Fast Company публикует статью об очередной вехе в истории автомобилестроения, сравнивая сегодняшнюю ситуацию с запуском первого автомобильного конвейера. Ноу-хау сократило время производства одной машины с 12 часов до 1 часа 33 минут.
Одновременно с этим была разработана новая концепция автомобильных автомагистралей, соединяющая между собой города и штаты. Было понятно, что массовое производство автомобилей значительно изменит облик городов и образ жизни. Но проектирование и строительство развитой сети дорог было только половиной дела: нужно было учитывать, что по тем же дорогам двигались троллейбусы, велосипедисты и запряженные лошадьми повозки. Поэтому было необходимо разработать единую концепцию, учитывающую безопасность всех типов транспортных средств. Что и было сделано — итоговый проект заложил основу для дальнейшего развитие дорожной инфраструктуры на последующее столетие.
Нынешняя ситуация во многом схожа. Только вместо автомобиля, сходящего с конвейера, выступает автономный транспорт.
В 2007 году команда разработчиков из Университета Карнеги-Меллона продемонстрировала, как автономный автомобиль может безопасно передвигаться по городским улицам. Сегодня благодаря достижениям в области вычислений, анализа данных, машинного обучения и ИИ целые парки автономных транспортных средств уже ездят по дорогам. В тестовых режимах по автомагистралям перемещаются автономные полуприцепы.
Каждое решение, которое принимает водитель при управлении автомобилем, представляет собой строку кода в вычислительной системе беспилотника. Отрегулируйте зеркало, слегка поверните руль, посмотрите направо, нажмите на газ, нажмите на тормоз — каждый такой шаг требует строк и строк кода. Если экстраполировать все решения, принимаемые людьми при вождении, получится невообразимый массив данных. Одно автономное транспортное средство будет производить до 5894 ТБ данных всего за один год — это больше, чем 320 млн пользователей Twitter за тот же период.
Такая ситуация формируют экосистему, которая будет определять будущее автономной мобильности. «Умная» инфраструктура в сочетании с системой компьютерного зрения и другими автономными решениями становятся «глазами» и «ушами» городских дорог. Такие системы не только оперативно реагируют на те или иные ситуации, но и аккумулируют данные. Анализируя их с помощью ИИ, сити-менеджеры и проектировщики могут принимать более эффективные решения по модернизации той или иной территории. В совокупности все это ставит развитие дорожного хозяйства на принципиально новые рельсы и в конечном итоге меняет облик городов — и это происходит уже сегодня.
