Banyak pengguna mobil modern mengira fitur ADAS itu seperti “robot cerdas” yang makin lama makin pintar karena terus belajar dari kebiasaan pengemudinya. Di OtoKreasi, kita sering dengar komentar seperti, “Nanti mobil gue makin pinter sendiri ya kalau sering dipakai ACC?”
Padahal… pemahamannya beda jauh dari kenyataan.
Mari kita jelaskan dengan bahasa santai—seperti ngobrol di garasi—tentang kenapa ADAS TIDAK melakukan learning sendiri, dan bagaimana sebenarnya AI dibaliknya bekerja.
ADAS Itu Apa dan Mengapa Tidak Bisa Belajar Sendiri?
ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) adalah sistem bantuan mengemudi berbasis kamera, radar, dan AI vision yang sudah dilatih khusus oleh vendor ADAS (Mobileye, Qualcomm, NVIDIA, Bosch, Continental, dll) jauh sebelum mobil masuk ke tangan konsumen.
Penting dipahami:
✔ Semua model AI ADAS sudah di-training di data center
Vendor ADAS mengumpulkan:
- jutaan gambar jalan
- video berbagai negara
- kondisi malam, hujan, kabut
- ribuan skenario kecelakaan
Model AI dilatih secara masif di server HPC (GPU A100/H100).
Setelah selesai → model dibekukan (frozen weights).
✔ Mobil hanya menjalankan “inference”
Bukan training.
Bukan pembelajaran ulang.
Bukan reinforcement learning.
Mobil seperti Honda HR-V, Toyota Yaris Cross, BYD Dolphin, Wuling Cloud, Hyundai Creta hanya menjalankan model yang sudah matang, bukan membuat model baru.
Mobil = produk jadi, bukan AI lab.
Mengapa ADAS Tidak Diizinkan Belajar Sendiri?
Ada dua alasan besar:
1. Regulasi keselamatan global MELARANG self-learning
Standar otomotif:
- ISO 26262
- ASIL (Automotive Safety Integrity Level)
- UNECE
Semua menegaskan bahwa sistem keselamatan TIDAK boleh berubah perilakunya secara dinamis.
Kalau AI belajar sendiri:
- hasil tidak konsisten
- keputusan bisa berubah
- sulit disertifikasi
- bisa menimbulkan kecelakaan
Safety tidak boleh “eksperimen”.
2. Perangkat keras mobil sangat terbatas untuk training
Training AI butuh:
- ratusan GB RAM
- GPU besar
- dataset jutaan contoh
- waktu berjam-jam/berhari
Sedangkan chip ADAS:
- RAM kecil
- tidak ada GPU training
- hanya cukup untuk inference
- real-time processing saja
Mobil tidak dirancang untuk training AI—itu pekerjaan data center, bukan ECU.
Manfaat Sistem ‘Non-Learning’ untuk ADAS + Contoh di Mobil Indonesia
Dengan AI yang sudah dibekukan (forged model), mobil menjadi:
✔ Konsisten
Honda Sensing pada HR-V akan bersifat sama di semua unit HR-V, tidak berubah-ubah.
✔ Prediktabel
Toyota Safety Sense akan memberi respons yang sama pada semua Yaris Cross.
✔ Stabil
BYD DiPilot atau SmartSense Hyundai tidak bakal “punya kepribadian”.
✔ Mudah disertifikasi
Pabrikan bisa memastikan semua unit tetap memenuhi regulasi.
✔ Aman
Tidak ada risiko AI “belajar hal salah” dari lingkungan yang kacau.
Contoh nyata:
- ACC tidak semakin agresif meski sering dipakai
- Lane Keeping tidak mengubah sensitivitas sendiri
- AEB tetap punya ambang batas yang sama
- DMS tidak “menghafal” wajah pengguna
“Justru karena ADAS tidak belajar sendiri, kita bisa mempercayai responsnya. Konsistensi adalah fondasi keselamatan.”
Masa Depan: Dari Garasi ke Algoritma
Ke depannya, memang ada riset self-learning untuk mobil otonom. Tapi untuk ADAS di mobil harian (L1–L2+), self-learning masih dilarang dan tidak dibutuhkan.
Yang berkembang bukan learning di mobil, tapi:
- OTA update model oleh vendor
- peningkatan kamera dan radar
- integrasi UX lebih baik
- AI perception lebih akurat
- prediksi trajectory semakin manusiawi
Kalau ingin paham bagaimana AI bekerja tanpa harus “belajar ulang”, kamu bisa cek contoh algoritma sehari-hari di artikel ini:
➡️ Internal link: Algoritma Pathfinding: Cara AI Cari Jalan Pintas di Google Maps
Kesimpulan
ADAS tidak belajar sendiri—AI-nya sudah dilatih oleh vendor ADAS dan tinggal dijalankan di mobil.
CTA wajib:
- Share pendapat kamu di komentar!
- Ikuti OtoKreasi untuk update ADAS setiap hari.
