सहायक ड्राइविंग के लिए मील का पत्थर, स्वायत्त ड्राइविंग के लिए नहीं
General Motors का कहना है कि उसका Super Cruise सिस्टम अब संयुक्त राज्य और कनाडा में लगभग 750,000 वाहनों के साथ 1 अरब से अधिक ड्राइव किए गए मील पार कर चुका है। यह संख्या सिर्फ एक कंपनी की उपलब्धि नहीं है। यह इस बात का भी प्रमाण है कि हैंड्स-फ्री ड्राइविंग सहायता का एक सावधानी से सीमित मॉडल, अपने पदार्पण के लगभग एक दशक बाद, एक स्थायी ग्राहक आधार पा चुका है।
Super Cruise पहली बार 2017 में Cadillac CT6 में आया था। शुरुआत से ही GM ने कुछ प्रतिद्वंद्वियों से अधिक संकीर्ण दृष्टिकोण अपनाया। हर सड़क पर हैंड्स-फ्री संचालन की अनुमति देने के बजाय, कंपनी ने इस सिस्टम को restricted-access highways तक geofence किया, जिन्हें पहले lidar से स्कैन किया गया था और high-definition map किया गया था। साथ ही, इसने ड्राइवर की दृष्टि पर नजर रखने और सड़क पर ध्यान बनाए रखने के लिए ड्राइवर-फेसिंग infrared camera भी जोड़ा।
यह संरचना महत्वपूर्ण है, क्योंकि सिस्टम एक खास सौदे पर आधारित है: ड्राइवर का कार्यभार कम हो, लेकिन जिम्मेदारी ड्राइवर से न हटे। इस अर्थ में, अरब मील का आंकड़ा पैमाने जितना ही उत्पाद-डिज़ाइन अनुशासन के बारे में भी बताता है।
यह संख्या अलग क्यों दिखती है
ड्राइवर-असिस्ट सिस्टम अक्सर अधिक गर्मी पैदा करते हैं, स्पष्टता कम, क्योंकि full self-driving तकनीक के साथ तुलना बुनियादी क्षमता और जोखिम के अंतर को धुंधला कर सकती है। Super Cruise स्पष्ट रूप से सीमित है। यह mapped highways पर hands-free, eyes-on सिस्टम है, कोई सामान्य-उद्देश्य स्वायत्त मंच नहीं। लेकिन शायद इन्हीं सीमाओं की वजह से यह एक स्थायी, उपयोगी सुविधा में विकसित हुआ, न कि लगातार beta प्रयोग बना रहा।
GM का कहना है कि उपयोग तेज़ी से बढ़ रहा है। स्रोत पाठ में दी गई कंपनी की सांख्यिकी के अनुसार, सिस्टम year over year दोगुना हुआ और 2025 में 7.1 million घंटे का सक्रिय उपयोग दर्ज किया। उसी अवधि में ड्राइवरों ने 28.7 million trips में 485.9 million मील तक Super Cruise का उपयोग किया। GM के अनुसार, Super Cruise-सक्षम ड्राइवरों में से आधे से अधिक इसे साप्ताहिक या दैनिक उपयोग करते हैं, और औसत यात्रा 17 मील तथा 24 मिनट की सक्रिय उपयोग वाली थी।
ये आंकड़े बताते हैं कि Super Cruise novelty से आगे निकल चुका है। एक ऐसा सिस्टम जिसे ड्राइवर रोज़ लौटकर इस्तेमाल करते हैं, वह शोरूम डेमो से कम और रोज़मर्रा की गतिशीलता का हिस्सा अधिक लगता है।
मैप्ड-रोड रणनीति बेहद बढ़ी है
जब सिस्टम का 2018 में परीक्षण हुआ था, तब यह 160,000 मील से अधिक सड़कों पर काम करता था। GM अब कहता है कि मैप्ड नेटवर्क लगभग 700,000 मील highways तक फैल चुका है। यह वृद्धि महत्वपूर्ण है, क्योंकि geofenced driver-assistance उत्पाद की उपयोगिता सीधे coverage पर निर्भर करती है। जो सिस्टम बहुत अच्छा है लेकिन शायद ही कभी सक्रिय होता है, उसे आदत में बदलना कठिन होता है। जो सिस्टम उपयोगकर्ता अपनी नियमित यात्रा के अधिक हिस्सों में चला सकते हैं, उसके sticky बनने की संभावना ज्यादा होती है।
GM के autonomous vehicles उपाध्यक्ष Rashed Haq ने सिस्टम की स्वीकार्यता को “toothbrush test” से जोड़ा, यह कहते हुए कि एक बार ग्राहक इसे इस्तेमाल करते हैं, वे बार-बार लौटते हैं। उन्होंने यह भी कहा कि GM मालिकों में, जिनके पास Super Cruise है, renewal rates लगभग 40% के करीब हैं। यह सब्सक्रिप्शन पहले तीन साल मुफ़्त है, और उसके बाद active OnStar subscription से जुड़ जाता है।
यह renewal आंकड़ा अकेले assisted-driving subscriptions की दीर्घकालिक अर्थव्यवस्था तय नहीं करता, लेकिन यह दिखाता है कि परिचयात्मक अवधि खत्म होने के बाद भी उपयोगकर्ताओं का एक महत्वपूर्ण हिस्सा भुगतान जारी रखने को तैयार है। ऐसे बाजार में, जहां कई software-defined vehicle फीचर्स अभी भी टिकाऊपन साबित करने में जूझ रहे हैं, यह उल्लेखनीय है।
Tesla के FSD से अलग मॉडल
स्रोत पाठ GM के दृष्टिकोण की Tesla के Full Self-Driving सिस्टम से तुलना करता है। Tesla का FSD सभी सड़कों पर इस्तेमाल किया जा सकता है, और Tesla के अनुसार, इस वर्ष की शुरुआत में उसने 8.4 billion मील पार कर ली थीं, जिनमें से लगभग आधी मीलें 2025 में ही जुड़ीं। Tesla के पास लगभग 1.3 million सक्रिय subscriptions भी हैं।
यह तुलना उपयोगी है, लेकिन इसलिए नहीं कि दोनों उत्पाद सीधे एक-दूसरे के विकल्प हैं। वे अलग परिचालन मान्यताओं पर बने हैं। GM सिस्टम के उपयोग स्थान सीमित करता है और निरंतर ड्राइवर ध्यान बनाए रखने के लिए gaze monitoring जोड़ता है। Tesla का व्यापक परिनियोजन मॉडल अधिक बड़ा ऑपरेटिंग domain चाहता है। इसलिए कच्ची mileage alone गुणवत्ता या सुरक्षा का साफ़ माप नहीं है।
GM की यह उपलब्धि दिखाती है कि सीमित दायरे वाला ऐसा सिस्टम भी बाज़ार में बड़ा स्थान पा सकता है, जो सार्वभौमिकता का दावा किए बिना सुविधा देता है। दूसरे शब्दों में, assisted driving में वास्तविक-विश्व पैमाने तक पहुंचने के लिए हर सड़क प्रकार की समस्या एक साथ हल करना ज़रूरी नहीं है।
बाजार की स्थिति क्या बताती है
अरब-मील का यह मुकाम ऐसे समय आया है जब ऑटो उद्योग 2010 के दशक के अंत की self-driving hype से जुड़े अतिशयोक्तिपूर्ण दावों और advanced driver assistance के बीच फर्क साफ़ करने की कोशिश कर रहा है। Super Cruise इसलिए दिलचस्प है क्योंकि यह एक commercially viable बीच का रास्ता पेश करता है। यह कुछ ठोस देता है, परिचालन रूप से सीमित है, और ग्राहक समझते हैं कि यह किसलिए है।
मील के पत्थर में एक सबसे अहम सीख यही हो सकती है। ऑटोमोटिव automation को मैन्युअल ड्राइविंग से robotaxis तक एक अचानक छलांग के रूप में आने की ज़रूरत नहीं है। यह narrowly defined systems के माध्यम से भी फैल सकता है, जो बार-बार आने वाले use case को इतना अच्छा हल करते हैं कि लोग उन्हें रोज़मर्रा की आदत बना लें।
Geofenced-highway मॉडल का एक रणनीतिक लाभ नियमन और सार्वजनिक स्वीकार्यता की बहसों में भी है। सीमित सिस्टम का परीक्षण, निगरानी और सुधार ज्ञात सीमा के भीतर किया जा सकता है। इससे जोखिम खत्म नहीं होता, लेकिन marketing language और वास्तविक संचालन के बीच का वह अंतर कम हो जाता है, जिसने अक्सर इस श्रेणी को परेशान किया है।
बड़ी तस्वीर
स्रोत पाठ के अनुसार GM Super Cruise का अधिक उन्नत संस्करण तैयार करने पर भी काम कर रहा है, और कंपनी की अगली चाल तय करेगी कि यह अरब मील की उपलब्धि सिर्फ एक हेडलाइन रह जाती है या किसी आधार में बदलती है। अभी के लिए, यह मील का पत्थर बताता है कि highway-focused, attention-monitored हैंड्स-फ्री सहायता उस scale तक पहुंच गई है, जिसकी कल्पना 2017 में एक अकेली Cadillac sedan में सिस्टम लॉन्च होने पर नहीं थी।
सबसे मजबूत निष्कर्ष यह नहीं है कि हैंड्स-फ्री ड्राइविंग हल हो गई है। ऐसा नहीं हुआ है। मजबूत निष्कर्ष यह है कि सीमित automation, यदि स्पष्ट परिचालन सीमाओं के साथ डिजाइन की जाए और driver monitoring से मज़बूत हो, तो वह पैमाना और उपयोगकर्ता निष्ठा दोनों जमा कर सकती है। एक ऐसे क्षेत्र में, जो अक्सर all-or-nothing कहानियों से भरा होता है, यह एक महत्वपूर्ण विकास है।
यह लेख Ars Technica की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.
Originally published on arstechnica.com
