Кто тестирует беспилотники и чего они добились: крупнейшие компании-испытатели в России и мире Материал редакции

Сколько денег они потратили и на что уходят инвестиции, сколько машин тестируют и когда планируют выпустить на дороги.

В закладки
Аудио

Waymo

  • Инвестиции: $3,5 млрд.
  • Парк беспилотников: около 600 автомобилей.
  • Общий пробег: около 32 млн километров на январь 2020 года.
Vox

Waymo проектирует беспилотные автомобили с 2009 года. Компания работала как подразделение Google до 2016 года, но после стала самостоятельной.

Ещё два года спустя Waymo запустила такси-сервис Waymo One с беспилотными автомобилями в штате Аризона. В месяц компания проводит около 1500 поездок, часть из которых выполняют беспилотники.

Оформление заказа такси Waymo One

Оператор не сидит за рулём: автомобиль дистанционно контролирует диспетчер из офиса Waymo с помощью нескольких камер с круговым обзором. Он может вытащить автомобиль из сложной ситуации, например проложить подробный маршрут, чтобы обогнуть препятствия.

Также за каждым беспилотником Waymo следует фургон с двумя специалистами компании: при необходимости они могут взять управление на себя, пишет The Information.

Несмотря на улучшения беспилотной системы, руководство Waymo считает, что пригородных поездок недостаточно и следует тестировать беспилотные такси в более населённых районах с плотным трафиком вроде Сан-Франциско или Лос-Анджелеса.

General Motors Cruise

  • Инвестиции: $3,1 млрд.
  • Парк беспилотников: около 200 автомобилей.
  • Общий пробег: 2,41 млн километров на конец 2018 года.
  • Штат: около 1700 сотрудников.
Business Insider

Cruise — стартап по разработке беспилотного автомобиля и службы такси, который General Motors купила в 2016 году. C 2017-го тестирует беспилотники на базе электромобиля Chevy Bolt на дорогах общего пользования в Сан-Франциско.

Компания планировала открыть сервис такси Cruise в 2019 году, но перенесла коммерческий запуск на неопределённый срок. Вместо этого подразделение увеличит парк автомобилей, построит сеть станций быстрой зарядки и продолжит испытания.

Пока сервис Cruise работает в ограниченном режиме: только для сотрудников компании и с водителем за рулём.

21 января 2020 года Cruise представила свой первый электромобиль Cruise Origin — для собственного сервиса такси. В Origin нет водительского места, руля и приборной панели, он похож на минивэн с шестью сиденьями, расположенными напротив друг друга.

Среди инвесторов Cruise — SoftBank, инвестиционный холдинг T.Rowe Price и Honda. Суммарные инвестиции в Cruise в мае 2019 года составили $7,25 млрд, а оценка стоимости достигла $19 млрд.

Uber

  • Инвестиции: $2 млрд.
  • Парк беспилотников: около 250 автомобилей.
  • Общий пробег: 3,21 млн километров на декабрь 2017 года.
  • Штат: более 1000 сотрудников.
Vox

Подразделение Uber ATG (Advanced Technologies Group) начало тестирование беспилотных Volvo XC90 в 2016 году в Питтсбурге и Сан-Франциско. Также компания купила стартап по разработке автономных грузовиков Otto. В 2018 году Uber приостановила поездки после аварии в Аризоне, в результате которой погиб пешеход.

Uber пересмотрела планы: сократила операторов, закрыла Otto и была готова продать подразделение. Но спустя девять месяцев вернулась в Питтсбург и объявила о разработке беспилотника вместе с Toyota, получив от производителя $500 млн инвестиций.

В декабре 2018 года Uber получила разрешение министерства транспорта Пенсильвании на использование беспилотников на дорогах общего пользования и в феврале 2020 года вернулась к тестированию в Калифорнии.

Также компания планирует получить разрешение в других городах: Сан-Франциско, Торонто, Далласе и Вашингтоне, а пока строит карты и собирает данные с помощью операторов беспилотных автомобилей.

Uber заявила: после аварии снизила ожидания от своего направления беспилотных автомобилей, признав, что планы опережали развитие технологий. Поэтому тестирование будет проводиться осторожнее: в городах с низким уровнем трафика, только днём и в хорошую погоду, не быстрее 40 км/ч.

Apple

  • Инвестиции: $1 млрд.
  • Парк беспилотников: 70 автомобилей.
  • Общий пробег беспилотных авто: около 130 тысяч километров в 2018 году.

Открыто компания практически не рассказывает о своих планах на автомобиль или беспилотную систему. С 2014 года Apple проектировала электромобиль под кодовым названием Project Titan, наняв более 1000 сотрудников для разработки, но в 2016 году переключилась на автономную систему вождения, которую могла бы лицензировать для автомобилей партнёров.

В 2017 году Тим Кук подтвердил, что Apple ориентируется на разработку беспилотной системы, а компания получила разрешение на тестирование автономных машин на дорогах общего пользования в Калифорнии. Apple интегрировала свою платформу во внедорожники Lexus RX450h.

К маю 2018 года Apple тестировала на дорогах 70 автомобилей. В 2019 году агентство Reuters рассказало, что Apple провела переговоры с четырьмя потенциальными поставщиками лидаров в поисках более дешёвых, простых в производстве и компактных датчиков.

прототип беспилотного автомобиля Apple в 2019 году thelastdriverlicenseholder.com

В мае 2019 года Apple купила разработчика систем управления для беспилотных машин Drive.ai, присоединив сотрудников к команде Titan. Аналитик Минг-Чи Куо считает, что Apple также не отказалась от разработки автомобиля, но представит Apple Car не раньше 2023–2025 годов.

Tesla

  • Инвестиции: около $600 млн.

В 2014 году Tesla запустила полуавтономного помощника Autopilot, которого постоянно обновляет, расширяя его возможности. Система умеет рулить, менять полосу, поддерживать скорость и дистанцию между автомобилями и парковаться.

С октября 2016 года все автомобили Tesla выпускались с Autopilot Hardware 2 — вычислительным блоком с датчиками, который, по заявлению компании, обеспечит «полное автономное вождение» по мере улучшения ПО. В марте 2019-го Autopilot Hardware обновили до третьей версии с чипами производства Tesla вместо платформы Nvidia Drive.

В апреле того же года Tesla пообещала запустить сервис беспилотных такси в 2020 году. Владельцы электромашин смогут сдавать их в аренду через специальное приложение.

В ноябре 2019 года Tesla анонсировала обновление, которое сделает автомобили «полностью беспилотными». Согласно релизу, в 2020-м электромобили смогут распознавать сигналы светофора, реагировать на дорожные знаки, проезжать перекрёстки и практически самостоятельно передвигаться «из дома на работу» владельца. При этом Tesla всё равно требует от водителя постоянного контроля.

Tesla предлагает два уровня автономности: автопилот (расширенный круиз-контроль) и полное автономное вождение Full Self-Driving (FSD) за дополнительные $6000.

Обозреватели CB Insights и другие эксперты уточняют: несмотря на название Full Self-Driving, автомобили Tesla только приближаются к третьему уровню автономности по рейтингу SAE International. Это всё ещё не настоящий беспилотный автомобиль, так как системе по-прежнему требуется внимание человека. Правильнее называть FSD «расширенной системой поддержки водителя».

Baidu

  • Инвестиции: $1,5 млрд.
  • Парк беспилотников: 300 машин.
  • Общий пробег: 2 млн километров в 2019 году.

По оценке McKinsey, китайский рынок беспилотного транспорта к 2030 году составит $500 млрд. Tencent и Alibaba начали разработку своих беспилотных систем, но лидером китайского рынка считается поисковая фирма Baidu.

Она разрабатывает открытую платформу беспилотной системы Apollo и выпустила на дороги 300 автономных машин. Их испытывают в 23 городах Китая, и в декабре 2019 года Baidu получила лицензию на тестирование в Пекине.

По словам представителей Baidu, более 156 партнёров по всему миру пользуются платформой Apollo, в том числе Chevrolet, Ford, Honda, Toyota и Volkswagen, Intel. Apollo поддерживает более 60 брендов и 300 моделей автомобилей.

В январе 2019 года Baidu представила платформу Apollo Enterprise для вождения по шоссе, разработки автономных мини-автобусов и службы картографии.

Также Baidu запланировала запуск беспилотного такси Apollo Go. Компания обещает, что Apollo Go станет частью «умного» города Чанша в провинции Хунань: автомобили интегрируют с «интеллектуальной дорожной инфраструктурой» и подключат к 5G-сети.

Компания объединилась с производителем автобусов King Long United Automotive Industry для создания первого в Китае полностью автономного автобуса.

Aptiv

  • Инвестиции: $750 млн.
  • Парк беспилотников: 75 автомобилей.

Бывшее подразделение General Motors Delphi по производству автозапчастей, которое приобрело стартапы по разработкам беспилотных технологий Ottomatika, Innoviz, NuTunomy, Quanenergy Systems и Leddertech.

В 2018 году Aptiv заключила соглашение с службой такси Lyft по переоборудованию автомобилей BMW и Audi в беспилотные автомобили для поездок в Лас-Вегасе. К июню 2019 года автомобили совершили более 50 тысяч поездок через приложение Lyft.

«Яндекс»

  • Инвестиции: 2,2 млрд рублей ($34,7 млн).
  • Парк беспилотников: 110 автомобилей.
  • Общий пробег: 3,21 млн километров к началу 2020 года.

Первая демонстрация беспилотного автомобиля «Яндекса» прошла в июне 2017 года. На дорогах общего пользования испытания начались в 2018-м. Первыми тестовыми зонами стали Иннополис и «Сколково».

Также компания проводит испытания на дорогах Москвы, в Израиле и США: её беспилотник возил участников выставки CES 2019 и CES 2020, а в июне 2020 года будет перевозить посетителей автосалона в Детройте. Часть испытаний беспилотника «Яндекса» проводится без водителя за рулём, например, во время поездок в Иннополисе.

В июле 2019 года компания представила первый совместный с Hyundai беспилотный автомобиль на базе модели Sonata. Зимой 2019 года «Яндекс» рассказал о разработке собственных камер и лидаров, которые будут дешевле сторонних решений и позволят собирать больше данных.

В тестовом флоте компании 110 машин, «Яндекс» планирует довести их число до 1000 к концу 2021 года. Компания готова запустить коммерческие перевозки, как только появится соответствующее регулирование.

Cognitive Technologies

Cognitive Technologies разрабатывает ИИ-системы и беспилотные технологии. Один из первых проектов компании — беспилотный грузовик, созданный совместно с «КамАЗ». Его представили осенью 2015 года.

Также Cognitive Technologies разрабатывает компоненты для беспилотных автомобилей и системы автономного управления сельскохозяйственной техникой, поездами и трамваями. Среди её партнёров — Hyundai Mobis, РЖД, «Транспортные системы», «Ростсельмаш».

В 2018 году Cognitive Technologies показала испытания системы управления беспилотными комбайнами и тракторами (агродроиды), в августе следующего года беспилотные комбайны запустили в Томском районе и Белгородской области. На 2019 год компания планировала поставить 870 агродроидов, одним из партнёров стал агрохолдинг «Русагро».

В ноябре 2019 года «Сбербанк» и Cognitive Technologies анонсировали компанию Cognitive Pilot для развития беспилотников. Она займётся разработкой усовершенствованных систем помощи водителю на базе ИИ и систем автономного управления транспортом и промышленными устройствами.

«КамАЗ»

«КамАЗ» также занимается разработкой технологий беспилотного управления транспортом. В 2018 году компания показала испытания прототипа беспилотного электробуса КамАЗ-1221 «Ш.А.Т.Л.», разработанного совместно с МАМИ.

Drom

Другой проект — «Одиссей» — создан на основе грузовика Камаз-43082. Его начали тестировать на реальных задачах в декабре 2019 года. Он используется для перевозки комплектующих внутри территории завода автопроизводителя.

ТАСС

В 2020 году «КамАЗ» совместно с МАДИ протестирует беспилотные автомобили на дорогах общего пользования. Для этого МАДИ получила сертификат на беспилотный Hyundai Solaris и планирует получить документы на беспилотный Ford Focus 2. «КамАЗ» также получила сертификат на грузовик модели КамАЗ-4308.

18 февраля 2020 года «КамАЗ» представил безкабинный электрогрузовик «КамАЗ-Челнок». Все элементы машинного зрения (камеры, датчики, лидар) расположены на передней и задней частях кузова, грузовик может передвигаться в обоих направлениях. Грузоподъемность «Челнока» —10 тонн, а максимальная скорость — 40 км/ч.

StarLine

StarLine — российская компания с головным офисом в Санкт-Петербурге, разработчик систем безопасности для автомобилей. Проектом беспилотного автомобиля компания занимается с осени 2016 года.

В ноябре 2018 года StarLine показала видео, на котором беспилотник компании проехал от Санкт-Петербурга до Казани — машина преодолела 2500 км за десять дней. При движении по трассе автомобиль развивал скорость до 80 км/ч, а на сложных участках дороги машиной управлял оператор.

В декабре 2019 года StarLine участвовала в соревнованиях беспилотных автомобилей «Зимний город» на полигоне НАМИ. В планах компании — пройти сертификацию беспилотного автомобиля в начале 2020 года и начать тестирования на дорогах общего пользования в Санкт-Петербурге и Ленинградской области.

О тестах и показателях отказа

Из-за высокой конкуренции на рынке беспилотных автомобилей компании редко раскрывают подробности об инвестициях, прохождении автомобилями тестов и уровне надёжности (проценте отказов системы на 1000 миль, или 1600 километров).

Один из основных отчётов, на который ориентируется индустрия, — ежегодные данные от Департамента транспортных средств Калифорнии, где проходят испытания беспилотные проекты.

По закону Калифорнии, все компании, которые активно тестируют автомобили с самостоятельным вождением на дорогах общего пользования штата, обязаны указывать количество пройденных миль и частоту отказов, с которой водители вынуждены брать машины под контроль.

По данным за февраль 2019 года, автомобили Waymo проехали 1,2 млн миль (около 2 млн километров) в Калифорнии в 2018 году, что в три раза больше, чем в годом ранее. При этом показатель отказов снизился до 0,09 на 1000 миль, или один раз на 11 017 миль (около 18 тысяч километров).

Показатель отказов у Waymo

GM Cruise сообщила, что в 2018 году её автомобили проехали 447 621 милю (720 тысяч километров), что также в три раза больше, чем годом ранее. При этом показатель отказов составил 0,19 на 1000 миль (один раз в 8300 километров).

Cruise отмечает, что проводит тестирование 162 беспилотника в пределах Сан-Франциско и более сложных дорогах, чем Waymo и Apple. Эти компании в основном тестируют машины в городах Кремниевой долины: Маунтин-Вью, Пало-Альто и Купертино.

Каждая минута тестирования в Сан-Франциско сравнима с часом езды в пригороде, заявляет Cruise.

Третье место заняла Apple. 62 автомобиля проехали 79 475 миль с 6 951 отказами — каждые 1,15 миль (около 130 тысяч километров, отказ каждые 2 километра).

При этом аналитики Gartner отмечают, что данные регулятора Калифорнии недостаточно точные, чтобы на них опираться. Они не учитывают сложность условий, в которых тестируется транспорт: плотность движения, вождение по шоссе или в спокойном пригороде, погоду, скорость и время суток.

Представители Cruise отмечают, что производители беспилотных автомобилей, например Waymo, проводят большую часть испытаний в пригороде и в лёгких условиях, благодаря чему снижают показатель отказов.

Более того, данные от компаний невозможно проверить: они самостоятельно определяют, что считать отказом беспилотной системы и вмешательством водителя.

На что разработчики тратят деньги

По оценке издания The Information, компании по созданию беспилотных автомобилей суммарно инвестировали в разработку около $16 млрд. При этом суммы, потраченные на исследования и разработки, не всегда соотносятся с тем, насколько далеко компания продвинулась, замечает издание.

Например, Uber потратила $2 млрд, но проводит лишь ограниченные испытания прототипов на дорогах в небольшой части Питтсбурга.

Самые большие расходы приходятся:

  • На зарплаты инженерам и испытателям беспилотных автомобилей.
  • Проведение дорожных испытаний.
  • Сбор картографических данных.
  • Создание внутренней программно-аппаратной инфраструктуры для распознавания объектов вокруг автомобиля и обучения нейросетей.
  • Виртуальные симуляции движения автомобиля.

Создание прототипа беспилотного автомобиля может стоить $100–500 тысяч, зависит от сложности установки оборудования и его стоимости, и постепенно снижается.
Например, стоимость прототипа беспилотного автомобиля «Яндекса» (машина + стоимость оборудования) в 2018 году составляла 9 млн рублей, а в конце 2019 года уже 5 млн рублей.

{ "author_name": "Евгений Делюкин", "author_type": "editor", "tags": ["\u0431\u0435\u0441\u043f\u0438\u043b\u043e\u0442\u043d\u0438\u043a\u0438"], "comments": 251, "likes": 50, "favorites": 68, "is_advertisement": false, "subsite_label": "transport", "id": 107896, "is_wide": true, "is_ugc": false, "date": "Wed, 19 Feb 2020 15:43:28 +0300", "is_special": false }
0
251 комментарий
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
14

Поражаюсь упёртости "экспертов". Сначала придумали 5 уровней. А почему не 6 или 7? И теперь ожидают/требуют чтобы все компании разработчики следовали этим уровням/характеристикам. Только вот про реалии разработки и возможностей существующих технологий, эти "эксперты" забыли подумать. Автономное вождение это очень сложная задача которую можно решить с помощью ИИ. А для успешного обучения ИИ требуется очень много реальных данных, очень много тестов и итеративная разработка. Это ни как не совместимо с уровнями автономности которые напридумывали "эксперты". 
Многие компании как Гугл тратят миллиарды на разработку а прибыль на сегодняшний день с этих денег нулевая,  разработанная технология используется в лучшем случае на сотне машин. Это последствия попытки сразу достигнуть 4-5 уровня автономности, минуя все предыдущие уровни. 
Поэтому я считаю правильным подход Теслы, МобАй и Aptiv которые не обращают внимание на придуманные уровни а идут проверенным натуральным способом итеративной разработки который используется во всех других индустриях. 
Автопилот Теслы уже используется на сотнях тысяч машин помогая снизить аварийность и упрощая жизнь людей. Использование в реальных условиях на таком количестве машин позволяет Тесле собрать такие нужные данные для ИИ а также проверять в теневом режиме новые версии автопилота. Это ускоряет разработку в десятки если не сотни раз. Достаточно сравнить цифры по пробегу : Автопилот Теслы 2.3 миллиарда миль за 3 года а Гугл 32 млн. миль за 10 лет. 
МобАй и Aptiv тоже используют свои разработки в реальных условиях что позволяет им получать больше информации и вести разработку быстрее.
Смешно видеть как "эксперты" упрямо пытаются называть систему автономного вождения Теслы продвинутым ассистентом из за того что в ней не хватает тех или иных функций и что она на сегодняшний день требует надзора водителем. Технически, система Теслы состоит из 8 камер, радара, 12 сонаров и выделенного компа на 30 терафлоп с дублированием. Эта серийная система мощнее чем многие прототипы других компании. То что у автопилота Теслы на данный момент  нет всех функций это вполне нормально. Первый айфон тоже был сильно лимитированным продуктом, но по его использованию в реальных условиях Эпл смог узнать что улучшать в новой версии. 
Если Тесла сможет в этом году начать возить меня на работу, пусть по фиксированному маршруту, пусть под моим надзором это уже сильно упростит мне жизнь. А на следующий год может она сможет меня возить в любой магазин под моим присмотром. Ну а через пару лет она уже будет отвозить жену в ТЦ без всякого надзора. Я считаю что такой подход лучше чем ждать ещё 10 лет когда Гугл или Убер допилят свою систему и я смогу ей воспользоваться (или не смогу так как цена разработки скажется на доступности).

Ответить
3

Чтобы тесла начала возить вас на работу, а жену в магазин, ей надо научиться ездить в городе, предсказывая поведение пешеходов, других машин и пр. в условиях города. В этом миллиарды километров по шоссе мало чем помогут. Т.е этап с городской ездой под присмотром человека, на котором сейчас находятся веймо, байду, и кстати говоря упомянутый вами Аптив, тесле еще только предстоит. Да, возможно она подойдет к нему подготовленной чуть лучше с точки зрения распознавания разметки, знаков и других участников движения. Просто остальные этот этап сознательно пропустили. Веймо делали шоссейны автопилот сначала, но потом забили и переключились сразу на город.

Ответить
5

Миллиарды миль на шоссе отработают идеально поведение Теслы на шоссе. Но главное то что система Теслы работает в теневом режиме всегда. Пока вы ехали по городу до шоссе, автопилот собирал данные как проезжать перекрёстки, как выглядит дорога в дождь/снег/туман. Так же он учился у вас как проезжать сложные перекрёстки или что делать если впереди сломанная машина. Ну и понятно что Тесла постоянно тестирует автопилот в теневом режиме. Например вы проезжаете на зелёный свет а автопилот определил цвет светофора как красный. Это расхождение будет записано и отправлено разработчикам которые будут выяснять в чём проблема. Затем вносить исправления и тестировать эту ситуацию заново. Мне кажется что возможность прогнать тесты на сотнях тысяч машин это очень большое преимущество Теслы. Да и вообще это удобно. Можно допустим достоверно посчитать как часто автопилот ошибается с распознанием светофора в реальном мире в разных условиях и потом уже делать выводы о его готовности для использования.

Ответить
0

Эти миллиарды километров теслой не имеют информации с лидаров, не передаются в полном объёме на сервер и тд. У теслы ассистент. 

Ответить
0

А с чего лидер то нужен?? Вот практическим путем доказано чтобы управлять автомобилем необходимо и достаточно иметь два получателя информация, разнесенные друг от друга по горизонтале на 7 см и вертикале менее чем на 1 см, и  принимающих только исключительно видимый спектр излучения, с разрешением 1мп в центральной зоне, и частотой снятии информации менее 24 кадров в секунду. Вот вы где человека с лидаром видели?
Принцип действия лидера надеюсь вам известен? Разница в отражении на матовых, глянцевых поверхностях, влияние прозрачности атмосферы? А если лидары на всех машинах то как сегригировать приёмнику в массе точек на объекте свои и чужие (от других лидаров) а ведь от этого зависит расчет дистанции.

Ответить
0

понимаете в чем проблема, на практике доказано что человеку достаточно глаз чтобы водить (правда еще и слух помогает но это уже другое). но интеллект человека нужен чтобы управлять машиной, имея "видеосигнал" с глаз.

у автопилотов такого интеллекта (равного) нет, поэтому может ли автопилот ехать с одними камерами (глазами) это вопрос очень сильно открытый. он и с лидаром-радаром-камерами то если честно еще открытый.

Ответить
0

Странно. никогда не думал чтобы управлять машиной надо иметь интеллект... И сколько iq должно быть? И вы прям сознательно управляете процессом вождения - контролируете движение рук, ног?)
А вот гепард бегающий очень быстро и способный подстроиться на такой скорости к изменяющимся условиям (действия жертвы, местность) он умнее среднего водителя или нет? А где в нем лидар? А птицы маневрирующие аж в трех осях (не то что водитель работающий на плоскости) при взлете в стае - они вообще гении?
Забавно конечно... Я словно возвращаюсь на 5-7 лет назад...

Ответить
0

так это мега вопрос - какой именно айкью достаточен чтобы управлять машиной. мы знаем что машиной в принципе может управлять даже самый тупой человек. и если посмотреть на улицу то это и происходит:)

но при этом мы также знаем что самый тупой человек на порядки превосходит самые лучшие текущие ИИ системы в распознавании образов и в реакции на окружающую среду. 

поэтому если бы я точно знал ответ какой именно айкью нужен для управления машиной - достаточен - я бы нобелевку получил.

смысл же в том что логика "раз человек управляет машиной чисто на основе информации от глаз то и ИИ сможет" - неверна, потому что у ИИ нету такого же интеллекта как у человека, а текущий уровень явно недостаточен (доказательство от противного - если бы был достаточен то у Теслы был бы 5 уровня автопилот уже).

Ответить
0

Неправильный у вас подход. Представьте лучшего водителя 1905 года вы его сажаете за руль Соляриса и оставляете на садовом кольце давая задание доехал до МКАДа - справиться?
Сложно? Ок. Опытного водителя всю жизнь работающего в деревне на лесопилке в те же условия. Справится? А вы сами целый год ездили только в городе и внезапно решили на машине в Сочи. Ваши первые 100 км будут отвечать темпу загородной дороги? Время. Только время для адаптации. 

Ответить
0

ну мои 100 км не будут отвечать темпу загородной дороги это могу сказать сразу - они будут сильно быстрее него. замедлиться до темпа российской загородной дороги это психологическая задачка связанная с "хотеть убить всех". 

 а вот если по теме - доказанный факт, что любой человек может водить машину в любых гражданских ситуациях. то есть самый тупой человек по айкью может водить машину в москве например.
это мы можем принять за нижнюю планку - то есть айкью сколько там 85 например - может ездить.

но текущий ИИ вообще на порядки хуже чем айкью 85 в обычных простейших делах типа распознавания образов. 
и вот тут и возникает вопрос - возможно ли вообще на данный момент текущими технологиями создание такого мимического автопилота (от понятия мимика - подражать человеку, в том плане что не пользоваться ничем кроме камер).

Ответить
0

Да вот как бы нет. Человеку требуется также период адаптации. 
И про на порядок вы зря... Разница в разы и сильно сокращается

Ответить
0

ну требуется но есть установленный факт. самый тупой человек может ехать на машине в самых сложных условиях гражданских. на гражданских дорогах.

а про разницу в разы и на порядок - если вы точно знаете разницу между текущим ИИ и самым тупым человеком с точностью до "в разы" - где ваша тюринг авард? ну просто ни один самый великий ученый в ИИ этой разницы не знает. а вы знаете.

Ответить
0

Скажите а как точно определить это? Учёные потому всерьёз об этом не говорят потому что нет методики проверить. Ну скажем как понять на сколько разница в распознавании у человека и кошки? Вроде должна быть но как точно определить. Или человека и собаки? Ведь инструмент измерения в данном случае прямо влияет на результат)) вот учёные и обсуждают этот разрыв на кухне а не в серьезных научных статьях

Ответить
0

так если бы я это знал - нобелевка. и я бы тут не сидел а вы бы на мои лекции ходили и то если бы билет повезло купить. ни один Питер Норвиг не знает этого.
вы просто залезли в такую область (пограничную с сильным ИИ) где вообще нет ответа ни на один вопрос.

какой точно айкью кошки? - не знаем
как точно работает мозг кошки - не знаем, он слишком сложен. (знаем вроде как полностью мозг дождевого червя (IBM). и это максимум.
на сколько разница у человека и кошки в распознавании и осознавании этого - на оба вопроса нет ответа.
собака - тоже самое. 

как определить - тоже самое.

из списка выше любой ответ - десяток нобелевок и тюринг авардов.

теперь понимаете скепсис индустрии когда туда залез маск и сказал "ща все будет"

Ответить
1

Я и там, и там, Если достойно:)

Ответить
0

Ещё раз. Вы со мной обсуждение темы 5-7 летней давности.
Как и пороговый уровень разумности (не интеллекта) для самостоятельного управления транспортом на скоростях до 60 м/с... Здесь нет ничего нового что вы пишите.
Но решение проблемы не в создании копии биологического ума.

Ответить
0

если честно нить обсуждения потерялась.

предлагаю закончить со своей стороны на том что у теслы нету роботакси и не будет в ближайшие 5 лет, даже если им завтра разрешить на них ездить.
да в сша той же полно зон где можно автономное вождение - феникс аризона - они же не едут туда.

ваша точка зрения как я понял в том что у теслы уже роботакси готовы ехать и им только законов не хватает.

Ответить
0

Да не хватает четко сформированного законодательного требования что должен делать автопилот чтобы быть допущен до самостоятельного управления тс на дорогах общего пользования. И все вытекающие из такого разрешения последствия - страхование, размер ответственности, ограничения.
Пока не будет консенсуса в законе что допустимо а что требуется - не будет и риска многомиллиардной компанией и возможностью сесть например лет на 150 в тюрьму у менеджеров и акционеров (например автопилот как и любой водитель столкнулся с автобусом и погибло 40 человек) - в попытке доказать что все готово

Ответить
0

но у вас интересная точка зрения, получается маск обогнал всех и тайком сделал левел 5 но никому не скажет пока законов не будет?

Ответить
0

О каком уровне вы говорите я не понимаю? 
задам вопрос в 1000 раз! если автопилот выполнит ровно те же задания и сдаст ровно тот же теоретический экзамен который сдают обычные выпускники автошкол -  то является ли этот автопилот программой получивший права, т.е. право на управление автомобилем сравнимые с человеком. С точно такими же последствиями.

Ответить
0

смотрите - ответ на этот вопрос - НЕТ. ИИ как раз можно натренировать сдать и теорию и практику т.к. практика сдается на ограниченной площадке и ограниченных частях города. а автономное движение по ограниченным (гео фенс) частям городов уже сейчас реально. при этом ездить он не умеет по сути.

то есть в отличие от человека для ИИ нельзя принять сдачу человеческого экзамена по вождению как признак того что он умеет управлять на уровне человека. 

Ответить
0

У Маска нет тормозов кроме законов физики. Законы физики ни как не противоречат автономному вождению. В конце концов Гугл запустил свои машины. Значит это возможно. Тут больше вопрос где это сможет работать, в каких условиях, с какими ошибками. 

Ответить
0

у гугл нету амбиций что одни камеры нужны.

Ответить
0

А причем тут Гугл? Дочка причем самостоятельная. При том вложившая млрд в разработку приборов лидаров которые может и главное хочет продавать. Ей что списывать расходы? Зачем? Своя ниша. 

Ответить
0

подход маска "камера онли" критикуется многими исследователями по ИИ в том числе и в гугле/вэймо.
то есть они считают что автопилот на камерах на текущем уровне технологий невозможен.
в этом и есть одно из самых больших разногласий у маска и остальной индустрии.

вы хотите сказать что веймо использует лидары не потому что они нужны а потому что они в них уже вложились и хотят продавать?

Ответить
0

Конечно. Почему должно быть наоборот? То есть они (как кто?) По вашему мнению Должны выйти и сказать ой мы ошибались и потратили кучу миллиардов просто так. сейчас мы это дело закрываем. лидары никому не нужны. всё. всем спасибо. до свидания.  
Смешно даже предполагать такое. Только время всё расставит по своим местам.

Ответить
0

ну смотрите, это чисто ваше мнение такое?
то есть ваше мнение такое - "веймо согласны с Маском в том что для селф драйвинг нужны только камеры а лидар не нужен, но боятся признаться себе в этом"???
верно?

Ответить
0

Нет. Ваш вывод не логичен.
Я говорю что довод что лидар является необходимым не доказан. И противоречит фактам - никто из двигающихся животных им не оборудован.
А требование компании производителя лидаров может быть связано с его рыночной позицией.

Ответить
0

смотрите - довод о том что лидар является необходимым не доказан и конкретно в этом я с вами согласен. в плане автопилота еще ничего не доказано, там все вопросы пока без ответа.

но у абсолютно всей индустрии кроме тесла, не только веймо есть мнение что на текущем уровне развития машинного обучения без лидара автопилот невозможен. у веймо тоже такое мнение, можно спорить о том насколько там рыночная позиция влияет но такое же мнение у всех абсолютно других участников рынка кроме Маска.

а так как задача еще не решена никем (левел 5) то и ответа окончательного нету, только мнения.

Ответить
0

У лидара как активного датчика слишком много ограничений.
например представьте на дороге две машины оборудованы разным системам лидара с разной частотой лазера. приемник одной машины обнаруживает на препятствии множество точек часть из которых его, но другая часть из которых от другой машины с другой частотой Но поскольку он не знает что эти точки от другой машины то он воспринимает изменившуюся частоту сигнала как собственные сигналы но только предмет либо удаляется либо приближается к нему! Иными словами ошибка!! 
А теперь представьте что таких излучателей ни два ни три а множество! Эта задача не имеет решения кроме того что надо будет модулировать сигнал! Что потребует других решений по приему и дешифровки.

Поэтому лидар тупик 

Ответить
0

Снимаете оба и меряем?

Ответить
0

ну ваше мнение понятно, да. просто проблема в том что вы даже слова лидар не знали тогда, когда им уже пользовались для автономного вождения. и это немного смазывает эффект:(

Ответить
0

Ржу)))))))))

Ответить
0

и тем не менее, вы даже слова лидар не знали когда им уже пользовались для автопилота, но при этом знаете что лидар это тупик. 

нисколько не отнимая у вас право на такое мнение и вообще на любое другое мнение - надеюсь вы и за мной признаете право на свои мнения и скепсис.

Ответить
0

я слово лидар как составная часть КОЛС из СУВ-29 (погуглите что это такое) услышал 35 лет назад в 5 летнем возрасте...на домашних посиделках родственников из цкб геофизика...
когда про автопилоты в машинах и вовсе никто не думал))) и в отличии от вас прекрасно знаю все ограничения лидара как прибора... Это для вас это вандервафля)) которая обязательно должна быть..

Ответить
0

я где то говорил что лидар обязательно должен быть? попробуйте найти то что я говорил, потом перечитать, удивитесь.

Ответить
0

они считают что автопилот на камерах на текущем уровне технологий невозможен

История знает много примеров когда даже эксперты в один голос утверждали что невозможно а потом оказывалось что вполне себе возможно. Каким законам физики противоречит автономное вождение без лидара.
Лидар это всего лишь вспомогательный сенсор который даёт расстояния до объектов. Любой человек или ИИ со стерео камерами может тоже рассчитать расстояние. Не так точно но достаточно точно для вождения. Ещё с помощью лидара можно точно посчитать свою позицию на высокоточной 3Д карте. Но Тесла не использует точные 3Д карты (как и человек). Так что роль лидаров сильно преувеличена.  

Ответить
0

знаете в чем тут отличие. было много в истории случаев когда эксперты говорили что чтото невозможно. ну например про полеты тяжелее воздуха. было единогласное мнение что невозможно.
но есть отличие - это были эксперты, которые этим не занимались. никто кроме братьев райт тогда не пробовал полеты тяжелее воздуха. это была теория.

а тут команды, которые по 10 и более лет делают автопилот для машин и являются не только экспертами но и практиками технологии  так считают. причем если бы без лидара они видели путь с радостью бы выкинули его как дорогой и неудобный.

поэтому, несмотря на то что все равно все могут ошибаться и такая вероятность есть ( не спорю) , я не считаю эту ситуацию аналогичной тому что вы говорите.

тем более что на самом деле там чуть сложнее. никто не считает что Маск неправ. считают, что на данном этапе развития машинного обучения нельзя сделать автопилот по камерам (а не вообще нельзя).
и вот тут получается парадокс, Маск который вчера узнал про машинное обучение говорит можно, а какой нибудь Себастьян Тран говорит нельзя, который уже 15лет занимается автопилотом и машинным обучением занимался еще до того как это термин оформился.

Ответить

Прямой эфир