AI в автомобилестроении
Сказка о гиганте, таблетке машинного обучения и автомобильной промышленности
Вторая история сказочной трилогии о влиянии искусственного интеллекта на одну из важнейших мировых отраслей.
Жил-был Гигант. Гигант такой большой и мощный, что его знали все. Люди работали на Гиганта, создавая огромные богатства для себя и других. Затем Гигант получил чудесную пилюлю машинного обучения от дружелюбной Феи, пообещав сделать Гиганта еще более могущественным.
Это вторая часть трилогии о влиянии машинного обучения на автомобильную промышленность. Чтобы лучше проиллюстрировать сложность и проблемы использования машинного обучения у признанных производителей автомобилей, основные моменты дополняются этой историей о Гиганте и чудесной пилюле. Эти идеи основаны на моем опыте работы в автомобильной промышленности и длительных беседах с автомобильными экспертами со всего мира. Трилогия разделена на следующие части: важность (I), возможности (II) и проблемы (III) автомобильной промышленности во внедрении трансцендентной технологии машинного обучения.
Во второй части подробно рассказывается о возможностях, которые таблетка машинного обучения может дать Гиганту. Он обещает сделать Гиганта еще больше и мощнее. Посмотрим как.
Автономное вождение
Сегодня люди управляют автомобилями, чтобы добраться из пункта А в пункт Б. Машинное обучение - ключевая технология, позволяющая автономно доставлять людей или товары к месту назначения. Это называется автономным вождением (AD).
AD позволяет создавать разнообразные приложения. Сразу приходят на ум RoboTaxis, которые перевозят людей в городских условиях. Waymo, дочерняя компания Google, считается лидером в области городского транспорта будущего. В 2019 году компания начала тестировать свою службу автономного такси в Фениксе, штат Аризона, без водителя-водителя в автомобиле.
Тем не менее, AD намного больше, позволяя автономно транспортировать не только людей из пункта А в пункт Б, но и товары. Фольксваген, производитель автомобилей, признает, что отрасль логистики остро нуждается в автономном вождении. Таким образом, компания выделила Volkswagen Autonomy GmbH из своей дочерней компании по производству грузовых автомобилей. В логистическом бизнесе тремя основными составляющими затрат являются цена автомобиля, бензин и заработная плата. Снижение затрат на заработную плату в наибольшей степени повысит прибыльность логистической отрасли.
Технология AD также позволяет использовать другие варианты, такие как автономные транспортеры Scania, карьерные самосвалы, тракторы или любой другой рабочий транспорт. Производитель тяжелой техники Джон Дир работает над полуавтономным трактором уже 20 лет. Там, где некоторым сельскохозяйственным полям требуется целый день, чтобы обрабатывать одну полосу, автономные тракторы обещают огромные преимущества.
Беспилотные автомобили обещают разрушить волшебный продуктовый треугольник для транспортных средств. В треугольнике продуктов указано, что вы должны стремиться создать любой продукт в короткие сроки, с высоким качеством и с низкими затратами. Вы можете расположить любое изделие по волшебному треугольнику изделия. Продуктовый треугольник для автомобилей сегодня выглядит следующим образом.
Автомобили могут доставить людей или товары из пункта А в пункт Б за короткое время, по низкой цене и при разумном качестве. AD предлагает возможность расширить возможности каждого продукта до мыслимого максимума.
Uber, компания, занимающаяся вызовом пассажиров, считает, что беспилотные автомобили могут снизить стоимость мили с 2,86 доллара в Сан-Франциско до всего 0,35 доллара. Это снижение затрат почти на 90% повышает рентабельность треугольника продуктов. AD потенциально может улучшить качество любой поездки, возвращая водителям время читать, поспать или поработать в автомобиле. А когда грузовики могут двигаться автономно, необходимое время перерыва для водителей грузовиков также может быть сокращено до минимума. AD расширяет все возможности продуктов для движущихся транспортных средств, тем самым предлагая огромные возможности для удовлетворения потребностей клиентов и роста компании.
Учитывая всеобщий ажиотаж по поводу AD, покупатели ждут появления беспилотных автомобилей. Крупные автопроизводители подогревают это волнение, объявляя об амбициозных сроках начала предоставления услуг автономной перевозки пассажиров. Компания Tesla, производитель электромобилей, объявила о планах предоставления шаттла с автономным управлением до конца 2019 года. И все это кажется таким простым, благодаря отличным игрушечным видео об автономном вождении транспортных средств повсюду. Кроме того, Udacity, платформа онлайн-обучения, предлагает с 2011 года Самоуправляемый автомобильный инженер Nanodegree. Существует множество историй о стартапах, которые так близки к решению AD, как, например, приведенная ниже.
Google работает над беспилотными автомобилями, и, похоже, они работают. Люди настолько плохо водят машины, что компьютеры не обязательно должны быть такими хорошими, чтобы быть намного лучше. - Марк Андреессен, венчурный капиталист a16z, NYT 2011
Джордж Хотц, известный предприниматель из Кремниевой долины и основатель comma ai, был близок к тому, чтобы предложить функции автопилота в конце 2016 года. Джордж взломал автомобиль Acure, снабдив его смартфоном, направив на него камеру лобовое стекло на дороге впереди. Затем он подавал сигналы рулевого колеса, ускорения и торможения, чтобы маневрировать автомобилем. Видео с релиза openpilot можно найти здесь. Comma.ai намеревалась продавать оборудование AD за 999 долларов плюс ежемесячная абонентская плата. В части III вы узнаете, как развивалась эта история.
Несмотря на амбициозные объявления, многие производители автомобилей отложили сроки вывода AD на рынок. Машинное обучение - ключевой фактор, помогающий Giant создать новый продукт, способный преобразовать его. Давайте посмотрим, как таблетка машинного обучения может помочь Giant создать еще один краеугольный продукт.
Персональные помощники
Предположим, что когда-нибудь возможности самостоятельного вождения станут повсеместными. Что же тогда будет отличать одну машину от другой? Повышенное внимание будет уделяться внутреннему пользовательскому опыту.
Сегодня кабина автомобиля управляется вручную. Кнопки и ручки предоставляют водителю массу возможностей для управления настройками автомобиля. Хотите поднять температуру в машине? Включите кондиционер, поверните два колеса вправо, чтобы увеличить заданную температуру, и увеличьте мощность вентилятора. Четыре шага для единого намерения. Машинное обучение позволяет автомобилю предугадывать потребности пользователей и немедленно выполнять голосовые запросы.
Машинное обучение - ключевая технология, позволяющая использовать персонального помощника в автомобиле. Этот помощник может узнать предпочтительную температуру водителя и автоматически настроить параметры автомобиля. Пользователи взаимодействуют с автомобилем с помощью голоса, опуская кнопки и ручки.
По словам Samsung Next, венчурные капиталисты заинтересованы в инвестировании в платформы. Как отметила Сара Го, венчурный капиталист компании Greylock Partners во время AI Frontiers Conference 2018, интернет-платформа породила единорогов, таких как Google или Facebook. Мобильная версия как следующая платформа подтолкнула такие компании, как Lyft или AirBnB, к единорогам. Может ли беспилотный автомобиль стать следующей платформой, которая обеспечит рост игр, развлечений или стартапов в области виртуальной и дополненной реальности для единорогов?
Машинное обучение предлагает автомобильным компаниям огромные возможности для создания новых продуктов. Персональные помощники и автономное вождение - это лишь несколько приложений, ориентированных на клиентов, которые стали возможны благодаря машинному обучению. Еще больше возможностей существует в области интеллектуального производства, RPA и маркетинга.
Вернемся к истории. Теперь Гигант понимает, как эта чудесная пилюля машинного обучения может сделать его еще больше и сильнее. Но Великан все еще думает, стоит ли того, чтобы пережить эти болезни роста. В конце концов, это один из самых могущественных гигантов в мире и никого не боится. Затем на далеком горизонте Великан обнаруживает маленького Малыша Великана. Приближаясь к Малышу-гиганту, Великан понимает, что пьет таблетки машинного обучения. Малыш-великан еще не может ходить, но ясно, что когда он вырастет в полную силу, он сможет легко разбить Великана. Давайте теперь исследуем младенца-гиганта.
Конкуренты
Следующие две диаграммы заслуживают самого пристального внимания. На диаграмме ниже показаны оценки шести мобильных компаний. В настоящее время Waymo возглавляет рейтинг 105 миллиардов долларов. Акции Tesla были нестабильными, что привело к удвоению стоимости компании до 81 миллиарда долларов в январе 2020 года только за последние 2 месяца. Такие компании, как Waymo, Uber или Tesla, представляют Baby Giant. Giant представлен такими автомобильными операторами, как VW, BMW или Daimler.
Оценка Waymo превосходит все оценки других компаний. Прежде чем заработать хоть один доллар дохода, он уже оценивается выше, чем BMW и Daimler вместе взятые. Технология Waymo в значительной степени полагается на машинное обучение для создания самого безопасного водителя в мире. Оценки Uber и Tesla также основаны на их усилиях по воплощению рекламы в реальность. Основатель Uber Трэвис Каланик назвал беспилотные автомобили самой важной технологией для будущего Uber. Знаменитая функция автопилота Tesla полагается исключительно на машинное обучение для обнаружения объектов и удержания автомобиля на полосе движения.
Напротив, на приведенной ниже диаграмме показано количество сотрудников, необходимое каждой компании для достижения своей предполагаемой оценки. В 2018 году Waymo едва преодолела отметку в 1000 сотрудников. С другой стороны, в Volkswagen в настоящее время работает более 660 000 сотрудников по всему миру. Вы можете видеть, что Baby Giant нужно гораздо меньше сотрудников для создания ошеломляющих рыночных оценок, чем Giant.
А теперь давайте не будем несправедливыми. Сегодня производители автомобилей производят ощутимую прибыль. Ежегодно они продают десятки миллионов автомобилей. Если технология беспилотных автомобилей не будет проверена, инвесторы потеряют много денег, но это все. Но что, если все-таки выпадет?
Напуганный и встревоженный, Великан глотает горькую пилюлю машинного обучения.
Конец (II)
В этой статье изложены преобразующие возможности, которые можно реализовать с помощью таблетки машинного обучения. В то время как Гигант все еще не решается принять эту таблетку, другие Маленькие Гиганты, которые пировали на этой таблетке Машинного обучения, видят, что их силы резко возрастают.
Что будет дальше, когда Великан проглотит таблетку, что вызовет серьезную нагрузку на его тело? Продолжайте здесь (выйдет 19 января), чтобы узнать о проблемах и побочных эффектах внедрения машинного обучения в этой хорошо зарекомендовавшей себя отрасли. Перечитайте начало трилогии здесь.
Эту историю представили на Фестивале данных 2019. Видео этого выступления можно найти здесь. Если вы хотите узнать больше о пересечении бизнеса, управления проектами и науки о данных, подпишитесь на меня в Medium, LinkedIn или Twitter.
