Почему беспилотный автомобиль до сих пор не везде
Машины уже умеют ездить сами — это давно не фантастика. Но почему тогда ты до сих пор не вызываешь робота без водителя в любом городе мира? Разбираемся, что мешает беспилотникам захватить дороги.
Беспилотные машины уже катают пассажиров по улицам — в нескольких городах их можно вызвать как обычное такси, только без водителя за рулём. Так почему же ты не можешь сделать то же самое у себя? Технология вроде бы готова, но раскатать её на весь мир оказалось куда сложнее, чем казалось десять лет назад.
Сначала разберёмся: они реально ездят
Давай сразу проясним: беспилотники — это не обещание из будущего, а уже работающая штука. В некоторых городах роботакси возят людей без человека за рулём вообще — ты садишься на заднее сиденье, а руль крутится сам. Машина видит мир сразу несколькими способами: камеры различают разметку и светофоры, радары ловят скорость других машин, а лидар — это такой лазерный сканер — строит вокруг себя объёмную карту, ощупывая пространство десятками тысяч лучей в секунду.
Чтобы понять уровень самостоятельности, инженеры используют шкалу уровней автономности от 0 до 5. Ноль — это когда всё делаешь ты. Уровень 2 — машина помогает держать полосу и тормозит в пробке, но ты обязан следить за дорогой (так умеют многие современные авто). А вот уровень 4 и 5 — это когда человек уже не нужен. И именно последние шаги по этой лестнице даются мучительно трудно.
Главный враг — «длинный хвост» странных ситуаций
Обычную езду по широкой ровной дороге машина освоила давно. Проблема в редких, нелепых, непредсказуемых случаях — их инженеры называют «длинным хвостом». Представь все возможные дорожные ситуации как огромный список. Сверху — частые и понятные: красный свет, поворот, пешеход на переходе. Но у этого списка есть бесконечно длинный хвост из событий, которые случаются раз в миллион поездок.
Что делать, если посреди дороги лежит перевёрнутый диван? Если регулировщик машет руками, противореча светофору? Если из тумана выныривает человек в костюме медведя? Ты, человек, разрулишь это за секунду, опираясь на здравый смысл. А машина таких ситуаций в обучении могла не видеть ни разу.
Беспилотник можно научить миллиону типичных дорог. Но реальная жизнь каждый день подкидывает миллион первый случай, которого не было в учебнике.
Вот хорошая аналогия. Научить нейросеть водить — это как готовить ученика к экзамену по сотне тысяч решённых билетов. Он блестяще сдаёт всё знакомое. Но стоит экзаменатору задать вопрос с подвохом, которого не было в сборнике, — и заученные ответы не спасают. Человек выкрутится логикой. Машина без опыта может растеряться. А на дороге цена растерянности слишком высока.
Погода, города и невидимые мелочи
Есть и более приземлённые враги. Сенсоры беспилотника отлично работают в ясный день, но их легко сбить с толку:
- Снег и дождь залепляют камеры и лидар, а заодно прячут разметку под белой кашей.
- Сильный туман размывает картинку — машине трудно понять, что там впереди, тень или препятствие.
- Яркое низкое солнце слепит камеры точно так же, как слепит тебя.
- Грязь и наледь на самих сенсорах делают их полуслепыми.
Поэтому многие роботакси пока работают в городах с мягким, сухим климатом и понятной, аккуратной разметкой. Перенести их, скажем, в город со снежной зимой, хаотичным движением и стёртыми полосами — это почти как учить водить заново. Каждый новый город приходится заранее подробно картографировать и долго тестировать. Это дорого и медленно — отсюда и «не везде».
Дело не только в технике
Даже идеальный беспилотник не появится на твоей улице сам по себе. Сначала за него должны проголосовать законы. Кто виноват, если машина без водителя попадёт в аварию — владелец, производитель, программист? Законодатели по всему миру до сих пор пишут правила для транспорта, у которого нет шофёра, и спешить тут опасно.
Вторая стена — доверие. Люди прощают другому человеку ошибку за рулём, ведь все мы иногда ошибаемся. Но к роботу требования жёстче: одна громкая авария с беспилотником обсуждается неделями, даже если статистически такие машины попадают в аварии реже людей. Чтобы общество приняло их, технология должна быть не просто хорошей, а заметно безопаснее человека — и доказать это многими миллионами километров без происшествий.
Добавь сюда деньги. Лидары, мощные компьютеры, постоянное обновление карт, диспетчеры, которые удалённо помогают машине в тупиковой ситуации, — всё это стоит дорого. Запустить сервис в одном районе одного города реально. Раскатать на весь мир — пока нет.
Так когда же везде?
Честный ответ: никто не знает точной даты, и любой, кто называет год, скорее угадывает. Но направление понятно. Беспилотники будут расползаться город за городом, начиная с тёплых, ровных и предсказуемых мест и постепенно подбираясь к сложным — со снегом, горами и сумасшедшим трафиком.
Здесь как с интернетом: сначала он был в паре университетов, потом в крупных городах, а теперь ловит почти везде, хоть и не идеально. С самоуправляемыми машинами, похоже, будет похожая история — медленное, неравномерное, но упрямое расширение. И если тебе сейчас 12–17 лет, есть отличный шанс, что водить ты будешь учиться уже в мире, где робот за рулём — обычное дело. А может, именно ты напишешь тот самый код, который наконец справится с человеком в костюме медведя.