Технологии, ведущие к новой эре автономных транспортных средств, в последние несколько лет развиваются экспоненциально. Футуристические автомобили, которые до недавнего времени встречались только в научной фантастике, могут быть с нами раньше, чем вы думаете, поскольку ожидается, что объем мирового рынка подключенных автомобилей достигнет 180 миллиардов долларов к 2022 году.
Поскольку более половины населения мира проживает в наших городах, управление массовым ростом населения является одной из важнейших задач развития в 21 веке. Сегодняшние 28 мегаполисов с населением 10 и более миллионов человек увеличатся до 41 мегаполиса к 2030 году, что создаст огромную нагрузку на стареющую инфраструктуру. На саммите Машинный интеллект в автономных транспортных средствах, который состоится 23–24 марта, мы рассмотрим, как тенденции в области машинного обучения, датчиков, виртуальных помощников, связи между транспортными средствами и т. д. влияют на развитие транспорта завтрашнего дня.
Брайан Мистеле, президент и главный исполнительный директор INRIX, представит на саммите Управляемые данными: подключение автомобилей для умных городов, рассказав о том, как прорывы в технологиях определения местоположения, подключения и больших данных готовы преобразовать городскую мобильность. Я поговорил с ним, чтобы узнать больше.
С чего началась ваша работа в области автономных транспортных средств?
Более десяти лет INRIX занимается улучшением транспорта, соединяя автомобили и города. Мы убеждены, что общество выиграет, если города и водители получат более качественную информацию для принятия более эффективных решений. Подключенные автомобили могут сделать поездки более безопасными, эффективными и менее загруженными. С появлением автономных транспортных средств мы видим целый ряд новых возможностей для улучшения транспорта. Есть точка зрения, что автономный автомобиль — это какое-то отдельное и отдельное явление от подключенного автомобиля, но, на мой взгляд, это расширение. Беспилотники выводят подключенные автомобили на следующий логический шаг. В INRIX мы в восторге от потенциальных облачных данных, глубокого обучения и искусственного интеллекта, которые могут помочь улучшить впечатления от вождения — с реальным водителем за рулем или без него.
Какие ключевые факторы способствовали недавним достижениям в области автономных транспортных средств?
Более дешевые датчики, более мощная бортовая обработка, усовершенствованные алгоритмы и достижения в области машинного обучения — все это было ключом к развитию AV, но большие данные и самообучение — это стержни для масштабирования этой технологии. Без систем телематических данных, созданных во время революции подключенных автомобилей, AV были бы ограничены изолированной работой, а не были бы готовы обеспечить систематическое улучшение мобильности.
Каковы основные проблемы развития автономных транспортных средств?
Есть три основных проблемы для успешного масштабирования AV:
1. Доверие и признание потребителей: 75% американцев «боятся» ездить на беспилотных автомобилях, а 95% потребителей чувствуют необходимость иметь возможность управлять беспилотным транспортным средством. Без скоординированных усилий государственных и частных заинтересованных сторон по созданию и сохранению доверия потребителей громкие сбои и дезинформация будут по-прежнему ограничивать возможность масштабирования этой технологии.
2. Деспотический государственный сектор. Законодатели и регулирующие органы воодушевлены перспективой беспилотников, но по большей части остаются неосведомленными о технологии и обеспокоены возможными опасностями для потребителей. Без активных усилий со стороны частного сектора по развертыванию беспилотных летательных аппаратов прозрачным и основанным на данных способом неправильное регулирование, вероятно, задушит инновации.
3. Обмен данными. Существует широкое согласие в том, что для реализации перспектив беспилотных летательных аппаратов потребуется система обмена информацией для повышения безопасности и эффективности среди операторов. Частный сектор должен создать отраслевую структуру для обмена, или государственный сектор предоставит для них платформу.
Как в настоящее время вы в INRIX используете облако для создания новых возможностей для водителей?
INRIX уже более десяти лет является лидером в области подключенных автомобильных услуг, и мы постоянно ищем способы использовать наши ресурсы и опыт для улучшения систем мобильности, которые быстро развиваются. Это включает в себя предоставление актуальной информации о доступности парковок, уровнях заторов и инцидентах для миллионов автомобилей по всему миру каждый день с помощью наших многофункциональных облачных сервисов.
Какие изменения мы можем ожидать в автономных транспортных средствах в ближайшие 5 лет?
В течение следующих пяти лет мы увидим что-то везде и все где-то. Мы увидим постепенную и ограниченную автоматизацию всех новых автомобилей, продаваемых потребителям, и одновременно увидим полностью автономные автомобили, развернутые на ограниченном количестве городских и пригородных рынков. Оба набора транспортных средств будут оснащены наборами бортовых датчиков, но будут построены на основе данных и возможности подключения.
Какая область достижений в области машинного обучения вас больше всего волнует за пределами вашей области?
Я очень рад видеть, как машинное обучение будет использоваться для удовлетворения потребностей здравоохранения. Как и в сфере мобильности, машинное обучение может помочь сделать медицину дешевле, эффективнее и безопаснее. В то время, когда растущие расходы на здравоохранение стоят на первом месте для многих во всем мире, эти достижения принесут долгожданное облегчение.
Брайан Мистеле выступит на Саммите по машинному интеллекту в автономных транспортных средствах, который пройдет одновременно с Саммитом по машинному интеллекту в Сан-Франциско 23–24 марта. Встречайтесь и учитесь у ведущих экспертов в области автономных транспортных средств, Интернета вещей, умной приборной панели, методов машинного обучения и прогнозной аналитики. Регистрация для участия здесь.
Подтвержденными докладчиками являются Сэм Керат, старший руководитель группы автоматизации производства, Caterpillar; Гэри Маркус, директор лаборатории искусственного интеллекта в Uber; Теймур Садыхов Старший, инженер по анализу транспортных средств в Mercedes-Benz R&D; Лука Ригацио, технический директор Panasonic SV Lab; и Пратик Брахма, специалист по машинному обучению в компании Audi/VW. Посмотреть больше спикеров и темы здесь.
См. полный список мероприятий здесь для саммитов и ужинов, посвященных искусственному интеллекту, глубокому обучению и машинному интеллекту, которые проходят в Сан-Франциско, Лондоне, Амстердаме, Сан-Франциско, Бостоне, Нью-Йорке, Сингапуре, Гонконге и Монреале!
