2025: Het jaar waarin zelfrijdende auto's gemeengoed worden?

Wanneer komen zelfrijdende auto's?

Als het gaat om baanbrekende technologieën die om de hoek lijken te liggen, lijken er maar weinig zo'n grote impact te hebben op de economie en de maatschappij als geheel als autonome of 'zelfrijdende' auto's. Een uitzondering is natuurlijk AGI (Artificial General Intelligence).

Dit komt door het enorme aantal banen en taken waarvoor mensen voertuigen moeten besturen. Dit begint met de rijbanen, zoals taxichauffeurs, bezorgers, vrachtwagenchauffeurs, enzovoort. Maar nog fundamenteler is dat het grootste deel van de wereldbevolking die taak onbetaald uitvoert, waardoor ze vaak uren van hun dag verspillen. elke dag, achter het stuur.

Dit vertegenwoordigt een enorm productiviteitsverlies dat drukt op de economie, ons dagelijks leven en onze cultuur. Daarom werd voorspeld dat robotaxi's al in 2023 tot wel vier miljoen dollar zouden genereren. biljoen dollars aan inkomsten.

Het ontwikkelen van echt autonome voertuigen is echter lastig, en volledig geautomatiseerd vervoer is nog niet op de weg. Hoe dichtbij zijn we de grootschalige inzet van zelfrijdende voertuigen?

Zelfrijdende auto's hebben een enorm potentieel

Terug in 2023, Het ARK Invest “Big Ideas”-rapport voorspelde enorme potentiële inkomsten voor robotaxi’s, met inkomsten die tegen 9 oplopen tot wel $2030 biljoen..

Bron: ARK Invest 'Grote Ideeën 2023', Pagina 113

Het idee is gebaseerd op het economische feit dat robotaxi's de noodzaak om een auto te bezitten kunnen verminderen, zolang de ritten goedkoop genoeg zijn.

Hierdoor kan een positieve feedbacklus ontstaan, waarbij goedkope tarieven de vraag doen toenemen, wat weer leidt tot een hogere inzet van robotaxi's. Hierdoor worden de kapitaalkosten verder afgeschreven, dalen de prijzen, wat de vraag verder doet toenemen, enzovoort.

Er wordt opgemerkt dat als dienstverleners dit kunnen verlagen naar $ 0.25 per mijl, autonome taxidiensten “kosteneffectiever zijn dan 95% van de korteafstandsreizen.”

De economische aspecten van zelfrijdende auto's zijn nog eenvoudiger als ze geschikt zijn voor vrachtvervoer, zoals vrachtwagens en schepen. In dat geval zijn de chauffeurs en bemanningen slechts kostenposten die uit de bedrijfsstructuur moeten worden gehaald als de autonome systemen betrouwbaar genoeg zijn om ze te vervangen.

Bron: ARK Investeren

Al met al lijdt het geen twijfel dat zelfrijdende auto's enorme winsten zouden opleveren, en dat is ook de reden waarom zoveel techbedrijven tientallen miljarden in de ontwikkeling van deze technologie hebben gestoken. Maar het lijkt erop dat het een lastige puzzel is om op te lossen.

Het bouwen van de zelfrijdende technologie-stack

Ondersteunende technici

Voordat we de kern van autonome voertuigen bespreken: de AI die ze aanstuurt, kunnen we kort bespreken waarom het afgelopen decennium zelfrijdende auto's, maar ook drones en andere apparaten, economisch rendabel heeft gemaakt.

Eén reden zijn de dalende kosten van sensoren en computerkracht. We vergeten al snel dat de eerste iPhone pas in 2007 uitkwam, en dat een telefoon met een goede camera die als een minicomputer werkte destijds, nog geen 20 jaar geleden, een revolutie was.

Sindsdien zijn optica, sensoren, chips en andere elektronische componenten alleen maar goedkoper, krachtiger en betrouwbaarder geworden.

De opkomst van elektrische auto's sinds de eerste Tesla Roadster in 2008 heeft ook de manier waarop voertuigen functioneren veranderd. De nieuwe elektrische auto kan een enorme hoeveelheid elektriciteit leveren met zijn enorme accu en aandrijflijn, waardoor de stroomvoorziening van de zelfrijdende chips en sensoren een bijna triviale zaak is geworden.

Elektrische auto's zijn mechanisch gezien ook veel betrouwbaarder, kunnen veel langere afstanden afleggen met minder slijtage, en hun brandstof is over het algemeen een stuk goedkoper per kilometer, waardoor ze voor veel gebruikers de perfecte "robotaxi's" zijn die de hele dag door kunnen rijden. Ter vergelijking: zelfrijdende technologie zou veel economisch slechter zijn als ze afhankelijk zou zijn van auto's met een verbrandingsmotor (ICE).

Over het algemeen zijn de auto's van vandaag de dag al min of meer een computer op wielen, met 300-1,000 chips per auto, en sommige elektrische auto's hebben er zelfs 3,000. Hij mist alleen het "brein" om zichzelf te besturen.

Bron: Polaire Semi

Wegen begrijpen

Voor de meest basale functies, zoals het identificeren van de weg van punt A naar punt B, kunnen de meeste zelfrijdende AI-systemen die taak al meer dan tien jaar prima uitvoeren, vooral sinds de massale adoptie van GPS- en 'Maps'-apps die de vereiste gegevens leveren.

Het lastige is dat de auto moet begrijpen wat er verandert op de weg: weersomstandigheden, andere auto's, voetgangers, fietsers, dieren, enzovoort.

Ook hier bleek het algemene geval relatief snel op te lossen, met systemen die ‘ondersteund rijden’ op snelwegen mogelijk maken, een veel minder uitdagende omgeving die de meeste duurdere auto’s al bieden.

Maar complexere situaties, zoals bouwzones, stadscentra, de aanwezigheid van voetgangers en verkeersongevallen, zijn lastiger aan te pakken.

Over het algemeen worden zelfrijdende systemen gerangschikt langs een spectrum, van louter ondersteuning om de snelheid stabiel te houden en te parkeren, tot de geïdealiseerde perfecte zelfrijdende auto. Het laatste niveau, L5, of volledige automatisering zonder bestuurder, is nog onbereikbaar.

Bron: MobileEye

Meestal wordt het niet bereiken van autonomieniveau L5 veroorzaakt door zeldzame gevallen die de AI in verwarring brengen. Een computer kan bijvoorbeeld moeite hebben met het begrijpen van de situatie van een auto op een parkeerterrein met meerdere verdiepingen:

"Het voertuig dacht dat de auto's die in de parkeergarage geparkeerd stonden de weg blokkeerden. Het dacht: 'Auto gestopt, rijd om de stoeprand heen.'

Wanneer een systeem iets tegenkomt en niet weet wat het ermee moet doen, stopt de auto in veel gevallen gewoon met rijden.”

David Fritz - Vijspresident van hybride-fysische en virtuele systemen bij Siemens Digital Industries Software

Hardware voor neurale netwerken

Het grootste deel van de recente vooruitgang op het gebied van AI is gebaseerd op neurale netwerktechnologie, die in 2024 de Nobelprijs voor de natuurkunde wonIn tegenstelling tot regulier computergebruik, waarbij voor elke situatie een vaste reeks opdrachten nodig is, kunnen neurale netwerken zich aanpassen aan de trainingsomstandigheden om de juiste respons te geven.

Bron: Nobelprijs

Dit maakt ze inherent beter in het omgaan met ‘rommelige’ situaties, waarbij de invoer zeer variabel is en de gegevens altijd enigszins verwarrend zijn voor een computer (‘ruis’).

Neurale netwerken worden al lange tijd getraind en uitgevoerd op GPU's, waardoor grafische kaarten van computers worden omgebouwd tot AI-hardware. Recenter wordt er hardware ontwikkeld die specifiek is gericht op AI en neurale netwerken.

Onder andere AI-hardware (die we hebben dit in een speciaal rapport verder besprokenNeurale netwerkprocessoren (NNP's) zijn vooral relevant voor zelfrijdende AI. Ze worden ook wel Neural Processing Units (NPU's) of neuromorfische chips genoemd en kunnen een bewerking met slechts één berekening voltooien, in plaats van duizenden met generalistische hardware.

Vanwege deze energie-efficiëntie zijn NPU's populair voor het zogenaamde 'edge computing', waarbij de berekeningen ter plaatse worden uitgevoerd in plaats van in de cloud.

Omdat zelfrijdende systemen betrouwbaar en snel moeten kunnen reageren en niet afhankelijk moeten zijn van een verbinding, wordt er vooral gebruikgemaakt van edge computing waarbij een neuraal netwerk lokaal draait, ook al werd de training van de AI voorheen in de cloud uitgevoerd.

De juiste technologie kiezen

Geofencing versus gratis rijden

Waarom Geofencing

Een belangrijke keuze op het gebied van technologie en bedrijfsstrategie voor toekomstige bedrijven die zelfrijdende auto's ontwikkelen, is de beslissing om wel of geen geofencing te gebruiken.

Geofencing is een techniek waarbij een zelfrijdend systeem specifiek wordt getraind om alleen in een beperkt geografisch gebied te functioneren. Hiermee wordt een virtuele grens bepaald voor het gebied waar het autonome rijsysteem mag opereren.

Het idee is dat door het gebied te beperken, het AI-systeem goed genoeg kan leren deze wegen in het bijzonder, waar men veilig kan rijden.

Door het gebied te beperken tot meer 'privé'-locaties, of zelfs trottoirs in plaats van wegen, kun je de interactie van het voertuig met andere objecten, zoals auto's, vrachtwagens, fietsers en voetgangers, aanzienlijk verminderen.

Robert Day – Directeur automotive partnerships voor Arm's Automotive en IoT.

Door het aantal zaken dat de AI moet afhandelen, en de weg en mogelijke paden te verkleinen, wordt de benodigde rekenkracht aanzienlijk verminderd. Dit heeft ook gevolgen voor de benodigde hardware.

 “De beperkingen die geofencing met zich meebrengt, hebben een grote invloed op de capaciteiten die een autonoom voertuig nodig heeft. Dit heeft weer gevolgen voor de hardware die nodig is om de autonome systemen van stroom te voorzien.”

Robert Day – Directeur automotive partnerships voor Arm's Automotive en IoT.

Dit beperkt echter de inzetmogelijkheden van zelfrijdende auto's aanzienlijk. Het betekent dat elke nieuwe stad van het zelfrijdende bedrijf eist dat het een aangepaste set trainingsgegevens creëert, meestal door auto's jarenlang handmatig door de gebieden te laten rijden vóór de lancering.

Dat maakt de aanpak nogal kostbaar.

Het zorgt er ook voor dat zelfrijdende auto's alleen nog maar aantrekkelijk zijn voor robotaxibedrijven. De kans is groot dat individuele mensen nog steeds hun eigen auto nodig hebben, omdat ze af en toe buiten de afgeschermde gebieden willen rijden. Die gebieden zijn normaal gesproken beperkt tot het stadscentrum of slechts één stad.

Als de sector vast blijft houden aan dit paradigma, zullen de verwachte voordelen van de massale adoptie van robotaxi's grotendeels uitblijven.

Juridische en zakelijke implicaties van geofencing

Tegelijkertijd kan het averechts werken als je kiest voor een volledig zelfrijdende auto zonder enige beperking.

Het kan de implementatie van autonome diensten vertragen, omdat het eerst overal perfect moet zijn, in plaats van dat het eerst in een beperkt aantal steden wordt geïmplementeerd, waar het al miljoenen gebruikers kan bereiken.

Een ander probleem zijn de regels en wetten rond zelfrijdende systemen. Regelgevers zijn terughoudend, maar wel bereid om de trage implementatie van geofenced oplossingen te accepteren, vooral wanneer de veiligheid in een bepaalde zone is aangetoond.

Maar voor een wereldwijde, onbeperkte autorisatie van zelfrijdende auto's is niet alleen lokale goedkeuring nodig, maar ook nog op nationaal niveau op te stellen wetten en regels.

Omdat de wetgeving vaak veel langzamer evolueert dan de technologie, kan dit een ernstig probleem vormen voor de onbeperkte inzet van het L5-niveau van autonomie, zelfs als alle technische problemen al zijn opgelost.

LIDAR versus alleen camera's

Een andere discussie in de sector is het gebruik van LIDAR (Light Detection and Ranging, oftewel "laserradar"). LIDAR gebruikt laserstralen om objecten in de buurt te detecteren en zo een realtime 3D-model van de omgeving te creëren.

Bron: Autoweek

LIDAR-systemen worden doorgaans bovenop zelfrijdende auto's geplaatst, waardoor ze een vrij omvangrijke toevoeging zijn.

Een voordeel van LIDAR is dat het meer kan zien dan camera's en uitblinkt in het inschatten van afstanden, waardoor het vooral nuttig is om ongelukken bij hoge snelheid te voorkomen. Het werkt ook perfect in het donker of bij weinig licht.

Bron: Forbes

Vaak wordt LIDAR in combinatie met radar gebruikt om objecten te detecteren, zelfs onder moeilijke omstandigheden, zoals bijvoorbeeld mist.

De meeste zelfrijdende technologie is afhankelijk van LIDAR om de veiligheid te vergroten, met uitzondering van Tesla (TSLA ), maar er kleven ook enkele nadelen aan.

De eerste is de prijs. Aangezien de meeste geavanceerde LIDAR-systemen rond de $ 70,000-$ 80,000 kosten, zijn zelfrijdende auto's behoorlijk duur. Dit zal misschien niet altijd zo blijven. omdat er tekenen zijn dat LIDAR de laatste tijd een stuk goedkoper is geworden, vooral voor low-end LIDAR's, waardoor ze mogelijk commercieel levensvatbaarder worden.

"Het gaat om zowel volume als technologie zelf. De auto-industrie vertrouwt op schaal om kosten te verlagen. Naarmate het toepassingsvolume toeneemt, dalen de kosten.

Een LiDAR-eenheid kostte bijvoorbeeld vroeger 30,000 yuan (ongeveer $ 4,100), maar kost nu nog maar zo'n 1,000 yuan (ongeveer $ 138) - een dramatische daling.

Li Chuanhai – Vice-president van Geely Auto Group

LIDAR is een vrij complexe technologie met veel bewegende onderdelen (roterende mini-spiegels). Dat is een van de redenen voor de hoge kosten en kan het onderhoud en de betrouwbaarheid ervan lastig maken.

Ten slotte zal elke AI die met LIDAR-data is getraind, er waarschijnlijk altijd behoefte aan hebben om goed te presteren, aangezien deze vereiste diep in het neurale netwerk is verankerd. Elk bedrijf dat LIDAR gebruikt voor de training van zijn zelfrijdende systeem, zit er dus mogelijk in de toekomst aan vast.

Hoe veilig moeten zelfrijdende auto's zijn?

Een belangrijke vraag voor zowel toezichthouders als gebruikers is hoe veilig een zelfrijdende auto moet zijn. In theorie zouden zelfrijdende auto's, als ze vijf keer veiliger zijn dan een menselijke bestuurder, snel moeten worden ingevoerd en verwelkomd als een vooruitgang.

In de praktijk zijn mensen echter terughoudend in het vertrouwen in een machine die slechts marginaal veiliger is dan de foutgevoelige mens. Mensen overschatten bovendien vaak hun eigen rijvaardigheid.

Zelfs nu zelfrijdende systemen al jaren veel veiliger zijn dan door mensen bestuurde auto's (zoals al in 2023 werd aangetoond door Tesla-gegevens), bestaat nog steeds de indruk dat een crash een 'falen' is van de AI.

Het feit dat de camera's van de auto's elk ongeluk vastleggen en de reacties van de mainstream media en sociale media helpen ook niet.

Bron: ARK Investeren

Het is dan ook waarschijnlijk dat de lat die 10-100 keer zo hoog zal liggen als die van een menselijke bestuurder, hoog zal liggen voordat volledig onbeperkt zelfrijdende auto's op niveau L5 op alle wegen mogen worden toegelaten.

Zelfrijdende bedrijven

Waymo

Als het gaat om daadwerkelijk ingezette robotaxi’s, is er een duidelijke leider aan het ontstaan: de aan Google gekoppelde WaymoIn april 2025 was Waymo al rapporteert 250,000 betaalde robotaxi-ritten per week in de VS, voornamelijk in Austin, Phoenix en de San Francisco Bay Area, met maandelijks een miljoen gereden kilometers.

Het succes van Waymo is te danken aan een vroege start (het bedrijf werd in 2010 opgericht, met technologie die teruggaat tot 2005) en een zeer voorzichtige aanpak: de robotaxi's zijn geografisch afgeschermd en vertrouwen sterk op geavanceerde LIDAR-systemen. Daarmee winnen ze de race om veilige, autonome ritten, ook al is dat tot nu toe beperkt gebleven tot een paar gebieden.

Dit heeft Waymo geholpen waardevolle allianties te sluiten zoals een strategisch partnerschap met Toyota, 's werelds grootste autofabrikant qua verkochte eenheden (>10 miljoen per jaar).

Toyota en Waymo willen hun respectievelijke krachten bundelen om een ​​nieuw platform voor autonome voertuigen te ontwikkelen. Tegelijkertijd zullen de bedrijven onderzoeken hoe ze de autonome technologie van Waymo en de voertuigexpertise van Toyota kunnen benutten om de volgende generatie auto's in eigen beheer (POV's) te verbeteren.

Toyota streeft ernaar een maatschappij zonder verkeersongevallen te realiseren en een mobiliteitsbedrijf te worden dat mobiliteit voor iedereen levert.

hiroki nakajima - Uitvoerend vice-president van Toyota Motor Corporation

(Je kunt lezen meer over Toyota in het speciale investeringsrapport)

Tesla

De andere grote kanshebber in de race naar zelfrijdende auto's en robotaxi's is Tesla.

Het bedrijf heeft een groot voordeel gehad in het feit dat al zijn verkochte voertuigen zijn uitgerust met camera's waarvan het bedrijf verwacht dat ze voldoende zullen zijn om zijn AI te trainen, zonder dat LIDAR of zelfs radars.

Dit betekent dat Tesla miljoenen kilometers aan trainingsdata "gratis" krijgt, aangeleverd door kopers van Tesla's die onder realistische omstandigheden rijden. Daarentegen moeten bijna alle andere zelfrijdende autobedrijven chauffeurs betalen om jarenlang in echte straten te rijden in elk geografisch afgebakend gebied, wat de kosten aanzienlijk verhoogt.

Bron: ARK Investeren

De introductie van Full Self-Driving (FSD) door Tesla is echter een voortdurend “binnenkort” en vervolgens jarenlang uitgestelde aankondiging (vanuit de verwachtingen van zelfrijdende auto's die in 2018 beschikbaar zullen zijn), wat leidt tot enkele harde kritieken over het stellen van onrealistische verwachtingen.

Dit zou echter eindelijk kunnen veranderen, met Texas verleent Tesla Robotaxi in augustus 2025 een vergunning om een taxidienst te runnen, na een testrun in Austin sinds juni 2025. Voorlopig is er nog steeds een Tesla-medewerker aan boord als veiligheidsmonitor.

Tesla is dus, zoals altijd, controversieel. Sommigen zien de goedkeuring in Texas als de eerste stap naar grootschalige implementatie van FSD, en de menselijke veiligheidsmonitor als een tijdelijk probleem, terwijl anderen geloven dat Tesla nooit echt autonome robotaxi's op de markt zal brengen.

De waarheid ligt waarschijnlijk ergens in het midden.

In theorie geldt: als mensen alleen hun ogen kunnen gebruiken om een ​​auto te besturen, kan AI dat ook, dus het gebruik van alleen camera's zou niet eeuwig een probleem moeten zijn. Tegelijkertijd heeft deze ambitieuze strategie, die op de lange termijn wellicht juist is, Tesla's implementatie op korte termijn duidelijk belemmerd, hoe positief Elon Musk er ook over wil zijn.

(Je kunt lezen meer over Tesla in het speciale investeringsrapport)

Baidu

Baidu, de toonaangevende zoekmachine van China, volgt het voorbeeld van Google met Apollo Go, zijn eigen zelfrijdende auto's.

Baidu is in verschillende Chinese steden overgestapt op volledig zelfrijdende voertuigen, waarbij de veiligheidsbestuurders uit hun voertuigen zijn verwijderd.

Baidu sloot in juli 2025 een deal met Uber om zijn zelfrijdende auto's naar de wereld buiten de VS en China te brengen.

De twee bedrijven zeiden dat de meerjarige samenwerking ertoe zal leiden dat wereldwijd 'duizenden' autonome voertuigen van Baidu's Apollo Go op Uber zullen rijden.

Baidu verzorgde in het tweede kwartaal van 899,000 al 2024 ritten. In 2025 zullen de pilotzones zijn uitgebreid naar 20 steden.

In 2024, Baidu heeft zijn technologie voor autonoom rijden open source gemaakt, bevestiging van een trend van Chinese AI-technologie richting open source, zoals geïllustreerd door een soortgelijke beweging door de generalistische AI-sensatie DeepSeek.

Op de Amerikaanse markt is het onwaarschijnlijk dat Baidu veel vooruitgang zal boeken gezien de handelsspanningen en zorgen over gebruikersgegevens. In het buitenland zou het echter wel een serieuze concurrent kunnen worden voor Waymo en Tesla, vooral met de steun van Uber.

Zoox

Zoox, een dochteronderneming van Amazon, is gemakkelijk te herkennen aan het unieke ontwerp. De robotaxi's zijn speciaal ontworpen als voertuigen die afwijken van de normale functies van een gewone auto.

Bron: TechCrunch

Het bedrijf gewoon een vrijstelling van de Het uitgebreide programma voor vrijstelling van geautomatiseerde voertuigen van de National Highway Traffic Safety Administration, waardoor het zijn op maat gemaakte robotaxi's op de openbare weg kan demonstreren. Dit is een belangrijke stap, aangezien Zoox-robotaxi's essentiële functies van normale auto's, zoals een stuur en pedalen, missen.

Zoox lanceerde in juni 2025 zijn eerste productielijn voor zijn voertuigen, met als doel te produceren jaarlijks meer dan 10,000 robotaxi'sDit volgt op de tests die in verschillende Amerikaanse steden zijn uitgevoerd en worden nu uitgebreid naar meer steden: Las Vegas, de San Francisco Bay Area, Seattle, Austin, Miami, Los Angeles en Atlanta.

Zoox is van plan om in de komende jaren commerciële robotaxi-aanbiedingen te lanceren in Las Vegas, San Francisco en vervolgens in Austin en Miami.

(Je kunt lezen meer over Amazon in het speciale investeringsrapport)

We rijden

WeRide is een bedrijf dat in 2017 in Silicon Valley werd opgericht en zijn hoofdkantoor in China heeft. Het bedrijf heeft wereldwijd talloze tests uitgevoerd, met name in de VAE. een gebied waar het nu uitbreidt dankzij een partnerschap met Uber. Het is ook nu een 24/7 robotaxi in Beijing.

Om mogelijke zichtbaarheidsproblemen 's nachts aan te pakken, is de robotaxi van WeRide uitgerust met meer dan 20 sensoren, waaronder zeer nauwkeurige, dynamische camera's en high-line lidars op het hele voertuig.

In combinatie met het multi-sensorfusie-algoritme en het high-performance computing-platform bereikt het systeem een 360° dodehoekvrije dekking in een detectiebereik tot 200 m.

Mobileye

Mobileye is een bedrijf met hoofdkantoor in Israël. Het werd in 2017 overgenomen door Intel en kreeg in 2022 opnieuw een beursintroductie.

Terwijl er bij het bedrijf mogelijk problemen ontstaan met veelbelovende technologieën, met het nieuws in juli 2025 dat Intel ontslagen plant en 8% van zijn belang in het bedrijf wil verkopen.

Het is mogelijk dat dit in plaats daarvan meer algemene problemen bij Intel weerspiegelt, terwijl het bedrijf ook werknemers in andere activiteiten ontslaat.

Dit zou echter nog steeds een probleem kunnen vormen voor Mobileye, aangezien het de hoeveelheid financiering en ondersteuning die het van het moederbedrijf kan verwachten, zou verminderen. Daarmee zou Mobileye in het nadeel zijn ten opzichte van bijvoorbeeld Waymo of Zoox.

(Je kunt lezen meer over Intel in het speciale investeringsrapport)

Aurora Innovatie

Het bedrijf richt zich vooral op zelfrijdende vrachtwagens, met name op snelwegen. Daar rijden vrachtwagens namelijk het overgrote deel van de kilometers.

In mei 2025 voerde Aurora haar eerste echte zelfrijdende rit uit, nadat ze drie miljoen autonome kilometers hadden afgelegd en meer dan 10,000 klantladingen hadden vervoerd.

Het bedrijf werd opgericht door Chris Urmson, een van de eerste leiders van Google's zelfrijdende autoproject, dat nu bekend is onder de merknaam Waymo.

"Ik rijd met 65 kilometer per uur over de snelweg, niet achter het stuur, maar op de achterbank, en kijk hoe het landschap zich ontvouwt terwijl een vrachtwagen vol gebakjes wordt bestuurd door de technologie die ik heb helpen creëren."

Aurora is van plan om haar zelfrijdende dienst tegen het einde van 2025 uit te breiden naar El Paso, Texas en Phoenix, Arizona.

Degenen die het opgaven

Terwijl succesvolle bedrijven het nu laten lijken alsof het slechts een kwestie van doorzettingsvermogen is om de race om zelfrijdende auto's te winnen, is het de moeite waard om de projecten die onderweg sneuvelden, te herdenken:

• General Motors gaf Cruise in december 2024 op.
• In april 2024 gaf Apple zijn eigen plannen voor zelfrijdende auto's op.
• Uber heeft zijn segment van zelfrijdende auto's verkocht aan Aurora Technologies in 2020.

Zelfrijdende auto zonder auto

Er zijn veel bedrijven die aan zelfrijdende auto's werken, maar de focus ligt daarbij op andere systemen dan auto's.

Kleine bezorgrobots, technisch gezien zelfrijdende voertuigen, zijn bijvoorbeeld klein genoeg om te ontsnappen aan de regelgeving die specifiek op auto's is gericht. Voorlopig zijn de koplopers op het gebied van rollende robots Estse ruimteschiptechnologieën, gelanceerd door de medeoprichters van Skype en de Chinese e-commercegigant Alibaba; beide hebben gekozen voor een klein en onschadelijk ontwerp dat niet ongelijk is aan de droids uit Star Wars.

Bron: Starship

Vanwege wettelijke redenen en de enorme impact van elk ongeval met zware voertuigen, vertrouwen zelfrijdende vrachtwagens nog steeds op menselijke inbreng, waarbij bedrijven als Kodiak, Gatiken  Pony.ai in navolging van Aurora Innovation.

Een ander idee is om te vertrouwen op vliegende drones voor de bezorging van kleine en lichte artikelen. Tot nu toe is de leider duidelijk Zipline, Gevolgd door Vleugel en Meituan (3690.HKDit zou een echte revolutie kunnen zijn, maar er zijn nog meer wettelijke obstakels dan bij zelfrijdende bezorgwagens. De grootschalige implementatie ervan kan daardoor langer duren.

Bron: ARK Investeren

Conclusie

Na jaren van trage vooruitgang, ondanks de door Elon Musk en andere leiders in het veld gehoopte "naderende" volledig zelfrijdende auto's, is 2025 een duidelijk versnellingspunt voor zelfrijdende technologie.

Veel steden die er vroeg bij waren, hebben nu regelmatig robotaxi's in hun straten, waardoor de kosten voor taxiritten omlaag gaan.

Tot nu toe lijken de VS en China de twee landen te zijn die wereldwijd vooroplopen, zowel wat betreft het aantal bedrijven dat vooroploopt als wat betreft flexibelere regelgeving. De positieve terugkoppeling tussen innovatie en een gastvrij regelgevingskader kan daarbij een waardevolle casestudy vormen voor economen in de toekomst.

Voorlopig lijkt de visie van beperkte, geofencede en langzaam uitrolbare robotaxi's met een volledige set camera's, LIDAR, radars en andere sensoren de winnende combinatie te zijn om helemaal geen bestuurders meer nodig te hebben.

Waymo heeft hier veel profijt van gehad vanwege de gekozen voorzichtige aanpak, terwijl Zoox en veel andere bedrijven hem op de hielen zaten en snel een inhaalslag maakten.

Ondertussen blijft Tesla dromen van een algemene "volledig zelfrijdende" technologie die over elke weg kan rijden en uitsluitend op camera's vertrouwt, idealiter gerealiseerd met een simpele software-upgrade op alle bestaande Tesla-auto's. Dit is een riskante gok, maar ook een interessant idee dat waarschijnlijk het enige is dat op korte termijn onbeperkt zelfrijdende auto's mogelijk maakt.

Geofenced technologie zal waarschijnlijk wereldwijd slechts zeer langzaam en stapsgewijs worden ingezet en zal slechts kunnen concurreren met traditionele taxidiensten in grote steden. Dit laat een groot deel van de potentiële miljarden dollars aan "echte" robotaxi's die autobezit kunnen vervangen door ultragoedkope, 24/7 alomtegenwoordige elektrische ritten, onbenut.

Tesla zou, trouw aan zijn bedrijfscultuur, de uiteindelijke winnaar kunnen zijn en een compleet nieuwe, enorme markt kunnen creëren en de betekenis van een auto opnieuw kunnen revolutioneren. Maar dat kan alleen als het bedrijf een ogenschijnlijk onoverkomelijke technische uitdaging weet op te lossen.