Китайская Baidu запустила систему ИИ под названием «Apollo World», которая генерирует виртуальные среды вождения для обучения её роботакси Apollo Go. О модели было объявлено на AI Day в Шэньчжэне, сообщается Reuters. Запуск состоялся на фоне того, что китайские и мировые компании в сфере беспилотного вождения продолжают искать более дешёвые способы разработки автономных технологий.

День виртуального вождения по версии Baidu

Главное заявление касается производительности. Baidu утверждает, что Apollo World может моделировать до 100 000 км (62 000 миль) вождения в день. По данным компании, этот объём эквивалентен примерно трём годам дорожных испытаний одного беспилотного автомобиля с водителем-страховщиком.

Однако это сравнение принадлежит самой Baidu и не является независимым бенчмарком. Цифра «три года за день» относится только к симулируемому вождению. Она не демонстрирует, насколько безопасны автомобили на реальных дорогах и готовы ли они к ежедневному использованию.

Открытый вопрос — насколько точно симуляции соответствуют разнообразным дорогам и условиям вождения в городах, где Apollo Go планирует работать. Компании также ещё предстоит показать, сколько дополнительных реальных испытаний потребуют автомобили.

Baidu добавила, что уже использует Apollo World для обучения роботакси Apollo Go к развертыванию в других странах. Apollo Go — крупнейший оператор роботакси в Китае, а его конкуренты включают WeRide, Pony.ai и Momenta Global.

Потоки данных с сенсоров, а не только дорожные сцены

Apollo World выходит за рамки генерации статичных изображений. Система может моделировать, как дороги и их окружение меняются во времени, и предсказывать, что может произойти дальше. Данные в реальном времени с камер и лидаров помогают ПО беспилотного вождения понимать окружающую среду и ориентироваться в ней.

Модель обучается на данных реальных дорожных испытаний. Как сообщается, Baidu записала более 350 миллионов километров данных о вождении, которые Apollo World также использует для генерации новых дорожных ситуаций, с которыми автомобили ранее не сталкивались. Эти ранее не встречавшиеся сценарии важны, поскольку редкие опасные события — те, что с наибольшей вероятностью выявляют ограничения системы беспилотного вождения, — редко встречаются достаточно часто при обычном вождении, чтобы их можно было собрать только с помощью дорожных испытаний.

Как сообщается, Baidu также предложила стандарт «2+3» для тестирования world models — систем ИИ, которые моделируют эволюцию среды и генерируют симулируемые ситуации для обучения другого ПО, например автономного стек вождения. Если другие разработчики примут его, Baidu сможет повлиять на то, как такие системы будут оцениваться в долгосрочной перспективе.

Компания описала Apollo World как систему ИИ, способную понимать и обрабатывать информацию из множества источников. По её словам, технология может применяться и для разработки роботов, а не только беспилотных автомобилей.

Проблема затрат, определяющая этот курс

Одной из главных проблем бизнеса роботакси является стоимость разработки и эксплуатации технологии. Многие китайские компании не владеют всеми автомобилями, которые используют. Вместо этого они поставляют технологии беспилотного вождения и сотрудничают с автопроизводителями, сервисами такси и другими зарубежными операторами. Такая схема снижает операционные расходы, но создание и обучение базовых систем по-прежнему дорого обходится. Симулируемый пробег отражает эти затраты: генерация километража в программном обеспечении позволяет избежать лет работы, которые потребовались бы реальному автомобилю с водителем-страховщиком для покрытия того же расстояния.

Фрэнк Макклири, эксперт в области беспилотных автомобилей консалтинговой компании Arthur D. Little, сообщил Reuters, что компании по-прежнему тратят значительные средства на обучение систем ИИ и подготовку автомобилей. Он отметил, что скорость запуска зависит от того, насколько хорошо система учится водить в новом месте, и подчеркнул, что ИИ помогает компаниям прогрессировать ещё быстрее.

Рынок роботакси в Китае должен быстро вырасти за короткий период. Как сообщает Reuters, Morgan Stanley ожидает, что к 2035 году в стране будет 1 миллион роботакси. XPeng, партнёр Volkswagen в Китае, также планирует запустить свой сервис роботакси в 2027 году. Tesla выбрала иной подход с парком Cybercab, используя модели ИИ, обученные на видеозаписях вождения людей. Как симуляции покажут себя на реальных дорогах — и примут ли другие разработчики предложенный Baidu стандарт тестирования — одни из ключевых ориентиров по мере формирования этого рынка.