Чому створення карт із використанням штучного інтелекту є важливим для нової ери програмно-визначених транспортних засобів

Автомобільна промисловість переживає одну з найглибоких трансформацій в своїй історії. Колись визначалася механічною інженерією та кінською силою, сьогодні автомобілі все більше формуються кодом. Ми вступаємо в епоху програмно-визначених транспортних засобів (ПВТЗ), де інтелект автомобіля менше залежить від двигуна, а від рядків програмного коду. За даними недавнього дослідження Research and Markets, ринок ПВТЗ зросте з $213,5 млрд у 2024 році до понад $1,2 трлн до 2030 року. Такий темп зростання не дивує тих, хто працює на перетині програмного забезпечення, картографії та штучного інтелекту. Це відображення того, як швидко розширюється роль штучного інтелекту у всіх аспектах рухливості.

Штучний інтелект все більше стане цифровим двигуном за деякими з найбільш цінних функцій автомобіля: цифровими кабінами з природною мовою, навігацією в реальному часі та динамічним маршрутизацією, прогнозованою технічним обслуговуванням, системами допомоги водієві (ADAS) та вищими рівнями автоматизованого водіння. Штучний інтелект допомагає переозначувати та персоналізувати досвід водіння. За даними недавнього дослідження IBM, 74% керівників автомобільної промисловості вважають, що до 2035 року автомобілі будуть як програмно-визначеними, так і оснащеними штучним інтелектом. І до того часу 80% нових автомобілів повинні мати електричні приводи, що забезпечить ще більш природну основу для інтеграції систем автомобіля, картографії, програмного забезпечення та можливостей штучного інтелекту.

Створення карт із використанням штучного інтелекту: цифровий компас ПВТЗ

Особливо переконливим прикладом ролі штучного інтелекту є еволюція цифрового картографування. Традиційна статична карта поступається місцем “живій” карті: динамічним, постійно транслюваним представленням дорожнього середовища, яке використовується для живлення ряду систем автомобіля. Карта є необхідною для безпечної та ефективної їзди в усе більш електрифікованому, зв’язаному та автоматизованому автомобілі.

Жива карта надає набагато більше, ніж проста навігація, дозволяючи автомобілю інтерпретувати своє оточення та приймати обґрунтовані рішення щодо водіння в реальному часі. Спроможність штучного інтелекту виявляти закономірності, розпізнавати зміни в середовищі та оновлювати дані карти динамічно робить можливим для водія (та систем автомобіля) уникнути зон будівництва, змінити маршрут навколо аварій та дізнатися про зміни в дорожніх знаках або обмеженнях швидкості.

Ми вже бачимо можливості живих карт, які безперервно інтегрують дані від датчиків автомобіля, супутникових зображень та даних, отриманих від користувачів, серед інших джерел, щоб відобразити зміни в дорожніх умовах. Спроможність об’єднати кілька джерел даних, автоматизованих та оснащених штучним інтелектом та машинним навчанням, розблоковує справжній потенціал живої карти.

Персоналізований автомобіль: інтелектуальний, більш інтуїтивний досвід водіння

Досвід водіння також стає більш персоналізованим, більш інтуїтивним та більш залежним від штучного інтелекту. Ми бачимо помічників штучного інтелекту в автомобілі, які вчаться реагувати на природну мову та розпізнавати закономірності в поведінці водія, дозволяючи автомобілям адаптуватися до індивідуальних уподобань. Помічники штучного інтелекту тепер пропонують маршрутизацію з природною мовою, рекомендації щодо зарядки електричних автомобілів, попередження про безпеку на основі умов водіння та динамічні пропозиції щодо маршруту, які включають зупинки, уподобання та зміни в реальному часі.

За даними дослідження IBM, 75% керівників вважають, що програмно-визначені досвіди будуть ядром цінності автомобільного бренду до 2035 року. Це означає, що водій може отримати пропозицію маршруту не лише на основі найкоротшого часу подорожі, а й з урахуванням динамічних елементів, таких як погода в реальному часі, наявність зарядних станцій для електричних автомобілів та попередні зупинки, такі як улюблена зупинка або кав’ярня. З часом автомобіль стає більш компаньйоном для подорожей, який продовжує навчатися та еволюціонувати разом з водієм.

Штучний інтелект як основа для допоміжних та автономних функцій

Штучний інтелект також є фундаментальною основою для подальшої еволюції систем допомоги водієві (ADAS) та автономного водіння. Він дозволить поліпшити процес прийняття рішень щодо безпеки та ефективності автомобіля, від підтримки смуги руху та адаптивного контролю швидкості до розпізнавання пішоходів та об’єктів.

З розвитком ПВТЗ до вищого рівня автономності, поєднання штучного інтелекту з картографуванням та даними від датчиків автомобіля буде суттєвим для точного планування маршруту, ситуаційної свідомості та дотримання нормативних вимог.

Переборювання перешкод: ключові виклики інтеграції штучного інтелекту

Хоча трансформаційна цінність штучного інтелекту в ПВТЗ величезна, а ентузіазм щодо штучного інтелекту високий, існує кілька викликів, які необхідно подолати для широкого впровадження:

• Цілісність та безпека даних: штучний інтелект залежить від великих обсягів даних, що викликає занепокоєння щодо захисту конфіденційних даних під час підтримання точності в реальному часі. Виробники автомобілів та постачальники програмного забезпечення повинні забезпечити захист даних штучного інтелекту щодо місцезнаходження та автомобіля від порушень та несанкціонованого доступу, а також дотримуватися нормативних стандартів, оскільки автомобілі стають все більш зв’язаними.
• Інтероперабельність та стандартизація: хоча більше компаній розробляють системи на основі штучного інтелекту, суттєво забезпечити, щоб ці технології могли працювати разом між брендами та постачальниками, щоб запобігти фрагментації та покращити сумісність між платформами.
• Хмарні та краєві обчислювальні інфраструктури: обробка величезних обсягів даних в реальному часі, згенерованих штучним інтелектом, вимагає потужної обчислювальної інфраструктури. Подальші вдосконалення хмарних обчислень та краєвої обробки будуть критично важливими для підтримки застосунків штучного інтелекту в картографуванні, навігації та автоматизації автомобіля.

Майбутнє карти на основі штучного інтелекту для ПВТЗ

Оглядаючи майбутнє, карта в реальному часі стане ще більш центральною для того, як автомобілі працюють, допомагаючи їм інтерпретувати та реагувати на світ навколо них з все більшою точністю. Розквіт технології цифрового двійника, де штучний інтелект створює віртуальні копії автомобілів в реальному часі, також дозволить виробникам автомобілів симулювати, тестувати та вдосконалювати функції автомобіля до того, як вони вийдуть на дорогу. Недавні досягнення у розпізнаванні зображень на основі штучного інтелекту та хмарній обробці дозволяють автоматично витягувати реальні особливості з вуличних зображень, допомагаючи виробникам автомобілів створювати віртуальні середовища, які прискорюють симуляцію, тестування безпеки та розвиток ПВТЗ.

Поза покращенням навігації та досвіду користувача, аналітика на основі штучного інтелекту все більше буде використовуватися для виявлення закономірностей у даних датчиків та продуктивності, що дозволить раніше виявити потреби у технічному обслуговуванні. Штучний інтелект може спрацювати попередження про обслуговування до того, як традиційні системи попередження активуються, розпізнавши тонкі зміни в поведінці автомобіля, такі як зміна тиску в шинах або зниження ефективності гальм. Ці прогнозні знання не лише покращать безпеку, а й підтримуватимуть більш ефективне та економічне управління автомобілем та флотом.

Чого ясно, так це того, що це майбутнє вимагатиме сильних партнерств між виробниками автомобілів, постачальниками технологій штучного інтелекту, хмарними платформами та експертами з даних про місцезнаходження. Жодна організація не може побудувати це самостійно. Але працюючи разом, ми можемо сформувати безпечніше, розумніше та більш зв’язане автомобільне майбутнє.

Як галузь продовжує свій перехід до програмно-визначених архітектур, важливість інформації про місцезнаходження в реальному часі на основі штучного інтелекту лише зростатиме.