span>Искусственный интеллект (ИИ) является движущей силой четвертой промышленной революции, ее преобразующей силой, аналогичной движущей силе предыдущих трех. Мобильность, вероятно, является той экосистемой, в которой огромный потенциал ИИ наиболее заметно проявляется. Ожидается, что к 2024 году рынок искусственного интеллекта в автомобилестроении приблизится к отметке в 10 млрд. евро. На что тратятся эти деньги? Ниже перечислены 10 основных направлений изменения мобильности с использованием искусственного интеллекта.
10. Персонализированный маркетинг
Искали в интернете рыболовные снасти или ботинки для похода? Информационно-развлекательная система укажет на расположенные поблизости магазины. Бензобак пуст? Не проблема - ваш автомобиль предложит заправочные станции. Любите тайскую еду? Ваша машина знает отличное место, прямо за углом... Как ожидается, именно так будет работать персонализированный маркетинг, использующий преимущества искусственного интеллекта. 9. Страховая индустрия
Страховая индустрия очень серьезно относятся к прогнозированию будущего. Именно поэтому предиктивные возможности ИИ нашли применение в сфере страхования и привели к появлению совершенно нового подхода: insurtech (insurance+technology). Главная уникальность подхода заключается в алгоритмах, которые применяется при расчете тарифа.
Использование big data позволяет предложить страхователю максимально персонифицированный и справедливый тариф. Алгоритм анализирует значительно больше показателей, чем классическая андеррайтинговая модель (70 против 20), и учитывает взаимосвязи между ними, что позволяет максимально точно оценить реальные риски каждого конкретного страхователя.8. Производство
ИИ не только меняет способ управления автомобилями, но и их конструкцию. Например, Kia недавно внедрила в эксплуатацию экзоскелет Hyundai Vest Exoskeleton (H-VEX), который повышает грузоподъемную способность человека на 5,5 кг и помогает справляться с тяжелыми физическими нагрузками. Экзоскелет используется на сборочных конвейерах компании. На производстве также начали активно применяться автоматически управляемые транспортные средства (AVG) — это мобильный робот, применяемый в промышленности для перемещения грузов, товаров и материалов в производственном процессе или в складском хозяйстве. Устройство оснащается системой, позволяющей ему ориентироваться в пространстве. Все эти роботы с ИИ сделают производство более безопасным, эффективным и дешевым. 7. Прогнозное обслуживание
Благодаря тщательному мониторингу данных с сотен датчиков и их анализу для оценки текущего состояния автомобиля, ИИ может достаточно точно предсказать будущие неисправности автомобиля. Искусственный интеллект обнаруживает проблемы до того, как они повлияют на машину, и предлагает провести техническое обслуживание, прежде чем транспортное средство станет неисправно.6. Инфотейнмент
Благодаря продвинутым знаниям естественного языка ИИ станет проще управлять информационно-развлекательными системами автомобиля с помощью простых голосовых команд и жестов рук. Это повышает комфорт и безопасность, с которыми водители могут управлять функциями мессенджера, навигации и развлечениями в своем автомобиле.5. Управление интеллектуальными сетями
Vehicle-to-grid (V2G) — концепция двухстороннего использования электромобилей и гибридов, подразумевающая подключение машины в общую электрическую сеть для подзарядки автомобиля с возможностью выдачи электроэнергии обратно в сеть для участия в управлении спросом на электроэнергию. У владельцев автомобилей с технологией V2G будет возможность продавать электроэнергию в энергосистему в часы, когда машина не используется, и заряжать автомобиль в часы, когда электроэнергия дешевле, т. к. во многих странах цена электроэнергии зависит от времени суток. Также будет возможность подключать автомобили с этой технологией к собственному дому и использовать их в качестве бесперебойного питания для дома или офиса.
ИИ спрогнозирует лучшее время для зарядки или передачи энергии обратно в сеть. Такое умное управление сетями не только снижает затраты для пользователя, но и повышает стабильность и эффективность всей сети. 4. Контроль за водителем
ИИ не только сможет идентифицировать индивидуальных водителей, регулируя настройки автомобиля в соответствии с их предпочтениями (положение сиденья, температура, зеркала и т.д.), но и контролировать способность водителя управлять своим автомобилем, измеряя открытость глаз, положение головы и другие биометрические показатели (например, зрение при запуске). При необходимости система предупреждает водителя о необходимости сфокусироваться или сделать перерыв. В случае аварии управление осанкой позволяет максимально эффективно задействовать подушки безопасности для снижения травматизма.3. ADAS
Быстро растет количество транспортных средств повышенной безопасности (Advanced safety vehicle, ASV), оборудованных системами помощи водителю (advanced driver assistance system, ADAS) на базе видеокамер. В таких системах используется одна или несколько автомобильных камер (монокулярных или стереокамер). С помощью этих камер и технологий распознавания изображений система может обнаруживать и распознавать транспортные средства, пешеходов, дорожные знаки и прочие объекты, находящиеся вокруг автомобиля, а также определять состояние водителя и пассажиров.
ИИ способен следить, чтобы транспортные средства сохраняли полосы движения, помогать при экстренном торможении в труднодоступных местах, контролировать пересечение дорог и слепые зоны и даже принимать на себя контроль во избежание аварий.2. Прогнозирование движения транспорта
ИИ действительно хорош в извлечении полезной информации из Big Data, такой как информация об условиях дорожного движения в определенные даты, дни и часы. Это позволяет построить траекторию, которая будет управлять дорожным движением, избегая заторов там, где они наиболее вероятны. Аналогичные функции машинного обучения могут быть применены к вновь возникающим дорожно-транспортным происшествиям, предоставляя водителю наилучшие возможности для предотвращения не только непредвиденных дорожных заторов, но и предлагать альтернативные маршруты. 1. Полная автономия
Полностью самоуправляемые автомобили с автопилотом 5-го уровня остается Священным Граалем многомиллиардных исследований и разработок в области самоуправляемых технологий. В конечном итоге достижение полной автономии в значительной степени зависит от прогресса в машинном обучении. Две компании добились впечатляющих успехов в разработке полностью автономных систем управления авто: Google (через свою дочернюю компанию Waymo) и Tesla. Обе фирмы проводят эксперименты по тестированию самоуправляемых авто, которые должны привести к испытаниям на ограниченную дальность, которые, вероятно, будут проводиться в обозримом будущем в закрытом режиме.
