Nissan chce wypuścić Nissana Leafa na ulice Tokio. Już wkrótce. Przynajmniej taki jest ich plan. Pozostaje tylko czekać na zgodę rządu.
Jeśli zostanie przyjęta, będziemy mówić o czymś więcej niż tylko o standardowej usłudze car-sharingu dla pojazdów elektrycznych. To część większego sojuszu. Nissan, Wayve, Nvidia i Uber łączą zasoby, aby wdrożyć globalną flotę robotxi.
Ale jest pewien haczyk.
I znaczące.
Zwykłe Leafy, które można dziś kupić, to po prostu samochody. Wersja robotaxi różni się strukturalnie. Od samego założenia. Wykorzystuje systemy redundantne. Przypomnij sobie, jak latają samoloty. Mają więcej niż jeden przewód. Istnieją kopie zapasowe. A nawet rezerwa za rezerwę. Jeśli jeden system ulegnie awarii, drugi natychmiast przejmuje kontrolę. Bez paniki. Żadnych wypadków. Właśnie to robi Nissan.
Mówimy o automatyzacji czwartego poziomu.
Jest to oficjalna nazwa możliwości, że samochód może w ogóle nie mieć kierownicy. I pedały też. W sytuacji awaryjnej nie ma kto pomóc osobie z samochodem – wszystko robi samo urządzenie. Ale to nie jest magia. Ona ma ograniczenia. Chodzi o geofencing. System będzie działał na konkretnym placu Tokio lub w centrum miasta w celu dostarczania towarów. Wyraźnie zna swoje granice.
Piąty poziom? To jest sen. Jedziesz gdziekolwiek: w śniegu, w gradzie czy na Marsie? Może. Ale nie dzisiaj. Dziś jest platforma Hyperion. Kamery. Radar. Lidar. Ultradźwięk. Czujniki w kabinie monitorują pasażerów w takim samym stopniu, jak monitorują drogę.
Po co tyle sprzętu?
Dzięki temu inżynierowie mogą skupić się na najtrudniejszej części: nauczeniu maszyny myślenia.
Tutaj w grę wchodzi sterownik Wayve AI. To są „mózgi” systemu. Nie wykorzystuje kart wysokiej rozdzielczości (HD). Takie mapy szybko stają się nieaktualne: zmieniają się place budowy, drogi się zmieniają. Wayve twierdzi, że korzysta z „kompleksowej sztucznej inteligencji”.
Co to oznacza w praktyce?
Oznacza to, że AI otrzymuje cel, a nie zestaw instrukcji. Pokazujesz mu zdjęcie czystego stołu. On sam rozumie, jak posprzątać bałagan. Analizuje dane ze świata rzeczywistego. Uczyć się. Reaguje. Nikt nie szepcze mu do ucha poleceń krok po kroku.
„W oparciu o kompleksowe uczenie się…pracuj bez konieczności korzystania ze szczegółowych map HD.”
Maszyna widzi wszystko. Kamery rejestrujące 360 stopni. Radar patrzy przed siebie. Lidar przecina powietrze. AI przetwarza te dane. Decyduje, że to co jest przed nim to pieszy, a co cień. Przewiduje działania innych, zanim je popełnią. Jeśli mocno zahamujesz, nie tylko się zatrzymasz; analizuje przyczynę Twojego zahamowania i dostosowuje przyszłe ruchy.
Inteligentny system. Może nawet zbyt mądry?
Nissan nie tylko buduje autobus, który sam się napędza. Dopełniają doświadczenie przebywania w środku. Wyświetlacze w kabinie. Systemy komunikacyjne. Sprawienie, że jazda będzie interesująca lub przynajmniej mniej przerażająca, gdy nikt nie prowadzi.
Jaki jest cel? Wyjdź poza Tokio. Dziesięć miast na całym świecie. Oprogramowanie nie jest powiązane z konkretną platformą. Powinno działać w każdym samochodzie. Dowolny producent. W dowolnym mieście. Przy każdej pogodzie.
Brzmi zbyt dobrze? Może.
Zobaczmy, czy sztuczna inteligencja poradzi sobie z nagłym podmuchem wiatru lepiej niż my. Lub z rowerzystą odwróconym od drogi.
Na razie to tylko Liść z wieloma oczami. Czekam na pozwolenie. Czekam na zielone światło. A może po prostu czekasz na sygnał z czujników, że można już bezpiecznie ruszać.
