Регулирование определяет развитие беспилотного транспорта в России и Китае
Развитие автономного транспорта зависит не только от уровня технологий, но и от подходов к регулированию. В технопарке Baidu Apollo Park в Шанхае разработчики рассказали "Российской газете" о тестировании беспилотных автомобилей, использовании больших данных и ограничениях, которые сдерживают масштабирование систем в мире.
Первые прототипы автономных транспортных средств от Baidu появились в 2013 году. Через три года компания расширила модельный ряд и провела испытания в реальных дорожных условиях. Особо важным для развития беспилотного транспорта в мире стал 2017 год, когда Baidu запустила собственное подразделение на базе искусственного интеллекта (ИИ) Apollo для разработки решений автономного вождения. Впервые компания перешла к городским сценариям использования автомобилей. Название Apollo было выбрано в честь программы пилотируемых полетов "Аполлон" космического агентства США - в ходе проекта были совершены шесть высадок космонавтов на Луну.
Такие городские сценарии использования позже потребовали новых подходов к безопасности и тестированию. Например, в 2018 году компания представила первый беспилотный автобус Apolong без руля, педалей газа и тормоза. Это был первый в мире автобус с возможностями беспилотного вождения четвертого уровня безопасности. Он мог разгоняться до 40 километров в час, а также распознавал движение пешеходов, других машин и предметов. Встроенная аналитика позволяла прогнозировать возможное перемещение участников дорожного движения. Как отмечают в компании, сегодня такой автобус может использоваться в качестве передвижного кафе или магазина.
В 2021 году компания выпустила первую беспилотную машину пятого поколения, а через три года, в 2024 году - шестого. Тогда Baidu получила первую в Гонконге лицензию на тестирование автономных автомобилей, и было впервые запущено приложение для заказа беспилотного такси Apollo Go. Так, в ходе дорожных испытаний машины сервиса преодолели 20 тысяч километров в Гонконге за год.
Степень безопасности напрямую влияет на создание правил, поэтому в мировой практике существует шесть уровней безопасности беспилотного вождения (L0 - L5), где ноль - полностью "традиционный" автомобиль без автопилота. К L1 относят "ассистированное вождение" - система может взять на себя определенную функцию, например, регулирование скорости, но вся ответственность остается за человеком. На уровне L2 к автоматической настройке может перейти две и более функции.
Средние уровни (L3 и L4) работают по принципу высокоавтоматизированного вождения. Все аспекты вождения переходят к системе, человеку остается только задать точку назначения - определить направление движения, а также отвечать на сигналы алгоритма в случае непредвиденной ситуации.
Последний уровень (L5) можно назвать полноценным автоматизированным такси, когда человеку нужно только сесть в автомобиль и доехать до нужной точки на карте. Система самостоятельно принимает решения, ищет наиболее короткий путь и выполняет все задачи по управлению автомобилем.
Для запуска "автономности" системы машину нужно научить видеть. Для этого в компании есть специальные калибровочные лаборатории - пространства для настройки и тестирования "зрения" автономных автомобилей. "Если система машинного зрения беспилотного автомобиля работает некорректно, она требует отладки и повторной калибровки. Именно для этого используется лабораторный комплекс, где проводится настройка сенсоров и визуальных систем автономного транспорта", - рассказал инженер Baidu Ван Цзяле.
Автомобиль устанавливают в зал, где сенсоры считывают специальные знаки и коды. В компании отмечают, что подобные лаборатории повышают производительность работы - раньше процесс калибровки проводился только на улице, и на одну настройку зрения могло уходить два-три дня. Калибровка в специальном помещении сокращает время настройки до пяти минут.
Также компания развивает собственную систему интеллектуального вождения Apollo Pilot. Уже разработана линейка интеллектуальных систем помощи водителю, охватывающих различные сценарии: от парковки до городского и скоростного движения. Решения обеспечивают навигационное ассистированное вождение на парковках, в городских условиях и на высоких скоростях. Они внедрены и запущены в серийное производство на некоторых моделях.
Ведется работа по изучению и развитию интеллектуального пространства личного транспорта. Например, компания представила концепцию интеллектуального взаимодействия человека и автомобиля в эпоху совместного вождения. Встроенный виртуальный ассистент соединяет пользователя с сервисной экосистемой, автомобильными мини-приложениями и контентной экосистемой - музыкой и мультимедиа. Система использует ИИ-сценарии и голосовое взаимодействие, постепенно изучает поведенческие привычки человека и адаптирует сервис под него, повышая комфорт и качество пользовательского опыта.
Кроме того, с 2024 года Baidu развивает направление автономных транспортных платформ, ориентированных на доставку и логистику. Такие роботы предназначены для работы без водителя, они интегрируются с интеллектуальными системами управления и используются для перевозки грузов.
В России, как и в Китае, технологии уже позволяют запускать беспилотные автомобили в пилотных зонах, но дальнейшее развитие во многом зависит от регулирования. С технической точки зрения беспилотный транспорт достиг уровня, позволяющего рассматривать его как реальную альтернативу традиционному общественному транспорту. Инженеры совершенствуют технологии, есть пилотные проекты, где такси ездят без водителей, а государство постепенно выстраивает необходимое регулирование.
Сейчас в России действует четыре ЭПР для тестирования наземных высокоавтоматизированных транспортных средств, общий пробег под управлением искусственного интеллекта превысил уже 30 млн км, а более 150 компаний принимают участие в апробации инноваций в рамках ЭПР.
Директор Департамента развития цифровой экономики Минэкономразвития Владимир Волошин подчеркивает, что повышение автоматизации, развитие роботизированных и беспилотных технологий становится потенциалом для развития экономики. При этом логистику называют одной из наиболее чувствительных сфер, по некоторым оценкам нехватка водителей в России превышает 1 млн человек.
"Для полномасштабного внедрения технологий необходимо адаптировать дорожную инфраструктуру, сформировать полноценную нормативно-правовую базу, обеспечить кибербезопасность систем и, что не менее важно, подготовить к новым реалиям всех участников дорожного движения. Вполне возможно, что в ближайшие десять лет мы станем свидетелями развития этих технологий в крупных российских городах", - рассказал заместитель директора Центра беспилотных технологий Университета Иннополис Александр Татаркин.
Он добавляет, что в России над проектами в области беспилотных технологий работает целый ряд компаний. В нескольких пилотных зонах, в том числе в городе Иннополис, запустили беспилотное такси.
"Мы в IT-университете также разрабатываем системы управления автономным транспортом и отрабатываем их на городских дорогах, по бездорожью и в промышленных зонах. Это и беспилотный электробус для перевозки до десяти пассажиров между локациями компании, и беспилотный КамАЗ, и вилочный погрузчик, который перевозит грузы со склада до фургона без участия человека", - говорит Татаркин.
При этом, отмечает эксперт, такой город, как Иннополис, стал подходящим для тестирования беспилотного такси из-за небольшого размера и невысокой транспортной нагрузки территории.
Но, например, в Китае найти подходящий город с балансом качества инфраструктуры и небольшой загруженностью дорог бывает трудно. Также по законодательству КНР, движение по дороге, где есть пешеходы, может происходить только под контролем реального водителя. Он должен дистанционно с камер просматривать, как едет автомобиль. И если появляются проблемы в движении, человек вмешивается.
"Пока у компании есть только один международный проект, и именно по испытанию систем. Сервис по заказу такси работает не только в некоторых китайских городах-миллионниках, но и в Дубае. Китайское правительство очень переживает о рабочих местах, о возможной безработице из-за технологии. Так что пока очень мало пилотных проектов. Но это в основном из-за политики, а не технологии", - отмечает Ван Цзяле.
Он добавляет, что с конца 2025 года компания стала искать новые точки входа на зарубежные рынки. Невозможность внедрения систем в китайские логистические цепочки приводит к тому, что компания ощущает нехватку нужных данных для обучения ИИ-моделей. Поэтому она все чаще рассматривает варианты развития за рубежом - в странах с меньшей загруженностью дорог.
"Данные о беспилотном вождении мы копим уже более десяти лет. Допустим, когда машина едет по дороге, видеокамера снимает разные локации - это данные для дальнейшего обучения. Модели нужно "видеть" новые условия и вызовы, чтобы становиться лучше и заполнять пустые места. Например, о скорости в конкретных местах или работе датчиков в разное время суток", - объясняет Ван Цзяле.
При этом, использование беспилотных такси популярно среди пользователей, как в Китае, так и в Дубае. Цена на заказ беспилотного такси намного ниже, чем у вариантов с водителями. Также людям интересно посмотреть и попробовать заказать такую поездку.
"Наши сотрудники чаще используют беспилотное такси - хотят сэкономить. Ценообразование во многом зависит от места и загруженности дорог. Например, в Шанхае заказать роботакси можно в десять и даже двадцать раз дешевле, чем обычное. При этом есть участки дорог, где беспилотный транспорт недоступен, а значит пользователь его не сможет выбрать", - говорит инженер.