Трудовой Кодекс РФ с комментариями ТК РФ, бесплатные консультации юристов
Основная задача беспилотного транспорта – безопасность дорожного движения и в итоге рынок идет по пути, где эта возможность будет гарантирована в более короткие сроки и в наибольшей степени. Без опоры на городскую инфраструктуру с этими задачами не справиться.
С начала 2017 года автопроизводители один за другим стали объявлять о началах испытаний своих беспилотников на дорогах общего пользования. Такие декларации сделал General Motors, французский PSA, BMW. Недавно об этом заявил Renault. Во всех своих тестах разработчики опираются на искусственный интеллект, а не на инфраструктуру умного города.
Разговоры и проекты, связанные с созданием умных светофоров, знаков, дорожного покрытия и даже разметки, которые были бы способны обмениваться информацией о дорожной ситуации между собой и автороботами, получили особую популярность на самом начальном этапе создания рынка беспилотных автомобилей — около 3-5 лет назад. Такой подход к созданию беспилотных транспортных средств, при котором основную роль в их управлении будут играть не интеллектуальные возможности авторобота, а развитая инфраструктура умного города и интернета вещей, профессор Кембриджского университета Гарри Бхадешиа назвал «умные города и умные дороги».
В последнее время дискуссии по этой теме стали постепенно затухать. Причина в том, что на нынешнем этапе развития рынка разработчики смогли трезво оценить уровень реальных затрат и сложности в создании умной инфраструктуры в рамках города. Итог неутешительный. Трудности оказались очень серьезными. Представьте себе какой-нибудь умный дорожный объект, например, знак. Он должен представлять собой сложное техническое устройство, способное принимать и передавать сигналы во всех возможных диапазонах температур, в условиях дождя, снега, тумана и т.д. И самое главное — без права на ошибку. Эксперты (эти данные не раз озвучивались в последние годы на конференциях) оценивают стоимость ежегодной поддержки одного такого устройства в несколько тысяч долларов. Учитывая, что количество только дорожных знаков в пределах микрорайона может исчисляться несколькими сотнями, а то и тысячами, несложно понять порядки суммарного бюджета на содержание умной инфраструктуры.
Причем этот пример касается только городской черты. Проекты умных дорог за пределами мегаполисов будут еще более сложными и дорогостоящими. По крайней мере, о каких-либо достоверных оценках стоимости таких разработок сегодня еще даже не говорят.
Наконец, еще одним фактором, повлиявшим на шансы реализации проектов умного города, является безопасность. Не нужно обладать даром предвидения, чтобы понимать, к каким последствиям может привести отказ одного из элементов такой структуры — например знака «дорожные работы» для участников движения по автомагистрали, полагающихся на информацию от него. Таким образом, появление умной инфраструктуры – это вопрос даже не ближайшего десятилетия. Эксперты говорят о возможности реализации масштабных проектов такого уровня не ранее 2035 года (такие данные мы получаем по итогам встреч с зарубежными компаниями-разработчиками бесполотных технологий и автопроизводителями).
Но сторонникам такого направления развития беспилотных авто (именно с опорой на умную инфраструктуру) отчаиваться не стоит. Можно прогнозировать уже к середине 2020-х годов появление точечных решений с элементами умной инфраструктуры, например, в пределах студенческого кампуса, или комплекса кондоминиумов, где проживают пенсионеры или иные социальные группы с ограниченными возможностями и т.п.
Однако нужно понимать, что сложности с развитием умных городов никоим образом не стали тормозом на пути развития направления беспилотных автомобилей. Их массовое появление на дорогах общего пользования практически все автопроизводители и разработчики декларируют к 2025 году. Уверенность в этом придает уровень и скорость развития искусственного интеллекта автороботов. Именно искусственный интеллект и стал драйвером всего рынка и основой второго подхода к созданию беспилотного автомобиля, который Гарри Бхадешиа довольно точно охарактеризовал, как . Стоит сказать, что эта парадигма более естественна и в большей степени соответствует модели поведения человека, когда основная информация об окружающей ситуации поступает через органы чувств: глаза, уши и т. д. На ее основе мозг принимает решение каким образом поступать в какой период времени.
Поэтому попути создания безопасных мыслящих машин, не дожидаясь появления умного асфальта и гениальной разметки, и движутся сегодня автопроизводители и разработчики, включая лидера рынка систем компьютерного зрения Mobileye (подробнее о нем — в другом материале автора на Forbes), чьи решения установлены на многих ведущих марках — Tesla, BMW, Volvo и других.
Мы тоже сочли подобный подход более перспективным. Суровые климатические, погодные условия, низкое качества дорожного покрытия, а местами и полное его отсутствие определило уровень требований к нашей математике. Нам пришлось создать собственные модели компьютерного зрения, позволяющие работать в таких условиях. Стоит сказать, что дорог низкого качества в мире — около 70% (именно такие цифры озвучивают, например, на заседании международного круглого стола с участием специалистов Стэнфорда, Кембриджа и других топовых университетов) и наличие решения, способного безопасно работать на большей площади Земли, на наш взгляд, более перспективно.
Возможность работы искусственного интеллекта в любых условиях – гарантия безопасности на дорогах. И многие зарубежные решения до последнего времени имели с этим определенные проблемы. Относительно недавно российские эксперты оценили возможность работы ряда известных западных брендов в отечественных реалиях и выявили ряд серьезных проблем с оценкой и адекватностью понимания дорожных ситуаций.
Наличие отдельных загвоздок у западных компаний, связанных с работой в плохих погодных и дорожных условиях также подтверждает факт, что в прошлом году представители просили власти Калифорнии заново прочертить дорожную разметку, для того, чтобы повысить точность распознавания объектов дорожной сцены до уровня, обеспечивающего безопасность движения.
Понимая наличие проблем такого рода, а также оценивая важность момента, дающего возможности компаниям занять вакантные ниши на формирующемся, стратегическом рынке, многие ведущие разработчики и автопроизводители включили форсаж и сосредоточили усилия на развитии интеллектуальных возможностей своих решений. Поэтому, именно развитие искусственного интеллекта стало сегодня одним из определяющих трендов отрасли беспилотных автомобилей. Подавляющее большинство докладов на топовых конференциях, в том числе на недавно завершившейся в Берлине и проходившей этой же весной в Детройте «Autonomous » по тематике — также было посвящено этой проблеме. В этом сегменте сейчас и происходит основная конкуренция автопроизводителей и разработчиков.
Можно заметить, что многие последние заявления ведущих игроков рынка посвящены достижениям в совершенствовании искусственного интеллекта их решений. Об этом в конце прошлого года заявил Mobileye. После громкой аварии Tesla компания практически в течение полугода подготовила усовершенствованную версию автопилота/ Много исследований в этом направлении проводит Drive.ai, NVIDIA, Range rover, Toyota и другие. Нужно понимать, что основная задача беспилотного транспорта – безопасность дорожного движения и в итоге рынок идет по пути, где эта возможность будет гарантирована в более короткие сроки и в наибольшей степени.
