Амбіції Дзюхао щодо двоколісного «інтелектуального водіння» приховані в цих двох базових технологіях.

AIMPACT Новини, 21 травня (UTC+8), останнім часом відео внутрішніх випробувань Ninebot привернуло широку увагу в технологічному співтоваристві. На відео двоколісний електросамокат стійко їде прямо без підтримки людини; навіть на надзвичайно низькій швидкості водій може повністю відпустити руки. А коли камера перемикається на колону, «аварійні мигалки» кількох електросамокатів Ninebot, схожі на запрограмовані дихальні вогні, синхронно змінюють яскравість з мілісекундною точністю. Здавалося б, це лише два круті «пасхальні яйця з тестового майданчика», але в епоху, коли навіть нові автовиробники ламають голову над шасі та інтелектуальним водінням, Ninebot представив свою відповідь – «Mole Self-Balance 2.0» та «Sync Emergency Lights», що якраз демонструє їхні глибокі «м'язи» у фундаментальних технологіях двоколісної інтелектуалізації.

Mole Self-Balance 2.0: Використання алгоритмів замість апаратного забезпечення, двоколісний транспорт вступає в «епоху інтелектуального водіння» Існує фізичний біль двоколісного транспорту, який суперечить людській ліні до лінощів – щойно ти сповільнюєшся, тобі доводиться виставляти ногу. Але для новачків відчуття психологічного тиску «ось-ось впадеш» під час старту, розвороту або маневрування у вузькому просторі – основна причина, чому багато хто відмовляється сідати на двоколісний транспорт. Змусити двоколісний транспорт «самостійно стояти» – не якась фантастика, багато виробників у лабораторіях експериментували з громіздкими гіроскопами або маховиками. Але особливість Ninebot полягає в тому, що вони обрали більш гіковський і складніший технічний шлях: заміна апаратного забезпечення обчислювальною потужністю. Порівняно з Ninebot Electric T Explorer 2019 року, цього разу «Mole Self-Balance 2.0» значно зменшив залежність від складних механічних компонентів. Він більше схожий на досвідченого «невидимого водія», який покладається лише на бічну силу, створювану приводом заднього колеса, зміни положення кузова, спричинені поворотом переднього колеса, а також алгоритм динамічної стабілізації, що працює на високій швидкості, щоб постійно коригувати стан транспортного засобу. Система повинна у дуже короткому часовому вікні в реальному часі фіксувати численні дані, такі як швидкість, кут нахилу, швидкість зміни кута нахилу, і миттєво завершити цикл «сприйняття-обчислення-виконання». Ця здатність, яка не покладається на надлишкове фізичне обладнання, а виключно на алгоритми, контролери та налаштування всього транспортного засобу для досягнення точної балаласування та їзди з пасажиром, по суті, має ту ж фундаментальну логіку, що й «AI Smart Chassis», який прославляють провідні виробники електромобілів. То як це змінить наше враження від їзди в реальних сценаріях? На світлофорах користувачам більше не потрібно постійно виставляти ногу; у заторах пік-години транспортний засіб активно допомагатиме користувачеві впоратися з балансом; і навіть у майбутньому, у поєднанні з технологіями безпілотного водіння та дистанційного керування, такий досвід, як виклик натисканням кнопки та автоматичне паркування, який був доступний лише на чотириколісних автомобілях, також природним чином перейде на двоколісні електросамокати.

Sync Emergency Lights: Соціальна «секретна мова» від «одиночної гри» до «мережевого зв'язку групи» Якщо Self-Balance 2.0 вирішує проблему «інтелекту одного транспортного засобу», то «Sync Emergency Lights» відкриває магію багатотранспортної координації. Той, хто хоч трохи знайомий з електронною архітектурою, знає, що внутрішні модулі, такі як VCU та ECU, у традиційних двоколісних транспортних засобах часто є збіркою від різних постачальників з власними мітками часу та ритмами обробки. Навіть синхронізація в межах одного транспортного засобу з мілісекундною точністю є складним завданням, не кажучи вже про те, щоб змусити кілька окремих транспортних засобів поза ним діяти в унісон. Ninebot зміг досягти цього завдяки власній операційній системі «Lingbo OS». Використовуючи уніфіковану систему годинника, всі транспортні засоби та модулі отримали однакове «відчуття часу»; завдяки технології програмної шини вони досягли наднизької затримки передачі команд та часової інформації. Це схоже на те, що раніше хаотичному апаратному забезпеченню видали метроном, змусивши їх танцювати в одному ритмі. У реальних сценаріях синхронізовані аварійні мигалки призначені не лише для того, щоб «виділятися» під час нічних поїздок. В умовах низької видимості, таких як ніч, дощ або туман, однакові аварійні мигалки значно підвищують видимість усієї колони на дорозі, що є реальним забезпеченням безпеки. Що ще важливіше, для культури спільноти райдерів це «мова соціального спілкування», яка дає сильне відчуття причетності. У майбутньому, ґрунтуючись на цій основі для координації, навіть можуть з'явитися такі досвідчені функції, як попередження про дорожню обстановку в групі або синхронізація стану колони. Двоколісний транспорт більше не буде островом.

Інтелектуальне водіння двоколісного транспорту вступає в змагання на рівні фундаментального коду Раніше всі змагалися за ємність акумулятора та потужність двигуна, а в другій половині почали змагатися за «поверхневий інтелект», такий як інтеграція додатків та розблокування NFC. Але запуск «Mole Self-Balance 2.0» та «Sync Emergency Lights» від Ninebot поглибив технологічний розвиток двоколісних електросамокатів до фундаментального порівняння системної архітектури та координації алгоритмів. Принадність технології часто полягає в приховуванні складності. Ninebot робить саме це: залишає складні системні рішення у своєму коді, надаючи кожному користувачеві найпростіший, зручний і навіть злегка фантастичний досвід пересування. (Джерело: Ifnar)