Передаем управление

Знаете ли вы, что наше светлое - хочется верить, конечно, - беспилотное будущее финансируется... заядлыми компьютерными геймерами? И что оно зависит от корпораций, которые, на первый взгляд, вообще не имеют никакого отношения к автоиндустрии.

1 / 2

Про self-driving car говорят с таких давних пор, что тема беспилотников уже стала казаться избитой. Практическими достижениями в этой области может похвастаться разве что Google с проектом Waymo, а из автопроизводителей - лишь Tesla, первая научившая свои электрокары какую-то часть пути проезжать без помощи водителя. В число первопроходцев вольется и Audi - новый флагман A8 заявлен как первый автомобиль на рынке, отвечающий третьему уровню автономности. Остальные причастные автокомпании в лучшем случае лишь взялись за финансирование подобных проектов и обещают выкатить "самовозные" модели году этак к 2025-2030-му.

Зато уже есть понимание, что собой будет представлять автопилот. Точнее, не "что", а "кого". Специалисты сходятся во мнении, что эволюция пойдет по пути имитации человека. То есть нашими машинами станут управлять системы, наделенные всеми "органами чувств", навыками профессионального шофера и высокоразвитым искусственным интеллектом.

На коне

1 / 2

О последнем стоит сказать особо. В современном понимании ИИ - это нейросеть. Термин не случайно намекает на то, что устроена она по аналогии с мозгом биологическим, состоящим из бесчисленных цепочек связей - нейронов. Причем искусственный интеллект, воплощенный в кремниевых чипах, становится таковым только после глубокого обучения, ведь работа в корне отличается от того, как функционирует обычный компьютер. Он не вычисляет результат по запрограммированным алгоритмам, а выдает его сразу, как только получает необходимый массив входных сигналов.

Вот здесь вы, наверное, и спросите: при чем тут геймеры? Сейчас поймете. Все последние двадцать лет микроэлектронная индустрия создавала для них все более и более мощные графические ускорители. Производительность специальных GPU-процессоров, которые для большей скорости обработки "распараллеливают" вычисления по своей многоядерной архитектуре, росла гораздо быстрее, чем у CPU. А как раз такой "компьютинг" и подходит лучше всего для процессоров, пропускающих сквозь себя гигантский поток "тензорных" данных искусственного интеллекта.

В этом направлении - настоящий взрыв! Представлявшие ранее чисто академический интерес нейросети стали резко обходить в скорости вычислений обычные алгоритмы, а в области технологий распознавания - звуков, визуальных объектов, смысловых образов и т. д. - вообще оставили их не у дел. А "на коне" оказались компании, которых раньше считали лишь как производителей графических карт.

Кто знает

1 / 2

Больше всего тут, вероятно, преуспела калифорнийская NVIDIA. Компания поддержала ряд ведущих проектов по развитию нейросетей, основала собственный институт глубокого обучения, создала ряд уникальных процессоров GPU и стала на их базе выпускать суперкомпьютеры - в виде "персоналок" DGX для ученых и серверных модулей HGX для дата-центров.

Так что эпоха автопилотов может наступить раньше, чем предсказывают скептики. Для этого, к слову, готово и оборудование. "Теслы", беспилотно катающие своих владельцев уже пару лет, например, оснащены платформами автономного вождения NVIDIA Drive PX еще первого поколения. А сегодня, когда автопроизводители только начали присматриваться к системе следующей генерации Drive PX 2, NVIDIA представила автопилот-суперкомпьютер Drive PX Pegasus, который выполняет операции ИИ быстрее в 13 раз! Экстремальный прирост вычислительной мощности уже в ближайшей перспективе сделает автомобили высшего пятого уровня автономности реальностью.

Есть, правда, и третье необходимое условие для выхода полноценных беспилотников - наличие цифровых HD-карт, еще более эффективных методик тренинга "искусственных шоферов", каналов высокоскоростной связи с дата-центрами и ряда прочих технологий.

Но к этой работе вместе с NVIDIA уже подключились 145 стартапов. Cognata занялась моделированием автономного вождения, в которой искусственный интеллект может учиться езде 24 часа в сутки. DeepMap создает полноценный сервис для высокоточной картографии. Momenta анализирует данные с камер автомобилей, проехавших миллионы километров в реальном мире, чтобы улучшить распознавание объектов. Zoox работает над интеллектуальной системой автономного транспорта совместного использования. TuSimple разрабатывает технологии для автономного перевоза грузов на дальние расстояния...

И кто знает, не повторится ли на глобальном автомобильном рынке та же история, как с "айфоном" Apple, который в считаные годы кардинально изменил расклад сил среди производителей мобильников, выкосив с рынка даже такого гиганта, как Nokia. Так что всем автопроизводителям, кто уже взялся работать с NVIDIA, - на сегодня это Audi, Toyota, Mercedes-Benz, Volvo и Tesla, - и всем, кто еще думает, следует максимально ускоряться в этой игре, чтобы после не превратиться в фабрики по выпуску четырехколесных тележек для автопилотов. Ведь "золотой ключик" к рынку автономных машин, оцениваемый Goldman Sachs на 2030 год в $285 млрд, находится вовсе не в их руках.

Десять технологий, без которых не обойдется беспилотный автомобиль будущего

Датчики

Комплекс из многочисленных HD-камер, сонаров, радаров и лидаров - лазерных дальномеров, работающих по отражениям и поглощениям света, - в сочетании с гиростабилизатором обеспечит автомобили "машинным зрением" и способностью ориентироваться в окружающем мире.

Искусственный интеллект

Пропуская сигналы сенсоров через обученные нейросети, он сможет распознавать стационарные и подвижные объекты, пешеходов, знаки, разметку, обочины, свободное пространство, звуки и т. д.

Суперкомпьютер

Обеспечит "жизнедеятельность" искусственного интеллекта в режиме реального времени при помощи высокоскоростных тензорных вычислений.

Высокоточная навигация

Послужит для привязки распознанных объектов к детализированным цифровым картам местности и для вычисления необходимых корректировок в случае расхождений с реальным миром.

Подключение к облаку

Постоянный высокоскоростной обмен с дата-центром потребуется для актуализации картографии между беспилотниками, удаленной диагностики автомобилей и обновления программного обеспечения.

Локализация

При перемещении в регион с отличающимися правилами дорожного движения, иными стандартами разметки и дорожных указателей автопилот получит из дата-центра необходимые инструкции.

Распознавание речи

В "роботакси" привычных органов управления не будет, поэтому понадобится интеллектуальная система, понимающая любые фразы на разных языках и способная к выстраиванию диалога.

Защита от взлома

Шифрование, криптографические ключи, межсетевые экраны, виртуализация, мониторинг и прочие средства обеспечат защиту облака, канала передачи и ПО беспилотника от воздействия вредоносного кода.

Дублирующие системы

Автономным автомобилям пятого уровня потребуются функции самодиагностики и полное резервирование "железа" - как главного суперкомпьютера, так и всех периферийных устройств.

Персонализация

Чтобы создавать комфортные условия поездки под конкретного пользователя, беспилотники будут собирать данные о привычках, интересах и потребностях человека.

Классификация автономных автомобилей

Уровень 0. Автопилот отсутствует, но есть функции уведомления водителя.

Уровень 1. Управление полностью осуществляется водителем, но ему помогают ассистенты удержания безопасной дистанции и полосы движения.

Уровень 2. Автопилот управляет ускорением, торможением и рулением, но водитель обязан следить и реагировать в случае ошибочных действий системы.

Уровень 3. Система контролирует езду по автомагистралям, но на дорогах с непредсказуемым движением водителю придется взять управление на себя.

Уровень 4. Автопилот роботизирован настолько, что все делает сам, но в автомобиле сохраняются основные органы управления автомобиля человеком.

Уровень 5. Беспилотная функция полностью автоматизирована и вообще исключает непосредственное вмешательство человека в процесс управления.