Объем ИИ на автомобильном рынке в 2019 году превысил 1 миллиард долларов США и, по оценкам, будет расти более чем на 35% в год в период с 2020 по 2026 год. https://www.gminsights.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-in-automotive-market
Обзор СМИ по мнениям автопроизводителей по данному вопросу:
Ожидается, что искусственный интеллект (ИИ) в автомобильной промышленности вызовет серьезные потрясения за счет оптимизации производственных возможностей и ускорения роста бизнеса. Разработка и внедрение новых технологий, включая автономную мобильность, моделирование транспортных средств, быстрое прототипирование и создание автомобильных заводов с использованием искусственного интеллекта, создают позитивные перспективы для рынка автономных технологий. Автопроизводители стремительно модернизируют свои существующие производственные системы за счет внедрения платформ искусственного интеллекта и все больше внимания уделяют разработке автономных транспортных средств для повышения мобильности пассажиров. Например, в октябре 2019 года Tesla объявила о досрочном выпуске своих полностью автономных транспортных средств к первому кварталу 2020 года, чтобы получить преимущество на раннем этапе развития.
Развитие искусственного интеллекта на автомобильном рынке объясняется растущей популярностью автономных транспортных средств для повышения комфорта водителя и снижения количества аварий. Национальное управление дорожного движения США подсчитало, что развертывание автономных транспортных средств может сэкономить 300 миллиардов долларов к 2025 году, сократив количество столкновений и обеспечив безопасное вождение. Производители автомобилей принимают к сведению эти тенденции и предлагают инновационные решения для помощи водителю, чтобы получить конкурентное преимущество.
В марте 2019 г. BMW и Daimler вступили в стратегическое сотрудничество с целью разработки новых решений ADAS и установления отраслевых стандартов, которые повлияют на будущие правила, касающиеся технологий помощи водителю. Еще одним фактором, влияющим на долю ИИ на автомобильном рынке, является растущий спрос на удобство для водителя и улучшение доступа к мобильности. Автономные технологии могут помочь людям с ограниченными возможностями и пожилым людям получить доступ к самостоятельной мобильности, снижая утомляемость водителей грузовиков и автобусов на дальние расстояния. Например, в марте 2018 года правительство Нидерландов объявило о партнерстве с Бельгией и Германией, чтобы ввести коридоры для взводов грузовиков, облегчая передвижение 100 беспилотных грузовиков в ночное время. Аналогичным образом, в ноябре 2018 года Сингапур объявил о запуске беспилотных автобусов и маршрутных такси, чтобы снизить пиковые нагрузки на транспорт с 2022 года.
Дополнительная информация и списки стандартов, SAE, ISO, IEE:
(страница 13) http://www.fhi.ox.ac.uk/wp-content/uploads/Standards_-FHI-Technical-Report.pdf стандарт управления окружающей средой помогает организациям минимизировать экологический след своих операций (ISO 14001) Принудительный: Сертификация третьей стороны. Функциональное управление безопасностью на протяжении жизненного цикла автотранспортных средств (ISO 26262). Принудительно: Требуется для соответствия правилам безопасности и критериям импорта. Требования безопасности для совместных промышленных роботов (ISO/TS 15006).
В перечне стандартов ISOнайдено 27 стандартов, связанных с ИИ для ТС.
Стандарты IEEE – по системaм AI 19 стандартов, стандарты для наборов сообщений Стандарт IEEE для общих наборов сообщений управления инцидентами для использования центрами аварийного управления IEEE Std 1512-2006 (редакция IEEE Std 1512-2000)
https://ieeexplore.ieee.org/document/7435753 Advance Driver Assistance System (ADAS) - Speed bump detection Расширенная система помощи водителю (ADAS) - обнаружение лежачих полицейских
В интеллектуальной транспортной системе важную роль играют передовые системы помощи водителю (ADAS). В ADAS проводится множество исследовательских работ в области распознавания дорожных знаков, предупреждения о лобовом столкновении, автомобильной навигационной системы, системы предупреждения о выезде с полосы движения, но еще одна важная область, на которую следует обратить внимание, - это обнаружение лежачих полицейских. Распознавание лежачих полицейских - это безопасность для человека и автомобиля. Ранние исследования в области обнаружения лежачих полицейских выполняются с помощью датчиков, акселерометра и GPS. Обнаружение лежачих полицейских распознается с помощью концепций обработки изображений. Эту методологию легко и просто реализовать без вложений в специальные датчики, оборудование, смартфон и GPS.
Система рейтинга характеристик ADAS: предложение нового отраслевого стандарта 2019-24-0251 https://www.sae.org/publications/technical-papers/content/2019-24-0251/
Более 90% новых автомобилей включают усовершенствованные системы помощи при вождении, которые предлагают такие функции, как система удержания полосы движения и адаптивный круиз-контроль [1]. Эти постоянно улучшающиеся автомобильные системы предоставляют прекрасную возможность повысить безопасность вождения и снизить количество смертей и травм на дорогах. Действительно, они уже дают положительный эффект. Однако широкий спектр функций, предлагаемых на рынке, может сбивать с толку потребителей, которые могут не совсем ясно понимать истинные возможности и ограничения своих автомобилей или иметь простой способ сравнения производительности системы между моделями автомобилей. Этот недостаток информации может снизить повышение безопасности функций ADAS за счет увеличения риска неправильного использования. Чтобы способствовать прозрачности на рынке и, таким образом, обеспечить максимальный положительный эффект от технологий ADAS, в документе предлагается пятиуровневая рейтинговая система, в которой ромбики используются для обозначения значительных достижений в работе систем транспортных средств. Таблицы рейтингов, полученные в результате этой системы, описывают градиенты производительности в рамках критериев, учитываемых некоторыми основополагающими функциями ADAS. Данная рейтинговая система, представленная здесь на начальном этапе разработки, потребует постоянного совершенствования. Поэтому мы призываем сообщество организаций, занимающихся автомобильной безопасностью, взять на себя мантию, создав и выполнив протоколы испытаний для присвоения стандартизованных оценок производительности функций ADAS.