Секреты Luxoft: Украинцы "прокачают мозги" автомобилям будущего

На фото - выставочный экспонат с системами Harman и Luxoft на борту

Не так много компаний могут производить такого рода железо. Например, AMD уже не раз пыталась сертифицировать свои устройства. И у нее ничего не получилось. Хотя деньги в разработку вложены.

Зачем нужна навигация с элементами дополненной реальности?

У современных навигационных систем есть серьезный недостаток. Они несовершенны. Водитель всегда должен сопоставлять картинку на навигаторе с реальной картинкой на дороге. Когда он подъезжает к перекрестку, ему нужно и на трафике сконцентрироваться, и понять, куда же ехать. Это тяжело сделать даже с лучшими голосовыми подсказками.

Мы сейчас работаем над тем, чтобы использовать значительную область лобового стекла для проекции на него объектов навигационной системы. Глубина картинки может быть очень большой (до десятков метров). Она будет трехмерной. Прототипы этих устройств уже доступны, с ними можно работать. 

Проецирование навигации уже используют в некоторых моделях премиум-класса. Но пока речь идет только о маленьком изображении, "парящем" над капотом. Это очень неудобно. Ведь взгляд нужно постоянно перефокусировать. В идеале объекты должны проецироваться непосредственно на дорогу (например, если это стрелка подсказки поворота). Должно создаваться ощущение, будто эти стрелки нарисовала дорожная служба. Здесь возникает очень много задач, связанных с распознаванием предметов в пространстве и компьютерным зрением. Разумеется, процесс миграции от классической системы навигации к навигации с элементами дополненной реальности будет происходить постепенно. Сейчас надо думать, как обучить водителей и доказать им, что это удобно. 

Во время разработки алгоритмов для систем навигации с дополненной реальностью нам стало понятно, что мы можем создать нечто большее. Можем продвинуться гораздо дальше в сфере автономного вождения. 

Почему компьютерное зрение и навигация с дополненной реальностью связаны между собой? Водитель познает, что умеет машина, и учится ей доверять: что она знает, где полоса, где препятствия, где другие машины. Никакой аризонский парень с револьвером в кобуре, который привык передвигаться по пустыне в пикапе с шестилитровым двигателем, просто не сядет и не включит кнопку автопилота. Он просто не поверит, что тот работает. Такие вещи нужно вводить в сознание постепенно.

На каком уровне автономного вождения мы находимся сегодня?

Принято выделять 4 уровня автономного вождения. Мы (Luxoft) пока находимся на втором.

Первый уровень - это наличие хотя бы одной функции, которая помогает водителю. Например, автономная парковка.

Второй уровень - когда несколько функций взаимодействуют друг с другом. Например, продвинутый адаптивный круиз-контроль, который удерживает автомобиль на полосе, контролирует скорость, а также регулирует расстояние до машин.

Третий уровень - машина управляется автономно, но в экстренных ситуациях может передать контроль водителю. Хороший наглядный пример - презентация концепта Mercedes-Benz Future Truck (как будет управляться грузовой автомобиль компании к 2025 году).

Четвертый уровень - полная автоматизация. Машина может ехать самостоятельно. Необходимое законодательство для таких случаев только начинает формироваться. Например, кто будет платить за машину, если во время автономной езды на нее вдруг падает дерево и она не увернулась: страховая компания или производитель?

Когда будут доступны третий и четвертый уровни? Иными словами, когда можно будет свободно купить машину с таким набором функций?

Можно что-то предсказывать насчет третьего уровня. Думаем, это возможно в ближайшие 10-15 лет.

Если сравнивать с авиацией, где автопилоты появились примерно в 50-х годах прошлого столетия, на данный момент в гражданской авиации не существует ни одного самолета, который, как можно было сказать, обладает автопилотом четвертого уровня. Самая главная проблема до сих пор - принятие решений, которые выходят за рамки стандартных. При этом уже есть решения, когда самолет может совершить посадку под управлением автопилота и затем самостоятельно вырулить на стоянку практически в любых условиях без вмешательства пилотов. Но убрать пилотов из кабины до сих пор нельзя. И это притом что история автопилота самолета уже насчитывает 65 лет. В автомобилях же первый уровень автоматизации вождения стал появляться около 10 лет назад.

О несовершенстве первых прототипов самоуправляемых машин

Автоматизации вождения третьего уровня пока никто не достиг, кроме Goolge в своих прототипах беспилотных авто. Но это пока далеко не коммерческое решение. Оборудование машины стоит $160 000, а сам автомобиль - $20 000. Это огромный рывок для компании, но разработка не пойдет в серийное производство. На рынке должно быть достаточное количество доступного железа, чтобы такие автомобили стали массовыми. 

Интерес сейчас вызывают более дешевые решения по автоматизации вождения. Например, у нас есть решение, когда в готовый прототип нужно всего лишь добавить маленькую камеру за $10. Автомобиль Audi самостоятельно приехал на прошлую выставку CES из Сан-Франциско в Лас-Вегас. Он был просто напичкан дорогим оборудованием. И было понятно, что это всего лишь демонстрация технологии. Мы же изначально настроены на продукты, которые будут коммерциализированы. 

Первые контракты нового уровня

Текущие проекты в сфере умной навигации и автономного вождения, которые мы выполняем совместно с производителями автомобильного оборудования, - это R&D. Но мы быстро приближаемся к тому, чтобы начать интегрировать наши решения в коммерческие системы во многих компаниях различного уровня.

И мы в этой сфере будем выступать уже не аутсорсинг-компанией. Все наработки по автономному вождению были профинансированы Luxoft и являются интеллектуальной собственностью компании. Мы уже начинаем продавать первые лицензии. 

Этот кейс демонстрирует очень важный момент. Мы выходим на новый уровень зрелости IТ-компании.

Первый уровень зрелости - это простая продажа труда разработчиков. На этом уровне уже не работает практически ни одна IТ-компания в Украине. Эта модель не выдерживает конкуренции. Ей свойственен нулевой уровень ответственности за результат.

Второй уровень - на основе выполненных проектов накапливается экспертиза, которая продается заказчику вместе с продуктом.

Третий уровень - это уже лицензирование и патентирование собственных разработок. Интеллектуальная собственность остается в компании.

Сколько у нас еще команд работает над computer vision в Украине?

Не так давно это были единицы. Сейчас уже больше десятка. Крупные компании начинают инвестировать в них. Базой для многих послужил Институт кибернетики в КПИ, где работает один из ведущих в мире специалистов в области обработки изображений и распознавания образов профессор Михаил Шлезингер. На основе наработок Института была создана известная компания Viewdle. Есть также Augmented Pixels.

Читайте также Дневник Давоса: Искусственный разум - реальность. Что он может?

Есть еще один известный недавний стартап Looksery. Это на самом деле прекрасный пример того, как отработали предприниматели, а не инженеры. В Институте кибернетики эта технология была в готовом виде еще 10 лет назад. Качественная продажа проекта инвесторам - это то, чего в Украине сильно не хватает. На разного рода инженерных соревнованиях всегда печально констатировать, что более низкого уровня подготовки физики, математики (например, итальянцы) делают такую экспрессивную презентацию, которая получает максимальный балл. Украинцы презентации делать не обучены. А инженерных талантов у нас больше.

* - названия некоторых компаний были скрыты редакцией после публикации по просьбе Luxoft