Nauto и Nexar: Искусственный Интеллект для Анализа Реальных Условий Вождения

Компании Nauto и Nexar объявили о слиянии этим летом с целью создания комплексной платформы для анализа данных о реальных дорожных условиях. Эта платформа призвана стать основой для искусственного интеллекта в эпоху «физического ИИ», обеспечивая безопасное управление автопарками с помощью ИИ.

Объединение собранных компаниями данных приведет к слиянию их моделей ИИ, наборов данных и других технологий, что может предвещать будущие сделки в сфере искусственного интеллекта.

Я побеседовал со Штефаном Хеком, генеральным директором Nauto, об этой сделке. Также за последние годы я несколько раз имел возможность протестировать технологию Nauto в автомобиле в сопровождении Кевина Ван Де Лёра, инженера по решениям Nauto, и наблюдать, как система безопасности становилась все совершеннее.

«Наши технологии очень хорошо дополняют друг друга», — отметил Хек. — «У Nexar есть данные о местах, куда не ездят большие грузовики. У нас же есть информация о маршрутах сельских доставочных автомобилей, где такси или водители Uber вообще не встречаются. Например, в сельской местности услуги Uber обычно недоступны».

Хек полагает, что слияние ускорит внедрение «физического ИИ» как в транспортные средства, так и в новые облачные приложения.

Зак Гринбергер, генеральный директор Nexar, возглавит объединенную компанию. Штефан Хек, основатель и генеральный директор Nauto, станет председателем объединенного совета директоров. Финансовые условия сделки не разглашаются.

По имеющимся данным, Nexar собирает информацию о реальных дорожных условиях через обширную сеть подключенных видеорегистраторов, которые непрерывно записывают видео, телеметрию и контекстные данные о вождении. Nauto, в свою очередь, собирает данные с помощью устройств безопасности на основе ИИ, установленных в коммерческих транспортных средствах, уделяя внимание поведению водителей, рисковым событиям и операционному контексту.

Их сильные стороны идеально дополняют друг друга: Nexar специализируется на масштабном восприятии окружающей среды, а Nauto — на анализе рисков водителей и автопарков. По сути, слияние объединяет «моделирование внешнего мира» с помощью камер, направленных наружу, с данными Nauto, чьи камеры смотрят как наружу, так и внутрь, отслеживая водителя и дорогу впереди. Результатом является унифицированный набор данных для «физического ИИ».

Объединенные компании будут располагать интеллектуальной системой, подпитываемой более чем 300 миллионами миль реальных дорожных данных, собираемых ежемесячно в более чем 50 странах, что составляет более 10 миллиардов миль истории вождения. Такой масштаб, независимый от какого-либо одного производителя, обеспечивает уровень аналитики, который не может быть достигнут ни с помощью симуляций, ни с помощью набора данных одной компании.

Каждая организация задает свои вопросы к физическому миру. До сих пор многие из них приходилось решать с помощью неполной информации. Теперь же разработчики автономных и интеллектуальных систем получают независимые реальные данные, необходимые для их моделей: редкие сценарии, которые невозможно воспроизвести в лаборатории, и истинные данные, которые не может предоставить ни один производитель в одиночку.

Для руководителей по безопасности и эксплуатации автопарков, городов и инфраструктуры эта система предсказывает и предотвращает наиболее критичные ситуации до того, как они превратятся в инциденты, а также преобразует произошедшее в информацию, улучшающую каждое последующее решение. Для страховщиков она позволяет оценивать риски на основе фактического поведения на дорогах и водителей, а не усредненных показателей.

Существующие клиенты продолжат работать с командами, продуктами и службами поддержки, на которые они полагаются сегодня. Изменится лишь их основополагающая база. Объединение Nexar и Nauto предоставит клиентам доступ к более глубокой аналитике, более предиктивному ИИ и более широкому пониманию того, как ведет себя физический мир.

Хек подчеркнул, что компаниям нужна информация, чтобы понимать текущую ситуацию, извлекать уроки из прошлого и предсказывать, а также предотвращать то, что еще не произошло.

Камеры Nexar ежемесячно фиксируют более 100 миллионов миль реального вождения, охватывая 94% дорог США и более 50 других стран.

Система безопасности Nauto, работающая в реальном времени, основана на более чем шести миллиардах миль данных о коммерческом вождении. Более 1000 автопарков по всему миру полагаются на Nauto для предотвращения рисков до того, как они приведут к столкновениям и потерям.

«Обладая такой реальной информацией, вы можете принимать гораздо более обоснованные решения, адаптированные к конкретной ситуации и местоположению», — заявил Хек.

Слияние

В объединенной компании теперь работает более 200 человек.

Относительно слияния Хек сказал: «У нас всегда было видение, что безопасность — это главное применение. Очевидно, что мы реализовали правила дорожного движения и очень хорошо знаем нашу систему, а также то, как мы изменяем поведение водителей и помогаем им оставаться в безопасности».

Он добавил: «Но другая часть всегда касалась инфраструктуры, потому что во время вождения существует множество других проблем. Как найти парковочное место? Как избежать строительных работ, пробок? Когда проводится полицейская операция, дорога закрыта. Поэтому несколько месяцев назад мы начали думать, какие еще компании могли бы помочь нам масштабироваться еще быстрее или совместно ускорить масштабирование».

Nexar оказался интересным вариантом. Они работали примерно в той же сфере, но больше ориентировались на модель B2C с водителями райдшеринга, а не на корпоративных клиентов.

Хек заявил: «Мы уделяем больше внимания безопасности. Они же сосредоточены на инфраструктуре. У них есть продукт под названием Atlas, который позволяет картировать все дороги, оценивать их риски и отслеживать происходящее. Таким образом, объединение этих двух направлений дает нам ведущую платформу «физического ИИ», которая в реальном времени понимает дорожную ситуацию».

По его словам, существующая система будет продолжать предупреждать о столкновениях, но теперь она будет обладать интеллектом, чтобы «заглядывать» вперед по дороге и видеть предстоящие события, расширяя таким образом портфель продуктов.

Камера Nauto останется премиальным решением. Некоторые продукты Nexar предлагают более доступные версии для малого и среднего бизнеса. А в совокупности у нас будет крупнейший набор данных для глубокого понимания дорог, за исключением того, что собрала Tesla, и мы делаем эти данные доступными для сторонних организаций.

Эти данные защищены конфиденциальностью и анонимизированы. Компания может предоставлять нейтральные, анонимизированные наборы данных, чтобы можно было видеть, что происходит впереди по маршруту, или что происходит на пути, разработанном для конкретного доставочного транспортного средства, пояснил он.

Объединенная компания будет работать сообща и позднее расскажет о своих дальнейших планах. У Nexar есть продукт под названием Beyond ADAS, представляющий собой передовую систему помощи водителю следующего поколения (Advanced Driver Assistance System).

«Мы разработали нечто под названием Safer Fusion, которое анализирует ситуацию на 360 градусов», — сказал он. — «В будущем появятся производные этой технологии, которые смогут использовать автопроизводители. Это похоже на ускорение, на еще один скачок вперед в том же направлении, в котором мы уже двигались».

Таким образом, данные об инфраструктуре объединятся с данными о рисках вождения, чтобы обеспечить лучшее понимание физического мира и его моделей. Такое понимание нельзя получить быстро, поскольку, по мнению Хека, требуется 10 лет данных о вождении, чтобы обнаружить редкие и нетипичные ситуации.

«Мы собираем данные уже 12 лет. Другим требуется много времени, чтобы нас догнать», — отметил он.

В будущем было бы замечательно, если бы картографическое приложение могло привести к парковочному месту рядом с пунктом назначения, а не прямо к нему, сказал Хек. Или же оно могло бы рассчитывать риск безопасности, если водитель объезжает пробку на шоссе и вынужден проехать через районы, где аварии более вероятны, добавил Хек.

«Мы смотрим на это широко. С нами сотрудничают робототехнические компании, которые используют наши данные в качестве обучающих для роботов», — заявил Хек. — «Я думаю, что «физический ИИ» находится только в начале своего пути. Это примерно то же, что языковые модели пять лет назад, когда понимание физики было интегрировано в эти модели ИИ».

Вождение автомобиля с расширенными функциями безопасности Nauto

Кевин Ван Де Лёр, инженер по решениям в Nauto, в начале этого года отметил, что компания использует новую версию своей приборной камеры, которая направлена как наружу, так и внутрь. Камера, направленная внутрь, следит за водителем, и ИИ интерпретирует эти данные. Система использует предписывающий, позитивный подход: она предложит «перепроверить ремень безопасности», а не просто прикажет его пристегнуть. Эти оповещения становятся все более настойчивыми по мере промедления. Третье оповещение звучит значительно громче, чтобы привлечь внимание водителя.

Если вы держите мобильный телефон в руке, система выдаст предупреждение с просьбой остановиться и воспользоваться смартфоном. Если вы смотрите в телефон, она предупредит о рассеянности. Система предоставляет несколько нарастающих уровней оповещений.

«Мы действительно смотрим, что является наивысшим риском в данный момент, верно? Например, я держу телефон или смотрю в телефон. И, конечно, самый высокий риск — это смотреть в телефон. Это также помогает избежать усталости от оповещений, верно?» — сказал Ван де Лёр.

Однако, по его словам, не стоит «перегружать» водителя оповещениями. Если на каждое действие будет звучать предупреждение, водитель начнет их игнорировать.

Хек отметил, что команда никогда не хочет «кричать волк», потому что люди очень раздражаются на систему или даже начинают игнорировать сигналы тревоги.

Но если вы смотрите вниз и держите телефон, и система обнаруживает неминуемое столкновение впереди, она предупредит вас высокочастотным звуковым сигналом.

Если вы сонливы, Nauto также имеет несколько уровней определения степени сонливости. Ван де Лёр прищурил глаза, имитируя сонливость. Система отслеживает частоту моргания, зевоту, потягивания на сиденье, почесывание головы и закрытие глаз. Она обнаруживает продолжительное закрытие глаз и легкое отклонение от полосы. Если вы смотрите вдаль, это также фиксируется.

«Все это аспекты, которые мы отслеживаем, чтобы определить, устали ли вы и сонливы, и мы хотим предупредить водителя до того, как он заснет», — сказал Ван де Лёр. — «Это действительно важно. Но вы также не хотите предупреждать его, когда он просто зевает, верно? Это еще не считается настоящей сонливостью. Вот почему наш продвинутый детектор сонливости действительно учитывает все эти различные аспекты».

Система Nauto также может объединять данные различных систем и датчиков для оценки рисков. Если вы слишком близко следуете за другим автомобилем, будучи рассеянным, вам требуется больше времени для предупреждения. Система может сообщить, что вы едете слишком близко. Также может быть предупреждение о возможном столкновении впереди или о наезде на пешехода. В таком случае система предупредит водителя заранее.

«Мы объединяем риски и тщательно отслеживаем контекстные элементы снаружи по сравнению с тем, что делает водитель в кабине, а затем оцениваем степень риска для предотвращения столкновения», — пояснил Ван де Лёр.

В случае превышения безопасной дистанции система анализирует ситуацию в течение шести секунд и выдает предупреждение, если водитель не реагирует. Оповещение также рассчитывает время, необходимое для остановки, если требуется быстрая реакция. Камеры не ведут постоянную запись для обеспечения конфиденциальности водителя. Однако в случае столкновения запись автоматически фиксируется и загружается. Устройство может отправить уведомление о столкновении менеджеру автопарка, а загрузка данных происходит автоматически через сотовое соединение LTE.

Водитель также может трижды нажать кнопку камеры, чтобы предупредить менеджера, если ему угрожают. Это «паническое событие» сигнализирует менеджеру, что водитель в опасности и нуждается в помощи.

Я наблюдал, как сработала сигнализация, когда Ван де Лёр намеренно смотрел на приборную панель, не снижая скорости, а к нам приближался остановившийся автомобиль. Система рассчитала, что столкновение неизбежно, хотя это был всего лишь тест, предназначенный для демонстрации комбинированного оповещения. Камера может даже отправить предупреждение менеджеру автопарка, если она заблокирована.

Федеральное управление безопасности дорожного движения (NHTSA) отмечает, что отвлеченное вождение является причиной 13% всех автомобильных аварий с травмами. Однако собственные наборы данных, подобные тем, что собирает Nauto, предполагают, что отвлеченное вождение приводит к значительно большему проценту несчастных случаев. По данным NHTSA, число водителей, использующих портативные устройства, выросло на 104% с 2015 по 2024 год. В смертельных авариях использование мобильного телефона фигурировало в 14% случаев в 2024 году. Тем временем Inrix сообщила, что задержки в движении выросли на 12% в 2024 году в 942 городах по всему миру. Типичный американский водитель потерял 49 часов из-за пробок, что эквивалентно потере 894 долларов на водителя.

«Мы просто перестали быть сосредоточены на вождении», — сказал Ван де Лёр.

Как развивается автоматизированное вождение и почему оно становится все более актуальным

С момента моей последней поездки в 2024 году технологии к 2026 году значительно продвинулись. Хек отметил, что компания перескочила через три поколения процессоров, и теперь система обладает примерно в восемь раз большей вычислительной мощностью. Это позволяет ей отслеживать несколько событий одновременно.

«Это действительно позволяет внедрять гораздо больше ИИ в транспортные средства, поэтому мы будем постепенно использовать его по мере обновлений», — заявил Хек.

Хек добавил: «Если вы посмотрите на профиль риска. Вы начинаете делать что-то одно рискованное, например, едете слишком близко, и ваш риск постепенно возрастает. Если вы делаете что-то действительно опасное, например, используете телефон, ваш риск возрастает, но гораздо быстрее. Но если вы объединяете несколько таких действий, риск просто взлетает».

В управлении автопарками, по словам Хека, Nauto может сэкономить 1000 долларов на транспортное средство в год. Это также снижает текучесть кадров, делая водителей более квалифицированными и предотвращая аварии. Столкновения являются основной причиной увольнений водителей или их отсутствия на работе. Найм и обучение нового водителя может стоить 60 000 долларов. Новые водители также представляют высокий риск для безопасности.

Nauto также может сократить расходы на топливо на 10%, делая поездки более эффективными за счет оптимизации маршрутов. По его словам, окупаемость инвестиций (ROI) составляет около 600% за четыре-пять месяцев.

По мере увеличения интенсивности вождения растет и число столкновений на человека, отметил Хек. Страховые убытки увеличиваются, как и страховые тарифы.

Уроки из мониторинга поведения водителей

Хек сообщил, что компания лицензирует свои анонимизированные, обезличенные данные для использования в целях безопасности разработчикам решений для автономного вождения или помощи водителям. Сейчас ведется работа примерно с полудюжиной партнеров, поскольку компании стремятся обеспечить безопасное вождение. Оказывается, автономные транспортные средства хорошо подходят для маршрутов средней длины, которые довольно рутинны.

Что касается данных, которые интересуют людей, то они хотят знать, когда на их маршруте замедлится движение и как найти объезд. Однако люди, вероятно, лучше справляются с экстремальными условиями, например, в центре Манхэттена. Хек заявил, что данные показывают, что автономные водители, вероятно, лучше 90% человеческих водителей. При этом существуют интересные данные, например, что левый поворот в четыре раза опаснее правого.

В будущих автомобилях будет интегрировано больше вычислительных мощностей ИИ на базе Qualcomm, поэтому ИИ не потребуется находиться в таких местах, как камеры, и не будет необходимости выносить обработку ИИ за пределы автомобиля.

В настоящее время транспортным средствам все еще может потребоваться больше датчиков для получения более полной информации об окружающем мире. Автомобилям не так просто обнаружить животных, выбегающих на дорогу или останавливающихся перед машиной, потому что они ослеплены фарами. Также нелегко заметить встречные мотоциклы.

Какие необычные аварии? Например, кто-то выходит из машины, чтобы отправить письмо, и забывает поставить ее на парковку, и машина продолжает катиться.

Будущее беспилотных автомобилей

Дженсен Хуанг, генеральный директор Nvidia, высоко оценил использование виртуальных данных из игр для создания моделей «физического ИИ», например, для роботов. Однако Хек считает, что это позволяет достичь лишь 85-95% результата и не решает последние несколько процентов проблем реального мира, которые встречаются крайне редко.

Что касается взглядов Хека на беспилотные автомобили, то они неоднозначны.

«В целом, мы продвигаемся, но не так быстро, как заявляют технологические компании. Однако это еще не конец. Почему мое мнение более тонкое? Возьмем, к примеру, большегрузные автомобили. Мы находимся на стадии взлета», — сказал он. — «Водители Aurora проехали 1000 миль без водителя-инструктора, без кого-либо в грузовике. В этом году, я думаю, мы увидим поездки от побережья до побережья без водителя-человека, полностью автономные. Конечно, это будет на определенных маршрутах. Межштатная автомагистраль I-10 немного проще. Она не проходит через крупные города, там нет дождей, нет метелей. Но для меня это настоящий прорыв».

Хек считает, что такие вещи, как роботакси, скоро войдут в массовое использование.

Он добавил: «Если вы можете проехать от Лос-Анджелеса до Джорджии за один рейс, у вас огромное преимущество в производительности. Этот грузовик будет ехать почти 24 часа в сутки, тогда как водитель-человек должен останавливаться каждые 10 часов. Так что это огромное достижение, которое мы наблюдаем. Роботакси и шаттлы действительно набирают обороты. Waymo работает примерно в дюжине городов, по сравнению с двумя ранее. Я не думаю, что мы так уж далеки от того, чтобы Waymo был в большинстве крупных городов. Это произойдет в течение следующего года, может быть, двух лет. Так что, я думаю, это два хороших примера, если говорить о специализированных автономных автомобилях».

Хек оценивает, что сейчас в мире насчитывается около 15 000 беспилотных грузовиков и, возможно, менее миллиона автомобилей на дорогах, способных выполнять те или иные функции автономного вождения.

«Я думаю, что в этом году мы увидим значительный рост», — заявил Хек. — «Когда половина транспортных средств на дорогах будет автономной? Я думаю, до этого легко еще 10 лет, потому что замена всех существующих автомобилей требует очень много времени».