Судя по темам в области беспроводного транспорта, которые рассматриваются многочисленными специалистами, включая автономные транспортные средства (AV) с точки зрения объяснимого искусственного интеллекта (AI), новые стандарты и правила, этику и подотчётность, юридические аспекты, а также создание и владение данными, человечество всё ещё далеко от искомой цели.
Это правда, что технологии делают подключённые автомобили реальностью и в конечном итоге сделают возможным появление AV. Но технологические достижения, которые позволяют это сделать, потребуют времени, чтобы их усовершенствовать. Они также принесут новые проблемы.
Транспортное средство — это не только колёса, двигатель и шасси. Речь идёт об оборудовании, программном обеспечении и облаке. Бортовые датчики, V2X, периферийные устройства, облачные вычисления, бортовые вычисления, хранилище и поддержка AI и машинного обучения в конечном итоге станут частью почти каждого автомобиля в интересах безопасности, комфорта и удобства.
Кажется, существует сильная поддержка роли беспроводной связи в развитии подключённых и автономных транспортных средств. Эволюция стандартов подключения транспортных средств 4G/5G продолжается, в частности, включением услуг V2X в стандарты 5G.
Уже на раннем этапе стало ясно, что подключённые автомобили и автономное вождение будут генерировать огромные объёмы данных. Таким образом, хотя мы всё ещё изучаем технологии для подключённых транспортных средств, реальность заставляет заглянуть немного вперёд — в то время, когда автомобили будут генерировать всё большие объёмы данных.
Транспортное средство, которое может общаться, это больше, чем просто умение не натыкаться на вещи. Например, программная экосистема на базе транспортных средств может быть запрограммирована для управления всем, от страхования, платежей и финансовых услуг до использования энергии, технического обслуживания и ремонта.
Но не натыкаться на вещи по-прежнему важно — и это генерирует большое количество полезных данных от растущего набора бортовых датчиков. Усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS), трёхмерное сканирование окружающей среды с использованием LiDAR, передние, боковые и задние камеры, фиксирующие всё и всех на дороге или рядом с ней, гидролокатор, ГНСС, цифровое картирование, датчики движения автомобиля, датчики присутствия и бдительности пассажиров, системы понимания водителя и многое другое будет встроено в автомобили. Можно ли использовать информацию, генерируемую этими датчиками, для обучения AI для повышения безопасности и удобства водителя, не говоря уже о рекламе целевых продуктов и услуг?
Теоретически, да. Эта информация может быть полезна для профилактического обслуживания, аналитики компонентов, предотвращения столкновений, управления маршрутами в реальном времени, оптимизации трафика дорожных операторов, операций мобильности как услуги (MaaS), услуг консьержа и многого другого, не только для водителей, но и для полиции, помощи на дорогах, поставщикам автомобильных компонентов, страховым компаниям, другим участникам дорожного движения и много ещё кому.
Но кто будет контролировать доступ к этим и другим формам данных о транспортных средствах? Никто не хочет, чтобы его обвинили в сборе или использовании конфиденциальной информации без разрешения. Таким образом, существует вероятность того, что будет задействовано согласие в стиле GDPR (Общий регламент ЕС по защите персональных данных), подкреплённое штрафами и последствиями. Но нужно начать думать об этом сейчас.
Но есть ещё одна проблема. Прогнозы предполагают, что к 2025 году на дорогах будет 400 миллионов подключённых транспортных средств и что к 2025 году во всем мире подключённые автомобили могут производить до 10 эксабайт данных в месяц. 10 эксабайт данных в месяц потенциально могут быть каплей в море, скажем, в 2030 г. Безусловно, можно сказать, что мнения об объёме данных, генерируемых автомобилями завтрашнего дня, сильно разнятся — типичный диапазон составляет от 4 до 100 ГБ на автомобиль в день.
Затем возникает вопрос, какая часть этих данных останется в автомобиле, а какая будет передана в облако для использования другими. Но что используется и кем? Это неизбежно вызывает много вопросов: кто управляет всеми этими данными? Какие данные можно игнорировать? Какие данные представляют ценность, для кого и для каких целей? Насколько сложна экосистема в доступе и использовании этих данных? Как это монетизируется или оценивается? Кто регулирует их использование? И — ещё раз — кому они принадлежат?
Очевидно, что эта экосистема находится в зачаточном состоянии, и многие вопросы сегодня не имеют реальных ответов. Действительно, с изменением моделей владения транспортными средствами и ростом «Мобильности как услуги» (MaaS) экосистема становится всё более сложной, поскольку OEM-производители транспортных средств начинают владеть парками транспортных средств, признавая переход к MaaS.
Короткая ссылка: vestnik-glonass.ru/~t7Y3m