Генеральный директор Ракель Уртасун об автономных грузовиках 4-го уровня

Ракель Уртасун провел 16 лет в пространство для самостоятельного вождениядостаточно долго, чтобы перемещаться каждый метафорический славный холм и глубокая долина. Она отправилась в путешествие из ранних увольнений из «несбыточной мечты», до «мы этот «близкая» уверенность и обратно.

Эта отрасль сейчас на новой волне оптимизма и инвестиций, в том числе в Справочная инновация Inc.автономной автотранспортной компании, которую Уртасун основал в 2001 году. Испанско-канадский профессор Университет Торонтои бывший главный научный сотрудник группы передовых технологий Uber, помог Waabi стать ключевым игроком. Начиная с осени 2023 года стартап из Торонто управляет грузовыми маршрутами с геозонами из Далласа в Хьюстон на модернизированных полуавтобусах Peterbilt, перемещаясь даже по жилым улицам в загруженных, 36000-килограммовый (80 000 фунтов) чудовища, на борту которых нет людей.

В октябре компания достигла важной вехи, интегрировав свою «Руководство для водителя» система физического искусственного интеллекта в новом автономном грузовике Volvo VNL, который шведский автопроизводитель строит в Вирджинии. Это решение для беспилотного вождения использует технологию Nvidia. Привод AGX Тор, а Платформа на базе искусственного интеллекта для автономных и программно-определяемых транспортных средств.

В январе стартап из Торонто привлек $750 млн в своем последнем раунде финансирования для расширения своей системы беспилотного вождения в сфере роботакси с жесткой конкуренцией. В число спонсоров входят Хосла Венчурс, Нвидиаи Вольво.

Уртусун говорит, Эталонный драйвер может масштабироваться для всего спектра транспортных средств, географических регионов и сред — хотя метели может все равно создайте запретную зону на данный момент. Он основан на том, что Urtasun называет самым передовым в отрасли нейронным симулятором, позволяющим создать «общий мозг», который партнеры могут трансплантировать в автомобили, грузовики, и многое другое на колесах. Идея состоит в том, чтобы захватить часть глобального бизнеса автономных грузоперевозок, который МакКинси оценки могут стоить больше, чем 600 миллиардов долларов в год к 2035 году; уже к 2030 году на долю автономных автоперевозчиков будет приходиться 15 процентов общего объема грузовых перевозок в США.

Подкреплено дополнительным 250 миллионов долларов от UberWaabi планирует развернуть не менее 25 000 автономных Таксис через Убер вызов такси сервис, чей мировой охват охватывает 70 стран, около 15 000 городов и более 200 миллионов пользователей в месяц.

Уртасун поговорил с IEEE-спектр о том, как Вааби подсчет на датчиках и моделировании, чтобы доказать реальную безопасность; и почему переход к автономии является моральным императивом, который перевешивает ущерб для водителей-людей.водят ли они грузовики или семейные седаны. Наш разговор был отредактирован для большей длины и ясности.

IEEE-спектр: До недавнего времени автономные технологии, казалось, зашли в тупик, по крайней мере, в сознании общественности. Теперь инвесторы снова наводняют зону, и компании идут ва-банк. Что случилось?

Ракель Уртасун: Было много пустых обещаний, или [people] не осознавая сложности проблемы. Было осознание того, что на самом деле эта проблема сложнее, чем люди ожидали. Это также связано с типом технологии, которая была разработана в то время, которую мы называем «AV 1.0». Это системы, созданные вручную, которые должны быть грубо использованы людьми. Вам понадобится много капитала и огромное количество миль в пути, чтобы добраться до первого развертывания.

Что вы увидите в следующем поколении…ВЫКЛ 2.0 и системы, способные рассуждать, — это то, что у вас наконец есть решение, которое масштабируется. Когда мы основали компанию, это была очень противоречивая точка зрения. Но сегодня, прорывы в области искусственного интеллекта ясно дали понять, что это следующая большая революция. Речь идет не только о большем количестве вычислений; речь идет о создании мозга, способного обобщать. Это момент «ага», который сейчас переживает индустрия.

Даже для тех, кто верит в технологии, видя беспилотный Полуприцеп в зеркале заднего вида может вызывать тревогу. Теперь вы интегрировали свою технологию в аэродинамический дизельный автомобиль. Вольво ВНЛ Автономный грузовик. Как убедить регулирующие органы и общественность в том, что этим грузовикам место на улице?

Влага: Безопасность, когда вы думаете о том, чтобы нести 80 000 фунтов на этой массивной установке, определенно имеет первостепенное значение. Мы считаем, что единственный способ сделать это безопасно — использовать резервную платформу, которая полностью разработана и проверена OEM-производителем, а не модернизировать ее. OEM-производитель создает специальный тип грузовика, который имеет все дублирующие рулевое управление, мощность и торможение, поэтому, что бы ни случилось, у нас всегда есть способ безопасно подключить и активировать этот грузовик. Затем мы несем ответственность за датчики, вычисления и, конечно же, за мозг, который управляет этими грузовиками.

Влияние ИИ на рабочие места в сфере грузоперевозок

Одним из крупнейших спорных вопросов является вытеснение водителей-людей. Поскольку ИИ меняет ряд рабочих мест, как реагировать на людей, которые говорят, что это приведет к сокращению хорошо оплачиваемых рабочих мест?

Влага: Мы видим это так: каждый, кто сегодня является водителем грузовика и хочет выйти на пенсию с должности водителя грузовика, сможет это сделать. Это физический ИИ; это не похоже на цифровой мир, где вы можете внезапно немедленно переключиться на эту технологию. Такое внедрение и масштабирование потребуют времени. С помощью этой технологии также будет создано много рабочих мест; удаленные операции, терминальные операции и другие вещи. У вас есть время сменить форму труда – пребывание в дороге, которое длится неделями – а это действительно трудная и бесчеловечная работа, скажем честно – на то, что вы можете делать на месте. Был интересный [U.S.] Департамент транспорта исследование, которое показало, что из-за этого постепенного внедрения будет создано больше рабочих мест, чем фактически удалено.

Вы говорили о личной мотивации, стоящей за этим. Почему вы считаете, что преимущества автономии перевешивают любые проблемы роста, включая возможность неожиданных несчастных случаев или даже смертей?

Влага: Ежегодно на дорогах мира умирает 2 миллиона человек, и никто в этом не подвергает сомнению. Это статус-кво. Если вы думаете, что машины должны быть идеальными для развертывания, вы на самом деле приносите в жертву множество людей, которых могли бы спасти. Человеческая ошибка в авариях находится между 90 процентов и 96 процентов. Это могут быть несчастные случаи, которые можно было бы предотвратить. Некоторые несчастные случаи всегда будут неизбежны; шина может лопнуть у машины так же, как и у человека. Но важное сравнение заключается в том, насколько мы безопаснее. Эта технология является ответом на многие, многие вещи.

Большая часть отрасли ориентирована на движение по шоссе «от узла к узлу». Но вы утверждаете, что ИИ Waabi может справиться со сложностью местный улицы.

Влага: Остальная часть отрасли перешла на эту бизнес-модель, согласно которой вам нужны транспортные узлы рядом с шоссе. Это добавляет много трений и затрат. Благодаря нашей поддающейся проверке комплексной системе искусственного интеллекта мы можем ездить по поверхности [local] улицы. Мы можем делать незащищенные левые, светофорыи крутые повороты. Эти основные возможности позволяют нам дойти до конечного потребителя. Мы уже перевозим коммерческие грузы для таких клиентов, как Samsung через нашу Убер Грузовое партнерство.

Вы упомянули, что Вааби не любит говорить о «количестве пройденных миль» как о показателе. Для инженерной аудитории это звучит нелогично. Как ваш подход «сначала моделирование» заменяет необходимость реального времени в пути?

Влага: В отрасли мили использовались как показатель продвижения по службе. Сколько миль составляет Тесла нужно ехать, чтобы увидеть любую из этих ситуаций? Но мы — компания, ориентированная на моделирование. Waabi World может имитировать все датчики, поведение людей, все. Это единственный симулятор, где можно математически доказать, что тестирование и вождение в симуляции — то же самое, что и вождение в реальном мире. Вы можете подвергнуть систему миллиардам симуляций в облаке. Именно это позволяет нам быть настолько эффективными и быстрыми в использовании капитала.

Поддающийся проверке искусственный интеллект против систем «черного ящика»

В чем разница между вашим «интерпретируемым» ИИ и системами «черного ящика», которые мы видим в других местах?

Влага: Мы наблюдаем эволюцию легковых автомобилей по уровню.– От 2+ систем до комплексных архитектур «черного ящика». Но они не поддаются проверке. Вы не можете проверить и проверить эти системы, что является серьезной проблемой, если учесть, что регулирующие органы и OEM-производители доверяют этой технологии.

То, что построил Waabi, является сквозным, но полностью проверяемым. Система вынуждена интерпретировать то, что она воспринимает, и использовать эти интерпретации для рассуждений, чтобы понять последствия каждого действия. Это гораздо больше похоже на то, как на самом деле работает наш мозг; ваше мышление «типа 2», когда вы начинаете думать о причине, следствии и последствиях, а затем обычно делаете гораздо лучший выбор в своем маневре.

Тесла известно и противоречиво тем, что он полагается почти исключительно на данные камер для запуска и улучшения своих систем беспилотного вождения. Вы не поклонник такого подхода?

Влага: Мы используем несколько датчиков: лидаркамера и радар. Это очень важно, поскольку режимы отказа этих датчиков очень разные и дополняют друг друга. Мы не ставим под угрозу безопасность, чтобы уменьшить спецификация материалов стоимость сегодня.

Тех (легковой автомобиль) луровень-Системы 2+ не предназначены для уровень 4где на борту нет человека. Люди не обязательно понимают, что существует огромная разница с точки зрения планки, когда нет человека, на которого можно положиться. Это не так: «Ну, если у меня не будет большого количества системных вмешательств, я почти у цели». Это не показатель. Мы нативные 4 уровня. Мы сами решаем, по каким направлениям система может ездить, и в каких условиях. Мы создаем технологию, которая сможет управлять разными форм-факторами — грузовиками или роботами — с помощью одного и того же мозга.