«Фермы готовы покупать беспилотники уже сейчас, а с такси мы бы еще лет пять ждали нужных законов»

Зачем команда Ольги Усковой делает беспилотные комбайны и поезда вместо такси, что в этом бизнесе нашёл «Сбер» и почему будущее за камерами и радарами на машинах, а не лидарами — интервью с главой Cognitive Pilot.

В 2019 году «Сбер» инвестировал в проект Cognitive Pilot, где второй участник партнёрства — Cognitive Technologies.

Эта компания занимается беспилотниками с 2008 года, но могла быть малозаметной для обычных пассажиров, так как её основной бизнес — системы беспилотного управления для сельхозтехники и рельсового транспорта.

Среди разработок Cognitive Technologies — универсальная беспилотная система, которую используют комбайны «ЭкоНивы» и другие агрохолдинги, компьютерное зрение для «умных» трамваев в Шанхае, ИИ-система помощи машинисту локомотива. А также система распознавания пешеходов, автомобилей, велосипедистов и мотоциклистов для беспилотников Hyundai.

Компанию Cognitive Technologies построила Ольга Ускова — до беспилотников она занималась ИИ-системами распознавания и понимания документов для промышленной автоматизации. Она же возглавляет проект со «Сбером».

В январе 2021 года Ускова объявила о поиске дополнительных инвестиций — Cognitive Pilot оценивалась в $400 млн и в 2022–2024 годах планирует IPO.

В интервью vc.ru Ольга Ускова рассказала:

Ваше основное направление — система Agro Pilot для комбайнов, что она делает?

Водитель может оставить на Agro Pilot движение, а сам сконцентрироваться на контроле качества процесса обработки и уборки урожая.

Система анализирует изображение с камеры — «видит» и понимает обстановку по ходу движения комбайна и передаёт команды для манёвров. Она работает в сложных условиях: в пыли, в темноте, в прошлом году впервые отработала в мороз и на заснеженном поле — когда убирали кукурузу в декабре.

У нас захват кромки при управлении — не более 10 см, таким образом нет лишних проходов и экономится топливо. Себестоимость зерна сокращается на 3–5%, в два раза сокращаются его потери при уборке.

Автопилоты предыдущего поколения (системы параллельного вождения), используют GPS-навигацию, но им уже лет 25. Они «слепые», не видят объекты и не понимают, что происходит на поле. Если выскочит человек или животное или наедет на какое-то неожиданное препятствие, которого нет на карте, будет авария.

А если слабый спутниковый сигнал, что часто бывает, — пиши пропало. Нужно ставить дополнительные станции усиления, а это деньги и так далее.

Зачем нужен искусственный интеллект на комбайне?

Как правило, человек работает с лучшим качеством первые полтора-два часа смены. Профессия комбайнёра одна из тяжелых. Подсчитано: когда он устаёт, к концу работы может оставлять вне захвата жатки до метра — а это потеря времени, урожая, топлива, в итоге сотни миллиардов рублей за сезон.

Робот же точен, не подвержен стрессам, не пьёт, не свернёт и не срежет.

Ваше основное направление прибыльно?

Да. Полная операционная окупаемость.

Сколько всего было продано ваших ИИ-систем?

В 2019 году продали 20 комплектов Agro Pilot. В 2020 году уже поставили их на 350 комбайнов для 35 хозяйств.

Прикол в том, что в январе 2021 года выполнили уже 35% плана в 1230 комплектов. И если в прошлом году хозяйства закупали по одному комплекту, чтобы попробовать, то сейчас начали брать вперёд — в гараж. Значит уже доверяют.

350 по России?

Не только. Основная часть — Россия.

Что внутри Agro Pilot? Это ваше производство или собираете из готовых сторонних решений и обвешиваете софтом?

Вся электроника собирается на российских печатных платах, также в России делают кабельную конструкцию, внешние элементы вычислительных блоков, всё ПО, наше вычислительное ядро для обработки данных нейросетей и управления процессами.

Для части индустриальных заказов используем тензорные процессоры Nvidia — это лидер рынка, с которым сотрудничают практически все разработчики автономного транспорта.

Но работаем над диверсификацией, один из кандидатов — чипы российской компании IVA Technologies. Они показывают неплохие результаты, не исключаю, что в следующем году можем запустить их в серийное производство.

Разрабатывать системы ИИ для комбайнов и подобной техники проще, чем для автомобиля? Там меньше внешних факторов?

Это просто другая задача. С одной стороны, в поле меньше объектов и нет больших скоростей. С другой — многие объекты в поле частично заслонённые, перекрываются культурой.

Кроме того, возникновение неожиданных объектов, слежение за сложной траекторией с заданной точностью — кромка поля может быть любой, умение распознать полегшую культуру.

Вы не используете лидар?

В учебных целях мы используем лидар, но не для серийных устройств.

Почему не используете? Это слишком дорого и ждёте, пока станут дешевле, или считаете, что эта технология не очень вам подходит?

И то и то. Цена совершенно не годится для серии.

Серийное устройство не должно выходить за стоимость 5% от общей стоимости транспорта. Если бы я повесила три лидара, то цена обвеса станет равна цене автомобиля, кто это будет покупать? Разговоры, что вот кто-то когда-то что-то разработает по низкой цене… А если нет? Это не бизнес-планирование.

Шесть лет назад лидар был модной темой, все ждали там прорывов. Например, амбициозный стартап Quanergy заявлял, что вот-вот выпустит лидар, стоимостью $250, но не сделал этого.

Но когда мы ездили изучать этот лидар «нового поколения», обратили внимание на ключевой момент технологии. Существуют базовые законы физики. Лидар — лазерный излучатель, и длина его волны меньше размера капли дождя или снежинки. Поэтому луч просто отражается от препятствия.

Если попробовать увеличить мощность луча, чтобы он пробивался сквозь осадки, то он сможет, например, повредить сетчатку глаза у прохожих или нанести ожоги.

Им надо показать или отчитаться, что беспилотник ездит, а с лидаром он всегда четко распознает дорожную сцену при нормальной погоде. Вокруг дома проедет, по району проедет, вокруг пляжа покатается.

А что система на радарах будет делать в темноте? Разве она получит достаточно информации об объекте?

Радар даёт возможность четкого ночного видения, длина радиоволн больше снежинок и каплей дождя, поэтому ему всё равно, работать в дождь, туман или темноте.

Вопрос был в том, что обычный 2D-радар сканирует пространство в плоскости и не даёт информации о форме объектов. Но наши ребята из Томска придумали топологию антенной решетки, которая обеспечивает вертикальное сканирование луча антенны и позволяет оценивать форму объектов.

Такой радар назвали 4D Imaging radar, мы впервые предложили рынку промышленное устройство с такими характеристиками.

Кроме этого, мы научились работать с изображениями в тяжелых условиях (плохой освещенности), где обычные механизмы обработки данных с камер не справляются. Это был серьезный челлендж.

В 2020 году вы объявили о партнерстве с РЖД о создании «умных» систем для поездов. В чём заключается проект?

Мы разработали и вместе с РЖД испытываем и сертифицируем комплекс Cognitive Rail Pilot для локомотивов. Он с помощью компьютерного зрения и ИИ обнаруживает объекты на железной дороге: людей, составы, стрелки, пути, светофоры. Оценивает обстановку, предупреждает об опасности, а если машинист не реагирует на предупреждения — принимает решение.

Сейчас «умные» системы работают на маневровых локомотивах, это одна из самых сложных зон на железной дороге, с безумной геометрией путей, стрелками и «своими» светофорами. Там определение сигнала светофора также лежит на машинисте. Они не передаются по рельсовым цепям, как в магистральных перевозках.

Как пассажир, я вижу, что вагоны обновляются довольно медленно. Локомотивы, наверное, ещё реже?

Железная дорога — одна из самых строгих площадок с точки зрения автоматики. Даже более строгая, чем дороги общего пользования, поскольку там речь идёт о массовой перевозке людей.

Аварии на железных дорогах — это всегда человеческая или финансовая катастрофа в сотни миллионов долларов, или и то и другое. Из-за этого железные дороги — одна из самых консервативных областей.

Любое новшество очень долго обдумывается и внедряется, средний срок вхождения — пять лет. Ты начинал знакомиться, пять лет сертифицировал, и, может быть, если ты выжил, тебя начинают ставить в серию.

Первый локомотив, который поехал с нашими искусственными мозгами — 1972 года, чешский, и это не то чтобы устаревший в России, так во всем мире.

Чем проект для железной дороги отличается от системы для комбайнов, в чем особенности?

В целом, наверное, сложнее, но это разные задачи, у железной дороги своя специфика. Разные объекты, условия, скорости, набор сенсоров, условия эксплуатации.

Например, нужно видеть объекты на более дальних расстояниях. Разный тормозной путь, для поездов под каждую ситуацию есть свой сценарий действия.

А в чем сложности?

К примеру, детектирование положения стрелок. Это адовая задачка была, она математически сложнее, чем на автомобильных дорогах, уровня Перельмана, правда.

Их множество на узловых станциях, которые объединяют несколько железнодорожных путей. Стрелка небольшая, она плохо видна, тем более, на больших расстояниях.

Как правило, её приходится определять при частичном заслонении. С учетом снега и дождя в пути стрелки похожи на чёрточки, которые человек не всегда может отличить. А ошибка здесь — это ошибка во всём.

Задачу решил руководитель проекта Максим Будаковский, он уже четыре года работает на ж/д-проекте. У нас целая бригада разработчиков, которая была совсем не похожа на элитных математиков МГУ, скорее как войска на передовой. Они сидели внутри локомотивов, ездили по путям, работали над «мозгами» с железнодорожниками.

Так Максим проехал более 300 часов в режиме опытного пробега и более 5000 часов подконтрольной эксплуатации — накатать необходимое время на реальных дорогах. Благодаря этому всему и случился прорыв.

Спасибо РЖД, что создали хорошие партнёрские условия — предоставили локомотивы, узловые станции, это очень дорого стоит. А без глубокого внедрения в реальную жизнь дороги нельзя построить и обучить «мозги» такого уровня.

Сколько систем установлено на локомотивах?

Сейчас на 10 локомотивов, ждём окончания финальной сертификации и результатов. Должны перейти на 100.

Это локомотивы для пассажирских поездов или грузовых?

Переход на пассажирскую историю будет в следующем году, сейчас сертифицируемся для грузов. С людьми — отдельная задача, к которой только будем подходить. Также договариваемся с Европой и Китаем.

Истории партнерств каждый раз начинаются после крупной аварии.

Из-за чего происходят аварии на железной дороге?

Примерно в 90% случаев это человеческий фактор. Обычно аварии из-за усталости или освещения. Машинист не увидел, отвлекся, перепутал стрелку, проехал на красный свет, снёс тупиковую призму.

Эти факторы и были выделены специалистами РЖД для приоритета наших разработок и производства. Чтобы ИИ был экономически эффективен и полезен для людей.

Кстати, по подсчетам аналитиков, количество аварий в пандемию утроилось.

Почему?

Из-за сокращения авиаперевозок выросла нагрузка на ж/д. А профессия машиниста, как и комбайнёра, — тяжелейший труд, здесь наибольшая доля инфарктов и инсультов.

В пандемию изменилось психическое состояние машинистов: кто-то болеет, появился синдром усталости, стрессовое состояние, кто-то болеет.

Очень показательна апрельская авария в порту Лос-Анджелеса, мы её разбирали для создания безопасной «умной» системы.

Довольно молодой машинист около 45 лет прошёл физпроверку и направил состав на плавучий госпиталь с Covid-больными. Он немного не доехал до него, но создал большие разрушения пути, повредил локомотив.

На допросе объяснил, что это сделал совершенно сознательно — он не хотел, чтобы его команду заразили коронавирусные больные, которые лежали в этом госпитале. То есть, человек съехал, получил идею-фикс. И это не смогли отследить проверяющие перед выпуском его на линию.

Поэтому всё, что связано с транспортными системами, требует обязательного роботизированного контроля и роботизации наиболее зависимых от человека процедур, чтобы снизить психиатрический субъективный фактор. Он влияет на жизни большого количества людей, экономику и так далее.

ИТ-компании идут в беспилотные такси, доставку роботами и тому подобное. Всегда было интересно, почему вы выбрали агросферу для развития ИИ-систем вождения.

Разумеется, мы видим R&D-потенциал в технологиях беспилотных автомобилей, но коммерчески сейчас на них не фокусируемся.

Нужно понимать, что рынок наземного транспорта с ИИ — совсем новая отрасль, которая только строится. Она относится к зоне life-critical AI, это сектор ИИ, где на кону стоит жизнь человека, с самым высоким уровнем требований к точности безопасности и так далее.

Поэтому этот сектор и эту отрасль сопровождают весь набор юридических, страховых, моральных правил. Все устаревшие правила нужно менять. Нужно менять правила дорожного движения, инфраструктуру, странам нужно договариваться между собой. А это требует много времени.

В 2018 году было эпохальное совещание разработчиков автороботов в Детройте на TechAD, мы там тоже были. И все крупнейшие бренды высказались, что все регуляторные вопросы наверняка будут решены и что беспилотный транспорт — стратегическая цель №1, но автопилотов старшего уровня (без вмешательства человека в управление) можно будет достичь лет через 5-10.

Агробизнес перспективнее?

В агро мы уже предлагаем по всему миру коммерческий продукт. Только реальная практика дает нужный уровень разработок.

Несколько лет назад мы расставляли приоритеты и поняли, что если бросим все силы на автомобильный рынок, то, скорее всего, привлекли бы деньги, так как были на хорошем счету и выглядели экспертными, но не сделаем технологический рывок. Будем, как и все, ещё 5–10 лет заниматься испытаниями и R&D.

Если команда у меня молодая, то мне-то уже за полтос, эти 10 лет, честно говоря, мне не упали. Шучу, но это тоже соображения.

И мы решили идти в агро- и рельсовый сектор, где нет таких ограничений, можем собрать уникальные датасеты, отточить технологическую базу и уже сегодня продавать продукт.

А рынок искусственного интеллекта в сельском хозяйстве — один из самых развивающихся, по данным Markets&Markets в 2020 году его объём составил $1 млрд. Аналитики оценивают его объем до $24 млрд в 2026 году и $68 млрд к 2030 году.

Вы ожидали спроса на ИИ-системы в агросфере?

Принимали решение почти интуитивно, это было трудно предсказать. Нам предсказывали неудачу, говорили «О, фермеры, вы не представляете, сейчас начнется, будут камеры камнями бить».

Новые рынки страшны, потому что не знаешь, как отреагируют люди. Можно сколько угодно снимать кино и размалёвывать борты машин, но если фермер не купил — то всё, он не поверил. К тому же массовый старт проекта пришёлся на пандемию.

Вообще у меня всё в жизни происходит вопреки. Наш первый проект с продвижением ИИ-систем распознавания пришёлся на начало 90-х, когда в стране было нечего есть. А мы на этом построили стартовый бизнес. С аграриями такая же история, фермеры поверили, а пик продаж пришёлся на июнь 2020 года.

Это так повлияла пандемия?

Агро вообще взлетел в Covid-19, потому что кушать хочется всем. В пандемию получили вес реальные рынки — то, что человеку действительно нужно, лекарства, еда. Как военная история.

Кроме того, во время пандемии по всему миру вырос спрос на робототехнику и ИИ, способные заменить наёмный труд мигрантов из других стран и регионов. Их используют во многих бизнес-процессах и отраслях, а в условиях изоляции число рабочих сократилось или они вовсе пропали.

На ваше производство пандемия не повлияла? Много новостей о задержках комплектующих, например.

Мы смогли массово запуститься, поставить завод по производству компонентов агросистемы и начать продажи перед Covid-19.

С заводом были варианты — Китай, Малайзия, но не договорились случайно, по налоговым условиям. У нас оставался Томск, где губернатор сказал: «Давайте ко мне, я вам помогу с экономическими зонами». У нас там была уже радарная база, понимали, что наберем кадры из университетов.

Нам все говорили: «Что вы в России делаете, там нет культуры массового производства, да вы офигели». Но за год у нас несколько сотен хозяйств с «томской» начинкой — это фантастика, не знаю, как ребята выдержали, ведь параллельно с этим шла большая инженерная и сервисная работа.

Со стороны кажется, что сельское хозяйство — довольно узкая и устаревшая тема. Что в ней такого?

Пшеница — новая нефть. Нефть перестала быть игровым показателем на бирже, а рост цен на пшеницу за прошлый год — это одна из главных брокерских историй. По данным ООН, число голодающих по всему миру только за прошлый год выросло более чем на 10 млн человек, цены на продовольствие быстро меняются, все играют в продовольствие.

Интерес к агропромышленности напрямую не связан с нашим продуктом. Это свидетельство, что глобальная система пошла в эту тему и начала существовать отрасль. В ней начинают структурироваться игроки, возникают лидеры, ответвления и так далее.

Сам агробизнес очень сильно помолодел, в том числе в России. Средний возраст фермера опустился до 35 лет, это ребят с хорошим финансовым образованием, которые занимаются темой, как проектом. Считают землю, технологии, которые надо закупить, кредитуются и развивают бизнес. У него норма прибыльности сейчас выше, чем в ИТ.

И в этом направлении у России есть офигенное преимущество — огромное количество плодородных, неистощенных, но неиспользуемых сейчас земель, которые удобнее и дешевле обрабатывать роботами, условия для человека не очень.

И еще ахтунг со специалистами. Во всем мире сейчас проблема с квалифицированными рабочими. Сельхозтехника с «мозгами» решает эти проблемы.

Почему совместное предприятие именно со «Сбером»?

Прошёл год с момента сделки. В целом ни один из рисков, о которых говорили эксперты, не выстрелил. Партнёр сильный и очень комфортный, и некоторые вещи произошли благодаря ему — речь не о деньгах, а об «умном» партнерстве.

За счет интеграции в экосистему «Сбера» мы прокачали свои возможности в десятки раз и стали как бы элементом «коллективного мозга».

А в чем улучшения?

Ритейловая структура, продажи финансовых продуктов и кредитов аграриям очень помогли нам с экономической картиной при знакомстве с регионами, а также для продвижения наших систем.

А чем вы помогаете «Сберу»?

Главное — присутствие на реальных рынках с промышленными и востребованными ИИ-системами в сферах life critical, которые уже включены в производственные циклы предприятий.

Вся наша активность сопровождается множеством сервисов — консалтинговых, финансовых, лизинговых, кредитных, кроме этого это огромные новые массивы данных, которые автоматически включаются в экосистему «Сбера».

В процессе работы «умной» системы в разных хозяйствах и регионах мы получаем датасеты и видеоданные, собранные в реальных условиях. А это ключевой инструмент для обучения нейросетей и разработки системы управления любым беспилотным транспортом.

Плюс наши технологии, продукты, методологии и наработки. Например, технология моделирования интуиции человека Cognitive Artifical Intution, которая в перспективе нескольких лет позволит строить точные сценарии развития ситуации на дорогах и других территориях.

Вы говорили, что повезло с партнёрами — кто ещё вам помогает?

Второй очень важный партнёр — «ЭкоНива Техника». Это крупнейшая сервисная и технологическая компания, которая продаёт сельхозтехнику по России, покрывает многие регионы, у неё порядка 100 тысяч клиентов.

Мы подписали контракт, по которому «ЭкоНива» занимается продвижением и продажей Agro Pilot, её установкой, наладкой, техобслуживанием в своих сервисных центрах. Сами бы мы это не покрыли по всем регионам.

В январе вы говорили, что ищете дополнительные инвестиции. Зачем, ведь вроде же есть финансовый партнёр?

У нас есть шанс стать единорогом, выйти с миллиардными оценками на международную биржу и так далее. Нам это подтвердили оценщики.

Один из главных моментов для этого — динамика роста, мы очень быстро растём и это нужно сохранять. Мы маленькие относительно наших прямых конкурентов, намного меньше тех, кто существуют 80 лет и начинал со швейных машинок. Рядом с нами совершенно огромный рынок, мастодонты.

Чтобы вырастить «единорога», единственный наш способ — это очень быстро бежать впереди всех паровозов.

В чем заключается «скорость»?

Надо параллельно запускать офисы и представительства, которые занимаются продажами, региональным маркетингом, сервисом.

Если речь про зарубежные представительства, у каждой страны своя специфика и везде нужно работать отдельно. По нашей практике, даже то что интересно, например, в Бразилии может быть не интересно в Аргентине. Поэтому нужны ресурсы.

Конечно, будут некоторые потери качества управления, потому что скорость всегда влияет на это. Команда естественным образом наращивалась, а тут она начнёт…

Я понимаю весь геморрой, который сейчас возникнет, довольно долго обдумывали это решение. Но бывает шанс раз в 100 лет — и вот он, второго точно не будет никогда, во всяком случае в моей жизни. Мы пробуем, это большая игра.

К тому же мы очень неопытные в международном бизнесе, поэтому партнёримся не только из-за денег, но из-за международного опыта.

Вы говорите про международные рынки, а есть ли заказы? И какие в целом планы на этот год?

В ближайшие два года со «Сбером» планируем активно масштабировать существующие проекты на новых территориях, включая зарубежные. В агро у нас есть предзаказы из стран Латинской Америки, Европы, Азии, США, по ж/д — проекты и предзаказы в Европе и Азии.

В целом вокруг аграрной темы возникла команда игроков, которые играют на серьёзную международную экспансию и уже начали её. У нас это Бразилия, Аргентина, большой проект в Штатах — по нему ждём финального решения к концу февраля. Они задержались на полгода из-за локдауна.

Ещё в Китае запланировано масштабирование проекта «умного» трамвая вместе с железнодорожным оператором FITSCO.

Что касается технологий — рассчитываем начать серийную установку Cognitive Agro Pilot на новые виды техники, есть предзаказ на модуль моделирования искусственной интуиции Cognitive Artificial Intuition, а также планы на промышленный выпуск 4D-радаров и мини-радаров.

#беспилотники #cognitive #ии #лидар #агро #сбер