سيارات أكثر ذكاء لا تزال غير قادرة على إنقاذ المشاة

في عام 2024، قُتل 7080 مشاة وأُصيب أكثر من 71000 على الطرق الأمريكية. وصلت وفيات الدراجات إلى أعلى مستوى لها منذ عام 1980 على الأقل. انخفضت الوفيات المرورية الإجمالية إلى أقل من 40000 لأول مرة منذ عام 2020. لكن معظم هذا التقدم ساعد راكبي المركبات. لا يزال المشاة والدراجون يموتون بنسبة قريبة من الأرقام التاريخية.

هذا الفجوة هو القصة. سمحت ميزات المساعدة للسائق بتقليل وفيات ركاب المركبات بشكل قابل للقياس خلال العقد الماضي. لم تفعل الشيء نفسه للمستخدمين الضعفاء للطرق، والسبب يعود إلى خط الرؤية، وليس سلوك السائق. يُقيّد حزمة الحس المستقلة على المركبة بгеوميتية الشاسيه. الأماكن التي يكون فيها المشاة والدراجون أكثر عرضة للخطر هي بالضبط الأماكن التي تكون فيها الحس المستندة إلى المركبة أضعف هيكليًا. تقاطعات خفية. عبور منتصف الكتلة. زوايا عمياء. مناطق المدارس حيث يخطو الطفل بين السيارات الموقفة. ينطبق هذا الحد على السائق البشري الذي ينظر من خلال لوحة القيادة، ونظام الكبح التلقائي الذي يقرأ الرادار الأمامي، و أي حزمة مستقلة نضعها على مركبة في المستقبل.

لمعظم العقد الماضي، كانت كل المحادثة حول المركبات المتصلّة، والتنقل المستقل، والروبوتات الحضرية محادثة حول المركبة إلى كل شيء (V2X). الفكرة هي أن المركبة تتحدث إلى مركبات أخرى، ومعدات جانب الطريق، وهواتف المشاة، والشبكة. مجموعات حس أكثر، ونماذج أفضل، ومعالجة أكثر على متن المركبة، ومزيد من التكرار — كل ذلك مركز على المركبة نفسها. أنتج هذا الإطار تقدمًا حقيقيًا. كما فرض سقفًا على ما يمكن أن تفعله الإدراك المركزي لمركبة لصالح المشاة والدراجين.

المرحلة القادمة من هذا العمل لها شكل مختلف. دعوها البنية التحتية إلى كل شيء، أو I2X. تقاطع، وممر، وبنية تحتية محيطة تدرك وتتنبأ من أجل كل ما يتحرك من خلالها. I2X هي النصف الأصعب من المشكلة. هي أيضًا المكان الذي يغلق فيه الحالة الأمنية أخيرًا.

V2X لها سقف أمان، ونحن الآن نصل إليه

المنهج المتمركز على المركبة كان مفهومًا للمستثمرين، وصناع السيارات، والمنظمين بطريقة لم تكن البنية التحتية كذلك. يمكن قياس التقدم bằng عدد الحساسات، و매개 Variables، ومعدلات الفصل. يتناسب مع الشريحة بشكل جيد. نمت حزمة V2X وفقًا لذلك. معايير V2X الخلويّة حقيقية، ووحدات جانب الطريق معروضة في عشرات الممرات، واللاعبون الرئيسيون في صناعة السيارات والتكنولوجيا ي注جون رأس المال الجاد في منصات الإدراك التعاوني.

أنتج هذا الرأس المال مكاسب حقيقية، مرة أخرى في الغالب لركاب المركبات. لم يغلق الفجوة للمستخدمين الضعفاء للطرق، والبحث العلمي ي trở nên أكثر وضوحًا حول سبب ذلك. دراسة تجريبية حديثة نظام إدراك تعاوني V2X يحدد ستة أنماط خطأ متكررة في أنظمة الحس المستقلة ذات العامل الواحد، معظمها متجذرة في نفس القيد: لا يمكن للمركبة أن تدرك ما وراء خط رؤيتها. الخفاء، و تقاطعات غير خط الرؤية، وتدهور الطقس، وحالات الحواف التي لم تظهر في بيانات التدريب. بحث منفصل يركز على سلامة المستخدمين الضعفاء للطرق يصل إلى نفس الاستنتاج من زاوية مختلفة: تحديد موقع المشاة والدراجين هو وضع الفشل الذي تكون الحساسات المركبة عليه سيئًا هيكليًا.

يُساعد المزيد من LiDAR. يُساعد المزيد من الرادار. النماذج الجيدة تساعد. لا شيء من ذلك يغير القيد الهيكلي الأساسي. ستكون الحساسات المركبة على المركبة دائمًا محدودة بخط الرؤية، وخط الرؤية يزداد سوءًا مع زيادة الكثافة الحضرية. الأماكن التي نحتاج فيها إلى أن تكون السيارات المستقلة أكثر أمانًا هي بالضبط الأماكن التي تكون فيها الإدراك المركزي للسيارة أضعف هيكليًا.

I2X يقلب القطبية

البنية التحتية إلى كل شيء تبدأ من فرضية مختلفة. الطريق، والتقاطع، والممر، ومنطقة الشحن لا تكون طبقات سلبية تنتظر الإدراك. تصبح طبقات ذكاء نشطة تدرك، وتفسر، وتبث الشروط إلى الخارج. مركبة تقترب من تقاطع مخفي لا تحتاج إلى رؤية حول الزاوية بوسائلها الحسية الخاصة. الزاوية ترى من أجلها. روبوت التوصيل يعمل على الرصيف لا يحتاج إلى توقع المشاة خلف شاحنة موقف. عمود الإضاءة يعرف بالفعل أن هناك مشاة هناك.

هذا هو الجانب من المشكلة الذي نبني عليه في Surge. تتمثل عمليات النشر لدينا في عقدة إدراك حافة LiDAR فقط مثبتة على البنية التحتية الحضرية القائمة: أعمدة الإضاءة، ورؤوس الإشارات، والسقوف. لا كاميرات، ولا صور، ولا بيانات تعريف شخصية يتم التقاطها في لحظة الإدراك. نسمي التموضع “مجهول بالفيزياء”، لأن LiDAR يلتقط الحركة والهيكل، وليس الوجوه، ولا تراخيص السيارات، ولا الهوية. الإخراج هو تدفق زمني حقيقي للموقع، والسرعة، والمسار. هذا التدفق نفسه مفيد لمهندس مرور مدينة، ومركبة مستقلة، وروتر لوجستي، وباحث أمان، كل ذلك من بصمة حس واحدة.

يهم اختيار التصميمين. الأول هو أن إدراك البنية التحتية متعدد المستأجرين افتراضيًا. حزمة الحساسات على المركبة هي من نقطة إلى نقطة وتخدم عميلًا واحدًا في كل مرة. عقدة LiDAR على عمود إضاءة تخدم كل مركبة، وكل طائرة بدون طيار، وتطبيق أمان المشاة الذي يحتاج إلى البيانات، في نفس الوقت. يبدو الاقتصاد أكثر مثل برج خليوي من بئر نفط. الثاني هو أن تغطية مستوى الممر يهم أكثر من تغطية مستوى التقاطع. العقدة المعزولة مفيدة. الممرات المترابطة قابلة للدفاع، لأن سلامة المشاة، وتدريب المركبات المستقلة، والاستجابة للطوارئ تعتمد على الاستمرارية، وليس اللقطات.

الإدراك في الوقت الفعلي هو الأرضية. التنبؤ هو السقف.

الفرصة الأكثر عمقًا ليست الطبقة الزمنية الفعلية. يحل الإدراك في الوقت الفعلي الحالات الأمنية الواضحة، وهذا قيمة بحد ذاته. الفرصة الأكثر عمقًا تأتي عندما يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات البنية التحتية المستمرة على مدار الأشهر والسنوات بدلاً من لقطات المركبات العرضية.

بيانات المركبة بطبيعتها نادرة وغير متواصلة. يمر سيارة عبر تقاطع بضع مرات في اليوم على الأكثر. ترى شريحة. عقدة البنية التحتية تراقب نفس التقاطع 24 ساعة في اليوم، كل يوم، لسنوات. ترى التوزيع الكامل. نفس المكان خلال ساعة الذروة، والعواصف، والبناء، والانقطاعات، والأحداث، والتحولات الموسمية. هذا هو نوع مختلف根本ي من بيانات التدريب، وينتج عنه نوع مختلف من النموذج.

随着 تجميع هذه البيانات، يتوقف النظام عن أن يكون تفاعليًا ويتحول إلى تنبؤي. نمط المشي لشخص على وشك الخروج من الرصيف دون النظر. профиль التباطؤ لمركبة على وشك عبور الإشارة الحمراء. هندسة التلاقي التي تسبق حدثًا شبه تصادم بين حافلة متحركة ودراجة في مسار الدراجات. هذه هي إشارات السابقة. يمكن ملاحظتها إحصائيًا. لا توجد في تقارير الحوادث لأنها ليست حوادث. هي أحداث سابقة وتحدث بأعداد أكبر من الحوادث نفسها. الحوادث نادرة. الأحداث الشبه تصادمية وفيرة. أنظمة البنية التحتية تراقب السلوكيات السابقة التي لا تقع في قواعد بيانات الحوادث أبدًا. مركبة تمر عبر تقاطع لن ترى ذلك بمقياس كبير. البنية التحتية التي تعيش في التقاطع ترى ذلك باستمرار.

هذا هو الفعل الفعلي لضمان السلامة. لطالما كان وعد التنقل المتصل أننا يمكن أن نتدخل قبل وقوع حادث، لا توثيقه بعد ذلك. الحساسات على متن المركبة وأجهزة الاتصال الفعالة بين المركبات تصل بك إلى جزء من الطريق. طبقة تنبؤية مدربة على بيانات البنية التحتية المستمرة، متعددة التحليل، هي ما تأخذك إلى بقية الطريق. نفس المنطق، بالطبع، ينطبق على الجانب الطاقي، حيث تظهر شركات مثل HEVO أن الأساطيل المستقلة بالكامل تحتاج إلى بنية تحتية لتزويد الطاقة بالإضافة إلى الإدراك. مجال مختلف، نفس الاستنتاج: العالم يجب أن يعمل على ما لا تستطيع المركبة فعله بمفردها.

نظام عصبي للبيئة الحضرية

عندما تتراجع عن أي نشر فردي، ما يبني هذا العمل حقًا هو شيء لم تكن المدن لديها قط: نظامًا عصبيًا. المدن لديها بالفعل خرسانة، وفولاذ، وشبكات طاقة، وألياف. ما يفتقرن إليه هو طبقة تدرك، وتتذكر، وتتنبأ في الوقت الفعلي عبر البيئة المادية.

I2X هي هذه الطبقة. عقدة LiDAR على عمود إضاءة تعمل مثل нейрон حسي. معالجة الحافة تعمل مثل رد فعل محلي، سريع بما يكفي للعمل دون انتظار الأنظمة المركزية. مع مرور الوقت، تبني شبكة العقدات ذاكرة مؤسسية على مستوى المدينة: كيفية سلوك التقاطعات، وأين تحدث الأحداث الشبه تصادمية، وكيف تتغير تدفقات المرور خلال العواصف، والانقطاعات، والبناء، والطوارئ.

تتبع التطبيقات بشكل طبيعي. تنبيه أمان للمشاة في منطقة مدرسة هو رد فعل. تعديل إشارة المرور بناءً على تدفق المرور الملاحظ هو استجابة محسنة. توصية مسار تنبؤية لمركبة طوارئ تعتمد على كلا الإدراك والذاكرة. تسهل اللوجستيات، وإدارة الطوارئ، ومقاومة المناخ، وتدريب المركبات المستقلة عندما يمكن للمدينة مراقبة عملياتها وتعلم منها بشكل مستمر. النقطة ليست إضافة المزيد من الكاميرات أو لوحات التحكم. النقطة هي إعطاء البيئة الحضرية القدرة التي لم تكن لديها قط: القدرة على الإدراك، والتذكر، والاستجابة في الوقت الفعلي.

تغير البنية التحتية في اقتصاديات السيارات المستقلة

عندما تنتقل طبقة الذكاء من المركبة إلى البنية التحتية، تتغير اقتصاديات السيارات المستقلة والعمليات الحضرية بثلاث طرق مهمة.

أولاً، منحدرة التكلفة لأجهزة المركبات المستقلة لديها أخيرًا مكانًا للذهاب إليه. اليوم، كل مركبة مستقلة مطلوبة لتحمل مشكلة الإدراك الكاملة ومعظم مشكلة السلامة على هيكلها. هذا هو السبب في أن فاتورة المواد لمركبة مستقلة تبدو كما تبدو. عندما توفر البنية التحتية الإدراك على آخر مائة متر والتنبؤ فوقه، تصبح المركبة أخف، وأرخص، وأسهل في التصديق. نفس المنطق ينطبق على الطائرات بدون طيار، وروبوتات الرصيف، وأي شكل مستقبل للمركبات المستقلة ينتظر وحدات اقتصادية لتغلق.

ثانيًا، السوق القابل للت адрес لتنفيذ البنية التحتية الفردي يتوسع بشكل كبير. عقدة LiDAR على عمود إضاءة تخدم فريق هندسة مرور المدينة، وناقل لوجستي وطني، ومركبة نقل مستقلة، وباحث أمان، ومقيم تأمين هو أصل أكثر جوهرية من حس يخدم مستأجرًا واحدًا. البنية التحتية المشتركة تتراكم بطريقة لا تفعل حلول النقطة.

ثالثًا، يصبح قصة التمويل مفهومة لرأس المال المؤسسي الذي أطاعhistorically موانئ، وأبراج، وألياف، ومرافق. بيننا، نحن نrought قيادة تشغيل في نشر البنية التحتية المرتبطة ومزيد من عقدين من خبرة تمويل مشاريع البنية التحتية في شركات بما في ذلك Integrated Roadways، وBlack & Veatch، وDiode Ventures. النمط مألوف. بمجرد أن تنتج فئة أصول عدة، ومتعاقدة، وطويلة الأجل، تدفقات إيرادات من بصمة فيزيائية واحدة، ينخفض ​​تكلفة رأس المال، ويتوسع المدة، ويتسارع البناء. هذا هو اللحظة التي ن 接近ها مع البنية التحتية الذكية. الرأس المال كان ينتظر وضوحًا، وليس التكنولوجيا.

الطريق يتعلم التفكير مرة أخرى

الأرقام القاتلة الصلبة لن تتحرك ماديا حتى نوقف عن سؤال المركبة القيام بكل العمل. أنتج العقد من الاستثمار المتمركز على المركبة معايير، وتنفيذ، ومكاسب معنوية لركاب المركبات. لم يتحرك إبرة للمستخدمين الضعفاء للطرق، والسبب الهيكلي يbuilt في геометрия المشكلة.

الفصل القادم هو البنية التحتية. طرق تدرك. تقاطعات تتنبأ. ممرات تتعلم وتتدخل قبل وقوع الحوادث. أضف الجانب الطاقي فيما بعد، على نفس البصمة الفيزيائية، ولديك ركيزة للاستقلالية كنظام وليس منتجًا. أكثر من ذلك، لديك بنية تحتية يمكن للمدن استخدامها لكل شيء آخر حاولوا حلّه خلال العشرين عامًا الماضية.

V2X علمت المركبات التحدث. I2X هي المدينة التي تتعلم الشعور، والتفكير مرة أخرى، ثم التفكير إلى الأمام.