techiiii.com – Dalam beberapa tahun terakhir, taksi tanpa sopir berhenti menjadi bahan demonstrasi dan mulai mengangkut penumpang berbayar di jalan raya sungguhan. Di sejumlah kota di Amerika Serikat, Tiongkok, dan Timur Tengah, orang memesan kendaraan lewat aplikasi lalu duduk di kursi yang tidak ada pengemudinya. Di saat yang sama, mobil pribadi makin banyak dilengkapi fitur bantuan pengemudi yang bisa menahan jalur dan mengatur jarak otomatis.
Pertanyaannya: seberapa dekat kita dengan mobil yang benar-benar bisa menyetir sendiri di mana saja? Jawaban jujurnya, belum sepenuhnya. Artikel ini menjelaskan tingkatan otomatisasi, kondisi teknologi saat ini, perkembangan regulasi, serta tantangan yang masih tersisa, termasuk gambaran untuk Indonesia.
Memahami tingkatan otomatisasi kendaraan
Istilah “mobil otonom” sering dipakai untuk hal yang sangat berbeda. Standar yang paling umum dipakai membagi otomatisasi menjadi enam level, dari 0 sampai 5:
- Level 0: tidak ada otomatisasi, pengemudi mengendalikan segalanya.
- Level 1: satu fungsi bantuan, misalnya pengendali jelajah adaptif.
- Level 2: kendaraan mengatur kemudi dan kecepatan sekaligus, tetapi pengemudi wajib mengawasi terus-menerus dan siap mengambil alih. Sebagian besar fitur bantuan pengemudi pada mobil yang dijual saat ini berada di level ini.
- Level 3: sistem mengemudi sendiri dalam kondisi tertentu dan pengemudi boleh melepaskan perhatian, tetapi harus siap mengambil alih ketika diminta.
- Level 4: kendaraan mengemudi sendiri sepenuhnya dalam area dan kondisi tertentu tanpa perlu campur tangan manusia. Taksi tanpa sopir yang beroperasi di kota-kota tertentu termasuk di sini.
- Level 5: kendaraan dapat mengemudi sendiri di semua kondisi dan lokasi. Level ini belum tercapai secara komersial.
Perbedaan antara level 2 dan level 3 sangat penting. Pada level 2, tanggung jawab tetap pada pengemudi. Banyak kecelakaan terkait fitur bantuan pengemudi terjadi karena pengemudi mengira sistemnya lebih mampu daripada kenyataannya.
Bagaimana kendaraan otonom “melihat” dan memutuskan?
Sebuah kendaraan otonom pada dasarnya melakukan tiga hal secara terus-menerus: mempersepsi, memutuskan, dan bertindak.
- Persepsi. Kamera, radar, LiDAR, sensor ultrasonik, dan GPS mengumpulkan data tentang lingkungan: marka jalan, kendaraan lain, pejalan kaki, dan rambu.
- Pemahaman dan prediksi. Perangkat lunak berbasis kecerdasan buatan mengenali objek dan memperkirakan perilakunya, misalnya apakah pejalan kaki akan menyeberang.
- Perencanaan dan kendali. Sistem menentukan lintasan, kecepatan, dan manuver, lalu mengendalikan kemudi, gas, dan rem.
Pendekatan produsen berbeda-beda. Sebagian mengandalkan kombinasi banyak sensor dan peta beresolusi tinggi, sementara yang lain lebih mengandalkan kamera dan pembelajaran dari data berkendara dalam jumlah besar. Belum ada kesepakatan mana pendekatan yang paling baik, dan perdebatannya masih berlangsung di kalangan ahli.
Kondisi terkini: robotaksi mulai berskala
Perkembangan paling nyata ada pada layanan taksi tanpa pengemudi. Berdasarkan laporan industri dan pernyataan perusahaan hingga pertengahan 2026:
- Waymo melaporkan sekitar 500 ribu perjalanan berbayar per minggu pada Maret 2026, tersebar di sekitar sepuluh kota di Amerika Serikat, naik tajam dibanding dua tahun sebelumnya.
- Apollo Go milik Baidu melaporkan puluhan juta perjalanan kumulatif di sekitar dua puluh enam kota dunia, dengan layanan tanpa pengemudi juga di Abu Dhabi dan Dubai. Dalam laporan kuartal pertama 2026, Baidu menyebut jumlah perjalanan mingguan sempat melampaui 350 ribu.
- Pony.ai dan WeRide juga mengoperasikan armada komersial dan berekspansi ke luar Tiongkok.
- Tesla mengembangkan layanan robotaksi dengan skala yang jauh lebih terbatas dibanding dua pemain terbesar tadi, sementara sistem bantuan pengemudi pada mobil pribadinya tetap mensyaratkan pengemudi yang waspada.
Angka-angka ini berasal dari perusahaan atau laporan pihak ketiga dan bisa berbeda dalam definisi serta waktu pencatatan. Namun arah umumnya jelas: layanan tanpa pengemudi di area terbatas sudah menjadi bisnis nyata, bukan sekadar uji coba.
Mobil pribadi: dari level 2 menuju level 3
Untuk kendaraan pribadi, perkembangan terbesar ada pada fitur bantuan pengemudi level 2 yang makin umum, dan langkah awal menuju level 3.
Tiongkok mengambil langkah regulasi yang menarik perhatian. Pada Desember 2025, Kementerian Perindustrian dan Teknologi Informasi memberi persetujuan bersyarat untuk dua model mobil penumpang dengan kemampuan level 3, dari Changan dan BAIC. Persetujuan itu terbatas pada ruas jalan tertentu di Chongqing dan Beijing serta kondisi yang ditentukan, bukan izin untuk mengemudi tanpa pengawasan di mana saja. Pembagian tanggung jawab bila terjadi kecelakaan juga dibahas, dan laporan menyebut tanggung jawabnya dapat terbagi antara pengemudi dan produsen atau pemasok.
Pada Agustus 2026, Tiongkok mengumumkan standar keselamatan nasional wajib pertama untuk kendaraan level 3 dan 4. Standar ini mensyaratkan produsen membangun sistem keselamatan menyeluruh sebelum menerapkan teknologi tersebut di jalan, serta menginformasikan secara jelas kepada pengguna tentang tingkat otomatisasi, batas operasi, keterbatasan, dan tanggung jawab. Laporan menyebut aturan itu dijadwalkan berlaku tahun depan, dan gelombang persetujuan berikutnya untuk model level 3 disebut sedang disiapkan.
Mengapa kendaraan tanpa pengemudi masih sulit diwujudkan di mana saja?
Meski kemajuannya nyata, ada beberapa hambatan besar:
- Situasi langka (edge case). Dunia nyata penuh kejadian tak terduga: pekerja jalan yang memberi isyarat tangan, objek aneh di jalan, kerumunan, atau perilaku pengemudi lain yang tidak lazim.
- Cuaca dan kondisi jalan. Hujan deras, kabut, silau, jalan rusak, dan marka yang pudar menyulitkan sensor dan perangkat lunak.
- Peta dan area operasi. Banyak layanan level 4 beroperasi di wilayah yang telah dipetakan detail dan dibatasi (geofence). Memperluas ke wilayah baru butuh waktu dan biaya.
- Keselamatan dan pembuktiannya. Menunjukkan bahwa sistem setidaknya seaman pengemudi manusia, dan meyakinkan publik serta regulator, adalah pekerjaan panjang.
- Tanggung jawab hukum. Bila terjadi kecelakaan, siapa yang bertanggung jawab: pemilik, produsen, pengembang perangkat lunak, atau operator layanan?
- Keamanan siber. Kendaraan yang bergantung pada perangkat lunak dan konektivitas menjadi sasaran potensial serangan.
- Biaya. Sensor dan komputasi berdaya tinggi masih mahal, meski terus menurun.
- Penerimaan masyarakat. Satu insiden serius dapat menggerus kepercayaan publik secara luas.
Manfaat potensial dan pertanyaan yang belum terjawab
Para pendukung teknologi ini menyebut beberapa potensi manfaat:
- Keselamatan. Karena banyak kecelakaan dipicu kesalahan manusia seperti kelelahan atau kurang perhatian, sistem yang andal berpotensi menguranginya. Namun klaim ini perlu dibuktikan dengan data independen dan kondisi yang sebanding.
- Aksesibilitas. Mobilitas lebih mudah bagi lansia, penyandang disabilitas, dan orang yang tidak bisa mengemudi.
- Efisiensi. Pengaturan lalu lintas dan pemanfaatan kendaraan yang lebih baik, terutama untuk layanan bersama.
- Produktivitas. Waktu perjalanan bisa dipakai untuk hal lain pada level otomatisasi yang lebih tinggi.