# Амнон Шашуа о будущем беспилотного транспорта: «Автопилот 2021 года изменит модель владения автомобилями»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=n8T7A3wqH3Q
Канал: Amnon Shashua
Опубликовано: 28.06.2016

---

## Будущее автономного вождения: видение Амнона Шашуа [[JUMP:02:58]]

На конференции CVPR 2016 эксперт по компьютерному зрению и основатель Mobileye Амнон Шашуа представил стратегическое видение развития технологий автономного транспорта. В своем выступлении он аргументировал, почему автомобиль является идеальной платформой для внедрения искусственного интеллекта (ИИ), и выделил три ключевых технологических «столпа», необходимых для создания полностью беспилотных систем.

### 🎯 Почему автономное вождение — это «святой Грааль» ИИ? [[JUMP:03:52]]

Амнон Шашуа отмечает, что, несмотря на ажиотаж вокруг чат-ботов и робототехники, индустрия пока не нашла для них четкой бизнес-модели, оправдывающей инвестиции в десятки миллиардов долларов. Автомобили же предлагают понятный экономический сценарий:

* **Повышение утилизации:** Личные автомобили простаивают 96% времени.
* **Экономика shared mobility:** В сервисах вроде Uber и Lyft затраты на водителя составляют 50% стоимости поездки. Устранение человека из уравнения кардинально меняет бизнес-модель.
* **Платформа для данных:** Автономный автомобиль — это вычислительный комплекс с множеством сенсоров, способный не только безопасно перемещаться, но и предоставлять пассажирам персонализированный контент.

### 🏗️ Три столпа автономной системы [[JUMP:07:59]]

Для реализации полноценного автопилота необходимо одновременно развивать три взаимосвязанных направления, чтобы не создавать «необоснованных требований» к каждому из них:

1.  **Сенсорика (Sensing):** Формирование модели окружающей среды на основе камер, радаров и лидаров. По мнению Амнона Шашуа, камеры незаменимы из-за высокой плотности данных (разрешение на три порядка выше других сенсоров) и способности распознавать текстуру, а не только форму, что критично для чтения разметки и знаков.
2.  **Картографирование (Mapping):** Создание высокоточных карт, которые обеспечивают резервирование данных сенсоров и позволяют предвидеть развитие дорожной ситуации.
3.  **Политика вождения (Driving Policy):** ИИ-планировщик, который понимает, что дорога — это мультиагентная среда. Люди не следуют правилам на 100%, и машина должна уметь «вести переговоры» в потоке (например, при перестроении).

### 🧠 Роль глубокого обучения [[JUMP:22:42]]

Амнон Шашуа подчеркивает, что главным прорывом глубоких нейронных сетей является не отказ от ручного проектирования признаков (feature engineering), а возможность решения задач, которые ранее считались невыполнимыми, например, использование **контекста**.

* В задачах сегментации свободного пространства (например, отличить дорогу от тротуара с идентичной текстурой) нейросети справляются за счет понимания глобального контекста, что было почти невозможно в эпоху до 2012 года.
* Для задач вождения Mobileye использует ансамбль нейросетей, которые даже при отсутствии четкой разметки на дороге способны с высокой точностью предсказывать траекторию движения, основываясь на «холистическом» восприятии сцены.

### 🗺️ Технология REM: краудсорсинг карт [[JUMP:42:58]]

Одной из самых важных инноваций, представленных в Mobileye, является концепция **Road Experience Management (REM)**. Поскольку для безопасности требуется обновление карт в реальном времени, а передача «сырых» данных с миллионов машин невозможна из-за ограничений пропускной способности, компания использует следующий подход:

* **Минимальный объем данных:** Автомобили отправляют в облако лишь 10 КБ на километр пути, передавая только семантические объекты (разметку, знаки, границы полос).
* **Краудсорсинг:** Инфраструктура обновляется за счет того, что каждый новый автомобиль, оснащенный камерой, становится «датчиком» для построения глобальной карты.
* **Точность:** Использование визуальной одометрии в сочетании с опорными точками (ландшафтными объектами) позволяет достичь точности локализации в пределах 10 см, что критически важно для автономного управления.

### 🛣️ Прогноз развития до 2023 года [[JUMP:57:29]]

Амнон Шашуа выделяет три этапа внедрения технологий:

1.  **Highway Autopilot (2015–2017):** Автопилот для шоссе, требующий контроля водителя (как в системах Tesla того времени).
2.  **Highly Autonomous Driving (2018–2020):** 360-градусное «видение» автомобиля, активация на шоссе, возможность кратковременного отвлечения водителя.
3.  **Fully Autonomous (с 2021):** Появление беспилотных такси (ride-sharing) в ограниченных геозонах.
4.  **Персональная трансформация (после 2023):** Амнон Шашуа полагает, что после накопления достаточной статистики безопасности и масштабирования картографирования, модель владения автомобилем изменится: от необходимости покупать личную машину к подписочным сервисам, где автомобиль сам приезжает к владельцу по запросу.