Данные автономного вождения далеко не исчерпывающие

В зависимости от того, кого вы спросите, автономные автомобили будут готовы для публики через четыре года, семь лет или 10 лет. Но ясно одно: автономные автомобили являются в ближайшее время - как только компании соберут достаточно данных для правильной работы технологии.

Что ставит вопрос: сколько данных достаточно данных? Ответ заключается в том, какой риск вы готовы взять на себя.

Автономные транспортные средства должны будут проехать сотни миллионов миль, возможно, даже больше, прежде чем компании скажут, что автомобили являются статистически такими же безопасными, как и водители, утверждают старшие исследователи Института RAND Сьюзан Паддок и Нидхи Калра.

Паддок и Калра приводят свои аргументы в апрельском отчете под названием «Вождение в безопасность: сколько миль вождения потребуется, чтобы продемонстрировать надежность автономного транспортного средства».

«Это восходит к тому, что важно для людей», - рассказывает Пэддок. обратный, «Они хотят, чтобы автономные машины были безопаснее водителей-людей? Сопоставимые? Будет ли этот ответ меняться со временем?

Для точного представления о том, насколько безопасна автономная технология, может потребоваться миллиарды миль данных. Немного математики из отчета объясняет, почему:

Хотя общее число ДТП, травм и гибели людей-водителей велико, частота этих отказов низкая по сравнению с количеством миль, которые проезжают люди. Американцы проезжают почти 3 триллиона миль в год, согласно Бюро статистики транспорта. В 2013 году было зарегистрировано 2,3 миллиона травм, что составляет 77 отказов на 100 миллионов миль. Связанные с этим 32 719 смертельных случаев соответствуют частоте отказов около 1 смертельного исхода на 100 миллионов пройденных миль ».

Это одна точка зрения. Но средний американец проезжает около 15 000 миль за всю жизнь. Человеческий опыт приобретается за милю за милей, в то время как каждый автономный автомобиль от Google или Tesla имеет миллионы миль опыта, запрограммированного в нем еще до того, как он увидит дорогу. У каждого автомобиля есть жизненный опыт, который подавляющее большинство людей никогда не получит.

Итак, сколько данных действительно нужно автономному производителю автомобилей? Для этого могут потребоваться миллиарды или пара сотен тысяч - все зависит от того, какой риск готов принять компания и какой риск готов принять широкая публика.

Модель Google

Google собрал некоторые наиболее ценные данные об автономном вождении с момента запуска программы в 2009 году. Компания прошла путь от вождения на автомагистралях до вождения на жилых улицах и, наконец, передвижения по загруженным городским районам.

Конечно, тут и там была пара сгибателей крыльев, но она постепенно приближалась к готовому продукту.

Крис Урмсон, директор по безопасности Google для своего проекта по вождению автомобилей, объяснил прогресс на юге к юго-западу в этом году.

«Мы думаем, что найдем места, где хорошая погода, где дороги будут легкими, и мы начнем там», - сказал тогда Урмсон. Используя данные из простых областей, Google может с уверенностью перейти к более сложным областям, «потому что мы собираемся понять, как движутся наши автомобили».

Компания проезжает около 15 000 миль в неделю и на сегодняшний день набрала более 1,7 млн. Миль в полностью автономном режиме. Он научил автомобили, как терпеливо сигналить и как обращаться с бродячими велосипедистами. Когда 100 автономных минивэнов Fiat Chrysler отправятся на тестирование, данные будут поступать еще быстрее.

Но 1,7 миллиона миль автономных данных, собранных на дороге, далеко от 100 миллионов миль, пройденных американцами до фатальной аварии. В таком случае Google потребуются годы, чтобы получить достаточно данных. Вот почему Тесла выбрал более быстрый маршрут.

Модель Тесла

Тестовые драйверы Tesla являются его клиентами. Автопилот, самая продвинутая автономная система на дороге сегодня, все еще находится в бета-версии. Однако это не помешало драйверам 70 000 Teslas с автопилотом использовать его.

Стерлинг Андерсон, директор автопилота Tesla, заявил в мае, что он собрал более 100 миллионов миль данных по автономному вождению и 780 миллионов миль данных по вождению человека за первые 18 месяцев работы автопилота. Компания находится на пути к получению автономных данных, сопоставимых с данными о человеческом вождении. Стрелка данных будет расти экспоненциально, когда на улицах будет куча Model 3.

Однако существует опасность использования клиентов в качестве тестовых драйверов - как показал первый фатальный автономный сбой в мае.

По словам Пэддока, использование бета-технологий похоже на экспериментальное здравоохранение. Люди будут тестировать новый препарат на предмет заболевания до того, как будет достаточно данных о нем, и должны понимать связанные с ним риски.

«С любой новой технологией, я думаю, важно подумать о том, как ее использовать», - говорит Пэддок. «Это бета-продукт, поэтому водители должны понимать, что он экспериментальный».

Несчастные случаи произойдут, но несчастные случаи произойдут и с водителями-людьми. Или, как говорит Элон Маск: «Пожалуйста, уделите пять минут и проведите кровавую математику».

Данные без модных автомобилей

Почти каждый крупный производитель автомобилей - от GM до Ford и Volvo - также собирает автономные данные в небольших масштабах.

Есть и другой способ сбора данных, и все, что для этого требуется, - это телефон.

Начинающая автономная автомобильная компания Comma.ai планирует создать комплект стоимостью 1000 долларов для модернизации автомобилей. Компания, управляемая Джорджем Хотцем, создала прототип менее чем за год без приличного парка автомобилей, используя данные только на 5000 миль. Хотц сказал обратный в июне он хочет получить около 100 000 миль данных, прежде чем выпустить продукт для широкой публики в конце этого года, и собирается получить его путем краудсорсинга данных из приложения на телефонах людей.

Uber собирает данные о своих драйверах аналогичным образом. Если телефонные данные окажутся полезными, огромная платформа Uber может собрать огромное количество данных за короткое время.

«Какую неопределенность общественность готова принять?»

У каждой компании есть свой метод сбора данных.

Тесла наиболее близок к тому, чтобы приблизиться к цифрам, которые, как говорит Паддок, необходимы для реалистичного сравнения с безопасностью водителей-людей, но это не самый безопасный метод сбора. Пройдет еще много времени, прежде чем Google начнет наращивать масштабы, и то же самое произойдет с Comma.ai - если компания сможет преодолеть разрыв между грязными данными телефона и более надежными данными с датчиков полного автомобиля.

Так сколько данных нужно компаниям, прежде чем автономные автомобили появятся на рынке? «Все зависит, - говорит Пэддок, - от того, какую неопределенность общественность готова принять?»

Просто помните: автомобили уже имеют больше опыта вождения, чем вы.