auto, offre alta risoluzione e funzioni che consentono di individuare elementi sulle strade quali bande sonore e semafori, non considerati dalla tecnologia Lidar. Non mancano nel frattempo startup quali Nauto e Cruise che propongono telecamere con funzionalità di visione smart e algoritmi software per la guida assistita.

Per quanto riguarda “il cervello” da sfruttare a bordo delle auto, qui i nomi che si battono con soluzioni presentate come “ideali” sono: Qualcomm, Samsung, Nvidia, tutte con proposte (SoC) derivanti dal mondo mobile. Nvidia è nota per le schede video ma da anni lavora a piattaforme per il settore automotive: Nvidia Drive PX è una piattaforma di sviluppo per sistemi di pilotaggio automatico, mentre Nvidia Drive CX consente di creare “digital cockpit” avanzati. Alcuni di questi sistemi sono integrati nelle auto di Audi e Nvidia dice che il settore è cresciuto dell’85% rispetto all’anno scorso. Molti produttori di auto di lusso, sfruttano sistemi che hanno bisogno di CPU veloci e potenti, pensati per gestire fino a 12 telecamere, oltre ai sensori Lidar o altri ad ultrasuoni.

Tesla e Google fanno riferimento a Nvidia; ricordiamo che quest’ultima si è vista recentemente “rubare” un uomo da Apple, Jonathan Cohen, responsabile del programma Software Solutions machine learning e con vasta esperienza nello sviluppo di sistemi di guida assistita o veicoli autonomi.

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