Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии России утвердило восемь ГОСТов в сфере применения ИИ-алгоритмов в автотранспорте. Соответствующие документы были опубликованы на сайте ведомства и вступят в силу с 1 января 2023 года.

Источник изображения: iot.ru

ГОСТ Р 70249-2022 определяет терминологию для документации и справочной литературы по ИИ-системам на транспорте. В соответствии с утверждённым стандартом, алгоритм — это «конечное упорядоченное множество точно определённых правил для решения конкретной задачи», а ИИ — «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение, поиск решений без заранее заданного алгоритма и достижение инсайта) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами деятельности человека».

ГОСТ Р 70250-2022 описывает варианты использования и состав функциональных подсистем ИИ-алгоритма для их безопасного и эффективного применения. ГОСТ Р 70251-2022 определяет требования к ИИ-алгоритмам распознавания препятствий, которые могут мешать движению или маневрированию авто с системой автономного вождения. ГОСТ Р 70252-2022 регулирует процесс тестирования алгоритмов низкоуровневого слияния данных, а также процесс обработки данных, получаемых от датчиков, размещённых в конструкции транспортного средства. ГОСТ Р 70253-2022 описывает требования к алгоритмам распознавания перекрёстков, которые считаются одним из наиболее сложных дорожных элементов для ИИ-систем. ГОСТ Р 70254-2022 определяет требования к системам прогнозирования, которые предназначены для предугадывания поведения других участников движения. ГОСТ Р 70255-2022 посвящён обнаружению и распознаванию дорожных знаков, а ГОСТ Р 70256-2022 регулирует системы контроля полосы движения и обочины, а также регламентирует поведение ИИ-алгоритмов, использующихся для удержания авто в пределах полосы движения.

Компания Argo AI, которая с 2017 года занималась разработкой системы автономного вождения для транспортных средств и получила инвестиции на сумму более $1 млрд, объявила о банкротстве. Сотрудники технологического стартапа продолжат работу в предприятиях основных спонсоров, которыми являются Ford и Volkswagen.

Источник изображения: Ford

По данным источника, ранее на этой неделе во время общего собрания сотрудников Argo AI было объявлено, что большая часть персонала стартапа получит предложения о продолжении работы от автомобилестроительных гигантов, но в каких пропорциях будут разделены сотрудники между Ford и Volkswagen, сказано не было. Также известно, что после подписания нового контракта с Ford или Volkswagen сотрудники Argo AI получат выходное пособие, годовую премию и дополнительный бонус за заключение сделки с одним из автопроизводителей. Для тех, кто потеряет работу, предусмотрена выплата дополнительного выходного пособия.

«В координации с нашими акционерами было принято решение о том, что Argo AI не будет продолжать свою миссию в качестве отдельной компании. Многие из сотрудников получат возможность продолжить работу над технологией автономного вождения в компаниях Ford и Volkswagen, в то время как работа других сотрудников, к сожалению, будет завершена», — говорится в заявлении Argo AI.

В опубликованном на этой неделе финансовом отчёте Ford сказано, что компания приняла стратегическое решение сосредоточиться на разработке передовых систем помощи водителю вместе технологий автономного вождения, которые могут быть задействованы в роботакси. Генеральный директор Ford Джим Фарли (Jim Farley) признал, что компания рассчитывала широко внедрить технологии автономного вождения в свои авто к 2021 году. «Но всё изменилось, и сейчас у Ford есть хорошая возможность вернуть время — самый ценный товар в современной жизни — миллионам клиентов, пока они находятся в своих автомобилях. Для Ford крайне важно разработать отличные и дифференцированные системы уровней L2+ и L3, которые сделают транспорт более безопасным», — заявил Фарли.

Volkswagen также сообщила о намерении перераспределить ресурсы и прекращении инвестирования в Argo AI. Компания намерена использовать своё программное обеспечение Cariad для развития автоматизированного и автономного вождения совместно с Bosh и Horizon Robotics.

Xiaomi Group впервые раскрыла подробности о ходе разработки технологии автономного вождения для автомобилей. Работа в этом направлении началась в марте 2021 года. За прошедшее с тех пор время китайская компания добилась немалых успехов и уже приступила к тестированию автопилота в уличной среде.

Источник изображения: Xiaomi

Согласно имеющимся данным, в настоящее время в состав подразделения Xiaomi, занимающегося разработкой системы автономного вождения, входит более 500 сотрудников. На первом этапе в эту инициативу инвестировано 3,3 млрд юаней ($490 млн). Компания также сообщила о ряде ценных приобретений и стратегическом инвестировании в добывающие и перерабатывающие предприятия для наращивания собственных среднесрочных и долгосрочных промышленных возможностей в сфере автономного вождения.

«Технология автономного вождения Xiaomi использует самостоятельно разработанный комплексный подход, и проект превзошёл все ожидания», — заявил на прошедшей сегодня презентации основатель и генеральный директор Xiaomi Лэй Цзюнь (Lei Jun). Компания также показала видео, в котором автомобиль Xiaomi демонстрирует точное, безопасное и интеллектуальное вождение в разных сценариях, включая развороты, кольцевые развязки и непрерывное движение под гору.

Успешной разработке системы автономного вождения способствовала покупка профильного стартапа Shendong Technology, за счёт чего Xiaomi смогла расширить свой технологический опыт и кадровый потенциал. Конечная цель компании заключается в том, чтобы войти в число лидеров в сфере автономного вождения к 2024 году. Для достижения этой цели Xiaomi планирует организовать парк из 140 машин с автопилотом, которые будут использоваться для тестирования технологии по всему Китаю.

В апреле прошлого года грузовик с полуприцепом, принадлежащий компании TuSimple из Сан-Диего, двигаясь по автомагистрали I-10 в Тусоне, штат Аризона, внезапно качнулся влево и столкнулся с бетонной преградой. Тогда компания списала инцидент на «человеческую ошибку», но теперь стало известно, что неожиданный манёвр произошёл из-за сбоя в системе автономного управления грузовика.

Источник изображения: TuSimple

Во внутреннем отчёте, на который ссылается источник, сказано, что авария произошла из-за того, что «водитель не перезагрузил должным образом систему автономного вождения перед её включением, что привело к выполнению устаревшей команды». В отчёте сказано, что команда левого поворота была дана 2,5 минуты назад и должна была быть стёрта при перезагрузке системы, но этого не произошло.

Специалисты в области автономных транспортных средств считают, что списывание аварии на ошибку человека вводит в заблуждение. Они уверены, что общие меры безопасности не позволили бы системе автономного вождения выполнить устаревшую команду, в результате чего инцидента, вероятнее всего, удалось бы избежать. Отмечается, что автономная система не должна реагировать на команды, возраст которых измеряется сотыми долями секунды.

TuSimple, являющаяся одним из ведущих разработчиков технологий автономного вождения для грузовиков, настаивает на том, что во время упомянутого инцидента никто не пострадал и имущество не было повреждено. «Это первое дорожно-транспортное происшествие, за которое мы несём ответственность. Хотя наши показатели безопасности во много раз лучше, чем у традиционных грузовиков с ручным управлением, мы очень серьёзно относимся к тому, чтобы найти и решить все связанные с безопасностью проблемы», — говорится в заявлении компании.

Более детальную информацию касательно инцидента TuSimple предоставила Национальному управлению безопасностью движения на трассах (NHTSA) США. По версии компании, водитель и инженер, принимавшие участие в тестировании, попытались активировать автономную систему тогда, когда этого делать не следовало, поскольку «компьютерный блок не был инициализирован». В конечном счёте в компании настаивают, что инцидент произошёл из-за неудачной попытки задействовать автономную систему, предпринятой из-за ошибки человек.

Основанная в 2015 году TuSimple в настоящее время использует грузовики Navistar с собственной системой автономного вождения, построенной на базе 20 камер и двух лазерных лидаров. TuSimple поддерживается UPS, NVIDIA и китайской технологической компанией Sina, и имеет две штаб-квартиры в Сан-Диего и Пекине. В конечном счёте компания планирует создать полностью автономную систему для управления грузовиками, но в настоящее время во время тестирования технологии в кабине находятся два человека, готовые взять на себя управление в случае необходимости.

Deere & Co десятилетиями просто продавала и обслуживала тракторы и другую сельхозтехнику фермерам, но теперь для компании настал новый этап, требующий трансформации бизнеса. Один из крупнейших производителей агротехники в мире наращивает усилия по гибридному применению передового оборудования с использованием умных программных комплексов и внедрением подписок на их использование для повышения доходности.

Источник изображения: John Deere

С сокращением в мире общедоступных производителей зерна и ростом численности населения Deere и её конкуренты разрабатывают оборудование для автономной работы, использующее программное обеспечение, которое позволяет собирать не только сам урожай, но и систематизировать важнейшие данные. Такая модель может обеспечить постоянные доходы благодаря системе платных дополнительных сервисов — по аналогии с Apple и другими техногигантами.

Пока Deere и её конкуренты вроде AGCO и CNH Industrial только начинают наращивать инвестиции в автоматизацию высокомощной техники. На следующем этапе планируется массовое оснащение машин посевными системами с использованием спутниковых снимков, данных о почве и другой информации.

Хотя в Deere пока не обнародовали собственную «дорожную карту» нововведений, о масштабе инвестиций можно приблизительно судить по планам General Motors, которая намерена зарабатывать на программных сервисах десятки миллионов долларов.

Гонка автоматизации сельхозтехники ускорилась на фоне назревающего продовольственного кризиса. По ряду причин, включающих засуху в ключевых странах-производителях зерна, цены на него и связанные товары значительно выросли, поэтому, как сообщает Reuters, в тех же США фермеры стремятся всеми силами повысить урожайность, параллельно снизив расход удобрений и пестицидов, а также уменьшив другие издержки. Это и уменьшение числа желающих трудиться на фермах открывает новые возможности для Deere и её конкурентов. Новейшим пополнением в линейке автономных решений компании стал трактор 8R, поступающий в продажу этой осенью.

Источник изображения: John Deere

Новый трактор будет стоить $500 тыс., но опция автономного вождения будет предлагаться отдельно. Хотя компания сохранит и продажи в традиционном формате, её представители сообщили, что бизнес намерен интегрировать SaaS-модель (программное обеспечение как сервис) для своих автономных решений. Судя по всему, это касается и нового автономного трактора.

Модель, предусматривающая систематическое получение дохода от фермеров, может быть экономически благоприятной для производителей тяжёлой техники. В случае с Deere сервисы по подписке обеспечат компании большую маржинальность, при этом сохраняя привлекательность для фермеров.

Последние часто опасались того, каким именно образом производители и поставщики могут использовать данные об их деятельности, собираемые аппаратно-программными комплексами. Но, по мере того, как на сельхозпроизводителей возрастает финансовое давление в связи с глобальным экономическим кризисом, идея инвестиций в повышение урожайности становится всё более привлекательной. Более того, использование больших массивов данных с разных ферм позволяет точно прогнозировать, когда необходимо начинать сев конкретному фермеру и сколько и каких семян использовать для получения наилучшего результата.

В 2020 году Deere приобрела компанию Harvest Profit, чьё программное обеспечение для повышения производительности ферм может интегрироваться в систему управления сельскохозяйственными процессами John Deere Operations Center. Платформа хранит данные в облаке и позволяет фермерам получать к ним постоянный доступ.

Некоторые фермеры жалуются, что умное оборудование обходится им дороже, но выражают надежду на то, что инвестиции окупятся в долгосрочной перспективе.