Интересное
Внимание на дорогу. Как чат-боты с ИИ меняют автопром
Искусственный интеллект (ИИ) стал драйвером автомобилестроения: с его помощью автоконцерны ускоряют и удешевляют разработку и производство, повышают безопасность и экологичность машин. Одна из таких технологий — большие языковые модели — помогает в вождении, предоставляя возможность человеку уделять больше внимания дороге, а не мелким манипуляциям в салоне.
Универсальный ассистент
Мировой рынок ИИ-решений для автомобильной индустрии будет активно расти в ближайшее десятилетие: аналитики Precedence Research прогнозируют ежегодный рост на уровне 23% в год. По их оценкам, к 2030 году объëм рынка может достигнуть 19 млрд долларов. По подсчëтам Meticulous Research, рост будет интенсивнее и составит 40% в год, и к 2027 году оборот достигнет 16 млрд долларов.
На 23% в год
растёт мировой рынок ИИ-решений для автопрома
Мировой рынок ИИ-решений для автомобильной индустрии будет активно расти в ближайшее десятилетие: аналитики Precedence Research прогнозируют ежегодный рост на уровне 23% в год. По их оценкам, к 2030 году объëм рынка может достигнуть 19 млрд долларов. По подсчëтам Meticulous Research, рост будет интенсивнее и составит 40% в год, и к 2027 году оборот достигнет 16 млрд долларов.
На 23% в год
растёт мировой рынок ИИ-решений для автопрома
Прогнозируемый рост рынка разговорного ИИ в России до 2025 года, млн $
Одна из самых многообещающих ИИ-технологий для автоиндустрии — большие языковые модели (large language model, LLM). В отличие, например, от сервисов-переводчиков, способных решать лишь одну узконаправленную задачу, LLM универсальны. Они работают практически с любым текстовым или голосовым запросом на естественном языке.
Подобные ассистенты в разы повышают комфорт и безопасность поездки: можно общаться с авто на «человеческом» языке, не отвлекаться от дороги и не убирать руки от руля, перечисляют эксперты Counterpoint.
Первые голосовые помощники в автомобилях появились ещё в конце нулевых, сейчас такие интерфейсы уже стали нормой. В 2020 году их использовали почти 130 млн водителей по всему миру — на 14% больше, чем в 2018-м, показало исследование Voicebot.ai. Уже тогда каждый пятый потребитель указывал, что ассистент в авто — «важный фактор» или даже «обязательное требование», 60% обращали внимание на его наличие при покупке машины.
В большинстве случаев умные чат-боты помогают строить маршруты, отвечать на сообщения и переключать музыку. В продвинутых авто они выполняют базовые команды, например меняют температуру в салоне или блокируют дверь.
60%
покупателей обращают внимание на наличие виртуальных ассистентов в авто
Первые голосовые помощники в автомобилях появились ещё в конце нулевых, сейчас такие интерфейсы уже стали нормой. В 2020 году их использовали почти 130 млн водителей по всему миру — на 14% больше, чем в 2018-м, показало исследование Voicebot.ai. Уже тогда каждый пятый потребитель указывал, что ассистент в авто — «важный фактор» или даже «обязательное требование», 60% обращали внимание на его наличие при покупке машины.
60%
покупателей обращают внимание на наличие виртуальных ассистентов в авто
В большинстве случаев умные чат-боты помогают строить маршруты, отвечать на сообщения и переключать музыку. В продвинутых авто они выполняют базовые команды, например меняют температуру в салоне или блокируют дверь.
Вскоре возможности ИИ-ассистентов расширятся. Помимо состояния транспортного средства, они смогут комментировать обстановку на дороге, также расплачиваться за парковку, топливо и еду из автокафе, а в перспективе вкупе с компьютерным зрением обеспечат автономное вождение.
И это только в рамках автомобиля. За его пределами голосовые и текстовые чат-боты помогут покупателям выбрать подходящую машину и конфигурацию, ответят на вопросы по обслуживанию, соберут отзывы — другими словами, частично заменят первую линию поддержки, отдел продаж и маркетинга.
От теории к практике
Зарубежные автопроизводители уже отрабатывают подобные технологии. К примеру, в апреле китайский стартап Haomo.AI представил нейросетевую языковую модель — новый «мозг» для автомобилей (об этом писало издание «Мотор»). Работает она так: в режиме реального времени сенсоры собирают разрозненные данные о дороге и машине, переводят их в единый текст и подают в компьютер. Модель анализирует текст и выдаёт оптимальный сценарий движения: сама выводит с парковки и ведёт авто по заданному маршруту или даёт подсказки водителю.
Аналогичные примеры могут скоро появиться и на отечественном рынке, для этого сейчас формируется законодательная база. Так, в прошлом году в России утвердили стандарты применения ИИ в беспилотных автомобилях (пишет Cnews). Они определяют, что такое «интеллектуальная транспортная система» и как она должна работать: распознавать препятствия и дорожные знаки, контролировать дорогу и обочины, предугадывать поведение участников движения. В качестве эксперимента беспилотные авто разрешили тестировать в 38 регионах РФ. В июне этого года СберАвтоТех — разработчик технологии автономного вождения — и Globaltruck запустили коммерческие грузовые беспилотные перевозки по трассе М-11 «Нева», то есть по маршруту Москва — Санкт-Петербург и обратно. Грузовики будут перевозить грузы в беспилотном режиме. Однако в кабине будет находится водитель-испытатель, он проследит за работой систем.
Массовыми беспилотные перевозки грузов через 10—12 лет, прогнозирует руководитель исследовательского проекта «Технический прогресс и экономика будущего» Кирилл Игнатьев, которого цитирует Comnews. Но пока LLM-решения для автопрома далеки от совершенства. В частности, голосовые ИИ-ассистенты распознают до 98% человеческой речи, показывают данные Neuro.net, на которые ссылается Habr. Но даже если распознавание будет стопроцентным, этого недостаточно — ещё нужно правильно интерпретировать и реагировать.
