Компания tesla приступила к разработке новой версии автопилота на искусственном интеллекте

Tesla приняла на работу ведущего эксперта по разработке искусственного интеллекта

НЬЮ-ЙОРК, 21 июня. /Корр. ТАСС Иван Пильщиков/. Американская корпорация Tesla, специализирующаяся на выпуске электромобилей, приняла на работу на должность главы отдела по разработке ряда ключевых систем автопилота известного в США специалиста по искусственному интеллекту. Об этом сообщил в среду корреспонденту ТАСС официальный представитель компании.

Как уточняется в предоставленных по электронной почте разъяснительных материалах, указанную должность займет «один из ведущих экспертов в сфере распознавания объектов компьютерами и машинного обучения Андрей Карпатый». Он будет отчитываться напрямую руководителю Tesla Илону Маску.

Карпатый, обучавшийся в Станфордском университете (штат Калифорния), ранее участвовал в проекте ImageNet по созданию программных средств, позволяющим компьютерам идентифицировать изображение. Он также работал в базирующейся в Сан-Франциско (штат Калифорния) компании OpenAI, занимающейся созданием искусственного интеллекта. Эта фирма была основана в 2015 году при содействии Маска.

Из Tesla уйдет один из опытных программистов

В Tesla также сообщили об увольнении одного из ключевых специалистов, отвечавших за разработку новейшей системы автопилота — Криса Лэттнера. О начале его работы в компании было объявлено в январе текущего года. До этого он считался одним из самых опытных программистов американской корпорации Apple.

В предоставленном ТАСС заявлении официального представителя Tesla отмечается: «Крис просто не подходил для Tesla, и мы решили его сменить. Мы желаем ему всего наилучшего».

Лэттнер ранее проработал в Apple около 11 лет и сыграл ключевую роль в создании языка программирования Swift. В Tesla в прошлом выражали уверенность в том, что Лэттнер поможет создать автомобили, способные ездить совершенно без участия человека.

О разработках автопилота в tesla

В октябре 2016 года Tesla объявила, что будет оснащать все выпускаемые ею автомобили новыми системами, необходимыми для полностью автономной работы автопилота.

Как разъяснялось тогда в заявлении, новые системы включают в себя «восемь камер, обеспечивающих 360-градусный угол обзора вокруг автомобиля на расстоянии до 250 метров и 12 усовершенствованных ультразвуковых датчиков, которые позволяют заметить твердые и мягкие объекты на дистанции почти в два раза большей, чем раньше».

Производимые компанией в настоящее время машины, оснащенные функцией автопилота, требуют присутствия водителя.

Обратите внимание

Компьютер может корректировать курс транспортного средства или использовать тормоза, но водителю все равно следует держать руки на руле и быть готовым взять управление на себя.

Система автопилота в машинах производства Tesla нередко подвергалась пристальному вниманию и критике. Причиной этого стал ряд автоаварий предположительно вызванных, в частности, несовершенством электронного ассистента.

Источник: https://tass.ru/ekonomika/4357080

Tesla не спешит внедрять полный автопилот для автономных поездок по всем США, а сосредоточилась на безопасности и разработке собственного чипа ИИ

Ещё 2016 году глава компании Tesla Илон Маск заявлял о намерении реализовать в своих электромобилях полноценный автопилот, который позволит совершить полностью автономную поездку из Нью-Йорка в Лос-Анджелес (от одного побережья США до другого), не привлекая водителя. Тогда в качестве примерного срока запуска такой возможности назывался конец 2017 года.

Однако ни в 2017, ни в 2018 годах (до текущего момента) Tesla так и не выпустила полностью автономный автопилот. Хотя ранее в этом году Илон Маск заявлял, что автономные поездки не за горами. Тем не менее, нынешняя система Autopilot обладает лишь частичной автономностью.

При её использовании компания требует, чтобы водитель сохранял бдительность и не убирал руки с рулевого колеса. Судя по последним данным, в скором времени не следует ожидать внедрения полноценного автопилота в электромобилях Tesla.

Как отметил Маск во время конференции с инвесторами, в сентябре будет выпущено очередное программное обновление системы Autopilot (версия 9.0). Оно получит ряд важных улучшений, но речь о полноценном автономном управлении не идёт.

Илон Маск заявил, что при большом желании Tesla сможет реализовать автономную поездку от одного побережья до другого «к концу года».

Но это была бы поездка по заранее заданному маршруту с заранее запрограммированным кодом, а не полный автопилот с произвольным курсом.

Но вместо этого команда разработчиков Autopilot сосредоточилась на вопросах безопасности и улучшении уже существующих функций.

Важно

Вместе с тем, Маск поделился некоторыми подробностями грядущих программных и аппаратных обновлений системы Autopilot. Так, он рассказал о том, что компания занимается разработкой собственного чипа искусственного интеллекта, чтобы улучшить работу функций автономного вождения.

Новый чип будет выпущен в рамках аппаратного обновления Autopilot 3, он придёт на смену нынешним вычислительным ресурсам системы. Новое оборудование, якобы, на порядок лучше нынешней версии. Отметим, аппаратная версия Autopilot 2.0 основана на графических процессорах NVIDIA.

Маск заявил, что нынешняя аппаратная платформа способна обрабатывать 200 кадров в секунду. Версия Autopilot 3.0 сможет обрабатывать уже 2000 кадров в секунду, чего будет достаточно с избытком для текущих задач.

Добавим, ранее Маск заявлял, что сможет реализовать полноценные возможности автономного вождения, не используя лидар, хотя многие другие разработчики самоуправляемых автомобилей считают этот компонент ключевым.

Источник: The Verge

Источник: https://itc.ua/news/tesla-ne-speshit-vnedryat-polnyiy-avtopilot-dlya-avtonomnyih-poezdok-po-vsem-ssha-a-sosredotochilas-na-bezopasnosti-i-razrabotke-sobstvennogo-chipa-ii/

От проводов в дороге до Tesla. Когда мы пересядем на машины с автопилотом — Технологии Onliner

«Была бы технология, а применение ей найдется». Но все же сперва надо поставить задачу, а затем искать пути ее решения: нельзя просто придумать что-то и гадать, где это пригодится.

Ученые и инженеры выдвигают гипотезы, исследуют теоретические предпосылки, проверяют идеи, пытаются их воплотить. Иногда открытия, которые считаются передовыми, какое-то время назад уже упоминались, хотя речь о компьютерах и высоких технологиях тогда не шла. Onliner.

by в партнерстве с компанией Huawei разбирается в истории создания умных автопилотов.

Давайте вспомним детство — то время, когда все вокруг кажется новым, неизведанным и полным тайн, когда фокус с «отрыванием» пальца вызывает бурю восторга и желание видеть это вновь и вновь. А еще взрослые рассказывают детям сказки, да только вот прав был Пушкин-чертяка: «Сказка ложь, да в ней намек! Добрым молодцам урок».

Немного переиначим известный сюжет: Емеля шантажирует ученого Щуку, ведущего затворнический образ жизни, и получает в свое распоряжение секретные технологии. Будучи по натуре ленивым, Емеля заставляет Щуку разработать самодвижущиеся сани, а позже — куда более комфортную печь.

Идея автономных транспортных средств обрела черты в первой половине прошлого века. В 1925 году американский изобретатель Франсис Гудина показал радиоуправляемый автомобиль на базе Chandler. Со стороны казалось, что машина едет сама — ведь за рулем никого не было, так как водитель сидел в другом автомобиле позади, откуда по радио переключал скорости, жал на клаксон и рулил.

Понимая, что управлять машиной, хоть и удаленно, но в непосредственной близости от нее не слишком эффективно, инженеры придумали способ обойти ограничение. Шаг вперед сделал футурист и промышленный дизайнер Бел Геддес, предложив дорогу с проложенными в ней проводами.

Провода в дороге. Утопия «автоматической магистрали»

Совместно с General Motors на выставке Futurama в 1939 году инженер показал прототип системы с электрическими автомобилями, находившими путь благодаря электромагнитной индукции (между собой взаимодействовали катушки в машине и встроенные в дорожное полотно кабели). В 1940-м Геддес выпустил книгу, в которой утверждал: люди не должны сидеть за баранкой — для того, чтобы сберечь жизни. По его прогнозам будущее должно было наступить в 60-х годах XX века.

В послевоенные годы желание сделать автомобиль и дорогу единым целым вернулось, Бел работал не зря.

К делу подключилась компания RCA — та самая, благодаря которой появились разъемы типа «тюльпан», а также оригинальная телевизионная испытательная таблица.

Совет

В лаборатории развернули миниатюрный тестовый полигон с игрушечной машинкой и проводами в полу, ставшими в прямом смысле путеводной нитью — был реализован описанный выше принцип организации «автоматической дороги».

«Очень круто!» — подумали местные чиновники, ответственные за местные дороги, и предложили реализовать полноразмерный проект — с настоящими дорогами и автомобилями.

Инженеры согласились. Чтобы дополнительно впечатлить комиссию, демонстрация проводилась вначале с помощью Chevrolet Impala 1958 года, а затем — футуристичного по тем временам концепта Firebird III.

Все бы хорошо, но… «Очень дорого!» — сказали чиновники. На оснащение одной мили дороги требовалось $100 тыс. (около $860 тыс.

на сегодняшний день), поэтому «автоматизированная магистраль» к 1975 году, как планировалось изначально, не появилась.

Citroen DS19 с пневмоподвеской. Первый полноценный автопилот

В 1960-х годах тренд подхватили другие компании, проводились испытания, однако подход все время оставался один: в тандеме должны работать автомобили и дорогостоящая инфраструктура вокруг.

Первой машиной с полноценным автопилотом, вероятно, стал Citroen DS19.

В рамках реализуемого в Великобритании проекта инженеры модернизировали гидравлическую систему автомобиля, приспособив ее для воздействия на педали и руль.

Транспортное средство без участия человека удерживало дорогу с проложенными в ней «проводами» на скорости около 130 км/ч даже на заснеженной трассе. Эффективно, однако вновь слишком дорого.

Компьютерное зрение. Машиной должен управлять компьютер

Затем в дело вступил Джон МакКарти, о котором мы рассказывали раньше. Он, напомним, является автором термина Artificial Intelligence, введенного в 1955 году, а также разработчиком языка программирования Lisp для ИИ.

В 1969 году ученый опубликовал эссе «Управляемые компьютером автомобили» (Computer-Controlled Cars).

В нем автор рассуждает на тему «автоматизированного шофера», способного водить автомобиль на дорогах общего пользования, опираясь на визуальную информацию с камер.

Ввод маршрута МакКарти предлагал осуществлять с помощью клавиатуры, она же применялась бы для ввода текущих команд (притормозить возле бара, например).

МакКарти указал направление, в котором необходимо двигаться инженерам. Правда, до начала 90-х годов прошлого века его идеи оставались концептом, пока кто-то не вспомнил нейронные сети в привязке к автономным автомобилям.

100 км/ч. Наконец без проводов

В 1980-х годах попытки разработать самоуправляемые машины все же предпринимались. Успевший поработать в NASA инженер Эрнст Дикманнс (хотя основных высот он добился на родине), которого называют «немецким пионером компьютерного зрения», сконструировал свое детище — VaMoRs на базе, судя по всему, Mercedes-Benz L 508 D.

Установленная в бусе аппаратура управляла автомобилем, получая информацию в режиме реального времени с камер.

Обратите внимание

Программное обеспечение занималось обработкой последовательностей изображений и переводило увиденное в команды, а робот «рулил».

Первые полностью автономные заезды обновленных VaMoRs начались в 1986 году, а максимальная скорость движения достигала почти 100 км/ч. Правда, на пустой дороге.

В конце 1986 — начале 1987 года была развернута программа Prometheus Project с прицелом на создание самостоятельно передвигающегося автомобиля. Финансированием проекта занялось европейское агентство координации исследований EUREKA, которое выделило около 750 млн евро в эквиваленте.

Было решено отказаться от ранее предложенной технологии размещения в дороге «навигационных» кабелей и взять за основу работу Эрнста Дикманнса с его машинным зрением. Позже благодаря Prometheus у компании Mercedes появился прототип VITA — Vision Information Technology Application (технология с помощью компьютерного зрения анализирует положение автомобиля на дороге и управляет им).

Проблема заключалась не только в ограниченной по тем временам вычислительной мощности компьютеров, но и в их размерах.

Ведь не зря испытания проводились на грузовом бусе — кузов отдали под аппаратуру и кондиционеры для ее охлаждения.

К слову, GPS также был недоступен простым смертным, поэтому необходимо было обеспечить хранение карт местности. Новая цель — уменьшить все оборудование до приемлемых габаритов.

В октябре 1994 года пара машин Mercedes, в том числе Mercedes-Benz 500 SEL, проехала на скорости до 130 км/ч по магистрали в обычном для дороги трафике, самостоятельно меняя полосы и опережая другие автомобили (с подтверждением действий со стороны водителя).

Важно

А в 1995-м робот, разглядывая дорогу саккадами (постоянный беглый осмотр окружения) и утилизируя доступные мощности многопроцессорной системы, разогнался уже до 175 км/ч, проехав более 1,5 тыс. км.

Читайте также:  В течение шести лет роботы жили как люди

Максимальная дистанция, преодоленная машиной без участия человека, составила на этом маршруте 158 км.

Рождение ALVINN. Нейронные сети

В 1980-х работы велись и в США при финансировании DARPA. Американский проект получил название ALV — Autonomous Land Vehicle.

Их основным достижением стала разработка системы навигации, способной управлять автомобилем при движении по пересеченной местности, а не по асфальтированной дороге с четкой разметкой.

Компьютер, используя карту и сенсоры, разогнал машину до 3 км/ч и проехал около 600 метров. Пока немного.

Это было начало для ALVINN — так именовали броневичок, ставший базой для новой технологии. Название транспортного средства состоит из двух аббревиатур — ALV и NN (Neural Network, или нейронные сети).

Идею применения нейронных сетей продвинул Университет Карнеги — Меллона и его учащийся Дин Померло в частности.

Тогда он завершал очередной этап образования со специализацией в машинном обучении, машинном зрении, робототехнике и нейронных сетях.

Тренировка автопилота ALVINN, ставшая классикой, выглядела так: водитель-человек проводил автомобиль по отрезку пути, в это время камеры собирали данные вокруг, фиксировались действия водителя. Компьютер определял различные параметры взаимодействия человека и машины, получая ответ на вопрос «что нужно делать, чтобы удержать автомобиль на дороге» для разных ситуаций.

Совет

Каждая нейронная сеть обучалась для определенного типа дороги, а затем ALVINN был способен подобрать нужную, опираясь на оценку ее эффективности и надежности в конкретном случае.

Собственно обучение занимало пару минут, после чего компьютер с производительностью в десятую часть от возможностей процессора умных часов Apple, действовал самостоятельно.

Человеку оставалось только жать на педали.

Миллион долларов за действующий автопилот

Следующие шаги по совершенствованию технологии были предприняты в начале 2000-х годов. Американское правительство запустило несколько проектов с участием армии и агенства DARPA. Агентство, свою очередь, в 2004-м предложило миллион долларов за работающую систему управления, способную провести транспортное средство по многокилометровому маршруту в пустыне Мохаве. Безуспешно.

Вторая и третья попытки в рамках Grand Challenge были эффективнее, а в 2007 году победу в городских условиях одержал автомобиль Университета Карнеги — Меллона и General Motors.

Уже тогда стало понятно, что набора из пары камер и компьютера недостаточно, на что указали первые два Grand Challenge.

Заодно были сформированы «клубы по интересам», тема автономных машин получила широкое распространение.

Источник: https://tech.onliner.by/2018/08/15/ii-4

Автодайджест #30: Tesla и миллиарды, интеллект и камеры, автопилот и мороз

«У Tesla все хорошо» — так может сказать лишь тот, кто видел презентацию новейшего электрогрузовика Semi и спорткупе Roadster — и лично верит в Илона Маска, а потому не изучал финансовую сторону вопроса.

Данные при этом вполне доступны: еще в начале месяца в Tesla отчитались о своей финансовой деятельности с июня по сентябрь и констатировали 671 с лишним млн долларов чистых убытков, увеличив общую «дыру» до размеров в 1,3 млрд за три квартала.

Даже на фоне роста доходов на 23% положение компании не назвать стабильным.

Куда уходят деньги — понятно: запуск Model 3, собственный завод, проект самой большой электробатареи в Австралии. А теперь еще и Semi с Roadster (которого, к слову, пока нет). Все эти проекты требовали и продолжают требовать инвестиций, так что сейчас лучший лозунг для компании — «время зарабатывать».

По оценкам аналитиков, к середине следующего года Tesla нужно около двух миллиардов долларов, чтобы компенсировать издержки. Открываем новостные сводки — и видим старт предзаказов на новые модели Semi и пока несуществующего Roadster.

Tesla Roadster / Изображение: Tesla.com

Сумма первоначального взноса на электротягач Semi составляет… 20 тысяч долларов. При этом уже сейчас клиенты могут внести (или, скорее, инвестировать) полную сумму в размере 200 тысяч долларов за самую дорогую (на 50 тысяч дороже базовой) дебютную версию Founder’s Series и начать отсчитывать месяцы до заветной даты.

Обратите внимание

То же самое — со спортивным Roadster. Либо депозит в 50 тысяч долларов, либо оплата полной стоимости Founder’s Series. При том, что производство серийной модели не начнется раньше 2020 года. Ничего личного — только бизнес…

Можно ли заработать на Tesla по-другому? Разве что приспособить собственный седан Model S для майнинга биткоинов. Отличная идея для бизнеса с минимальными инвестициями: блок электробатарей, необходимый для создания фермы хард. И бесплатные (для этой модели) зарядные станции Supercharger в качестве источника подзарядки. Профит? Почему бы и нет.

Большой нейро-брат

«Калашников» и нейросети. Соединяем — и получаем любопытный проект по мониторингу дорожной обстановки. Интересно? Нам тоже.

На данный момент свежий стартап «Ростеха» добрался до стадии тестирования. Несколько камер нового типа, спроектированных концерном «Калашников», уже интегрированы в столичную транспортную систему ИТС и приступили к сбору данных о трафике на участке Третьего Транспортного Кольца.

Задача каждой такой камеры — насыщать нейросеть данными о пробках, движении и ДТП, чтобы, составив общую картину, при помощи интеллектуальной транспортной системы разруливать дорожную обстановку Москвы, полагаясь на новые алгоритмы.

Источник: https://techfusion.ru/avtodajdzhest-30-tesla-i-milliardy-intellekt-i-kamery-avtopilot-i-moroz/

Но это будет завтра

В Лас-Вегасе прошла ежегодная выставка потребительской электроники CES. Помимо невероятных телевизоров и смартфонов в череде премьер было много автомобильных (и околоавтомобильных) новинок: беспилотник, встроенный в дом, машины с искусственным интеллектом и многое другое. «Мотор» рассказывает о самых интересных проектах выставки.

##BMW i Inside Future

Компания BMW представила концепт автомобильного интерьера будущего. В салоне i Inside Future начисто отсутствуют физические кнопки, зато предусмотрено место для хранения бумажных книг. По мнению фирмы, такие интерьеры появятся в автомобилях после 2020 года.

Главной особенностью концепта стала мультимедийная система с голографическим дисплеем HoloActive Touch. Это технология «парящего» тачскрина — система определяет движения пальцев над появляющимся из центральной консоли изображением, имитируя прикосновения к сенсорному дисплею.

На выставке BMW анонсировала также скорый запуск автомобильного конфигуратора с технологией дополненной реальности. По сути, это мобильное приложение, которое позволит клиентам марки увидеть полностью интерактивную 3D-модель выбранной машины.

Ее можно будет разглядывать в режиме реального времени, открывать двери и даже заглядывать в салон, чтобы оценить выбранный вариант отделки. На первом этапе работу с приложением будут поддерживать самые популярные дилеры «зеленого» суббренда BMW i.

##Toyota i Concept

В «Тойоте» подготовили для CES концепт с автопилотом и искусственным интеллектом, который получил собственное имя Yui. Система умеет узнавать водителя и настраивать подсветку салона, «климат» и всю бортовую электронику в соответствии с его предпочтениями, а также прокладывать в навигации «дежурные» маршруты. Кроме того, Yui способен распознавать эмоции по выражению лица и тембру голоса.

Взаимодействие с пассажирами в Toyota i Concept осуществляется через проекционный дисплей, занимающим всю площадь лобового стекла, через звуковые команды, а также с помощью прикосновений — за это отвечают подвижные чешуйчатые вставки в салоне. Искусственный интеллект Yui управляет практически всеми системами автомобиля и может даже автоматически включить систему полностью автономного управления в аварийной ситуации.

Важно

Сам i Concept умеет также «общаться» с окружающими автомобилями и водителями через световые индикаторы снаружи и дисплей, интегрированный в заднюю часть концепта. На него выводятся различные текстовые сообщения.

##Hyundai Mobile Vision

Компания Hyundai представила в рамках CES концепцию «умного» дома со встроенным… беспилотником.

Точнее, в этом доме предусмотрено специальное парковочное место для автомобиля, салон которого на время стоянки становится частью жилища.

Мультимедийная система машины при этом используется в качестве домашнего развлекательного комплекса. Кроме того, автомобиль становится домашним кондиционером или генератором для бытовой электросети.

Интерьер беспилотника корейская марка представила и в качестве концепта Health + Mobility Cockpit. Речь об «умном» автомобильном салоне, который умеет следить за самочувствием и настроением водителя и пассажиров.

К примеру, если система распознает сонливость водителя, сиденье автоматически примет более горизонтальную позицию. Если будет зафиксирована повышенная раздражительность, подсветка салона изменится на более мягкую.

А для успокоения или повышения тонуса, в концепте предусмотрена система ароматизации воздуха с ароматами эвкалипта, лаванды, кедра и мяты.

Корейская марка также показала на выставке складной электрический самокат Ioniq Scooter. Он помещается в кармане передней двери экомодели Ioniq и может использоваться для перемещений на короткие расстояния. Например, чтобы добираться от парковки до места работы.

##Mercedes-Benz Fit & Healthy

В Лас-Вегасе состоялась премьера «фитнес-сиденья» от Mercedes-Benz. В основе кресла — привычная система массажа сидений S-класса, однако в данном случае концепция расширена.

Основываясь на данных со встроенных датчиков, электроника определяет положение тела и попеременно воздействует на определенные группы мышц, чтобы снизить напряжение и усталость водителя.

С помощью «умных» часов учитывается частота сердцебиения человека.

##Audi/Nvidia AI

Компании «Ауди» и Nvidia анонсировали на выставке расширение партнерского соглашения (распространяется VW Group в целом). Фирмы вместе займутся автономными машинами «четвертого уровня» — такими, которые способны самостоятельно передвигаться. В качестве демонстрации перспектив проекта на CES был показан прототип Q7 с искусственным интеллектом и технологией «глубокого обучения».

Источник: https://motor.ru/lab/ces2017.htm

Созданием новейшего автопилота для компании Tesla займется один из самых опытных программистов Apple

Один из самых опытных программистов американской корпорации Apple («Эппл») — Крис Лэттнер — перейдет в компанию Tesla Motors («Тесла моторс»), он будет отвечать за разработку новейшей системы автопилота. Об этом говорится в публикации, размещенной во вторник на сайте Tesla.

«Мы рады приветствовать Криса Лэттнера, который станет в Tesla вице-президентом по программному обеспечению для автопилота», — отмечается в сообщении.

В нем подчеркивается, что Лэттнер проработал в Apple около 11 лет, сыграл ключевую роль в создании языка программирования Swift и пользуется репутацией высокопрофессионального специалиста.

В Tesla уверены, что Лэттнер поможет создать автомобили, способные ездить совершенно без участия человека.

Совет

Ранее в отделе по разработке автопилота в Tesla был лишь временный руководитель. Эту должность занимал Джинна Хоссейн, который является главным разработчиком программного обеспечения в компании SpaceX («Спейс-экс»).

Как Tesla, так и SpaceX возглавляет американский предприниматель Илон Маск.

Как отмечает агентство Рейтер, Лэттнер уже уведомил руководство Apple о планах покинуть эту компанию; в Apple и Tesla отказались от дальнейших комментариев на этот счет.

В октябре 2016 года Tesla заявила, что намерена оснащать все выпускаемые ею автомобили новыми системами, необходимыми для полностью автономной работы автопилота. До этого в компании указывали, что система автопилота в ее машинах рассчитана на присутствие водителя, который в некоторых ситуациях берет управление на себя.

Как разъяснялось тогда в заявлении, новые системы — это, в частности, «восемь камер, обеспечивающих 360-градусный угол обзора вокруг автомобиля на расстоянии до 250 метров», и «12 усовершенствованных ультразвуковых датчиков», которые «позволяют заметить твердые и мягкие объекты на дистанции почти в два раза большей, чем раньше». Кроме того, машины Tesla будут оснащены радаром с усовершенствованной функцией обработки данных.

При этом в документе говорилось, что «вычислительная мощность нового бортового компьютера в 40 раз больше», чем у прошлого поколения таких устройств.

«В совокупности эта система обеспечивает такой взгляд на мир, которого у одного водителя быть не может, так как обзор осуществляется сразу во всех направлениях и с применением волн, которые недоступны для человеческих органов чувств», — заверили в Tesla.

Вместе с тем в компании уточнили, что автопилот пока не будет работать в полностью автономном режиме, так как его необходимо в достаточной мере испытать. В настоящее время регулирующие органы США не разрешают эксплуатацию автомобилей в режиме полностью автоматического пилотирования без участия водителя. Будет ли когда-либо это позволено, пока не известно.

В прошлом году в США произошло несколько аварий, связанных с использованием автопилота в автомобилях Tesla. Так, в мае 2016 года в штате Флорида в результате ДТП погиб водитель, ехавший в ясную солнечную погоду в автомобиле Tesla Model S («Модель-эс»), находившемся под управлением электронного ассистента.

Как указали в Tesla Motors, сенсоры и датчики машины не смогли различить на фоне неба ярко освещенный солнцем белый трейлер, стоявший почти перпендикулярно направлению движения Tesla.

Обратите внимание

Как минимум еще две аварии, связанные с использованием автопилота, произошли в июле в штатах Монтана и Пенсильвания, однако пострадавших тогда не было.

Читайте также:  Девять событий, которые произошли в китае в октябре и удивили весь мир.

Tesla Motors выпускает в настоящий момент две модели авто: седан Model S и кроссовер Model X («Модель-экс»). Компания планирует наладить серийный выпуск новой Model 3 в текущем году.

11.01.2017 11:42

Источник: https://densegodnya.ru/nauka/article_post/sozdaniyem-noveyshego-avtopilota-dlya-kompanii-tesla-zaymetsya-odin-iz-samykh-opytnykh-programmistov-apple

Глава Tesla Motors: создание автомобилей с автопилотом – вопрос почти решённый

Основатель NVIDIA Дженсен Хуан (Jen-Hsun Huang) в своей вступительной речи на открытии GTC 2015 не мог обойти стороной вопрос использования разработок компании в сфере систем активной безопасности автомобилей и автоматического управления транспортными средствами. Много времени в его докладе было посвящено возможностям использования специализированных платформ Drive PX, сочетающих два процессора Tegra X1 и 12 входов для подключения камер.

Эти системы позволяют реализовать достаточное количество полезных функций: слежение за препятствиями и попутно движущимися автомобилями, контроль за движущимися в поперечном направлении транспортными средствами, замена зеркал заднего вида и контроль состояния водителя.

В мае Drive PX попадут в руки производителей автомобилей, а один из партнёров компании даже заявил, что будет испытывать свои автомобили с автопилотом на дорогах США. По крайней мере, в тех условиях, которые обеспечат безопасность других участников движения.

NVIDIA ожидает, что разработчики будут обучать Drive PX с помощью настольных систем DIGITS DevBox.

Не обошлось выступление главы NVIDIA и без присутствия на сцене главы Tesla Motors Илона Маска (Elon Musk). Основные тезисы его заявлений изложены в блоге NVIDIA, но начали они своё совместное выступление с обещаний раскрыть некий общий секрет в ближайший четверг.

Очевидно, речь пойдёт о способности электромобилей Tesla перемещаться без вмешательства человека или сопутствующих функциях. Сам Джесен Хуан признался, что приобрёл все три основных модели электромобилей Tesla.

Всё-таки, жизнь миллиардера в Калифорнии имеет свои преимущества.

Илон Маск заявил, что создание автомобилей с системой автоматического управления – вопрос почти решённый, у Tesla есть всё необходимое для их создания, и в ближайшие годы они появятся. Более того, уже скоро мы будем воспринимать подобные транспортные средства, как нечто обыденное.

Работа NVIDIA с процессорами Tegra в этом направлении будет играть важную роль. Пока возможностей аппаратной базы недостаточно для создания полностью автономных транспортных средств, но уже в следующем году технический прогресс достигнет нужного уровня.

Важно

Обновляемое «по воздуху» программное обеспечение будет делать электромобили Tesla всё более самостоятельными.

По словам Маска, выпуск автомобилей с автопилотом на дороги общего пользования в большей степени сдерживается регулирующими органами: производителям придётся пару лет доказывать, что подобные транспортные средства безопаснее управляемых живыми людьми.

В отдалённом будущем, по мнению Маска, автомобили с ручным управлением будут запрещены из соображений безопасности, а силовой каркас транспортных средств с автопилотом можно будет делать менее прочным, поскольку вероятность попадания в аварию многократно снизится.

Меньше станут расходы на конструкционные материалы и снизится масса автомобилей.

Кстати, с математической точки зрения задача разработки систем автопилотирования достаточно неоднородна, если рассматривать различные диапазоны скоростей.

Так, в диапазоне 9-16 км/ч можно обходиться получаемыми с ультразвуковых сенсоров данными, в диапазоне 16-80 км/ч модель становится самой сложной и многофакторной, а вот при равномерном движении на скоростях более 80 км/ч всё снова упрощается, поскольку вероятность некоторых событий снижается.

Илон Маск уверен, что Tesla станет лидером в создании электромобилей с автопилотом. При этом свои опасения по поводу «искусственного интеллекта» на автомобили и бытовую технику он не распространяет.

При этом защите систем управления автомобилями от вторжения злоумышленников необходимо уделять самое пристальное внимание.

Именно по этой причине Tesla Motors не собирается отказываться от органов управления в своих электромобилях – человек должен иметь возможность всегда перехватить инициативу. Если ежегодно будет продаваться по 100 млн. автомобилей, то существующий парк в 2 млрд.

Совет

транспортных средств удастся заменить на полностью автономные в течение 20 лет, как считает Маск. Когда-то управлением лифтами занимались люди, а сегодня всё доверено автоматике. По мнению Маска, со временем то же самое произойдёт и с автомобилями.

Источник: https://overclockers.ru/hardnews/show/67665/glava-tesla-motors-sozdanie-avtomobilej-s-avtopilotom-vopros-pochti-reshennyj

Tesla приревновала. Почему Маск бросил свой проект искусственного интеллекта OpenAI

Четверг, 22 Февраля 2018, 20:00

Украинские любители Dota 2 узнали об ИИ-алгоритме OpenAI, когда тот победил одного из лучших профессиональных игроков в мире — львовянина Даниила Dendi Ишутина

Илон Маск известен не только своими ракетами SpaceX и электромобилями Tesla, но и апокалиптическими прогнозами насчет искусственного интеллекта (ИИ).

В июле прошлого года Маск выступил на встрече Национальной ассоциации губернаторов США в Род-Айленде и предсказал, что роботы и алгоритмы выйдут из-под контроля человека и «отправятся на улицы убивать людей».

Человечество, предупредил Маск, к этой ситуации не будет готово, так как пока большинство людей считают восстание машин фантастической и маловероятной перспективой. А через месяц он заявил, что ИИ несет в себе «значительно больший риск, чем Северная Корея».

Правда, к этим пророчествам Маска стоит относиться с изрядной долей иронии. Слухи о том, что ИИ вскоре догонит и превзойдет людей по мыслительным способностям, очень сильно преувеличены.

А Маск будоражит публику паническими заявлениями специально для того, чтобы подогреть интерес к своим компаниям.

Кстати, выступая перед губернаторами, Маск на полном серьезе объяснил свои планы отправлять людей на Марс с помощью ракет SpaceX именно тем, что создание поселений на Красной планете — это план Б на случай захвата Земли коварным ИИ.

С той же целью спасения человечества Маск весной прошлого года основал компанию Neuralink. Она занялась созданием интерфейса «человек — компьютер», который позволит подключать людей к интернету напрямую и через него связать всех людей друг с другом. Благодаря такому коллективному разуму человечество, считает Маск, сможет противостоять злобным попыткам ИИ подчинить себе людей.

Еще ранее, в конце 2015 г., Маск основал OpenAI — открытую некоммерческую организацию по исследованию ИИ и его последствий. Уставный капитал организации составил $1 млрд. Вместе с Маском соучредителем выступил президент акселератора стартапов Y Combinator Сэм Альтман, позднее к ним присоединились Илья Суцкевер и Грег Брокман.

Эта команда сосредоточила вокруг себя ряд весьма видных представителей IT-индустрии, а также множество сторонников, поддержавших цели и задачи OpenAI, в числе которых слежение за открытостью как создания, так и использования ИИ, контроль над программами, способными создавать другие программы, развитие кибербезопасности (например, предотвращение случаев завладения ИИ хакерами).

Обратите внимание

Впрочем, OpenAI занялась и разработкой собственного ИИ, поставив себе целью, чтобы он был гарантированно дружественным к человеку. Собранная Маском команда добилась заметных успехов.

В августе прошлого года ИИ-алгоритм OpenAI победил человека в самой популярной дисциплине среди молодежи — в Dota 2.

И не какого-нибудь любителя, а одного из лучших профессиональных игроков в мире — украинца Даниила Dendi Ишутина со Львова, заработавшего за свою карьеру к тому моменту свыше $735 тыс. призовых.

В первом матче игры один на один боту потребовалось около 10 минут, чтобы разбить Dendi. Во второй игре профессиональный киберспортсмен проиграл еще быстрее, а третий матч играть отказался. Насколько этот бот дружественен к человеку, по результатам игры сказать, конечно, трудно, но успех OpenAI налицо.

Однако прошло полгода, и вдруг Илон Маск ушел из OpenAI. Об этом сообщила сама организация 20 февраля: «Илон Маск покидает пост в совете директоров OpenAI, но продолжит вносить как финансовую, так и консультантскую помощь организации».

В сообщении отмечается, что у OpenAI появилось несколько новых крупных инвесторов, в том числе глава Valve Гейб Ньюэлл и основатель Skype Яан Таллинн.

«Мы расширяем нашу базу спонсоров для подготовки к следующему этапу OpenAI, который будет включать в себя наращивание наших инвестиций в наших людей и вычислительные ресурсы, необходимые для обеспечения последовательных прорывов в ИИ», — подчеркнула организация.

Также она сообщила о причинах ухода Маска: «Так как компания Tesla продолжает наращивать свой интерес в сторону ИИ, это может создать потенциальный конфликт для Илона внутри организации». Действительно, Tesla тоже создает ИИ — для управления электромобилями-беспилотниками.

Как отмечает Electrek, отношения между Tesla и OpenAI скорее конкурентные, чем дружеские. Разрабатывая нейросети для систем компьютерного зрения и работая над другими беспилотными функциями, Tesla нуждается в специалистах по машинному обучению. И случаи переманивания кадров уже были. Так, бывший сотрудник OpenAI Андрей Карпаты стал директором ИИ-разработок Tesla.

Важно

Но все же вряд ли к этой рокировке приложил руку сам Маск. И его уход из OpenAI никак не помешает Tesla и дальше переманивать кадры из конкурентной организации.

Лично к Маску могли возникнуть другие претензии.

Его пребывание в составе руководства двух проектов, сферы которых пересекаются, наводило на него подозрения, что он может передавать технологические секреты от одного проекта к другому.

Из сообщения OpenAI можно понять, что такие подозрения возникли у новых инвесторов этой организации. Однако более правдоподобной выглядит версия, что главной причиной ухода Маска стала ревность с противоположной стороны, то есть со стороны компании Tesla, которая не желает делить Маска с соперницей — OpenAI.

Сам Маск в июне прошлого года признался, что у него на разработку ракет SpaceX и электромобилей Tesla уходит более 90% времени, на создание нейроинтерфейсов Neuralink — 3–5%, еще около 2% времени он уделяет работе в The Boring Company, созданной в конце 2016 г. для строительства тоннелей с целью борьбы с пробками, а меньше всего времени — 1% — он тратит на OpenAI. При таком раскладе Маск наверняка более детально знает (а значит, и может проговориться) о достижениях Tesla, чем о разработках OpenAI.

К тому же, в отличие от OpenAI, являющейся некоммерческой организацией, Tesla — это очень даже коммерческая компания. Иными словами, тогда как OpenAI не преследует цели отбить вложенные средства, акционеры Tesla рассчитывают получить в конечном итоге прибыль, и немалую. Поэтому вопрос о гипотетической утечке технологий через Маска в OpenAI стоял для Tesla очень остро.

А утекать есть чему. Полмесяца назад Маск пообещал, что уже через три месяца автопилот Tesla достигнет уровня, который позволит ему проехать от Тихоокеанского до Атлантического побережья США без помощи и вмешательств со стороны человека. В худшем случае это произойдет через шесть месяцев, передает прогноз Маска TechCrunch.

Маск также рассказал, что такая демонстрационная поездка могла бы состояться и в прошлом году. Но в таком случае, кроме эффектной рекламы, от нее не было бы реальной пользы.

Он имеет в виду, что программное обеспечение могло быть специально настроено под такой тип поездки, было бы написано много дополнительного кода, но это значило бы лишь то, что такая машина могла бы осилить только один маршрут. Это был бы неполноценный робомобиль.

Маск же говорит, что его цель — создание универсальной и безопасной системы автономного пилотирования. Он рассказал, что доволен тем, как в компании развивается направление, связанное с ИИ.

Глава Tesla назвал его прогресс реальным, а не направленным на вау-эффект. Маск уверен в беспилотной системе Tesla.

В декабре прошлого года он заявил, что компания разрабатывает лучший в мире ИИ для робомобилей.

Совет

Уход Маска из OpenAI может быть сигналом, указывающим на то, что Tesla действительно приближается к заявленной цели — обеспечить своим электромобилям автономность пятого уровня (полный отказ от ручного управления).

Читайте также:  В россии появился первый беспилотный дирижабль

Клиентская база компании, в свою очередь, уже продемонстрировала интерес к возможности внедрить более продвинутые функции ИИ в свои автомобили Tesla. Более 35 тыс. владельцев электромобилей даже готовы заплатить $3 тыс.

за то, что в их машинах будут присутствовать «возможности полной автономности», хотя такие функции даже еще не презентованы.

В этой связи стоит упомянуть еще об одном конфликте интересов, который тоже мог сыграть свою роль в уходе Илона Маска из OpenAI. Все-таки OpenAI постоянно твердит об угрозах со стороны ИИ.

Буквально одновременно с сообщением об уходе Маска был обнародован отчет о новом исследовании «Применение ИИ со злым умыслом», над которым работали эксперты OpenAI и ряда других институций.

Кто знает, не появится ли в следующем подобном отчете рассказ об угрозах, которые могут создавать беспилотные электромобили Tesla.

Источник: http://www.dsnews.ua/future/vinovata-revnivaya-sopernitsa-pochemu-ilon-mask-zabrosil-22022018220000

Стать как Tesla. Почему буксуют внедрения искусственного интеллекта в российских компаниях

IT NewsФакты и прогнозыТехнологии

| 06.02.2018

Стеклянный потолок

Необходимость «идти в цифру» для российских компаний обусловлена не столько общемировым трендом цифровой трансформации (хотя и им тоже), сколько исчерпанием «физических» факторов, за счет которых та или иная компания выигрывает конкурентную борьбу.

Того, что на предприятии налажена система учета, выбраны правильные поставщики, которые предоставляют сырье требуемого качества, и используются правильные технологии, обеспечивающие качество продукта и минимум производственных потерь, уже недостаточно, ведь у конкурентов все более-менее то же самое.

С таким набором рыночную схватку уже не выиграть.

Происходящее напоминает ситуацию в современной автомобильной индустрии, где дальнейший прогресс упирается в один из главных компонентов автомобиля — в двигатель внутреннего сгорания. Какие бы изменения в его конструкцию ни вносились, революций от ДВС ждать, похоже, не приходится. На этом фоне американская Tesla смотрится гораздо выигрышнее.

Обратите внимание

Ее силовая установка, состоящая из аккумуляторной батареи, электродвигателей и управляющей электроники, скрывает в себе намного больше возможностей для будущих революций. Уже сейчас доступна диагностика онлайн, обновление бортовой прошивки всего автомобиля и возможность программно открывать для водителя новые функции.

То ли еще будет! Отчасти поэтому компания Элона Маска привлекает такое внимание общественности.

«Для того, чтобы что?»

Если проводить параллели, то для реального бизнеса «электродвигателем» может стать искусственный интеллект. Компании, которые внедрили у себя ИИ-решения, обеспечили себе преимущество, какое обеспечила Tesla, предпочтя электрическую силовую установку в своих автомобилях традиционному двигателю внутреннего сгорания.

Впрочем, нередки случаи, когда искусственный интеллект внедряется по принципу «чтобы было». Начитавшись историй о лучших практиках, заказчики пытаются повесить на ИИ решение любых задач, которые приходят в голову. При этом задачи формулируются максимально абстрактно — повысить конкурентоспособность, снизить издержки, максимизировать прибыль.

Постановка задачи не отвечает на простой вопрос: «Нам внедрение ИИ нужно для того, чтобы что?»

В то же время, для более понятных IT-систем (таких, как CRM) ответ на этот вопрос давно получен. Когда компания выбирает CRM-систему, она плюс-минус знает, какая функциональность ей нужна, чтобы получить желаемый результат.

Этот результат предельно понятен бизнесу, поскольку выражается в очевидных для него метриках — в расширении воронки продаж, в систематизации контактов с клиентами, в более высокой конверсии этих контактов в продажи. И в конечном счете – в увеличении оборота и прибыли.

Важно

Для правильного выбора составляется подробная таблица (battle card), в которую сводятся «фичи» продуктов в приземлении на конкретные задачи.

Дальнейший presale снимает оставшиеся вопросы об удобстве системы для пользователей, о скорости ее работы, о перегрузочной способности, о специфике формирования отчетности и пр. Подписывается договор, проходит внедрение и начинается промышленная эксплуатация.

Без «пилота» не обойтись

В истории с искусственным интеллектом результат порой не очевиден до самого внедрения. Конечно, есть разнообразные способы доказательства прикладной либо экономической эффективности решений на базе ИИ. Каждый из них (или их комбинация) ориентированы на различных заказчиков с разным опытом.

Первый способ – раскрытие технологий — годится только для очень хорошо подготовленного заказчика. Вероятно, такой клиент уже использовал ИИ в рамках своих бизнес-процессов. Например, применял самописные алгоритмы.

Обращение к IT-консультанту обусловлено тем, что клиент уже «вырос» из собственной разработки и хочет перейти к индустриальному решению.

Второй способ – референс-визит к заказчику – дает положительный ответ на вопрос «А этот ваш ИИ в принципе работает?». При этом он не отвечает на самый главный вопрос: «А будет ли ИИ работать в нашей компании?» Заказчики больше узнают об особенностях практического применения того или иного решения. Иногда это помогает выстраивать дальнейшее сотрудничество и говорить примерно на одном языке.

Третий способ – инициация пилотного проекта.

Для клиента он хорош возможностью проверить глубину экспертизы IT-консультанта – то есть посмотреть на соответствие наработанной консультантом базы алгоритмов, находящихся «под капотом» ИИ-решения, целевой задаче бизнеса.

Для консультанта это хорошая возможность проверить способность заказчика поставить целевую бизнес-задачу, предоставить данные, а также мобилизовать проектную команду, которая в ходе проекта формирует собственное мнение о том, что такое искусственный интеллект.

Жаль, что на самый подходящий вариант доказательства эффективности ИИ-решений соглашаются не все и не всегда. «Пилот» обычно предусматривает установление более плотных отношений клиента с IT-консультантом и – что самое неудобное – без гарантий, что итоги «пилота» будут полезны для бизнеса. Заказчику приходится платить понятные (и часто значимые) деньги за непонятный результат.

Торги репутацией

Совет

Ожидания бизнеса связаны с точными прогнозами. IT-консультант или вендор может гарантировать точные прогнозы только после старта проекта в «боевом» режиме – просто потому, что в начале эксплуатации такой системы возникает ряд обстоятельств, о которых ни заказчик, ни IT-консультант на старте проекта и подумать не могли.

Например, в моей практике был случай, когда ретейлер, продающий одежду, внедрил искусственный интеллект для того, чтобы прогнозировать товарные остатки и формировать перемещения таким образом, чтобы в конкретных магазинах собирались полные линейки актуальной коллекции одежды – это необходимо для того, чтобы получать высокий средний чек.

Чем меньше вещей коллекции остается в магазине, тем средний чек ниже.

Алгоритмы успешно решили задачу оптимального перераспределения товарных позиций между магазинами, но заказчик столкнулся со сложностями на этапе физической реализации проекта.

Чтобы обеспечить наличие полных линеек актуальной коллекции в магазинах, понадобилось бы нанять новых кладовщиков, грузчиков и водителей, а также существенно изменить систему мотивации для этих категорий сотрудников.

Затраты на все эти преобразования съели существенную часть экономической выгоды от решения задачи, под которую внедрялся искусственный интеллект.

Такие истории на рынке не редкость.

Вот почему проекты, связанные с внедрением искусственного интеллекта, внутри компании часто становится предметом торгов репутацией: менеджеры начинают игру «Кто возьмет на себя ответственность перед руководителем компании?».

Дискуссия вокруг проекта растягивается и нередко заканчивается ничем. Чтобы не допускать такого исхода, ИИ-проекты, их возможности и риски можно обсуждать только на уровне генерального директора, либо собственника бизнеса.

Прогноз Грефа

Осенью 2017 года глава Сбербанка Герман Греф сделал мрачноватый прогноз: по его словам, компании, которые не используют искусственный интеллект, скоро перестанут существовать.

Обратите внимание

На первый взгляд, это справедливо для компаний, действия которых определяют ландшафт какого-то конкретного рынка – как Сбербанк определяет очертания банкинга в России.

Большая часть заказчиков выжидают, пока ИИ-решения покажут себя в рамках публичных проектов, и примут решение о покупке, когда риски, связанные с новизной искусственного интеллекта, перестанут играть определяющую роль.

Однако такие заказчики не учитывают фактор того, что другие компании в условиях непубличности уже развернули ИИ-решения и проверяют алгоритмы на исторических данных в формате «пилотов», а то и в «боевом» режиме — на конкретном участке производства.

Этот фактор заставляет несколько переосмыслить высказывание президента крупнейшего российского банка.

В современном мире компания, получившая конкурентное преимущество (неважно, в каком виде – в виде ИИ или других решений), может в очень короткие сроки его реализовать, не оставив «поляны» конкурентам.

Если возвращаться к автомобильной аналогии, предложенной в начале этого текста, у консерваторов из множества отраслей есть шанс повторить судьбу традиционных автопроизводителей и остаться ни с чем перед новым вызовом, имя которому – Tesla.

Да, внедрение ИИ — это рискованные инвестиции. С первого раза заказчику может быть крайне непросто получить то, что от искусственного интеллекта хочет бизнес — в силу отсутствия соответствующего опыта.

Но это нормально и за это не стыдно. Альтернатива рискованным инвестициям более незавидная. Так можно дождаться момента, когда критически важное с точки зрения конкурентоспособности IT-решение внедрит конкурент.

И вот тогда слова Грефа прозвучат как приговор.

Дмитрий Карбасов,

руководитель отдела бизнес-решений и

предиктивной аналитики ГК Softline

Ключевые слова: искусственный интеллект , CRM

Важно

Журнал IT-News № 04/2018    [ PDF ]    [ Подписка на журнал ], Еженедельник IT Weekly № 06/2018 (13.02)    [ PDF ]    [ Подписка на журнал ]

Компания: Softline, Tesla

Источник: https://www.it-world.ru/it-news/tech/136866.html

Tesla Наняла Нового Главу Подразделения По Разработке Автопилота

Недавно американский автопроизводитель Tesla Inc.

заявил, что потерял еще одного старшего руководителя, на этот раз им оказался глава подразделения по разработке технологий беспилотного вождения Крис Латтнер, который проработал в компании шесть месяцев.

Помимо этого, компания также сообщила, что работает над соглашением, которое позволит им построить автомобильный завод в Китае. План, который был объявлен ранее в этом году, направлен на то, чтобы удовлетворить растущий спрос на электромобили компании.

Новый руководитель подразделения
После того как бывший глава подразделения по разработке автопилота Крис Латтнер сообщил о своем уходе, компания Tesla подтвердила данную информацию в своем заявлении. В сообщении Латтнер отметил, что работа в Tesla не подходила ему, и он заинтересован в поиске других должностей в качестве опытного инженера-руководителя.

Как сообщает компания, освободившуюся должность займет Андрей Карпаты (Andrej Karpathy), который также является руководителем подразделения искусственного интеллекта. Позднее Tesla заявили, что Латтнер был не подходящей для них кандидатурой.

Андрей Карпаты известен своим богатым опытом в сфере глубинного обучения, который длительное время работал в компании Alphabet. Ранее он также работал научным сотрудником OpenAl , которая является некоммерческой исследовательской компанией при поддержке Илона Маска. Tesla описывают его как одного из ведущих экспертов в области глубинного обучения и машинного распознавания образов.

Компания Tesla, которая славится своей технологией распознавания образов в электрокарах, столкнулась с несколькими проблемами в прошлом году с запуском системы беспилотного вождения. Тем не менее, спрос на системы автономного вождения компании Tesla остается высоким, так как регуляторы безопасности заявили, что недавние инциденты произошли не по причине Tesla.

Завод Tesla в Китае
После неожиданного увеличения продаж Tesla в Китае несколько месяцев назад, компания сообщила, что работает над соглашением, которое позволит построить завод в Китае, несмотря на ограничение производства в Соединенных Штатах в течение последних нескольких лет.

В марте автомобильная компания сообщила, что доходы в Китае составили 1.06$ млрд. по сравнению с доходами в размере 300$ млн. в 2015 году. Китай стал вторым крупнейшим рынком Tesla после США.

Согласно данным отчетов, Tesla близки к заключению соглашения с властями Шанхая на строительство и производство автомобилей в стране, что позволит им увеличить продажи машин на азиатском рынке. Правительство Китая ранее сообщало о своем желании видеть больше электрокаров на китайских дорогах.

Совет

Во вторник акции Tesla подскочили примерно на 2%, приблизившись к 52-недельному максимуму на фоне последних новостей.

Источник: https://news.finance.ua/ru/news/-/405012/tesla-nanyala-novogo-glavu-podrazdeleniya-po-razrabotke-avtopilota

Ссылка на основную публикацию