Законы, алгоритмы, этика: 5 препятствий на пути распространения робомобилей
Законы, алгоритмы, этика: 5 препятствий на пути распространения робомобилей

Законы, алгоритмы, этика: 5 препятствий на пути распространения робомобилей

25 марта, 20217 минут на чтение
Подписывайтесь на [Код // Дурова] в Telegram[Код // Дурова] в Telegram

Разговоры о полном переходе на беспилотный транспорт ведутся давно, но робомобили пока так и не стали масс-маркет продуктом. Их все еще тестируют в ограниченном формате в специально отведенных зонах, а пятый уровень автономности все еще не достигнут. Павел Кривозубов, руководитель направления «Робототехника и искусственный интеллект» ИТ кластера Фонда «Сколково», специально для «Кода Дурова» разобрал главные препятствия для развития беспилотного транспорта в России и мире.


По прогнозам аналитиков, к 2030 году каждый десятый автомобиль будет автономным: жители развитых стран пересядут на роботакси, а логистические службы заменят курьеров робогрузовиками и дронами. Впрочем, еще в 2016 году эксперты прогнозировали, что через 5 лет человечество откажется от вождения и поручит эту задачу алгоритмам.

В 2021 году у моей дочери не будет водительских прав — она будет пользоваться автономными сервисами, — говорил министр транспорта США Энтони Фокс в интервью The Verge.

Однако рынка робомобилей до сих пор не существует — технологические компании пока только тестируют беспилотники на дорогах общественного пользования, и лишь единицы предоставляют платные услуги. О маржинальности бизнеса, а уж тем более о массовом распространении речи пока не идет.

Беспилотник в «Сколково». Фото: Яндекс.Такси
Беспилотник в «Сколково». Фото: Яндекс.Такси

Исключение — классические автомобили с беспилотными функциями, например, электрокары Tesla, но и эта опция пока доступна немногим. По закону технологию можно использовать только на трассах, при этом в целом функцией пользуется лишь 30-40% владельцев электромобилей бренда. Впрочем, ни Tesla, ни Waymo, ни Яндекс, ни другие разработчики не добились пятого уровня автономности. Более того, многие автопроизводители в принципе отказались от этой концепции и не планируют выпускать полностью беспилотную технику в обозримом будущем. В России часть проектов временно заморожена, а часть постоянно переносится. Разберем пять главных причин, почему прогнозы футурологов не сбылись и робомобили так и не стали массовыми.

Безопасность

По статистике, 94% инцидентов на дороге происходит из-за человеческого фактора. Чаще всего к ДТП приводит вождение в нетрезвом виде, превышение скорости, ошибочные маневры в плохих погодных условиях и отвлекающие факторы (например, разговоры по телефону). Впрочем, даже первый случай смертельного ДТП с участием беспилотника связан с человеческой ошибкой — в 2018 году робомобиль Uber сбил пешехода, двигаясь со скоростью 63 км/ч. В салоне находился оператор, который за рулем смотрел шоу «Голос» и не заметил человека на дороге. Другие инциденты с робомобилями также связаны с халатностью водителей, например, владельцы Tesla не раз включали автопилот и засыпали за рулем или отвлекались на просмотр видео, что в итоге приводило к ДТП.

Эксперты по машинному обучению уверены, что переход на полностью автономный транспорт сократит число аварий по всему миру. Однако подтвердить эту гипотезу они пока не могут — недостаточно данных. Парадокс в том, что доказать безопасность можно только на практике, если массово внедрить робомобили. Но внедрить их нельзя, поскольку они недостаточно безопасны. А точечных испытаний, которые проводятся в России, Китае, США и других странах, для этого недостаточно. В большинстве случаев беспилотник находится под контролем оператора, а автомобиль не выходит за рамки строго обозначенной территории. По этой причине роботизированный транспорт чаще всего применяют в кампусах, а также на производстве и складах, где робомобилю негде «развернуться».

Беспилотник Uber на дорогах США. Фото: Wikimedia
Беспилотник Uber на дорогах США. Фото: Wikimedia

Регуляторы пока тоже не идут навстречу разработчикам. Так, в большинстве стран нет детально прописанных законов, регулирующих робомобили. В России испытания постоянно переносятся, а появление законодательства ожидается не ранее 2024 года. Для распространения роботранспорта нужны не только новые подзаконные акты, но и пересмотр ряда международных договоров, например, Конвенции о дорожном движении от 1968 года.

Законодательство устанавливает массу ограничений для робомобилей — они касаются и регистрации транспортного средства, и управления, и даже комплектации (автомобиль должен быть оснащен рулем, хотя беспилотник может обходиться без этого компонента). При этом у разработчиков БПТС нет доступа к нормативному регулированию и составлению регламентов внедрения и эксплуатации робомобилей. Эксперты из индустрии обычно не допускаются к регуляторике и не могут влиять на принятие решений.

Регулировать беспилотники действительно сложно. Например, в случаях, когда ДТП невозможно избежать и робомобилю нужно принять решение, какой именно риск понести. Эта этическая дилемма, так же известная как «проблема вагонетки», до сих пор не решена — и вряд ли может быть решена в будущем. Впрочем, проблема безопасности не ограничивается ДТП — робомобили также подвержены киберрискам: взлому или сбою ПО. С этим сегодня сталкиваются даже водители пилотируемых авто, но в случае с робокаром рисков больше.

Неполная автономность в принятии решений

В сложных ситуациях робомобили пока не обходятся без вмешательства человека. Обычно удаленные операторы мониторят данные с камер, а инженеры, находящиеся в салоне, переключает авто в «ручной» режим управления в любой непонятной ситуации. То есть беспилотники частично пилотируются.

В целом, большинство машин на дорогах сегодня обладает первым уровнем автономности, а именно ADAS-системами. В ряде случаев автопроизводители достигают второго уровня — например, в режиме автопилота электрокар Tesla способен самостоятельно прибавлять скорость и совершать маневры на дороге, но водитель все равно должен контролировать процесс. Третий и четвертый уровень — это формат беспилотников на тестовых испытаниях. А пятый пока недостижим.

Автопилот Tesla в работе. Фото: David Paul Morris / Bloomberg
Автопилот Tesla в работе. Фото: David Paul Morris / Bloomberg

Неполная автономность обусловлена несовершенством алгоритмов — хотя системы постоянно обучаются, а производители беспилотников накапливают все больше данных, технологии не позволяют автомобилю действовать интуитивно и импровизировать. В редких случаях на дороге требуется нарушить ПДД. Например, водителю необходимо выехать на встречную полосу, если на дороге возникло препятствие, также допускаются обгоны и другие маневры, которые в нормальных условиях недопустимы. Опытный водитель быстро реагирует на такие ситуации, но для системы на базе машинного обучения это непростая задача.

Другим участникам дорожного движения в принципе трудно понять логику беспилотников — в результате робомобили вызывают у автомобилистов раздражение и порой вынуждают их нарушать правила.

Проблема в том, что на дороге часто возникают нештатные ситуации, но искусственно смоделировать их довольно сложно, хотя разработчики и пытаются строить симуляции. А многие проблемы просто невозможно предсказать. Например, ошибочное распознавание объектов из-за сильного дождя, снегопада или яркого солнца.

Обработка данных

Робомобили часто сравнивают со смартфонами, но они больше похожи на дата-центры на колесах. Потоки данных с датчиков, лидаров и камер, а также встроенная ИИ-платформа для их обработки помогают робомобилю ориентироваться на местности и работать автономно. В основе этого процесса лежит принцип sensor fusion — данные из разных источников поступают в единый центр обработки, что позволяет автомобилю маневрировать с большей точностью.

Впрочем, источником полезных сведений могут быть не только встроенные датчики, но также другие беспилотники, подключенные автомобили и другие цифровые системы. Технология data fusion позволяет аккумулировать большой объем информации из разрозненных каналов, а затем синхронизировать и систематизировать его. Сегодня ее применяют во многих сферах — от фундаментальной науки до финтеха и промышленности, а также исследуют во многих странах — в том числе и в России, где в конце марта впервые пройдет онлайн-конференция Data Fusion, посвященная исследованиям и бизнес-кейсам в этой области.

«Глаза» беспилотника Яндекса. Фото: Яндекс
«Глаза» беспилотника Яндекса. Фото: Яндекс

В сфере беспилотного транспорта технология также применяется. В перспективе она позволит робомобилям находиться в непрерывном диалоге с инфраструктурой — как внутренней, так и внешней. Так, данные внутренних систем укажут на поломку, а обмен информацией с другими автомобилями сведет к минимуму риск ДТП и конфликтных ситуаций на дороге. По мере развития умных городов робомобили смогут взаимодействовать и с дорожными объектами, например, фонарями или указателями. Такие системы уже используются подключенными пилотируемыми автомобилями, а в перспективе дадут возможность перевести их в автономный режим — подобные эксперименты уже проводятся в Финляндии.

Однако процесс sensor / data fusion во многом зависит от скорости передачи данных, их очистки и сжатия. И с этим ИИ-системы пока справляются не лучшим образом. Одна из главным проблем — это data latency (задержка при передаче данных). Отставание даже на несколько секунд может привести к аварийной ситуации с участием беспилотника. При этом, по мере развития data fusion, робокары будут обрабатывать все больше данных и требовать все больше мощностей. По некоторым оценкам, они смогут генерировать до 4 терабайт данных в день.

Решением проблемы могут стать 5G-сети, которые в ближайшие пять лет появятся во многих странах — в том числе и в России. При этом соединение должно быть максимально надежным, а этого пока никто гарантировать не может. Поэтому разработчики ищут другие, нестандартные решения — например, исследуют возможности спутникового интернета. Так, предполагается, что Tesla будет использовать спутники Starlink от SpaceX, чтобы ускорить процесс взаимообмена данными между электрокарами марки.

Маржинальность

Еще одно препятствие на пути беспилотного транспорта — это затраты на его разработку и внедрение. Превращение стандартного авто в робомобиль требует больших вложений, к тому же для этого необходимо переоснащать производства, а это требует больших инвестиций. Аналитики полагают, что уже к 2023 году автопром потеряет на беспилотниках более $61 млрд. Потребители не готовы платить за автопилот больше $2300, при этом в среднем на переоснащение одной машины производителям придется потратить более $22 тыс.

Даже если эти цифры преувеличены, автопрому все равно придется создавать новые бизнес-модели для извлечения прибыли из беспилотников. Будут ли они продаваться и смогут ли стать массовым продуктом? А если технологические корпорации внедрят роботакси, станут ли люди покупать робомобили для личного пользования? На эти вопросы пока нет ответов, поэтому автопроизводители стараются не рисковать и не вкладываться в бизнес с неясными перспективами. Из-за этого рынок буксует.

Беспилотный грузовик «Челнок» от КамАЗа. Изображение: КамАЗ
Беспилотный грузовик «Челнок» от КамАЗа. Изображение: КамАЗ

Сложности возникают и с комплектующими. Например, в 2021 году многие автомобильные компании столкнулись с дефицитом чипов — так называемый «чипагеддон» заставил многих приостановить производство. Проблема коснулась крупных брендов, таких как Volkswagen и Ford, которые пока в основном производят обычные авто с умными функциями. Переход на робомобили увеличит нагрузку на цепочки поставок, и в будущем это может привести к еще большим дефицитам.

У российских разработчиков возникают дополнительные сложности. Например, отсутствует отечественная компонентная база, которая могла бы стать основной для разработки беспилотников. Из-за этого производителям и разработчикам приходится покупать зарубежные комплектующие.

Восприятие беспилотников

Современные робокары все чаще напоминают тостеры или кареты на колесах — и это не случайно: разработчики намеренно упрощают дизайн, чтобы сделать беспилотники более дружелюбными. Люди по всему миру с недоверием относятся к робомобилям — опросы показывают, что только 25% потребителей отдаст предпочтение беспилотной машине. В целом большинству идея кажется привлекательной, но пока слишком далекой от реальности. Интересно, что в Индии и Китае к робокарам относятся наиболее положительно, тогда как у британцев, американцев и немцев они вызывают скепсис. В России прокатиться на беспилотнике готовы только 33%.

Аркадий Волож и Дмитрий Медведев в качестве пассажиров беспилотника. Фото: Александр Астафьев / ТАСС
Аркадий Волож и Дмитрий Медведев в качестве пассажиров беспилотника. Фото: Александр Астафьев / ТАСС

Тем не менее, люди участвуют в тестовых испытаниях роботакси, но при условии, что услуги предоставляются бесплатно. Например, такая опция доступна в США, а недавно Waymo даже позволили брать плату за перевозку пассажиров. Но на отношение общественности это не повлияло — большинство считает, что время робомобилей еще не наступило, а 20% полагает, что поездка в машине без водителя никогда не будет безопасной. Если этот тренд не удастся переломить, то беспилотники так и останутся нишевым экспериментальным продуктом. Или, как и сегодня, продолжат оставаться в тени — на складах, фабриках и территориях технопарков.

25 марта, 2021
Подписывайтесь на [Код // Дурова] в Telegram[Код // Дурова] в Telegram