Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение — новые технологии, которые, по мнению аналитиков IHS, в ближайшие несколько лет станут определяющими для развития ИТ. Приложения на базе ИИ в скором времени могут проникнуть в суперкомпьютеры, ЦОДы, в полностью или частично самоуправляемые автомобили.
Потенциал систем ИИ для управления автомобилями сложно переоценить. К примеру, беспилотным машинам требуются бортовые системы, которые способны обрабатывать огромное количество данных от камер наблюдения, датчиков, навигаторов, сенсоров определения расстояния и др. Разумеется, чтобы распознавать и анализировать тысячи запросов, бортовые компьютеры автомобилей должны комплектоваться не только производительными процессорами, но и интеллектуальным ПО.
Такое ПО должно быть способно к самообучению, а его функционал должне позволять анализировать дорожную обстановку в режиме реального времени (различать пешеходов, светофоры, дорожную разметку и т. д.). Сегодня свои самоуправляемые автомобили готовят Google, Baidu, Apple и другие крупнейшие участники ИТ-рынка. Успех начинания во многом будет зависеть от того, кто из вендоров быстрее и качественнее интегрирует ИИ в бортовые компьютеры автомобилей.
IHS прогнозирует, что к 2025 г. объем продаж информационно-развлекательных систем и передовых систем помощи водителю (Advanced driver assistance systems, ADAS), управляемых ИИ, достигнет 122 млн. Для сравнения, в прошлом году их было реализовано лишь 7 млн. Автоконцерны смирились с неизбежностью роботизации автомобилей и обратились за помощью к высокотехнологичным компаниям Кремниевой долины. В марте General Motors за 1 млрд. долл. купила стартап Cruise Automation, занимающийся технологией беспилотного вождения. Fiat Chrysler заключила соглашение с Google о разработке минивэнов Pacifica с системой автоматического управления.
Бортовая система с ИИ помимо анализа дорожной обстановки сможет следить за расходом бензина, и если посчитает, что он заканчивается, то направит транспортное средство на дозаправку. Ей будет по силам будет прокладывать маршруты, руководствуясь информацией о наличии пробок; она будет способна распознавать речь, жесты (в том числе рукописный ввод), отслеживать движения глаз, служить виртуальным ассистентом.
Некоторые приложения ADAS задействуют ИИ для управления компьютерным зрением, средствами радиолокационного обнаружения, двигателем. «ИИ обучается подобно тому, как это делают люди. Он распознаёт разного рода звуки, изображения, проводит мониторинг дорожной обстановки с целью предотвращения ДТП», — пояснил главный аналитик IHS в области исследований полупроводникового рынка для автомобилей Лука Де Амброгги.
Осознавая растущее значение софтверной составляющей для более комфортного и безопасного вождения транспорта, автопроизводители инвестируют не только в разработку механических узлов, но и в ADAS. Как говорится в исследовании IHS, в этом особенно преуспели BMW и производитель электрокаров Tesla. Немецкий автоконцерн выпустил в 2015 г. модель BMW 7 Series, в которой для взаимодействия с мультимедийной системой iDrive использовался гибридный интерфейс с функциями голосового управления (может работать при отсутствии беспроводного подключения) и распознавания жестов.
Tesla пошла ещё дальше — компания оснастила автопилот одной из своих машин нейронными сетями. Эту функциональность автомобилю обеспечил процессор израильской компании Mobileye — EYEQ3. Чип в режиме реального времени способен работать с ресурсоёмкими приложениями для распознавания образов (от дорожных знаков до внезапно перебегающих улицу людей) и принимать соответствующие решения.
Аналитики IHS полагают, что внедрение ИИ и машинного обучения в бортовые системы автомобилей пока что находится на начальной стадии развития — распространению этих технологий мешает дороговизна оборудования, а также его размеры.
