Как отличить оригинальные авточехлы АВТОПИЛОТ от подделки? Подлинность чехлов АВТОПИЛОТ

Уважаемые друзья, меня зовут Зыбин Олег, я руководитель оптового отдела компании «Автопилот». В данном видеообзоре нам хотелось бы ответить на один из самых многочисленных вопросов наших покупателей и наших партнёров – это «Как отличить нашу продукцию компании «Автопилот», наши чехлы от других производителей?».

В век информации найти нашу продукцию не составляет труда, но в то же время существует вариант, нарваться на подделку. Мы хотим Вас от этого оградить, показать чем наша продукция отличается от других производителей, как нашу продукцию отличить от других производителей.

Первый момент, который сразу бросается в глаза – это, конечно же, цена. Конечно хочется купить продукцию подешевле, это можно рассуждать со стороны покупателя. Наша компания заботится о своей репутации, желание работать на долгосрочной перспективе, делает продукцию из самых лучших комплектующих, проверенный временем экокожи «Орегон». Так называемые «копейщики» используют некачественную фурнитуру, очень дешёвую экокожу, тонкую, в связи с чем через несколько месяцев продукция становится некачественной, расходятся швы, материал трескается, появляются морщину на нём. Ну, то есть, сама экономия в итоге оборачивается боком. Итак, с помощью наших проверенных советов, Вы легко сможете отличить нашу продукцию от продукции других производителей. Наши авточехлы не могут стоить дешевле, чем указано на нашем официальном розничном сайте avtopilot1.ru.

Если Вам предлагают чехлы дешевле и говорят, что это производители компании «Автопилот», на это стоит обратить внимание. Приобретая комплект авточехлов, мы просим внимательно осмотреть внешний вид комплекта и обратить своё внимание на некоторые признаки. Итак, первое на что нужно обратить внимание — это упаковка.

Мы её постоянно дорабатываем, хотим, чтобы она прослужила как можно дольше, потому что наши чехлы отправляются в самые разные регионы, страны ближнего и дальнего зарубежья. И чтобы комплект к конечному потребителю пришёл целостным и в хорошей упаковке, многие дарят наши авточехлы в подарок. Мы над ней постоянно работаем и пытаемся усовершенствовать.

Наша упаковка, здесь будет представлено 4 вида упаковки. Самая первая которая у нас изначально была – это спанбонд и, соответственно, наш фирменный кант, наша ручка, то есть, наш чемодан фирменный. Сейчас на рынке можно встретить очень часто второй вид упаковки, он уже идёт с нашим фирменным логотипом, брендом, с описанием и сайтом.

Начиная с прошлого года, у нас обновилась упаковка, она сейчас является водонепроницаемой, мы их дополнительно стали размещать информацию о нашем персонаже фирменном, который можно встретить на нашем сайте, на нашем Youtube-канале, QR-коды и для наших партнёров мы сделали дополнительно цвет и модель, чтобы легко можно было найти комплект на складе. И конечный вариант уже нашей упаковки, которую мы доработали. Здесь уже дополнительно появляются логотип «Гарантия качества», как ухаживать за комплектом, то, что он произведен в России. Дополнительно на боковой части появился наш сайт avtopilot1.ru. На лицевой части нашей упаковки в левом верхнем углу также присутствует наша фирменная голограмма «Автопилот».

Открывая комплект авточехлов, хотим обратить внимание на нашу этикетку, этикетка авточехлов. Хочется отметить, что всегда мы описываем модель авточехлов, марку, непосредственно в правом верхнем углу QR-коды, где можно перейти на наш розничный сайт avtopilot1.ru, где Вы открываете сразу непосредственно модель либо на наш Youtube-канал. Идёт описание авточехлов, где представлена комплектность, это сиденье,спинки, подголовники и подлокотники, ну то есть, учитывая непосредственно каждую модель автомобиля. Какие-то секреты по установке, то есть, где-то надо открутить какой-то болт, где-то снять шторки, где-то какие-то моменты, которые покупатель авточехлов может не знать о своём автомобиле. Мы их указываем в разделе «Внимание». Есть описание, что это произведено в России.

Наши чехлы не препятствуют конструкции подушек безопасности, срабатыванию. И соответствующий сертификат, когда мы проводили испытания, мы также его указали на данной этикетке. В верхней части название нашей компании «Автопилот», сайт avtopilot1.ru для розничных партнёров и наш лозунг «Делаем с любовью, продаём с гордостью». В правой нижней части указана дата, когда производился данный комплект, цех, артикул, цвет и материал. То есть, вся эта информация должна совпадать непосредственно с тем, что лежит в комплекте авточехлов в упаковк, скажем так, авточехлов. А на обороте представлена общая инструкция по установке чехлов, рекомендации по эксплуатации, по уходу. То есть, на каждом комплекте на обороте на этикетке данная информация присутствует.

Хотим обратить Ваше внимание, что сумка и этикетка является не обязательным критерием того, что в комплекте окажется именно чехол нашего производства. Мы сталкивались с тем, что наши клиенты говорят, что этикетка наша, сумка наша, приносят нам комплект, а внутри оказывается чехол не нашего производства. Открыв комплект авточехлов, в первую очередь хотим обратить Ваше внимание на спинку переднего сиденья. Хотим также обратить внимание на ярлык в передней спинке сиденья, который представлен непосредственно в комплекте, он находится под молнией.

Обращаем Ваше внимание, что сталкивались с таким моментов, что чехлы наши продавали по гораздо завышенной цене, чем они представлены на нашем сайте, объясняя это тем, что чехлы сделаны под «Автопилот», но кожа сделана лучше, фурнитура сделана лучше. Что делали данные продавцы? Они отрезали ярлык, отрезали все наши шильки «airbag», шильдики «Автопилот». Ну, и говорили, что это тоже самое как «Автопилот» только кожа используется лучше.

Мы работаем над тем, чтобы улучшить качество наших авточехлов и также работаем над тем, чтобы наши чехлы можно было отличить от других производителей. По значку «airbag» отличить какая спинка пассажирская либо водительская. На противоположной стороне к ремням безопасности сделан наш шильдик «Автопилот», то есть, он тоже сделан определенным шрифтом. Обратите внимание на резинки, они сделаны со специальными металлическими никелированными крючками с гравировкой нашего ромбика «Автопилот».

Мы используем качественную экокожу. Все наши автомобильные чехлы с внутренней стороны промаркированы, то есть, Вы всегда можете, если развернёте спинку, неважно какую деталь, Вы увидите наш фирменный знак «Автопилот». То есть, вся наша кожа, она пропечатана. Лицевая часть спинки сделана с поролоном, это для лучшей посадки авточехла. И каждый шов он оверлочен и обмётан. Мы используем фирменный шнур для утяжки авточехла, он круглый, тонкий, диаметр 3 миллиметра. То есть, его растянуть очень сложно.

Все наши авточехлы из экокожи защищают салон автомобиля. Дополнительно обратите внимание на задние спинки. Мы также закрываем спинку со стороны багажника. То есть, грязь, пыль, не будет попадать в салон. Каждая строчка прямая, шаг строчки небольшой, каждое технологическое отверстие обработано по швейным правилам и конечно все внутренний швы обмётаны. Покупая авточехлы компании «Автопилот» Вы автоматически получаете гарантию, а это уверенность на дороге, здоровье и безопасность.

Делаем с любовью, продаём с гордостью, компания «Автопилот».

Чехлы на сидения | Чехлы экокожа | Автопилот

Теперь продажа чехлов из экокожи и с доставкой по РФ!

Экокожа на сегодняшний день — самый популярный материал у производителей чехлов для автомобильных сидений. И недаром, ведь она обладает целым набором качеств, которые ставят её в один ряд с кожей природного происхождения, а по некоторым пунктам экокожа даже превосходит натуральную.

Свойства экокожи Аригон

• многие производители при комплектации авто кожаным салоном уже используют не натуральную, а именно  экокожу, например, Вы можете увидеть это в Chevrolet Cruze, Nissan Qashqai, и даже таких дорогих моделях, как Mercedes ML;
• экокожа устойчива к истиранию, пропускает водяные пары и не пропускает воду, не дубеет на морозе, не боится жары, не выделяет вредных веществ, гипоаллергенна и приятна на ощупь;
• при покупке обязательно нужно выяснять, на какой фабрике пошиты чехлы, узнавать происхождение и толщину экокожи — из-за высокой популярности на рынке крайне много подделок низкого качества, сделанных, как правило, в Китае из слишком тонкой, недолговечной экокожи.

В нашем магазине Вы можете приобрести фирменные модельные авточехлы из экокожи производства «Автопилот» (а также «Автолидер», «Seintex» и «Динас»). Мы продаём только высококачественные чехлы уровня премиум. Интернет переполнен подделками. Есть дешевле, нет лучше! Вид родного кожаного салона. Долгий срок службы.

Чехлы на сиденья из экокожи классического дизайна

 

• Это всем известные авточехлы, самые популярные и самые продаваемые
• Бока и тыльная часть чехлов пошиты из гладкой экокожи, по центру перфорированная вставка
• Используется экокожа Аригон толщиной 1.2 мм
• Множество расцветок в наличии, выберите свою модель автомобиля в разделе «Каталог»

 

Чехлы на сиденья из экокожи дизайна «Ромбы»

• Свежий, набирающий популярность дизайн с ромбовидной прострочкой по центру сидений
• Экокожа Аригон 1.2 мм толщиной, по бокам гладкая, в центре — экокожа с перфорацией
• На передних сиденьях двойная прострочка под цвет центральной вставки
• Множество расцветок в наличии, выберите свою модель автомобиля в разделе «Каталог».

 Чехлы на сиденья из экокожи классического дизайна

 

Чехлы на сиденья со вставкой из алькантары

• В этой модели авточехлов по центру вставка из алькантары (искусственная замша)
• По центру сидений прострочку в виде ромбов
• Экокожа Аригон толщиной 1.2 мм, алькантара высокого качества для любителей роскоши
• В наличии разные цвета замши, начните с выбора модели автомобиля в разделе «Каталог»

 

Чехлы на сиденья со вставкой из алькантары, прострочка ромбами

• В этой модели авточехлов по центру вставка из алькантары (искусственная замша)
• Классическая горизонтальную прострочка
• Экокожа Аригон толщиной 1.2 мм, алькантара высокого качества для любителей роскоши
• В наличии разные цвета замши, начните с выбора модели автомобиля в разделе «Каталог»

 

Что такое экокожа

Экокожа — современный синтетический материал, созданный при помощи нанесения полиуретанового покрытия на тканевую основу. Экокожа имеет подвижную структуру благодаря тканевой основе, а также комфортную мягкость. Полиуретановое покрытие — основной фактор эластичности и высокой прочности экокожи, полиуретан — это самый износостойкий полимер!

Полиуретановая кожа по своим характеристикам равна натуральной коже, а по некоторым параметрам превосходит её:

• экокожа не аллергенный продукт, она не имеет запаха;
• этакожа — дышащая, чему способствуют сквозные микропоры;
• полиуретановая кожа в жару не накаляется, а в мороз не дубеет;
• не растягивается, не трескается.

А ещё экокожа тактильно тёплая, пропускает водяные пары, стойка к механическим нагрузкам и прекрасно имитирует дорогую натуральную кожу.

Российская швейная группа «Автопилот» производит продукцию из полиуретановой искусственной кожи «Аригон», она идеально подходит для пошива чехлов для сидений автомобиля, кресла смотрятся как оригинальный кожаный салон.

 

Безопасноть — чехлы подходят для сидений с Airbag

Чехлы шьются под каждую модель индивидуально, с учётом всех возможных особенностей кресел, включая, конечно, наличие подушек безопасности. Росшвейнгрупп Автопилот тестирует свою продукцию, что подтверждается сертификатами.

 

«Автопилот» славится заботой о качестве продукции, даёт гарантию на швы своих изделий, для защиты покупателя от подделок чехлы распространяются в фирменной упаковке.

Услуга установки чехлов на сиденья

У нас Вы можете заказать профессиональную установку авточехлов. Наши мастера обладают большим опытом, накопленным с 2013 года. Самые разные модели, все тонкости и подводные камни — мы поможем Вам и сделаем всё правильно.

• Большой опыт — более 4000 установок
• Качество за доступную цену, установки от 1490 руб
• Подшивка чехлов — для идеальной посадки и увеличения срока службы
• Установка выездная и в нашем боксе — на выбор
• Гарантия на установленные авточехлы

 

Примеры чехлов, установленных на сиденья

Здесь представлены реальные фото авточехлов, установленных на различные автомобили. Вы можете оценить работу установщиков и понять, как будет вживую выглядеть та или иная расцветка, классическая модель или с ромбовидной прострочкой.

 

У нас Вы сможете:

Почитать подробнее о экокоже и посмотреть её макро-фото;

Посетить нашу группу ВКонтакте и Instagram с примерами работ и фотографиями чехлов;

Ознакомиться с вариантами цветовых комбинаций авточехлов — Выбор цвета;

Выбрать для Вашего автомобиля комплект ковриков.

 

Внимание! Опасайтесь подделок! Купить экокожу хорошего качества задёшево НЕВОЗМОЖНО!

Как правильно надеть чехлы на сиденья автомобиля — пошаговая инструкция, видео, советы автоэксперта

Audi	80, 90, 100, 200, A2, A3, A4, A6, TT
BMW	Series 1 (с 2010), Series 3, Series 5, Series 7, X5, Mini One, Mini Cooper, X3, X6, M6
Chery	Amulet, Tiggo
Chevrolet	Astro, Blazer, Captiva, Tracker, Aveo, Lacetti, Lanos, Niva, Cruze, Cobalt, Epica
Chrysler	Town&County, Voyager
Citroen	AX, BX, ZX, Berlingo, Jumper, Saxo Visa LN, Xantia, C2, C3, C4, C5, C8, XM
Daewoo	Espero, Laganza, Magnus, Nubira, Gentra
Daihatsu	Charmant, Sirion, Move, Rocky, Feroza
Dodge	Caravan, Caliber
Fiat	Brava, Bravo, Idea, Marea, Weekend, Panda, Punto, Stilo, Doblo
Ford	Escort, Ka, Maverick, Ranger, Focus, Focus II, Focus C-Max, Fusion, Escape, Galaxy
Great Wall	Safe, Deer
Honda	Concerto, CR-V, HR-V, FR-V, Logo, Accord, Civic, Jazz
Hyundai	Lantra, Matrix, Sonata, Santa Fe, Tuscon, Tiburon, Grandeur, Elantra, Solaris
Kia	Ceed, Cerato, Clarus, Magentic, Shuma, Rio, Spectra, Sorento, Sportage
Mazda	626, 121, 2, 3, 6, 323 S, RX-7, RX-8, MX-5, CX-5, CX-7, CX-9, Familia, MPV
Mercedes	100, 190, A-Class, C-Class, E-Class, S-Class, R-Class, CLK, SLK, GL, ML
Mitsubishi	Galant, Carisma, Colt, Lancer, Outlander, Delica, Diamante, Dingo, Dion, Eclipse, Pajero, Mirage
Nissan	Maxima, Primera, Avenir, Murano, Note, Cedric, Liberty, Cefiro, Pathfinder, Skyline, X-Trail, Terrano, Patrol
Opel	Calibra, Kadett, Manta, Tigra, Agila, Astra, Combo, Meriva, Signum, Vectra, Zafira
Peugeot	106, 204, 205, 306, 307, 309, Partner, 406, 407
Renault	Clio, Laguna, Megane, Scenicll, Twingo, Scenic, Modus, Safrane, Sandero, Logan, Duster
Rover	200, 214, 400, Mini, 45, 75, ZT, ZS
Seat	Alhambra, Altea, Arosa, Cordoba, Ibiza, Leon, Toledo
Skoda	Favorit, Felicia, Forman, Fabia, Oktavia, Superb
SsangYong	Musso
Subaru	Impreza, Legacy, Leone, Forester, Outback, Tribeca
Suzuki	SJ 410, SJ 412, Alto, Baleno, Swift, Grand Vitara, Ignis, Wagon R, Jimny
Toyota	Camry, Carina, Lavd Cruiser, Lite Ace, RAV 4, 4 Runner, Starlet, Tercel, Avensis, Corolla, Prius
Volvo	C30, S40, S60, S70, S80, V40, V40-Cross Country, V50, V60, V70, XC60, XC70, XC90
VW	Golf, Golf II, Jetta, Scirocco, Bora, Polo, Passat
ТаГАЗ	Tingo (‘12- )
ГАЗ	3102, 3110, Siber
УАЗ	3160, 3162, 3163, Patriot, Pickup

Руководитель

Tesla AI объясняет, почему беспилотным автомобилям не нужен лидар

Узнайте от ИТ-директоров, технических директоров и других руководителей высшего и высшего звена о стратегиях работы с данными и ИИ на саммите Future of Work, который состоится 12 января 2022 года. Подробнее

---

Какой стек технологий вам нужен для создания полностью автономных транспортных средств? Компании и исследователи разделились во мнениях относительно ответа на этот вопрос. Подходы к автономному вождению — от простых камер и компьютерного зрения до комбинации компьютерного зрения и передовых датчиков.

Tesla была ярым сторонником подхода к автономному вождению, основанного на чистом видении, и в этом году на Конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR) ее главный специалист по искусственному интеллекту Андрей Карпати объяснил, почему.

Выступая на семинаре CVPR 2021 по автономному вождению, Карпати, который в последние годы руководил созданием самоуправляемых автомобилей Tesla, подробно рассказал, как компания разрабатывает системы глубокого обучения, которым требуется только видеовход, чтобы понять окружение автомобиля.Он также объяснил, почему Tesla находится в лучшем положении, чтобы воплотить в жизнь беспилотные автомобили на основе видения.

На выходных на CVPR выступал с докладом о нашей недавней работе в Tesla Autopilot по очень точной оценке глубины, скорости и ускорения с помощью нейронных сетей на основе зрения. Необходимые компоненты включают в себя: 1 млн. Данных автопарка, сильную команду ИИ и суперкомпьютер https://t.co/osmEEgkgtL pic.twitter.com/A3F4i948pD

— Андрей Карпатий (@karpathy) 21 июня 2021 г.

Система компьютерного зрения общего назначения

Глубокие нейронные сети — один из основных компонентов стека технологий самоуправления.Нейронные сети анализируют изображения с автомобильных камер на дороги, знаки, автомобили, препятствия и людей.

Но глубокое обучение также может делать ошибки при обнаружении объектов на изображениях. Вот почему большинство производителей беспилотных автомобилей, в том числе Waymo, дочерняя компания Alphabet, используют лидары — устройства, которые создают трехмерные карты окружающей машины, испуская лазерные лучи во всех направлениях. Лидары предоставили дополнительную информацию, которая может заполнить пробелы в нейронных сетях.

Однако добавление лидаров в стек самоуправления сопряжено со своими сложностями.«Вы должны предварительно нанести на карту окружающую среду с помощью лидара, а затем вы должны создать карту высокой четкости, и вы должны вставить все полосы и то, как они соединяются, и все светофоры», — сказал Карпати. «А во время тестирования вы просто локализуетесь на этой карте, чтобы ездить».

Чрезвычайно сложно создать точную карту каждого места, где будет путешествовать беспилотный автомобиль. «Невозможно собрать, построить и поддерживать эти лидарные карты высокой четкости», — сказал Карпати.«Было бы чрезвычайно сложно поддерживать эту инфраструктуру в актуальном состоянии».

Tesla не использует лидары и карты высокого разрешения в своем беспилотном стеке. «Все, что происходит, происходит впервые в машине, на основе видео с восьми камер, которые окружают машину», — сказал Карпаты.

Технология беспилотного вождения должна определять, где находятся полосы движения, где находятся светофоры, каков их статус и какие из них имеют отношение к транспортному средству. И все это он должен делать, не имея какой-либо заранее определенной информации о дорогах, по которым он движется.

Карпати признал, что автономное вождение на основе зрения технически сложнее, потому что для этого требуются нейронные сети, которые невероятно хорошо работают только на основе видеопотока. «Но как только вы действительно заставите ее работать, это будет общая система видения, и ее можно будет развернуть где угодно на Земле», — сказал он.

С системой общего обзора вам больше не понадобится дополнительное оборудование для вашего автомобиля. По словам Карпати, Tesla уже движется в этом направлении. Раньше автомобили компании использовали комбинацию радаров и камер для самостоятельного вождения.Но недавно начали поставлять автомобили без радаров.

«Мы удалили радар и едем на этих машинах только на видение», — сказал Карпати, добавив, что причина в том, что система глубокого обучения Tesla достигла точки, когда она в сто раз лучше, чем радар, и теперь радар начинает сдерживать вещи и «начинает вносить шум».

Обучение с учителем

Главный аргумент против подхода, основанного на чистом компьютерном зрении, состоит в том, что существует неопределенность в отношении того, могут ли нейронные сети выполнять определение дальности и оценку глубины без помощи лидарных карт глубины.

«Очевидно, что люди ездят со зрением, поэтому наша нейронная сеть может обрабатывать визуальные данные, чтобы понимать глубину и скорость объектов вокруг нас», — сказал Карпати. «Но большой вопрос в том, могут ли синтетические нейронные сети делать то же самое. И я думаю, что внутренним ответом для нас, в последние несколько месяцев, когда мы работали над этим, будет однозначное да ».

Инженеры

Tesla хотели создать систему глубокого обучения, которая могла бы выполнять обнаружение объектов, а также определять глубину, скорость и ускорение.Они решили рассматривать эту задачу как проблему контролируемого обучения, в которой нейронная сеть учится обнаруживать объекты и связанные с ними свойства после обучения на аннотированных данных.

Чтобы обучить архитектуру глубокого обучения, команде Tesla потребовался массивный набор данных из миллионов видеороликов, тщательно аннотированных объектами, которые они содержат, и их свойствами. Создание наборов данных для беспилотных автомобилей особенно сложно, и инженеры должны позаботиться о включении разнообразных наборов дорожных настроек и крайних случаев, которые случаются не очень часто.

«Когда у вас есть большие, чистые, разнообразные наборы данных, и вы тренируете на нем большую нейронную сеть, то, что я видел на практике, … успех гарантирован», — сказал Карпати.

Набор данных с автоматической пометкой

Благодаря миллионам автомобилей с камерами, проданным по всему миру, Tesla имеет прекрасные возможности для сбора данных, необходимых для обучения модели глубокого обучения машинного зрения. Команда самоуправляемых автомобилей Tesla собрала 1,5 петабайта данных, состоящих из одного миллиона 10-секундных видеороликов и 6 миллиардов объектов, помеченных ограничивающими рамками, глубиной и скоростью.

Но разметить такой набор данных — большая проблема. Один из подходов состоит в том, чтобы аннотировать его вручную с помощью компаний, занимающихся маркировкой данных, или онлайн-платформ, таких как Amazon Turk. Но это потребует огромных ручных усилий, может стоить целое состояние и стать очень медленным процессом.

Вместо этого команда Tesla использовала метод автоматической маркировки, который включает комбинацию нейронных сетей, данных радара и человеческих обзоров. Поскольку набор данных аннотируется в автономном режиме, нейронные сети могут запускать видео в обратном направлении, сравнивать свои прогнозы с достоверными данными и корректировать свои параметры.Это контрастирует с выводом во время тестирования, когда все происходит в режиме реального времени, а модели глубокого обучения не могут обратиться за помощью.

Offline labeling также позволил инженерам применять очень мощные и ресурсоемкие сети обнаружения объектов, которые нельзя развернуть на автомобилях и использовать в приложениях реального времени с малой задержкой. И они использовали данные радарных датчиков для дальнейшей проверки выводов нейронной сети. Все это повысило точность маркировочной сети.

«Если вы не в сети, у вас есть преимущество в ретроспективе, так что вы можете гораздо лучше справиться со сложением [данных различных датчиков]», — сказал Карпати.«Кроме того, вы можете привлекать людей, и они могут выполнять очистку, проверку, редактирование и так далее».

Судя по видео, которое Карпати показал на CVPR, сеть обнаружения объектов остается стабильной через мусор, пыль и снежные облака.

Вверху: нейронные сети Tesla могут последовательно обнаруживать объекты в различных условиях видимости.

Кредит изображения: Logitech

Karpathy не сказал, сколько человеческих усилий потребовалось, чтобы внести окончательные исправления в систему автоматической маркировки.Но человеческое мышление сыграло ключевую роль в правильном направлении системы автоматической маркировки.

При разработке набора данных команда Tesla обнаружила более 200 триггеров, которые указали на необходимость корректировки обнаружения объектов. К ним относятся такие проблемы, как несоответствие результатов обнаружения на разных камерах или между камерой и радаром. Они также определили сценарии, которые могут потребовать особого внимания, такие как вход и выход из туннеля и автомобили с объектами наверху.

На разработку и освоение всех этих триггеров ушло четыре месяца.По мере того, как сеть маркировки становилась лучше, она была развернута в «теневом режиме», что означает, что она устанавливается на потребительские автомобили и работает бесшумно, не отдавая команды автомобилю. Выходные данные сети сравниваются с выходными данными устаревшей сети, радара и поведения водителя.

Команда Tesla прошла семь итераций инженерии данных. Они начали с исходного набора данных, на котором обучили свою нейронную сеть. Затем они развернули глубокое обучение в теневом режиме на реальных автомобилях и использовали триггеры для обнаружения несоответствий, ошибок и особых сценариев.Затем ошибки были исправлены, исправлены и, при необходимости, добавлены новые данные в набор данных.

«Мы закручиваем этот цикл снова и снова, пока сеть не станет невероятно хорошей», — сказал Карпати.

Итак, архитектуру лучше описать как полуавтоматическую систему маркировки с остроумным разделением труда, в которой нейронные сети выполняют повторяющуюся работу, а люди заботятся о когнитивных проблемах высокого уровня и угловых случаях.

Интересно, что когда один из участников спросил Карпати, можно ли автоматизировать создание триггеров, он сказал: «[Автоматизация триггера] — очень сложный сценарий, потому что у вас могут быть общие триггеры, но они не будут правильно отображать ошибку. режимы.Например, было бы очень сложно автоматически иметь триггер, который срабатывает при входе в туннель и выходе из него. Это нечто семантическое, что вы, как человек, должны интуитивно понять. [выделено мной], что это проблема … Непонятно, как это будет работать ».

Иерархическая архитектура глубокого обучения

Команде

Tesla по самообслуживанию требовалась очень эффективная и хорошо спроектированная нейронная сеть, чтобы максимально использовать собранный ими высококачественный набор данных.

Компания создала иерархическую архитектуру глубокого обучения, состоящую из различных нейронных сетей, которые обрабатывают информацию и передают ее выходные данные в следующий набор сетей.

Модель глубокого обучения использует сверточные нейронные сети для извлечения функций из видео с восьми камер, установленных вокруг автомобиля, и объединяет их вместе с помощью трансформаторных сетей. Затем он объединяет их во времени, что важно для таких задач, как прогнозирование траектории и сглаживание несоответствий в выводах.

Затем пространственные и временные характеристики передаются в разветвленную структуру нейронных сетей, которую Карпати описал как головы, стволы и терминалы.

«Причина, по которой вам нужна эта структура ветвления, заключается в том, что существует огромное количество выходов, которые вас интересуют, и вы не можете позволить себе иметь единственную нейронную сеть для каждого из выходов», — сказал Карпати.

Иерархическая структура позволяет повторно использовать компоненты для различных задач и обеспечивать совместное использование функций различными путями вывода.

Еще одним преимуществом модульной архитектуры сети является возможность распределенной разработки. В настоящее время в Tesla работает большая команда инженеров по машинному обучению, работающих над самоуправляемой нейронной сетью. Каждый из них работает с небольшим компонентом сети, и они подключают свои результаты к более крупной сети.

«У нас есть команда из примерно 20 человек, которые обучают нейронные сети полный рабочий день. Все они работают в единой нейронной сети, — сказал Карпаты.

Вертикальная интеграция

В своей презентации на CVPR Карпати поделился некоторыми подробностями о суперкомпьютере, который Tesla использует для обучения и настройки своих моделей глубокого обучения.

Вычислительный кластер состоит из 80 узлов, каждый из которых содержит восемь графических процессоров Nvidia A100 с 80 гигабайтами видеопамяти, что составляет 5760 графических процессоров и более 450 терабайт видеопамяти. Суперкомпьютер также имеет 10 петабайт сверхбыстрого хранилища NVME и пропускную способность сети 640 Тбит / с для подключения всех узлов и обеспечения эффективного распределенного обучения нейронных сетей.

Tesla также владеет и производит микросхемы искусственного интеллекта, установленные в ее автомобилях. «Эти чипы специально разработаны для нейронных сетей, которые мы хотим запускать для [полностью автономных] приложений», — сказал Карпати.

Большим преимуществом

Tesla является вертикальная интеграция. Tesla владеет всем стеком беспилотных автомобилей. Он производит автомобиль и оборудование для самостоятельного вождения. Он имеет уникальные возможности для сбора разнообразных телеметрических и видеоданных о миллионах проданных автомобилей.Он также создает и обучает свои нейронные сети на своих собственных наборах данных, специальных внутренних вычислительных кластерах, а также проверяет и настраивает сети с помощью теневого тестирования на своих автомобилях. И, конечно же, у него есть очень талантливая команда инженеров по машинному обучению, исследователей и разработчиков оборудования, которые собирают все воедино.

«Вы можете совместно проектировать и проектировать все уровни этого стека», — сказал Карпати. «Нет третьей стороны, которая вас сдерживает. Вы полностью отвечаете за свою судьбу, что, на мой взгляд, невероятно.”

Эта вертикальная интеграция и повторяющийся цикл создания данных, настройки моделей машинного обучения и их развертывания на многих автомобилях ставит Tesla в уникальное положение для реализации возможностей беспилотных автомобилей только с визуальным восприятием. В своей презентации Карпати показал несколько примеров, когда новая нейронная сеть сама по себе превосходила устаревшую модель машинного обучения, которая работала в сочетании с радиолокационной информацией.

И если система продолжит совершенствоваться, как говорит Карпати, Тесла, возможно, встанет на путь устаревания лидаров.И я не вижу, чтобы какая-либо другая компания могла воспроизвести подход Tesla.

Открытые выпуски

Но остается вопрос, хватит ли глубокого обучения в его нынешнем состоянии для преодоления всех проблем автономного вождения. Несомненно, обнаружение объектов, а также оценка скорости и дальности играют большую роль в вождении. Но человеческое зрение также выполняет множество других сложных функций, которые ученые называют «темной материей» зрения. Все это важные компоненты в сознательном и подсознательном анализе визуального ввода и навигации в различных средах.

Модели глубокого обучения также не могут сделать причинно-следственный вывод, что может стать огромным препятствием, когда модели сталкиваются с новыми ситуациями, которых они раньше не видели. Таким образом, хотя Tesla удалось создать очень огромный и разнообразный набор данных, открытые дороги также являются очень сложной средой, в которой постоянно могут происходить новые и непредсказуемые вещи.

Сообщество ИИ разделено по поводу того, нужно ли вам явно интегрировать причинно-следственные связи и рассуждения в глубокие нейронные сети, или вы можете преодолеть барьер причинно-следственной связи с помощью «прямого соответствия», когда большого и хорошо распределенного набора данных будет достаточно для достижения универсального назначения. глубокое обучение.Команда Tesla по самоуправлению, основанная на видении, похоже, отдает предпочтение последнему (хотя, учитывая их полный контроль над стеком, они всегда могут опробовать новые архитектуры нейронных сетей в будущем). Будет интересно узнать, как технология выдержит испытание временем.

Бен Диксон — инженер-программист и основатель TechTalks, блога, в котором исследуются способы решения и создания проблем с помощью технологий.

Эта история впервые появилась на Bdtechtalks.com.Авторское право 2021

VentureBeat

Миссия VentureBeat — стать цифровой городской площадью, где лица, принимающие технические решения, могут получить знания о преобразующих технологиях и транзакциях. На нашем сайте представлена ​​важная информация о технологиях и стратегиях обработки данных, которая поможет вам руководить своей организацией. Мы приглашаем вас стать участником нашего сообщества, чтобы получить доступ:

• актуальная информация по интересующим вас вопросам
• наши информационные бюллетени
• закрытых важных материалов и доступ со скидкой к нашим призовым мероприятиям, таким как Transform 2021 : Подробнее
• сетевых функций и многое другое

Станьте участником

Tesla ‘Full Self-Driving Capability’ Обзор

Как следует из названия, умный призыв должен быть значительно более продвинутой функцией, чем обычный призыв.В Tesla заявляют, что он «предназначен для того, чтобы ваша машина могла подъехать к вам или в любое место по вашему выбору». На веб-сайте Tesla также говорится, что с помощью Smart Summon «ваш автомобиль будет перемещаться по более сложным средам и парковочным местам, маневрируя вокруг объектов по мере необходимости, чтобы найти вас на парковке».

Используя приложение для смартфона Tesla, водитель может либо указать на карте точку назначения для автомобиля, либо подъехать к нему с помощью кнопки «Приходи ко мне».

Мы опробовали Smart Summon в нескольких сценариях, в том числе на парковке в штаб-квартире CR в Йонкерсе, штат Нью-Йорк.Ю. В целом система оказалась ненадежной. Иногда для того, чтобы добраться до нас, требовались слишком сложные маршруты, а в других ситуациях он мог застрять на склоне, а затем полностью отключиться.

Даже когда Smart Summon смог прибыть в указанное место, он будет проводить время не в той полосе стоянки, не останавливаться перед знаками остановки на стоянке, или делать широкие повороты и идти к припаркованным машинам, а затем двигаться задним ходом. чтобы избежать столкновения, как показано на анимации выше.Все это ситуации, которые могут сбить с толку других водителей, а также стать потенциальной опасностью для пешеходов на пути движения автомобиля.

Tesla четко заявляет на своем веб-сайте, что «Smart Summon предназначен только для использования на частных парковках и проездах. Вы по-прежнему несете ответственность за свой автомобиль и должны постоянно следить за ним и его окружением и находиться в пределах вашей видимости, поскольку он может не обнаруживать все препятствия ». Частные парковки могут включать в себя парковки для магазинов или ресторанов, а это значит, что вы можете думать о Smart Summon как о своей личной службе камердинера.

Мы можем видеть преимущества этой функции, например, когда ваш автомобиль подъезжает к вам и вашим продуктам рядом с входом в магазин в дождливый день. Но, как показывают наши испытания, в Tesla еще не устранены все ошибки. «Временами это казалось беспорядочным», — говорит Фанкхаузер. «Мы думаем, что после того, как клиент почувствует непоследовательное поведение системы, он, скорее всего, больше не воспользуется ею».

Сравнение автопилота Tesla с Cadillac Super Cruise

Super Cruise настолько хорош в одном, что у него хорошо получается, что я собираюсь отдать его Cadillac с некоторыми оговорками.

Кадиллак

Super Cruise был великолепен в мое ограниченное время в пути и когда он был готов к эксплуатации.Это гиперконсервативный подход к автономности уровня 2 — уровня, на котором водитель должен контролировать систему, но может ли рассматривать , когда он или она убирает руки с руля, будучи готовым возобновить управление при появлении соответствующего запроса.

Caddy называет Super Cruise первой настоящей технологией автономного вождения без рук для шоссе, и если вы согласитесь с параметрами, вы можете убрать руку с руля на относительно длительные отрезки и, если вы будете постоянно следить за приборной панели и не игнорируйте наблюдение камеры наблюдения (которая, кстати, может справляться с солнцезащитными очками и бликами), может возникнуть ощущение, что автомобиль пилотирует взрослый.

Но чтобы он работал, ему действительно нужно оставаться в блоке с Lidar-mapped, на правильном типе автострады.

Автопилот гораздо более амбициозен, но на практике все еще неудобен. С другой стороны, он также учится на лету, обмениваясь данными со всем парком автомобилей Tesla, поддерживающих автопилот, и с головным кораблем в Северной Калифорнии. Таким образом, теоретически он должен извлечь выгоду из будущих сетевых эффектов и быть в состоянии соответствовать или превосходить таланты Super Cruise на шоссе. Суть в том, что Autopilot может использовать без помощи рук во многих других средах, чем Super Cruise.

Но Super Cruise впечатляет и показывает, что если вы тестируете, тестируете, тестируете перед запуском и резко ограничиваете диапазон возможностей громкой связи, вы можете создать внушающую уверенность систему громкой связи.

А теперь большой вопрос: согласен ли я пользоваться функцией «свободные руки» с Super Cruise? В конце концов, я не буду с автопилотом.

Я не провел достаточно времени с Super Cruise, чтобы определенно позвонить, но сейчас я отвечу «нет». Но я думаю, что со временем мне будет удобнее пользоваться Super Cruise.

Но не забывайте, что на самом деле использование Super Cruise будет происходить реже, чем использование автопилота.

В конечном итоге мы имеем различие в философии самоуправления, каждая соответствует культуре компании. Cadillac и General Motors являются Детройтскими и более консервативными, но при этом гораздо более опытными в тестировании и запуске систем, которые вряд ли потребуют значительных корректировок после запуска. Tesla — это компания из Кремниевой долины, которая раздвигает границы и готова привлекать владельцев к разработке и совершенствованию своих технологий.На самом деле это означает, что Tesla пытается повысить безопасность, получая больше реальных данных.

Но это также означает, что автопилот требует от вас большего. Если вы справитесь с этим, то вам понравится автопилот гораздо больше, чем суперкруиз.

«Очень большая сделка»: Федеральный регулятор безопасности нацелился на Tesla Autopilot

После четырех лет невмешательства администрации Трампа ведущий национальный регулятор автомобильной безопасности дает понять Илону Маску и Tesla, что есть новый шериф в городе.

В июне Национальное управление дорожного движения и безопасности приказало автопроизводителям собирать данные о каждой аварии, связанной с автоматизированными системами вождения, такими как автопилот Tesla. В прошлом месяце он начал расследование дюжины аварий, в которых Teslas на автопилоте врезался в припаркованные автомобили скорой помощи.

Затем, во вторник, Управление по расследованию дефектов NHTSA отправило 11-страничное письмо с инструкцией Tesla предоставить агентству огромный объем подробных данных о каждом автомобиле Tesla, проданном или арендованном в Соединенных Штатах с 2014 по 2021 год. «Это может быть очень важным делом», — сказал Брайант Уолкер Смит, профессор Университета Южной Каролины, один из ведущих экспертов в области права на автоматизированные транспортные средства.

Еще в 2016 году, когда автоматизированные системы вождения впервые привлекли внимание широкой общественности, агентство опубликовало инструкции по обеспечению соблюдения, в которых четко указывалось, что оно может обеспечивать соблюдение правил безопасности, регулирующих программные системы, а не только традиционные компоненты, такие как карбюраторы, подушки безопасности или выключатели зажигания.

Впоследствии, однако, администрация Трампа проявила вялый подход к обеспечению соблюдения норм NHTSA.Было начато около 30 расследований Tesla, касающихся автопилота и других проблем безопасности, но подавляющее большинство было либо распущено, либо все еще продолжается.

Новая активность агентства — плохая новость для Tesla, доходы которой от электромобилей частично выросли за счет популярности ее системы помощи водителю автопилота и 10 000 долларов, которые она получает от покупателей ее системы Full Self-Driving (которая на самом деле не является полностью автономной системой вождения).

Если администрация дорожного движения и безопасности обнаружит, что автопилот или FSD неисправны, что ставит под угрозу общественную безопасность, функции могут быть отозваны, что может вызвать изменения в системах и потенциально привести к запрету на время устранения проблем безопасности, эксперты по правовым вопросам сказать.

Даже открытие, что Tesla продвигает то, что NHTSA называет «предсказуемым злоупотреблением», может вызвать проблемы для автопилота. Юридическая формулировка Tesla гласит, что водители-люди должны всегда обращать внимание с задействованным автопилотом, но маркетинг Tesla, в том числе видео о том, как Маск управляет Tesla без помощи рук, по-видимому, противоречит предупреждениям. Растущая библиотека видеороликов на YouTube показывает, как водители Tesla злоупотребляют системой, некоторые из них забираются на заднее сиденье, пока машина «едет сама».

Хотя NHTSA поставило Tesla в сжатые сроки для представления своих данных, которые должны быть сданы в октябре.22 февраля Смит сказал, что любой отзыв или иное принудительное исполнение не будет немедленным, и к тому времени, когда NHTSA примет меры, новые версии программного обеспечения или изменение в маркетинге Tesla могут сделать этот вопрос спорным.

«Это также очень долгий и потенциально скрытый процесс, который будет зависеть от реакции Tesla», — сказал Смит. «Я мог видеть, что это может занять очень много времени».

Если судить по прошлому, Маск может оказаться менее склонным к сотрудничеству. Однажды он повесил трубку на главу Национального совета по безопасности на транспорте.Когда в 2020 году Комиссия по ценным бумагам и биржам запросила информацию у Tesla, Маск разослал твит, косвенно приглашающий комиссию заняться с ним оральным сексом.

Tesla может попытаться предотвратить расследование, заявив, что большая часть рассматриваемых данных является конфиденциальной деловой информацией, сказал Смит. Компания могла скрыть данные, используя форматы, затрудняющие извлечение полезной информации. По его словам, у самого агентства может не быть достаточного опыта для анализа свалки данных, и могут возникнуть юридические проблемы.

Но это вряд ли означает, что попытка безуспешна, добавил Смит. «Это НАБДД пытается открыть двери для огромного количества информации, и будет интересно увидеть, что из них выскочит».

Аварии на автопилоте привели к травмам и смертельным исходам, сказал Смит, и NHTSA явно пытается лучше понять, куда движутся технологии в отрасли, а не только расследует прошлые аварии. «Это попытка опередить новые аварии и понять, что происходит с этими автомобилями и в этих компаниях.

В письме к Tesla запрашиваются собранные компанией данные о авариях, жалобах потребителей, судебных исках, исках о возмещении ущерба, имущественных убытках, отчетах об авариях, описании того, как технология Tesla предназначена для работы, показателях производительности, претензиях по гарантии, безопасности транспортных средств. процессы тестирования и десятки других предметов.

Критики Tesla обвинили компанию в проведении «скрытых отзывов», которые пытаются решить проблемы безопасности, скрывая их от глаз общественности. По словам Смита, одна из целей запроса данных NHTSA, похоже, состоит в том, чтобы выявить доказательства проблем, которые Tesla успешно замалчивала или о которых была причина знать.По его словам, компания, которая может контролировать свои автомобили, может выявлять инциденты и быстро справляться с ними таким образом, чтобы они не становились достоянием широкой общественности.

Даже если какие-либо возможные отзывы будут прекращены в будущем, управление дорожного движения и безопасности может быстро опубликовать основные выводы, основанные на данных, которые оно было в состоянии получить. По словам Смита, это может повлиять на другие агентства, такие как Федеральная торговая комиссия. Два сенатора США обратились к агентству с просьбой разобраться в возможной обманчивой маркетинговой практике.

Tesla не ответила на запрос о комментарии. Маск не обратил внимания на то, что NHTSA привлекло внимание к компании. В среду Маск опубликовал в Твиттере утверждение, что «Безопасность всегда превыше всего в Tesla».

За несколько минут до этого он написал в Твиттере о своем намерении на следующей неделе распространить новую «бета-версию» программного обеспечения Full Self-Driving для избранных водителей Tesla. «Бета» — это термин в индустрии программного обеспечения для программного обеспечения с ограниченным выпуском, не готового к использованию в прайм-тайм, чтобы пользователи могли выявлять и исправлять ошибки и другие недостатки.

Другими словами, в настоящее время, даже под все более пристальным вниманием регулирующих органов, Tesla продолжает вести бизнес в обычном режиме.

Tesla Autopilot проверено, когда полицейский по безопасности принимает более жесткую позицию

Расследование Национального управления безопасности дорожного движения причастности автопилота Tesla Inc. к автомобильным авариям свидетельствует о более активном подходе администрации Байдена к регулированию безопасности автомобилей, особенно в отношении новых технологий.

NHTSA, объявившее в понедельник о расследовании Tesla, в этом году открыло 26 расследований различных проблем безопасности автомобилей и шоссе — больше, чем за весь 2020 или 2019 год, согласно его веб-сайту.NHTSA собирается начать примерно на 66 процентов больше расследований, чем 25 расследований, начатых в прошлом году.

С момента инаугурации президента Джо Байдена в январе NHTSA также активизировало расследование аварий Tesla. С марта было открыто девять расследований происшествий с Tesla; последний из них произошел в Сан-Диего в прошлом месяце.

«Байден выбрал руководство, которое является независимым и заботящимся о безопасности», — сказал Джейми Корт, президент Consumer Watchdog, группы общественной защиты из Лос-Анджелеса.

NHTSA заявило, что запустило зонд Tesla, который охватывает примерно 765000 автомобилей, начиная с 2014 модельного года, после того, как 11 автомобилей, использующих автопилот, столкнулись с пожарными грузовиками, полицейскими крейсерами или другими транспортными средствами в местах крушения. В результате инцидентов 17 человек получили ранения и один человек погиб.

Объявление

в понедельник в сочетании с июньским приказом, требующим от производителей автомобилей, включая Tesla, сообщать о сбоях, связанных с технологиями автоматизированного вождения, показывает, что NHTSA в целом становится более агрессивным в этом вопросе.

«Взятые вместе, этот приказ и эта конкретная правоприменительная мера могут стать началом более активной программы обеспечения безопасности для NHTSA», — сказал Пол Хеммерсбо, который служил в качестве главного юрисконсульта агентства при бывшем президенте Бараке Обаме, а теперь возглавляет работу по транспортировке юридическая фирма DLA Piper LLP.

Это также соответствует агрессивному подходу агентства к увеличению экономии топлива, объявленному 5 августа, сказал Хеммерсбо. Он предупредил, что не говорил напрямую с нынешними официальными лицами об их планах относительно Tesla или регулирования автономных транспортных средств в целом.

Практически все американские автопроизводители предлагают множество передовых систем помощи водителю, технологий, которые могут помочь автомобилистам парковаться, оставаться на своей полосе движения или избегать препятствий. Эти системы помогают водителю с комбинацией датчиков, камер и радаров, но полностью автономные транспортные средства по-прежнему недоступны в продаже.

Учитывая развитие событий, регулирующим органам важно иметь доступ к появляющимся технологиям помощи водителю, особенно по мере того, как автопроизводители стремятся к полностью беспилотным автомобилям, — сказал Джейк Фишер, директор по тестированию автомобилей в Consumer Reports.

«То, чего мы не видели за 50 или даже 100 лет, управление транспортным средством кардинально меняется, и это очень серьезно», — сказал Фишер. «Технология развивается так быстро, что регуляторам действительно приходится изо всех сил стараться не отставать. Потрясающе, что регулирующие органы наконец осознают, насколько это серьезно ».

NHTSA не сразу ответило на запрос о том, сигнализирует ли зонд Tesla о более агрессивном подходе к регулированию автомобильной безопасности.

Tesla и Эрик Уильямс, заместитель генерального юрисконсульта компании по вопросам регулирования, также не ответили.

Законодатели, которые настаивали на более строгом автомобильном регулировании, приветствовали решение агентства открыть расследование Tesla.

«Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) правильно расследует работу автопилота Tesla после серии серьезных аварий», — говорится в заявлении сенаторов Ричарда Блюменталя и Эд Марки, демократов. «Этот зонд должен быть быстрым, тщательным и прозрачным, чтобы обеспечить безопасность водителя и населения».

Байден назначил многих регулирующих органов, которые наметили более активный курс, таких как председатель Федеральной торговой комиссии Лина Хан, которая вновь подчеркнула необходимость соблюдения антимонопольного законодательства в агентстве.

NHTSA не имеет утвержденного Сенатом главы США с 2017 года. С тех пор, как Байден вступил в должность в январе, агентство возглавил Стивен Клифф, бывший заместитель исполнительного директора Калифорнийского совета по воздушным ресурсам, который регулирует выбросы автомобилей в Золотом регионе. Состояние.

Новый председатель Национального совета по безопасности на транспорте, который изучает вопросы безопасности на дорогах, но не имеет регулирующих органов, приветствовал объявление NHTSA. Дженнифер Хоменди, которая была приведена к присяге в пятницу, назвала это «позитивным шагом вперед» и сказала, что она «воодушевлена ​​действиями руководства NHTSA по обеспечению безопасного функционирования современных систем помощи при вождении».”

Хоменди бросила вызов Tesla в серии твитов 29 декабря, когда она была членом совета директоров NTSB, по поводу того, что компания называет «полностью самоуправляемой» способностью своих автомобилей.

«Полное самоуправление» предполагает, что транспортное средство может вести себя прямо сейчас, без участия человека-оператора. Это не правда. Должны быть приняты меры для предотвращения таких ложных заявлений. Где @NHTSA? 3/4
— Дженнифер Хоменди (@JenniferHomendy) 29 декабря 2020 г.

в фев.В первом письме в NHTSA, призывающем к более широкому надзору за автономными транспортными средствами, NTSB заявил, что отсутствие правил создало среду дикого запада, в которой такие компании, как Tesla, тестировали нерегулируемые технологии и подвергали риску население.

США исследуют проблемы автопилота на 765 000 автомобилей Tesla

DETROIT (AP) — Правительство США начало официальное расследование частично автоматизированной системы вождения Tesla Autopilot после серии столкновений с припаркованными автомобилями скорой помощи.

Расследование охватывает 765 000 автомобилей, почти все, что Tesla продала в США с начала 2014 модельного года. Из аварий, выявленных Национальной администрацией безопасности дорожного движения в рамках расследования, 17 человек получили ранения и один погиб.

NHTSA заявляет, что с 2018 года было выявлено 11 аварий, в которых Teslas на автопилоте или Traffic Aware Cruise Control ударил автомобили в местах, где службы быстрого реагирования использовали мигающие огни, сигнальные ракеты, светящуюся стрелку или конусы, предупреждающие об опасности.Агентство объявило об акции в понедельник в сообщении на своем веб-сайте.

Это расследование является еще одним признаком того, что NHTSA при президенте Джо Байдене занимает более жесткую позицию в отношении безопасности автоматизированных транспортных средств, чем при предыдущих администрациях. Ранее агентство неохотно регулировало новую технологию, опасаясь воспрепятствовать внедрению потенциально спасательных систем.

Расследование охватывает всю текущую модельную линейку Tesla, модели Y, X, S и 3 с 2014 по 2021 модельные годы.

Национальный совет по безопасности на транспорте, который также расследовал некоторые аварии Tesla, произошедшие в 2016 году, рекомендовал NHTSA и Tesla ограничить использование автопилота зонами, в которых он может безопасно работать. NTSB также рекомендовал NHTSA потребовать от Tesla более совершенной системы, гарантирующей внимание водителей. НАБДД не приняло мер ни по одной из рекомендаций. NTSB не имеет правоприменительных полномочий и может только давать рекомендации другим федеральным агентствам.

«Сегодняшние действия NHTSA — положительный шаг вперед в обеспечении безопасности», — сказала председатель NTSB Дженнифер Л.Хоменди сказал в своем заявлении в понедельник. «По мере того, как мы ориентируемся в развивающемся мире передовых систем помощи при вождении, важно, чтобы NHTSA понимало, что эти автомобили могут и не могут делать».

В прошлом году NTSB обвинил Tesla, водителей и слабое регулирование NHTSA в двух столкновениях, в которых Teslas разбился под пересекающими тракторами прицепами. NTSB предприняло необычный шаг, обвинив NHTSA в причастности к катастрофе из-за того, что автопроизводители не приняли меры по ограничению использования электронных систем вождения.

Агентство пришло к выводу, что после расследования аварии в Делрей-Бич, штат Флорида, в 2019 году погиб 50-летний водитель Tesla Model 3. Автомобиль ехал на автопилоте, когда ни водитель, ни система автопилота не тормозили и не пытались уклониться от пересечения трактором и прицепом на его пути.

«Мы рады, что NHTSA наконец-то подтвердило наш давний призыв исследовать Tesla на предмет того, чтобы внедрять технологии, которые будут использоваться не по назначению, что приведет к авариям, травмам и смертям», — сказал Джейсон Левин, исполнительный директор. правозащитной группы некоммерческого центра автомобильной безопасности.«Во всяком случае, этот зонд должен выходить далеко за рамки аварий с участием транспортных средств службы экстренного реагирования, потому что при включенном автопилоте опасность представляет собой опасность для всех водителей, пассажиров и пешеходов».

Автопилот часто использовался не по назначению водителями Tesla, которых ловили за рулем в нетрезвом виде или даже на заднем сиденье, когда автомобиль катился по калифорнийскому шоссе.

Было оставлено сообщение с просьбой прокомментировать ситуацию от Tesla, которая распустила свой офис по связям со СМИ. Акции Tesla Inc., расположенной в Пало-Альто, Калифорния, упали на 4.3% понедельник.

Национальное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) направило группы по расследованию 31 аварии с участием частично автоматизированных систем помощи водителю с июня 2016 года. Такие системы могут удерживать транспортное средство в центре полосы движения и на безопасном расстоянии от движущихся впереди транспортных средств. Согласно данным, опубликованным агентством, 25 из этих аварий были связаны с автопилотом Tesla, в результате которого было зарегистрировано 10 смертей.

Tesla и другие производители предупреждают, что водители, использующие системы, должны быть готовы вмешаться в любое время. Помимо пересечения полуфабрикатов, Tesla, использующие автопилот, врезались в остановившиеся машины экстренных служб и проезжую часть.

Исследование, проводимое NHTSA, давно назрело, сказал Радж Раджкумар, профессор электротехники и компьютерной инженерии в Университете Карнеги-Меллона, изучающий автоматизированные транспортные средства.

Неспособность Tesla эффективно контролировать водителей, чтобы убедиться, что они обращают внимание, должна стать главным приоритетом расследования, сказал Раджкумар. Teslas обнаруживает давление на рулевое колесо, чтобы убедиться, что водители заняты, но водители часто обманывают систему.

«Очень легко обойти проблему давления в рулевом управлении», — сказал Раджкумар.«Это продолжается с 2014 года. Мы уже давно это обсуждаем».

Нарушения с автомобилями службы экстренной помощи, на которые ссылается NHTSA, начались 22 января 2018 года в Калвер-Сити, штат Калифорния, недалеко от Лос-Анджелеса, когда Tesla, использующая автопилот, ударила по припаркованной пожарной машине, которая частично находилась на проезжей части, и ее огни мигали. В то время экипажи пережили еще одну аварию.

С тех пор агентство сообщило, что в Лагуна-Бич, Калифорния, произошли аварии; Норуолк, Коннектикут; Кловердейл, Индиана; Вест Бриджуотер, Массачусетс; Округ Кочиз, штат Аризона; Шарлотта, Северная Каролина; Округ Монтгомери, штат Техас; Лансинг, штат Мичиган; и Майами, Флорида.

«В ходе расследования будут оцениваться технологии и методы, используемые для мониторинга, помощи и обеспечения участия водителя в выполнении задачи динамического вождения во время работы автопилота», — говорится в материалах расследования NHTSA.

Кроме того, зонд будет охватывать обнаружение системой объектов и событий, а также то, где ему разрешено работать. НАБДД заявляет, что изучит «обстоятельства, способствующие» авариям, а также аналогичным авариям.

Расследование может привести к отзыву или другим принудительным мерам со стороны НАБДД.

«НАБДД напоминает общественности, что никакие коммерческие автомобили сегодня не могут управлять собой», — говорится в заявлении агентства. «Каждое доступное транспортное средство требует, чтобы водитель-человек всегда контролировал ситуацию, и все законы штата возлагают ответственность за управление своими транспортными средствами на водителей-людей».

Агентство заявило, что у него есть «надежные инструменты правоприменения» для защиты населения и расследования потенциальных проблем безопасности, и оно будет действовать, когда обнаружит доказательства «несоблюдения или необоснованного риска для безопасности.”

В июне NHTSA приказало всем автопроизводителям сообщать о любых авариях с участием полностью автономных транспортных средств или частично автоматизированных систем помощи водителю.

Tesla использует систему на основе камеры, большую вычислительную мощность, а иногда и радар, чтобы обнаруживать препятствия, определять, что они собой представляют, а затем решать, что автомобили должны делать. Но Раджкумар из Карнеги-Меллона сказал, что радар компании страдает от «ложноположительных» сигналов и останавливает автомобили после того, как определит, что путепроводы являются препятствием.

Теперь Тесла отказался от радаров в пользу камер и тысяч изображений, которые компьютерная нейронная сеть использует, чтобы определить, есть ли на пути объекты.По его словам, система очень хорошо справляется с большинством объектов, которые можно увидеть в реальном мире. Но у него были проблемы с припаркованными автомобилями скорой помощи и перпендикулярными грузовиками на его пути.

«Он может находить только шаблоны, по которым его обучили без цитирования», — сказал Раджкумар. «Очевидно, что входные данные, на которых обучалась нейронная сеть, просто не содержат достаточного количества изображений. Они хороши ровно настолько, насколько хорош вклад и обучение. Практически по определению тренировка никогда не будет достаточно хорошей ».

Tesla также позволяет избранным владельцам протестировать то, что она называет «полностью автономной» системой.Раджкумар сказал, что это тоже следует расследовать.

Беспилотных автомобилей от Tesla, Google и других пока нет

Когда дело доходит до беспилотных автомобилей, будущее должно было наступить сейчас.

В 2020 вы будете «постоянным водителем на заднем сиденье», как прогнозировала Guardian в 2015 году. «К 2020 году на дорогах будет 10 миллионов беспилотных автомобилей», — гласил заголовок Business Insider от 2016 года. Заявления сопровождались заявлениями General Motors, Google Waymo, Toyota и Honda о том, что к 2020 году они будут производить беспилотные автомобили.Илон Маск прогнозировал, что Tesla сделает это к 2018 году, а затем, когда это не удастся, к 2020 году.

Но год уже наступил, а беспилотных автомобилей — нет.

Несмотря на огромные усилия многих ведущих компаний в сфере технологий и автомобилестроения, полностью автономные автомобили по-прежнему недоступны, за исключением специальных программ испытаний. Вы можете купить автомобиль, который будет автоматически тормозить для вас, когда он ожидает столкновения, или тот, который помогает удерживать вас на вашей полосе движения, или даже Tesla Model S (которая — раскрытие — мой партнер и я владеем) , автопилот которой в основном управляет вождение по шоссе.

Но почти все вышеперечисленные прогнозы были отменены, поскольку инженерные команды этих компаний изо всех сил пытаются заставить беспилотные автомобили работать должным образом.

Что случилось? Вот девять вопросов, которые могли у вас возникнуть об этой давно обещанной технологии, и почему обещанное нам будущее все еще не наступило.

1) Как именно работают беспилотные автомобили?

Инженеры десятилетиями пытались создать прототипы беспилотных автомобилей.Идея, лежащая в основе этого, действительно проста: оснастите автомобиль камерами, которые могут отслеживать все объекты вокруг него и заставлять автомобиль реагировать, если он собирается объединить в один. Научите автомобильные компьютеры правилам дорожного движения и дайте им возможность свободно перемещаться к месту назначения.

Это простое описание упускает много сложностей. Вождение автомобиля — одно из самых сложных занятий, которыми обычно занимаются люди. Следование списку правил дорожного движения недостаточно, чтобы водить машину так же хорошо, как это делает человек, потому что мы делаем такие вещи, как зрительный контакт с другими людьми , чтобы подтвердить, кто имеет право преимущественного проезда, реагировать на погодные условия и иным образом вызовы суждения, которые трудно закодировать в жестких правилах.

Джон Крафчик, генеральный директор Waymo, представляет беспилотный автомобиль на саммите Wed Summit в Лиссабоне, Португалия, 7 ноября 2017 года. Horacio Villalobos / Corbis / Getty Images

И даже простые части вождения — например, отслеживание объектов вокруг машины на дороге — на самом деле намного сложнее, чем кажется. Возьмем, к примеру, дочернюю компанию Google Waymo, лидера в области производства беспилотных автомобилей. В автомобилях Waymo, которые довольно типичны для других беспилотных автомобилей, используются камеры с высоким разрешением и лидар (обнаружение света и дальность), способ оценки расстояний до объектов по отраженному свету и звуку от предметов.

Компьютеры автомобиля объединяют все это, чтобы создать картину того, где находятся другие автомобили, велосипедисты, пешеходы, препятствия и куда они движутся. Для этой части требуется много обучающих данных — то есть автомобиль должен нарисовать на миллионах миль данных о вождении, которые Waymo собрала, чтобы сформировать ожидания относительно того, как могут двигаться другие объекты. Трудно получить достаточно данных для обучения на дороге, поэтому машины также тренируются на основе данных моделирования, но инженеры должны быть уверены, что их системы искусственного интеллекта будут правильно обобщать данные моделирования в реальном мире.

Это далеко не полное описание систем, работающих, когда беспилотный автомобиль едет по дороге. Но он иллюстрирует важный принцип, о котором следует помнить, когда задаетесь вопросом, где находятся наши беспилотные автомобили: даже «легкие» вещи скрывают удивительную сложность.

2) Почему на запуск беспилотного автомобиля на

уходит больше времени, чем ожидалось?

Беспилотные автомобили в своей работе полагаются на искусственный интеллект. А 2010-е были отличным десятилетием для искусственного интеллекта.Мы заметили большие успехи в переводе , генерации речи, компьютерном зрении и распознавании объектов, а также в играх. Раньше AI с трудом определял собак на фотографиях; теперь это тривиальная задача.

Именно этот прогресс в искусственном интеллекте стал причиной оптимистичных прогнозов для беспилотных автомобилей в середине 2010-х годов. Исследователи ожидали, что мы сможем развить удивительные достижения, которые они видели (и видят до сих пор) в других областях.

Но когда дело дошло до беспилотных автомобилей, ограничения этих достижений стали очень очевидными.Даже с огромным количеством вложенных времени, денег и усилий, ни одна команда не могла понять, как заставить ИИ решить реальную проблему: ориентироваться по нашим дорогам с необходимой высокой степенью надежности.

Большая часть проблемы заключается в необходимости большого количества обучающих данных. Идеальный способ обучить беспилотный автомобиль — показать ему миллиарды часов видеозаписей реального вождения и использовать их, чтобы научить компьютер хорошему поведению при вождении. Современные системы машинного обучения действительно хорошо работают, когда у них много данных, и очень плохо, когда у них их лишь немного.Но сбор данных для беспилотных автомобилей стоит дорого. А поскольку некоторые события случаются редко — например, можно увидеть впереди автомобильную аварию или встретить обломки на дороге, — автомобиль может оказаться вне своей глубины, потому что он так редко сталкивался с ситуацией в своих тренировочных данных.

Автопроизводители пытались обойти это многими способами. Они проехали больше миль. Они обучили машины на симуляторах. Иногда они проектируют конкретные ситуации, чтобы получить больше обучающих данных об этих ситуациях для автомобилей.

И они приближаются. Машины Waymo разъезжают по улицам Аризоны без никого за рулем (небольшая группа людей, прошедших специальную проверку, может вызывать их, как Uber). Если все пойдет хорошо, они могут расшириться в другие города в конце этого года (подробнее об этом ниже). Но это серьезная проблема, и прогресс идет медленно.

3) Как выглядит мир беспилотных автомобилей?

Компании продолжают инвестировать, несмотря на неудачи, потому что беспилотные автомобили, когда они появятся, многое изменят для мира и принесут их создателям много денег.

Многие потребители захотят обновиться. Представьте, что вы можете читать или задремать во время утренней поездки на работу или в длительных поездках на автомобиле. Также кажется вероятным, что компании такси и службы заказа такси будут предлагать автомобили с автоматическим управлением, а не платить водителям (на самом деле, такие компании, как Uber, делают ставку на это). Беспилотные автомобили также должны иметь огромное значение для американцев с ограниченными возможностями, многие из которых не могут получить водительские права и испытывают проблемы с доступом на работу, в магазин или на прием к врачу.

Беспилотный автомобиль круизного подразделения General Motors ждет на перекрестке в Сан-Франциско 26 января 2020 года. Smith Collection / Gado / Getty Images

Эксперты расходятся во мнениях относительно того, изменит ли беспилотные автомобили что-либо фундаментальное в отношении владельцев автомобилей в Америке. Некоторые утверждают, что людям не нужно иметь машину, если они могут заказать ее на своем телефоне и вовремя доставить робота куда угодно.

Другие отмечали, что люди, как правило, по-прежнему владеют автомобилем даже в районах с хорошим распределением поездок, и что беспилотные автомобили ничем не отличаются.Опросы показывают, что большинство американцев не хотят, чтобы их водили на работу беспилотный автомобиль, но это может быстро измениться, когда такие автомобили действительно появятся. Опрос Gallup по этому вопросу выявил небольшую долю (9%) американцев, которые сразу же получили бы такую ​​машину, при этом большая часть (38%) заявили, что подождут какое-то время, а половина — твердо уверены, что никогда не купят такую ​​машину. используйте один.

Со временем наша инфраструктура, вероятно, изменится, чтобы упростить навигацию для беспилотных автомобилей, и на самом деле, некоторые исследователи утверждали, что у нас не будет широко распространенных беспилотных автомобилей, пока мы не внесем серьезные изменения в наши улицы, чтобы облегчить передачу информации этим машинам.Это было бы дорого и потребовало бы общенациональной координации, поэтому вполне вероятно, что последует за повсеместным внедрением беспилотных автомобилей, а не предшествует ему.

4) Какие программы для беспилотных автомобилей являются ведущими и что они делают?

Почти каждый крупный производитель автомобилей хотя бы проверил воду с помощью исследования беспилотных автомобилей. Но некоторые относятся к этому гораздо серьезнее, чем другие.

Есть две основные статистические данные, полезные для оценки того, насколько продвинута программа для самоуправляемых автомобилей.Один — сколько миль он проехал. Это показатель того, сколько обучающих данных есть у компании, и сколько инвестиций она вложила в запуск своих автомобилей.

Другой — отключение — моменты, когда водитель-человек должен взять на себя управление, потому что компьютер не может справиться с ситуацией — на милю пройденного пути. Большинство компаний не публикуют эту статистику, но штат Калифорния требует, чтобы о них сообщали, поэтому статистика Калифорнии — лучший способ узнать, как обстоят дела у различных компаний.

На обоих фронтах дочерняя компания Google Waymo является явным лидером. Waymo только что объявила о пробеге 20 миллионов миль, большинство из которых не в Калифорнии. В 2018 году Waymo проехала 1,2 миллиона миль в Калифорнии с 0,09 отключениями каждые 1000 миль. На втором месте находится компания General Motors ‘Cruise с примерно полмиллионом миль и 0,19 отключениями на 1000 миль. (Круз утверждает, что, поскольку он тестирует свои автомобили на сложных улицах Сан-Франциско, эти цифры даже более впечатляющие, чем кажутся.)

Эти две компании значительно опережают все остальные как по количеству пройденных миль, так и по разрядам в штате Калифорния. Хотя это лишь ограниченный обзор их усилий, большинство экспертов считают их ведущими программами в целом.

5) Разве беспилотный автомобиль не убил женщину? Как это случилось? И какие проблемы безопасности связаны с беспилотными автомобилями?

18 марта 2018 года беспилотный автомобиль впервые сбил пешехода. Автомобиль Uber с водителем безопасности за рулем сбил Элейн Херцберг, 49-летнюю женщину, которая шла через улицу на велосипеде в Темпе, Аризона.

Инцидент стал напоминанием о том, что технологии беспилотных автомобилей еще предстоит пройти долгий путь. Некоторые люди поспешили указать на то, что люди часто убивают других людей во время вождения, и что даже если беспилотные автомобили намного безопаснее людей, с беспилотными автомобилями произойдут некоторые смертельные инциденты. На самом деле это правда. Но упускается ключевой момент. Вождение человека приводит к одному несчастному случаю со смертельным исходом на каждые 100 миллионов миль пробега. Waymo, лидер по количеству пройденных миль, только что преодолела отметку в 20 миллионов миль.У него еще не было несчастных случаев со смертельным исходом, но, учитывая количество миль, которое проехали его автомобили, еще слишком рано доказывать, что они так же безопасны, как водитель-человек, или даже безопаснее.

Беспилотный автомобиль Uber проезжает сквозь пробки на Пятой улице в Сан-Франциско 28 марта 2017 года. Джастин Салливан / Getty Images

Uber не проехал столько миль, а потерпел смертельный исход.Компания не сообщает конкретных цифр, но в прошлогодней подаче заявок на IPO говорилось, что она проехала «миллионы» миль. Трудно сказать без конкретных цифр, но справедливо задаться вопросом, не намного ли показатели вождения Uber намного хуже, чем у человека.

Кроме того, анализ смерти Герцберга предполагает, что было сделано много предотвратимых ошибок. В отчете об аварии Национального совета по безопасности на транспорте, опубликованном в декабре 2019 года, установлено, что камеры ближнего радиуса действия и ультразвуковые датчики «не использовались во время аварии».”

Кроме того, у системы была такая проблема с ложными сигналами тревоги — обнаружением опасных ситуаций, когда их не было, — что она была запрограммирована на «период в одну секунду, в течение которого ADS [автоматизированная система вождения] подавляет плановое торможение, в то время как ( 1) система проверяет характер обнаруженной опасности и вычисляет альтернативный путь, или (2) оператор транспортного средства берет на себя управление транспортным средством », — говорится в отчете NTSB. Таким образом, даже когда машина обнаружила опасность, она не затормозила — что могло бы сделать столкновение менее опасным или предотвратить столкновение — а вместо этого продолжала в точности то же самое, что и целую секунду.

Система была разработана с учетом того, что пешеходы никогда не переходят дорогу, кроме как на пешеходном переходе, поэтому, когда кто-то переходил, не используя его, система не могла идентифицировать ее. Хуже того, когда системе не было ясно, является ли объект велосипедом (как это было с Герцбергом), она не могла сохранить какую-либо информацию о том, как объект движется. Система почувствовала ее присутствие за шесть полных секунд до столкновения — и все же ничего не сделала (кроме, возможно, торможения в последние две десятых секунды), прежде чем столкнуться с ней на смертельной скорости.

Таких отказов можно избежать.

Uber снял свои автомобили с дороги в ответ, вернувшись к испытаниям беспилотных автомобилей год спустя с радикально измененной программой. «Мы реализовали ключевые улучшения безопасности по результатам обоих обзоров безопасности, поделились своими знаниями с более крупной отраслью самоуправляемых автомобилей и приняли рекомендацию NTSB по внедрению системы управления безопасностью, которая реализуется сегодня», — Нат Бойз, беспилотные автомобили Uber. Глава службы безопасности, сообщил Vox в заявлении в ответ на запрос о комментарии.«Заглядывая в будущее, мы продолжим ставить безопасность в центр каждого принимаемого нами решения».

Тем не менее, смертельные аварии с беспилотными автомобилями будут происходить, и это касается не только Uber. В отчете Национального совета по безопасности на транспорте говорится о причастности системы автопилота Tesla к еще одной смертельной аварии в 2018 году; пока водитель не держал руки от руля, автомобиль врезался в бетонную перегородку и разбился, убив его. Полное расследование еще трех недавних смертельных аварий Tesla еще не проводилось.По словам председателя NTSB Роберта Сумвальта, проблема заключается в том, что водители полагают, что автопилот позволяет им отвлечься от дороги, когда им этого не следует. Это не проблема для полностью автономных транспортных средств, но сейчас это потенциально серьезная проблема.

Как я уже писал ранее, хорошие беспилотные автомобили могут спасти сотни тысяч жизней. Но чтобы сделать машины достаточно хорошими, чтобы спасти их жизнь, требуется много инженерных работ.

6) Будут ли беспилотные автомобили быть полезными для окружающей среды?

Некоторые защитники утверждали, что беспилотные автомобили будут полезны для окружающей среды.Они утверждают, что могут сократить количество поездок на автомобиле, сделав ненужным владение автомобилем и переведя общество к модели, при которой большинство людей не владеют автомобилем и просто звонят по телефону , когда он им нужен.

Кроме того, другие утверждали, что водители-люди управляют расточительно — резко тормозят, резко ускоряются, работает двигатель на холостом ходу — все это расходует топливо, чего компьютер может избежать.

Но по мере того, как беспилотные автомобили постепенно приближались к реальности, большинство заявленных преимуществ стали казаться менее вероятными.

Не так много доказательств того, что компьютеры являются гораздо более экономичными водителями, чем люди. Есть одно небольшое исследование, показывающее, что адаптивный круиз-контроль немного повышает эффективность (от 5 до 7 процентов), , но кроме этого мало что известно. Кроме того, исследователи изучили влияние более экономичных автомобилей на пройденное расстояние и обнаружили, что во многих обстоятельствах люди водят больше, когда автомобили становятся более экономичными — поэтому автомобили с более высокой топливной экономичностью с автономным управлением могут не означать, что они производят более низкие выбросы.

Одно исследование, в котором пытались оценить влияние беспилотных автомобилей на поведение при использовании автомобиля, имитировало семью, имеющую беспилотный автомобиль, путем оплаты им недельного использования шофера и указания им относиться к службе шофера так, как они » Я бы хотел иметь машину, которая могла бы вести себя сама.

Результат? Они ездили намного больше на машинах.

По-прежнему возможно, что произойдет какой-то большой переход к миру с ограниченным движением. Недостаточно изучить привычки вождения за неделю, чтобы наверняка решить этот вопрос.Исследователи, проводившие это исследование, готовят будущие исследования, и, возможно, эти сравнения дадут более обнадеживающие результаты.

7) Итак, если они не обязательно безопаснее и не обязательно экологичнее, зачем мы вообще это делаем?

Несколько приведенных выше разделов могут внушить некоторый пессимизм, но есть много причин для волнения по поводу беспилотных автомобилей. Скорее всего, они облегчат жизнь пожилым людям и людям с ограниченными возможностями, которые не могут безопасно водить машину.Они могут предоставить более качественные, безопасные и дешевые варианты для людей, которым в настоящее время приходится иметь машину, чтобы добраться куда угодно. Дополнительные исследования и разработки сделают их более безопасными — и как только все недостатки будут устранены, есть вероятность, что автомобили с автономным управлением будут безопаснее, чем автомобили, управляемые человеком.

В каком-то смысле мы находимся в нелегком переходном периоде, когда нам нужны беспилотные автомобили, а это еще не простой позитив.

Исследования и разработки все равно продолжаются, в основном потому, что беспилотные автомобили, вероятно, станут золотой жилой. для первой компании, которая запустит их в дорогу.Скорее всего, они смогут зарекомендовать себя на рынках такси и грузовых автомобилей, пока конкуренты все еще пытаются наверстать упущенное, и тогда они извлекут выгоду из дополнительных миль, пройденных для дальнейшего улучшения своих автомобилей.

Технология нередко бывает опасной и едва ли стоит того, когда она впервые изобретена, а затем превращается в ценную часть современной жизни. Первые самолеты были опасными и коммерчески бесполезными, но после этого мы значительно улучшили ситуацию.

8) Какую роль играет политика в развитии беспилотных автомобилей?

Федерального закона о беспилотных автомобилях нет. Большая часть действий в области политики в значительной степени происходила на государственном уровне. А законы, касающиеся беспилотных автомобилей, сильно различаются в зависимости от штата: 29 штатов приняли законы.

Разработка беспилотных автомобилей в основном происходит в штатах, которые были к нему наиболее дружелюбны, особенно в Калифорнии и Аризоне, и легко представить себе, что в некоторых штатах беспилотные автомобили будут запрещены спустя долгое время после того, как они станут обычным явлением в других штатах, особенно если из соображений безопасности им не данк.

Когда впервые были предложены беспилотные автомобили, я слышал много опасений, что регулирующие органы без необходимости откладывают их внедрение. К 2016 году стало очевидно, что этого не произошло. Действительно, в некоторых случаях регуляторы могли быть слишком снисходительными — например, в свете того, что Uber остановил свои машины и ввел новые процедуры безопасности, кажется, что автомобиль, убивший Элейн Херцберг, вероятно, вообще не должен был ехать на дороге.

Политика

также может определять, являются ли беспилотные автомобили хорошими или плохими для окружающей среды.Например, при высоких налогах на бензин социальные издержки выбросов углекислого газа могут быть отражены в цене использования беспилотных автомобилей, а деньги могут быть потрачены на адаптацию к изменению климата и экологически чистую энергию в размере . Но прямо сейчас наша транспортная политика ничего не делает с социальными издержками вождения, и это проблема, которая только усугубится, если беспилотные автомобили заставят больше людей ездить по дорогам.

9) Так когда же мы получим беспилотные автомобили?

В каком-то смысле мы уже много лет «близки» к беспилотным автомобилям.Waymo проводит тестовые пробеги без никого за рулем в Аризоне, которые он проводит с 2017 года. Cruise отложила запуск своей автономной службы такси в 2019 году, но думает, что это может произойти в 2020 году. Ранее в этом году компания представила автомобиль. без руля … и без расписания, когда он поступит в продажу. Периодические обновления программного обеспечения Tesla улучшают работу автопилота автопилота по шоссе, но ему по-прежнему не хватает полного беспилотного вождения.

Скептики, конечно, есть.Недавно генеральный директор Volkswagen заявил, что полностью беспилотные автомобили «никогда не появятся».

Tesla Model 3, оснащенная системой частичного самоуправления, демонстрируется на выставке Brussels Expo в Брюсселе, Бельгия, 9 января 2020 года. Sjoerd van der Wal / Getty Images

Это может быть слишком суровый прогноз, учитывая достигнутый прогресс. Но крайне сложно получить точную оценку того, как скоро самоуправляемые автомобили станут реальностью для типичного американца, как потому, что никто не знает наверняка, так и потому, что у компаний есть стимулы публиковать оптимистичные оценки.Компании хвастаются примерно своими успехами, но не публикуют свои неудачи. Сроки сдвигаются, а изменение планов часто публично признается только спустя долгое время после того, как становится очевидным, что срок не может быть соблюден.

В то же время компании не решаются выставлять свои машины на дорогу, когда есть вероятность, что они не готовы. Они прекрасно понимают, что убийство кого-то, как это сделал Uber, не только ужасно, но и, вероятно, обрекает их бизнес на гибель. Так что есть достаточно стимулов для того, чтобы говорить оптимистичные вещи, а не запускать проект.

Нетрудно представить их прибытие в конце этого года, по крайней мере, в достаточно ограниченном контексте; Также нетрудно представить, что сроки будут перенесены еще на три-четыре года.

Беспилотные автомобили уже в пути. Они ближе, чем были год назад. Когда они действительно попадут сюда, остается только гадать.

---

Подпишитесь на информационный бюллетень Future Perfect , и мы отправим вам сводку идей и решений для решения самых серьезных мировых проблем — и того, как стать лучше, добиваясь лучших результатов.

вокс-метка

Подпишитесь на Новостная рассылка Будущее совершенное время

Каждую неделю мы ищем уникальные решения для некоторых из самых серьезных мировых проблем.