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

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": 66, "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 }
Вебинар «Инвестиции в доходную жилую и коммерческую недвижимость Германии без поездки»
20 мая Онлайн Бесплатно
Объявление на vc.ru
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

Я бы не был так категоричен на счёт распознавание образов. Современные алгоритмы умеют делать  лучше человека. 
На данный момент, ИИ сильнее в узких задачах : шахматы, го, распознавание, и так далее. А человек сильнее в том что он может делать все эти задачи и комбинировать их. ИИ пока ещё очень слаб в этом. Так как автопилот это сочетание многих разных задач, то как следствие он ещё слаб. Но это больше вопрос времени и главное архитектуры программы.  
https://www.theguardian.com/global/2015/may/13/baidu-minwa-supercomputer-better-than-humans-recognising-images

Ответить
0

какой хоть лучше человека распознавание образов вы вообще про что???)))

может вы про какой то узкий датасет? ссылку пока открывать нету времени извините, но просто компьютер не может распознавать образы как человек. это вам тот же карпатный сказал что тесла не может велосипед нормально распознать. а человек всегда может.

вы вообще что курите то хоть??

Ответить

Комментарий удален

0

да ладно?

Ответить

Комментарий удален

0

Вы недостаточно внимательно смотрели видео.  Велосипед прилепленный к багажник распознаёнтся легко. Проблема в том что автопилот не понимает что велосипед в таком положении должен считаться за одно целое с машиной. 

Ответить
0

а велосипед который по диагонали прикреплен и еще наполовину разобран? 

вы же сказали что распознавание образов сейчас ИИ умеет лучше человека - а это не так. я на это и указал. это был пример по мотивам видео, а не конкретное указание. в видео я не помню показывали ли они что-то что тесла распознать не может. но совершенно точно что она распознает обьекты хуже человека. и любой компьютер тоже.

Ответить
0

Нет. Сейчас распознавание не хуже чем у людей во многих областях. Натренированные сети лучше видят опухоли на флюорографии, лучше опознают людей и так далее. Это просто факты. Погуглите.
И чем дальше, тем ИИ будет сильнее. Так как средний человек не знает всех пород собак а ИИ сможет их запомнить.Будет как с математикой. С начала комп еле считал а потом легко превзошёл человека.   

Ответить
0

про опухоли я знаю, я думал мы применительно к автопилоту, а значит обьектам, которые мы в реальной жизни видим глазами говорим. дискуссия то все таки про это. опухоль это такой обьект что непонятно что там вообще (мне показать такую фотку я даже просто не пойму что на ней).

Ответить
0

Хотите сказать что распознать машину труднее?

Ответить
0

не машину а обьекты, набор обьектов которые могут быть на дороге (а это может быть много чего). и вот тут никакая опухоль не поможет - человек обгонит ИИ. это математика - одно дело тренировать на сложные структуры примерно сравнимой природы (опухоли) - тут человек будет проигрывать за счет сложности - это все равно паутину или снежинку сравнивать глазами с другой паутиной - человек не сможет, много деталей, сложно. паутина тут кстати как раз норм аналогия - наверняка ИИ сможет ее распознавать также сильно лучше чем человек.

а другое дело распознать один из нескольких тысяч обьектов который под любым углом, любого цвета и формы, под любым освещением. и вот тут ИИ сейчас отстает от человека на порядки. хотя текущий ИИ превосходит себя же 10 летней давно тоже на порядки.
то есть прогресс значительный но и отрыв значительный.

Ответить
0

это я молчу про жесты регулировщика:)

Ответить
0

Это вообще самое лёгкое. 

Ответить
0

ну посмотрим как ИИ распознает жест какого нить чела из тех службы на дороге)))

Ответить
0

Ну не знаю. Я читал что есть сетка которая распознаёт язык жестов глухонемых людей.

Ответить
0

На дороге всё таки довольно лимитированый набор объектов. И сводиться к нескольким десяткам категорий. ИИ не надо знать что это Мерс 2015 года черного цвета из Техаса. Ей достаточно знать что это легковая машина а не велосипед. Так что я думаю это вообще не проблема. Проблема это нестандартные дороги или ситуации. Типа мусоросборщика который встал поперёк дороги. Или тройная развилка. Такие ситуации где даже люди не всегда уверенны.  

Ответить
0

ну пока факт - люди намного лучше ездят, а значит намного лучше распознают обьекты и главное еще окружающий пейзаж, drivable space и так далее.

Ответить

Прямой эфир