Nvidia: Mobil Self-Driving Mustahil, Jangan Terburu-buru!

Nvidia, salah satu perusahaan teknologi terkemuka di dunia, telah menyampaikan pandangannya mengenai pengembangan mobil swakemudi. Dalam sebuah pernyataan yang mengguncang industri otomotif, Ali Kani, kepala divisi otomotif Nvidia, menyebutkan bahwa kendaraan otonom yang sepenuhnya tanpa pengemudi masih sangat jauh dari kenyataan. Menurut Kani, prediksi bahwa mobil otonom akan segera menggantikan pengemudi manusia adalah sesuatu yang terlalu optimis dan tidak realistis.

Dalam diskusi yang berlangsung, Kani menggarisbawahi bahwa mobil swakemudi tidak akan hadir dalam dekade ini. Dia berpendapat bahwa teknologi yang dibutuhkan untuk memfasilitasi kendaraan semacam itu masih harus berkembang secara signifikan. "Ini adalah keajaiban dekade berikutnya. Kita belum dekat. Ini sangat sulit," tuturnya. Pernyataan ini menentang klaim penuh ambisi yang diajukan oleh beberapa pemimpin industri, termasuk Elon Musk, yang optimis mengenai kemampuan teknologi mobil otonom.

Dalam konteks pengembangan perangkat lunak untuk kendaraan, Kani menekankan perlunya pendekatan yang hati-hati dan lambat. Dia menjelaskan, "Perangkat lunak yang kami kembangkan saat ini sangat berbeda dengan perangkat lunak yang kami kembangkan tahun lalu." Menurutnya, teknologi yang digunakan dalam sektor otomotif saat ini membutuhkan perhitungan yang lebih cermat dan pengembangan hardware serta software yang lebih kompleks. Sebagai contoh, Nvidia sedang mengerjakan model bahasa besar yang mampu memproses data video, sebuah terobosan yang tidak mungkin dilakukan oleh industri otomotif tiga tahun lalu.

Kani kemudian menjelaskan beberapa faktor penting yang harus dipertimbangkan dalam pengembangan mobil swakemudi, antara lain:

1. Kebutuhan Daya Komputasi yang Tinggi: Mobil swakemudi memerlukan daya komputasi yang lebih besar untuk mengolah data dari berbagai sensor yang digunakan.

2. Penggunaan Sensor yang Beragam: Teknologi lidar dan radar merupakan komponen penting yang dibutuhkan untuk menciptakan sistem penginderaan yang andal dan aman.

3. Redundansi Algoritma: Penerapan algoritma redundan untuk memastikan keamanan sistem harus dijalankan secara paralel, meningkatkan kompleksitas pengembangan.

Kani juga memperingatkan bahwa satu kesalahan dalam pengembangan mobil otonom dapat mengakibatkan kemunduran yang signifikan bagi seluruh industri. "Jika satu perusahaan membuat satu kesalahan, seluruh industri akan mundur beberapa tahun," ujarnya, menegaskan pentingnya kehati-hatian dalam langkah-langkah yang diambil oleh para pengembang kendaraan otonom.

Dia menekankan pentingnya pendekatan yang bertanggung jawab, “Kami harus bertindak dengan cara yang paling bertanggung jawab dan tidak mengambil jalan pintas. Anda hanya bisa melakukannya ketika Anda telah membuktikan bahwa itu benar-benar aman.” Hal ini menunjukkan bahwa industri otomotif harus bersiap untuk memperpanjang waktu pengembangan dan tidak tergesa-gesa dalam merilis teknologi yang berpotensi berisiko.

Dengan pandangan yang lebih rasional dan realistis ini, Nvidia berusaha mengingatkan para pelaku industri agar fokus pada pengembangan teknologi yang aman dan bertanggung jawab, daripada terjebak dalam janji-janji futuristik yang tidak sesuai dengan realitas saat ini.