All’Investor Autonomy Day Elon Musk “scopre” i padroncini, essenziali per la Tesla Network

A cosa serve costruire quello che Tesla afferma essere il miglior chip al mondo per la guida autonoma? A creare una flotta di robo-taxi sempre in marcia, e già entro fine 2020

Il lungo, a tratti dettagliatissimo a tratti visionario Investor Autonomy Day si è concluso in piena notte italiana. Quello che sembrava un appuntamento tecnico in effetti pare aver avuto soprattutto le caratteristiche di una presentazione di un business plan, e i cardini della strategia si possono riassumere piuttosto rapidamente.

La casa di Elon Musk ha fatto l’ennesima promessa audace, annunciando entro la fine dell’anno prossimo un milione di Tesla disponibili sulle strade come robo-taxi. Una nuova rete basata su app offrirà corse su veicoli con piena capacità di guida autonoma di Livello 5 SAE, il che comporta che siano in grado di spostarsi anche senza nessuno a bordo in ogni condizione di traffico e meteo. Questo servizio sarà basato sul concetto peer-to-peer, con auto di proprietà della clientela: ovvero la Tesla Network sarà un mix di Uber e Airbnb, almeno inizialmente.

Il fattore chiave nel raggiungere uno stadio dell’automazione che, Tesla esclusa, nelle ultime settimane la maggioranza degli addetti ai lavori ha invece ammesso essere un traguardo per la prossima decade e forse la fine della decade, è il nuovo chip sviluppato dalla casa di Palo Alto appositamente per usi automotive a partire dal 2016.

Gli ingegneri diretti da Pete Bannon hanno realizzato quello che Musk ha subito definito il miglior chip al mondo. Prodotto nel sito Samsung del Texas con procedimento a 14 nanometri, rende il computer per la guida autonoma capace di eseguire 104 TOPS (trilioni di operazioni al secondo) pur consumando meno di 100 watt.

E costa il 20% meno del sistema commercializzato da Nvidia, al quale Tesla non farà più ricorso. Da circa un mese i chip Tesla sono già installati sulle Model S e X, e da una decina di giorni sono stabilmente la scelta nella linea di produzione della Model 3.

Come molte altre affermazioni di Musk & C. il vanto è stato subito sottoposto a fact-checking. In effetti il chip Tesla precede (anche grazie ai 32 MB di SRAM) lo Xavier con 144 TOPS a 72 watt di consumo contro 60 TOPS a 60 watt. Nel frattempo però Nvidia ha presentato il Drive AGX Pegasus, che arriva a 320 TOPS, valore che però si paga con un consumo di 500 watt.

Se Tesla insegue (e almeno nel rapporto potenza/consumo sembra aver raggiunto) il primato nella performance dei chip, la casa californiana ed i suoi uomini non si schiodano dal loro minimalismo quando si tratta dell’architettura di sensori che accompagna i computer di bordo.

Ancora una volta LiDAR e ridondanza dei sensori sono stati ridicolizzati come inutili, così come la necessità di usare le simulazioni per arrivare ai massimi livelli di sicurezza dei sistemi e dei software.

A dispetto delle polemiche su incidenti che hanno coinvolto anche clienti Tesla, e del campanello di allarme che avrebbe dovuto svegliare anche un sordo rappresentato dal fiasco del software dei Boeing 737 Max, a Palo Alto restano fedeli alla loro linea abituale.

Anche il brillante Andrej Karpathy, uno dei più noti esperti mondiali di programmazione incentrata sul deep learning, ha insistito sul vantaggio di Tesla consistente nella mole di dati raccolta dalle camere della flotta di auto elettriche americane in circolazione ormai ai quattro angoli del globo, sempre pronte ad uscire dallo shadow mode.

Le immagini inviate ai server sono l’esperienza del mondo reale che Tesla vuole per addestrare le reti neurali che raffinano il software giorno dopo giorno. Karpathy e la sua azienda hanno preferito seguire il cammino laborioso e complesso (vista la quantità di dati raccolti) del labeling, ovvero della classificazione delle immagini, processo che stanno cercando di automatizzare sempre più.

In concreto, ha spiegato lo scienziato, questo significa che una rete neurale addestrata per venire a patti coi cut-in, l’uscita dalla corsia di un veicolo che precede, vede milioni di immagine di uscite dalla corsia, con freccia o senza, improvvise o lente, per arrivare ad anticipare le azioni di veicoli che potrebbero ripetere le stesse manovre.

Ma finché il software non raggiungerà le soglie dell’infallibilità, a fare da valvola di sicurezza al sistema c’è chi è seduto al volante. Come dire che quello compreso tra il 22  aprile e la fine del 2020 in cui Tesla promette la piena autonomia di guida e la responsabilità in caso di incidenti (però Musk ha solo commentato questo aspetto con un poco rassicurante “probabilmente“) potrebbe essere un periodo movimentato per chi starà al posto di guida di una Model 3 o dei modelli più lussuosi.

Il percorso che Tesla intende seguire per i dubbi legati alla sicurezza per chi utilizza le auto californiane e per chi condividerà con esse le strade ed autostrade ha immediatamente ricevuto una accoglienza guardinga dalle associazione consumatori e da PAVE, il consorzio americano di case auto e gruppi della tecnologia impegnati nello sviluppo della guida autonoma.

Di fatto, malgrado la reputazione di alcuni dei tecnici che fanno parte del team Tesla, non è così facile convincersi che si possa arrivare alla messa su strada di servizi di robo-taxi affidabili e sicuri usando meno hardware di quello che usa la concorrenza, volendo farli circolare su aree più vaste di quelle su cui si addestrano i rivali, e spendendo anche meno per realizzarli.

Poiché Tesla ha saputo generare un seguito e una affezione uguagliata da solo poche case auto nel tempo e per ragioni differenti (pensiamo a Ferrari e Morgan), è del tutto possibile che una parte anche consistente della clientela decida di aderire a quella Tesla Network su cui sembra incentrarsi la possibilità di dare consistenza stabile alle vendite, puntando su ricavi che Musk ha indicato in $30.000 l’anno, come dire che si può terminare il leasing di una Model 3 con un  guadagno.

In questo senso l’Investor Autonomy Day ha mantenuto pienamente fede al suo programma, perché il ciclo “autonomia avanzata/flotta autonoma” sarebbe quello che potrebbe trasformare ogni cliente Tesla in un investitore nella Tesla Network. Un investitore che nel periodo del leasing (in una slide la casa americana ha indicato che ricomprerà tutte le Model 3 Taxi alla scadenza dei leasing) potrebbe anche usare a volte la sua auto.

L’idea della transizione tra casa auto convenzionale e fornitore di servizi di mobilità sta guadagnando credito in tutti i gruppi globali, non è un’esclusiva Tesla. I vertici General Motors hanno valutato che una casa costruttrice che costruisca e gestisca una sua flotta di taxi pienamente autonomi, per ogni auto potrebbe portare a casa dieci volte i ricavi di quello che otterrebbe vendendola.

Nel caso però di un progetto che si rivolga a flotte acquistate da privati, non riusciamo a fare a meno di esprimere l’opinione che, anche se investire un giorno in un robo-taxi quando saranno effettivamente disponibili potrebbe rivelarsi una scelta migliore di un ETF o un bond, la soluzione peer-to-peer si può conciliare solo con un uso saltuario di una vettura, specialmente una vettura premium.

Pensare che esistano centinaia di clienti disposti a comprare le Model 3 Taxi per lasciarle poi utilizzare (e quindi consumare) intensivamente nelle ore giornaliere in cui starebbero ferme, vuol dire sperare che ci siano centinaia di clienti che guardano ad una attività di padroncini e non alla clientela di fan che ha fatto la fortuna di Tesla.


Credito foto di apertura: AUTO21