Przejdź do Treści

Podcast TechChatter
odcinek 10

TechChatter Odcinek 10. Czy drzemka w samochodzie jest możliwa? O samochodach autonomicznych i przyszłości podróżowania

Choć jeszcze kilka lat temu autonomiczne samochody wydawały się odległą przyszłością rodem z filmów science-fiction, dziś już chyba nikt nie stawia pytania “czy?”, tylko “kiedy?” na nasze drogi wyjadą pojazdy kierowane w 100% przez sztuczną inteligencję.

Zapraszamy do słuchania!

Spotify
Apple Podcast
Google Podcast
Posłuchaj w przeglądarce

Jednak zanim to nastąpi giganci automotive muszę sprostać jeszcze wielu wyzwaniom, o których w dzisiejszym odcinku rozmawiają Marek i Maks.

Tematy poruszane w odcinku:

  • jakie wyróżniamy poziomy autonomiczności pojazdów
  • jak autonomiczne samochody rozpoznają otoczenie
  • jak sztuczna inteligencja uczy się prowadzić auto
  • jak autonomiczne pojazdy wpłyną na różne aspekty naszego życia

I wiele innych.

Eksperci Capgemini:

Marek Kociecki – Pragmatyczny architekt systemów i usług informatycznych z ponad 15-letnim doświadczeniem w branżach płatności, telekomunikacji oraz motoryzacyjnej. Zawsze poszukuje alternatywnych dróg rozwiązania, ale wybiera najprostszą drogę. Entuzjasta rozwiązań chmurowych i wykorzystania usług typu SaaS. Ostatnie lata spędził blisko IoT w branży motoryzacyjnej, projektując i wdrażając rozwiązania bezkluczykowe oraz komunikację aut opartą o standard GSMA. Obecnie, w ramach projektu SDV (Software Defined Vehicle) skupia się na tworzeniu architektury dla autonomicznych pojazdów na poziomach 4 i 5. Współpracuje z producentami samochodów oraz klientami typu Tier1, budując relacje i wprowadzając innowacyjne rozwiązania zarówno z perspektywy zarządzania produktami, jak i projektowania rozwiązań.

Maksymilian Kocurek – Młody specjalista, posiadający szeroką wiedzę z zakresu języka C++, łączący światy Machine Learningu z systemami wbudowanymi. Jego umiejętności szybkiej nauki i adaptacji w nowym środowisku pozwalają na dostosowywanie się do złożonych wymagań projektowych oraz śledzenie możliwości oferowanych przez najnowsze technologie. Bardzo zmotywowany do dalszego rozwijania swoich umiejętności, obecnie skupia się na Computer Vision i jego wykorzystaniu w kabinie samochodu.

Więcej o pracy w Capgemini:

https://www.capgemini.com/pl-pl/kariera/

Linki do materiałów wspomnianych w odcinku:

https://www.synopsys.com/automotive/autonomous-driving-levels.html

https://www.youtube.com/watch?v=tpTGy2SKURM

https://www.youtube.com/watch?v=x4ieJzlNP6Q

https://www.youtube.com/watch?v=Z_ikDlimN6A

Jeśli odcinek Ci się spodobał, daj nam o tym znać wystawiając ocenę w Spotify lub Apple Podcasts.

Podcast Capgemini Polska

Produkcja: Cleverhearted Showrunners



  • MAKS: Modele sztucznej inteligencji tych patternów mają naprawdę dużo w środku i my nie wiemy czasem do końca, na czym one polegają, bo ona uczy się sama.
  • MODERATOR Cześć! Słuchasz drugiego sezonu podcastu TechChatter, audycji Capgemini Polska, w której eksplorujemy świat technologii. Dołącz do rozmowy naszych ekspertów i ekspertek. Posłuchaj, co tworzymy tutaj w Polsce. Odkryj z nami projekty, które kształtują przyszłość i przekonaj się, jak interesująca może być praca w sektorze IT. To co? Zaczynamy?
  • MAREK KOCIECKI: Nazywam się Marek Kociecki, jestem solution architectem w firmie Capgemini. Na co dzień pracuję w projektach automotive dla jednego z większych producentów samochodów na świecie, a tym czym zajmuję się na co dzień i jakimiś ciekawostkami z życia świata automotive postaram się Was zainteresować w trakcie trwania tego podcastu.
  • MAKS: Hej, jestem Maks, jestem software engineerem w Capgemini i zajmuję się pracą dla klienta, gdzie między innymi portuję rozwiązania modeli sztucznej inteligencji napisane w Pythonie na C++, który będzie uruchamiany na systemach budowanych.
  • MAREK KOCIECKI: Jasne. Takie pierwsze pytanie mi przychodzi do głowy, to zresztą poruszaliśmy gdzieś w kuluarach. Skąd w ogóle wzięła się u nas i u Ciebie przede wszystkim zajawka na automotive?
  • MAKS: U mnie to historia była taka, że w czasach wyboru technikum rozważałem między technik-informatyk albo mechatronik. Po chwili namysłu stwierdziłem, że na informatyka się niczego nie nauczę, bo stwierdziłem, że wtedy mam dość dobrą wiedzę już w tamtym czasie. Jak ja widziałem, jak moi starsi koledzy z informatyki sobie radzą i że nieraz się mnie pytali o jakieś rzeczy, żebym wytłumaczył, to stwierdziłem, że może po prostu pójdę w mechatronika. Zresztą sobie dość dobrze radziłem i to był taki mój taki początek w branży automotive, gdzie poznałem w zasadzie podstawę. Automotive jest bardzo, bardzo głęboką, szeroką działką. To nie jest coś, czego można się nauczyć po samym technikum niestety, lecz jest świetną podstawą do rozszerzenia swoich horyzontów. Tak troszeczkę może odbiłem w stronę informatyki znowu, bo jestem teraz od strony bardziej programowania niż takiej faktycznej automatyki, ale podoba mi się to, co robię. Jest to też dość ciekawe spojrzenie na ten taki szeroki temat.
  • MAREK KOCIECKI: A interesowałeś się w ogóle światem samochodów? Tak prywatnie, jako człowiek, nie jako informatyk?
  • MAKS: To nastało jeszcze później, jeszcze później. Jak już było zdane prawko, był pierwszy samochód, drugi samochód, trzeci samochód i gdzieś tam już coraz bardziej zainteresowanie szło w tej dziedzinie. No i też się pojawiły jakieś takie wymarzone samochody, które bym tam kiedyś chciał mieć i też takie doczytanie o nich, szukanie informacji o tym, co tam się w ogóle rozwija też w tej branży, jakie będą nowe samochody w porównaniu ze starymi. Myślę, że to też będziemy mogli poruszyć w tym podcast-cie.
  • MAREK KOCIECKI: Ja osobiście nigdy nie byłem geekiem samochodowym, tak prywatnie i nawet zawodowo też moja kariera rozpoczęła się gdzieś od systemów bankowych, finansowych, trochę telekomunikacji. Gdzieś w okolicy 2017, chyba 2016-2017 rok to był mój pierwszy projekt w automotive. To było dla rynku japońskiego spore wyzwanie i to był też okres, w którym ta transformacja cyfrowa dotarła do tej branży automotive, bo do tej pory samochody były traktowane trochę jak cztery koła, kierownica, silnik. Mało w środku informatyki było, mało w środku IT. Dzięki tej transformacji też branża cała otworzyła się na ten rynek IT i zaczęła mieć zapotrzebowanie na nas informatyków. To był jeden taki z czynników chyba kluczowy. Oczywiście też warto nadmienić, że Tesla tutaj przyczyniła się do tej zmiany, do tej transformacji, więc bardzo mocno poruszyła całą tą branżę. Samochodziarze, którzy nie chcieli zostać w tyle, musieli zacząć inwestować w komputeryzację samochodu, krótko mówiąc. Innym czynnikiem, który na przestrzeni lat też zauważyłem, że jest powtarzalny dla branży automotive, to jest podejście do realizacji projektów i za każdym razem od samego etapu projektowania kładziemy nacisk na bardzo dużą jakość, czyli projektowanie, implementacja, testowanie, wdrożenie jest naprawdę na bardzo wysokim poziomie. Tutaj nie ma za bardzo miejsca na błędy. Ten samochód jest wytwarzany w cyklu trzyletnim. Jeżeli coś się zepsuje, to ten samochód do tej pory jedyne, co mogliśmy zrobić, to powrócić z nim do warsztatu i wykonać kosztowną jakąś tam akcję serwisową. I ostatnim chyba takim elementem, takim prywatnym, który ma wpływ na to, dlaczego się zajmuję automotive, to jest takie moje prywatne podejście do samochodów i do jazdy autem. Ja dosyć pragmatycznie podchodziłem do tego zawsze i dla mnie samochód jest elementem czy pojazdem, który przemieszcza mnie z punktu A do punktu B i możliwość uczestniczenia w tworzeniu teraz autonomicznych pojazdów w pracy sprawia, że jestem w stanie odcisnąć to swoje piętno w tym biznesie i dostarczyć trochę wiedzy i doświadczenia, które mam w rozwój autonomicznych pojazdów.
  • MAKS: Słuchaj, bo u nas jest taka mała różnica wieku i też tego, czym się zajmujemy, bo z tego co mi mówiłeś, to Ty się zajmujesz właśnie autonomiczną jazdą, bardziej level piąty. Ja się natomiast zajmuję tym, co będzie wchodzić w ciągu najbliższych lat i się nie zajmuję też autonomiczną jazdą, tylko całymi elementami, które się dzieją w środku pojazdu odnośnie kierowców, czyli też w głównej mierze tam na przykład detekcja twarzy i robienie potem z tym różnych czarów. Ale jeszcze wcześniej właśnie na temat tego podcastu sobie ustaliliśmy, że popytamy gdzieś tam znajomych, jak oni twierdzą, w którym kierunku się właśnie rozwija cała branża automotive, w którym kierunku te samochody będą ulepszane, coraz to nowsze elementy dodawane do nich. Jak u Ciebie wyglądał taki rekonesans?
  • MAREK KOCIECKI: Ja dokładnie zadałem takie pytanie w swojej rodzinie, rodzicom i też młodszym osobom w rodzinie, znajomym, czego oni oczekują od auta. I zauważyłem taką prawidłowość, że osoby starsze bardziej stawiają na niezawodność. Samochód powinien być niezawodny, nie powinien się psuć, umożliwiać im po prostu realizację ich bieżących zadań. Często są to osoby, które wykorzystują samochód codziennie do pracy, czy pracują wręcz w aucie i to jest chyba dosyć kluczowy dla nich aspekt tej niezawodności. Kolejne pokolenie młodsze ode mnie stawia na komfort, jakość wykonania, przede wszystkim na koszty eksploatacji. Natomiast ja sam z siebie plasuję gdzieś pomiędzy. Tak jak wspomniałeś, tutaj jest różnica między nami, jestem z tego pokolenia z lat 80., nazwijmy to i wciąż pamiętam, że moje pierwsze samochody, no to dosyć często korzystały z lawet. Więc ta niezawodność nadal jest dla mnie istotna i od tego nie odejdę, dlatego zawsze będę na to patrzył. Natomiast też zwracam uwagę, że chyba z czasem ta niezawodność jest coraz lepsza w samochodach mimo, że potocznie mówi się, że te nowe auta już się częściej psują i tak dalej, natomiast przyznam, że rzadziej widzę te lawety na drogach i samochody zaparkowane na poboczu z awaryjnymi. A jeśli chodzi o taki czynnik przyszłościowy, no to tak jak już wspomniałem, ważny jest dla mnie ten element automobilności, czyli to, żeby ten samochód był autonomiczny też i żebym ja był w stanie się poruszyć z miejsca A do punktu B w jak najkrótszym czasie, jak najbardziej komfortowo, ale w rozumieniu takim, że ja się nie męczę, że samochód wykonuje jak największą ilość czynności za mnie, ja tylko jestem ewentualnie póki co do kontrolowania tego, a w przyszłości chciałbym sobie po prostu usiąść w samochodzie i zamknąć oczy i obudzić się rano po 12 godzinach jazdy gdzieś w Alpach albo nad Adriatykiem. To by było idealnie.
  • MAKS: To jest ciekawa wizja. 
  • MAREK KOCIECKI: A jak Twoje pokolenie podchodzi właśnie? Jakie macie oczekiwania od samochodu?
  • MAKS: Ja pytanie zadałem troszkę inaczej, bo się zapytałem wprost, w którym kierunku myślą, że się rozwija cała branża. I najwięcej osób mówiło, że kwestie ekonomii, że auta coraz mniej spalają, że w tym kierunku się rozwija, że rozwijają sobie właśnie samochody elektryczne, że Bóg wie jaka elektronika. To też była częsta odpowiedź.
  • MAREK KOCIECKI: A takie pytanie, jak Ty podchodzisz do tych zmian, jeśli chodzi o tą adaptację do nowych technologii? Czy nie wiem, jakby ktoś podstawił teraz pod Twoje drzwi autonomiczne auto, czy byś wsiadł, pojechał nim?
  • MAKS: Byłbym bardzo ciekaw. Może raz bym się przejechał, ale tak na dłuższą metę bym się bał. I też tak jak mówiłeś, że Ty byś chciał po prostu, żeby auto za Ciebie robiło jak najwięcej rzeczy. Ja też osobiście jestem osobą, która musi sobie pojechać, musi sobie kierownicą pomachać, gdzieś tam wajchą, sobie też tam pomachać drugą ręką i patrzeć się gdzieś tam w lusterka, żeby coś się działo, bo ja bym umarł z nudów podczas jazdy.
  • MAREK KOCIECKI: Z tą wajchą to jest w ogóle ciekawa też historia i tej adaptacji. Jakby jako ludzie jesteśmy, raczej sceptycznie podchodzimy do zmian i bardzo często potrzebujemy czegoś dotknąć, żeby się przekonać, czy to jest dla nas dobre, czy nie. I rozumiem, że mówisz wajchą, to znaczy, że korzystasz z manualnej skrzyni biegów nadal? 
  • MAKS: Dokładnie.
  • MAREK KOCIECKI: Tak jak mój były szef, który całe życie zarzekał się, że on musi mieć coś pod ręką, musi kręcić tą wajchą, czuć moc poprzez redukcję i w którymś momencie w firmie dostał samochód służbowy, gdzie właśnie była automatyczna skrzynia biegów. No i przyszedł do mnie po dwóch dniach i mówi, Marek, Boże słodki, ja w ogóle nie wiedziałem, że to tak jeździ, w życiu już bym nie siadł do manuala. Więc do czego tutaj biję, do tego, że ta adaptacja do technologii wymaga od nas wyjścia z pewnej strefy komfortu czasami i spróbowania czegoś.
  • MAKS: Ja lubię starsze samochody i w moim samochodzie chyba moim najnowszym wynalazkiem jest tempomat. 
  • MAREK KOCIECKI: Adaptacyjny? [śmiech] Nie, no to żartuję.
  • MAKS: Nie. No i oczywiście te takie systemy bezpieczeństwa, te akurat były dużo wcześniej. I jak ja jeżdżę, to muszę się czymś zająć, bo jakbym miał siedzieć i tylko pilnować auta, czy jedzie dobrze, to jakbym nie wytrzymał. Umarłbym z nudów. Jeżeli byłbym stuprocentowo pewny, że to samo dojedzie, nic się nie stanie i będę bezpieczny, to wtedy myślę, że na spokojnie bym z takiego systemu korzystał, tylko brałbym sobie drzemki podczas jazdy. A jeżeli jest tak jak jest teraz, czyli jesteś sobie za kierownicą, samochód jedzie, ale mimo wszystko dobrze, żebyś kontrolował, czy wszystko się dzieje poprawnie na drodze, czy nie ma jakichś zagrożeń, czy samochód nie głupieje, a w międzyczasie masz po prostu siedzieć i patrzeć, to ja podziękuję, to nie jest dla mnie jeszcze. Ale z drugiej strony, jak ja bym miał gdzieś tak naprawdę jeździć i byłbym zmęczony jazdą, to naprawdę bym sobie chciał na chwilę przesiąść do takiego samochodu, który pojedzie ze 100 kilometrów za mnie, a ja w międzyczasie sobie książkę otworzę, sobie poczytam.
  • MAREK KOCIECKI: To też jest ciekawe, co będziemy robić w trakcie, jak samochód będzie za nas prowadził, ale to może o tym później, bo zanim do tego dojdzie, to tak jak wspomniałeś, poziomów jest kilka. Co prawda istnieją już samochody w Stanach, jeżdżą taksówki Ubera.
  • MAKS: Tak, to jakieś tam Jaguary widziałem, że takie jeżdżą i tam sobie wsiadasz do tyłu, tylko że tam jest duża komunikacja z operatorem, że tam operator do Ciebie zadzwoni, że masz zapiąć pasy na przykład, bo masz ten, więc ktoś tam jakby cały czas nad tymi samochodami czuwa.
  • MAREK KOCIECKI: Czuwa pod kątem takim zarządczym, natomiast jeśli chodzi o samo prowadzenie pojazdu, ja widziałem parę takich filmików, wygląda to całkiem fajnie. Oczywiście jest to na wytyczonych obszarach w danych miastach, gdzie mapy tych obszarów są bardzo dobrze znane samochodom, więc one są aktualne i one muszą być bardzo dokładne co do każdego centymetra i potencjalnie każdej przeszkody, która się pojawia. Ale tak jak powiedziałem, zanim do tego dojdzie, to ten proces, w którym jesteśmy, on trwa i jeśli chodzi o samą autonomiczność, jest opisany za pomocą takich sześciu poziomów autonomiczności, gdzie 0 to są samochody właśnie z lat 90., którymi Ty się fascynujesz i one nie posiadają żadnej autonomiczności. Poziom pierwszy to jest poziom, w którym samochód jest w stanie kontrolować jakiś jeden wymiar, czyli albo ma asystenta pasa ruchu albo ma adaptacyjny tempomat, czyli utrzymuje stałą prędkość lub utrzymuje dystans za wyprzedzającym go pojazdem. Poziom drugi jest to poziom, w którym samochód działa na dwóch wymiarach, czyli posiada asystenta pasa ruchu plus adaptacyjny tempomat. Poziom trzeci jest to poziom typu Tesla na przykład, gdzie samochód jest w stanie analizować rzeczywistość, otaczające go obiekty, skanuje, rozpoznaje drogę, rozpoznaje znaki. W poziomie czwartym to najprawdopodobniej są to już samochody, o których wspomnieliśmy przed chwilą, które jeżdżą w Stanach jako taksówki, to jest pełna autonomiczność, jest kierownica, są pedały, natomiast samochód w 99% jest w stanie poruszać się samemu na konkretnych wytyczonych obszarach. Poziom piąty to jest taki, do którego dążymy, albo ja dążę, czyli nie mamy kierownicy, nie mamy pedałów ani skrzyni biegów, po prostu siadamy do pojazdu, który nas wywozi z punktu A do punktu B. Z tego co się orientuję, jak powiedziałaś, Ty pracujesz na poziomie drugim, trzecim i pracujesz nad modelami AI-owymi, tak? Opowiedz dokładnie jak to działa i jakiego typu problemy macie w trakcie analizy takich modeli?
  • MAKS: Ja jestem może w takim bardziej badawczym teamie, gdzie może bardziej szukamy jakichś rozwiązań niż pracujemy nad nimi. W tym celu na przykład tworzy się specjalne samochody, które są odpowiednio przygotowane. Mają naprawdę wiele kamer, mikrofonów w różnym położeniu, nie tylko kamery i mikrofony, ale też naprawdę wszelaka elektronika, która bierze coś i coś zwraca. No i są zbierane informacje i potem analizowane, w którym miejscu na przykład kamera najlepiej działa czy ile kamer jest potrzebnych do sprawdzenia czegoś, który mikrofon najlepiej łapie. Z całych tych informacji później tworzone są różne jakieś takie modele, które szukają czegoś. My jeszcze może do końca nie wiemy czego. Zależy kogo jak fantazja poniesie i co to się uda znaleźć i jakie funkcje ma to spełniać. Więc tutaj u nas też tak po części właśnie zbiera jakieś informacje, próbuje się jakoś je przetworzyć i zobaczyć co z tego wyjdzie, ale też do pracy nad takimi rzeczami, które gdzieś tam będą wcześniej ustalone, czyli właśnie rozpoznanie twarzy w samochodzie. To też dobrze wiedzieć w którym miejscu kamera ma najlepiej być usytuowana w samochodzie.
  • MAREK KOCIECKI: Analizujecie też potencjalnie, staracie się rozpoznać obiekty, które mogą być w otoczeniu samochodu?
  • MAKS: Nie, ja się zajmuję tylko tym, co jest w środku, czyli takie rzeczy jakbyś na przykład zostawił psa w samochodzie, o tym sobie zapomniał, robi się ciepło, pies zaczyna się gotować w samochodzie, no to co samochód ma zrobić? Otworzyć szybę? Zadzwonić po Ciebie?
  • MAREK KOCIECKI: Okej, to ciekawy case. Pamiętam jak rozmawialiśmy jeszcze przygotowując się tutaj do podcastu, jak działa ten AI, w jakim sensie jest w stanie rozpoznać, że chociażby na zewnątrz akurat samochodu, do samochodu albo na ulicę wyszedł człowiek, a nie jest to jakiś tam obiekt typu karton albo jakiś tam śmieć. I modele AI działają na takiej zasadzie, że one zwracają pewne prawdopodobieństwo, że rozpoznaje dany obiekt. I co jeśli zostaje ten margines błędu i jak się powinien samochód zachować?
  • MAKS: To już jest gruby temat. Jeśli chodzi o prawdopodobieństwo rozpoznania, to jest to rzędu 99,9%, że coś tam jest. Ale zawsze jest taki margines błędu, że może albo nie rozpoznać, albo może rozpoznać źle. Modele sztucznej inteligencji tych patternów mają naprawdę dużo w środku i my nie wiemy czasem do końca, na czym one polegają, bo ona uczy się sama. I można mieć troszeczkę może wgląd na to, co tam się dzieje, ale dla człowieka większość tych takich rzeczy mogą być po prostu niezrozumiałe, dlaczego ona zadecydowała tak pośrodku gdzieś tam. Dlaczego zadecydowała tak gdzieś tam dalej. A na końcu mamy wypluty wynik, który się zgadza z prawdziwym. A my nie wiemy, co się działo w środku przez cały ten proces analizy takiego modelu. I prawdopodobieństwo może być bardzo duże, że to jest na przykład człowiek na ulicy, że człowiek przechodzi przez pasy, ale dojdzie do jakiejś kuriozalnej sytuacji, gdzie ani te modele nie były przeszkolone, samochód jedzie w jakimś innym miejscu, jest inne otoczenie, gdzie samochody nie jeżdżą, nie ma namalowanych pasów, ktoś wchodzi na drogę, samochód go nie rozpozna.
  • MAREK KOCIECKI: No i wtedy mamy problem. 
  • MAKS: To jest taka jedna rzecz, która mnie powstrzymuje, żeby tam jeszcze gdzieś tam wsiadać i mówić, że samochody jeżdżą same. Zapraszam, zapraszam wszystkich. Proszę się wybrać na drogi w Polsce. No i ostatnio zacząłem strasznie zauważać takie rzeczy, że jakbym miał przygotować samochód do autonomicznej jazdy, jak ta droga ma tak namalowane pasy, że ja nie wiem, czy to jest linia ciągła, czy to jest linia przerywana, czy tutaj w ogóle jest linia, czy to jest jeden pas, czy to jest drugi pas, bo czasami jedziemy przez jakieś takie mniej zaludnione tereny, gdzie droga jest naprawdę już stara, pasy są zjechane. Teraz u nas w Krakowie remontują ulicę niedaleko mnie, to jakbym miał tą samochodem wjechać, gdzie jedzie się po nieutwardzonej drodze przez kawałek, gdzie nie ma ani znaków, bo tam nawet nie raczyli postawić, że coś jest nie tak, tylko parę jakichś słupków, to ja nie wiem, czy tam taki model by wjechał i nie zgłupnął.
  • MAREK KOCIECKI: To prawda, że samochód może ogłupieć w takiej sytuacji, skoro sami my jako kierowcy nie jesteśmy pewni, czy możemy wykonać dany manewr czy nie, ale to jest bardzo ciekawy temat, który gdzieś zahacza o to, jak podeszła Tesla do analizy zachowań kierowcy. Coś co Tesla wzięła sobie jako taki pierwowzór, że chciałaby odwzorować samochód jako kierowcę, który de facto większość tego, co otacza go rzeczywistość odbiera wzrokiem, co jest de facto nieprawdą, bo przecież też słyszysz. Słyszysz też warkot silnika, motoru, czy samochodu, który Cię wyprzedza, który jest za Tobą, klaksony, jakieś awaryjne hamowania, ewentualnie pojazdy uprzywilejowane, które jadą wokół Ciebie. I Tesla podeszła na początku do pierwszych swoich modeli właśnie w ten sposób, że starała się odwzorować patrzenie na świat tak, jak to robią ludzie. Natomiast pozostali chcą troszeczkę inaczej do tego podejść. Wykorzystują też tak zwane radary i lidary. Radar to jest powszechnie stosowane do określenia kierunku, ewentualnie prędkości, to są fale radiowe przede wszystkim. Lidar jest to wiązka laserowa dużo bardziej dokładna, która tworzy taki model 3D. Rozpoznaje obiekty, też służy do określenia prędkości, kierunków jazdy, ale jest dużo droższym systemem. Dlaczego o tym wspominam? Dlatego, że jeszcze jak nawiążemy do tego AI i do tego na ile on się może pomylić, nawet jeżeli to jest jakiś procent, jeden, dwa, trzy, czy nawet promil, zawsze istnieje szansa, że się ktoś pomyli, że się ten system pomyli. Do tego też powstała analiza ryzyk. To się nazywa ASIL, Automotive Safety Integrity Level, gdzie w ramach standardu analizowane jest prawdopodobieństwo wystąpienia danej kolizji, danego zepsucia się danego elementu, czy też błędnego działania danej aplikacji. Jaki to ma wpływ na zniszczenia pojazdu, ewentualnie urazy u człowieka i czy jest to możliwe do skontrolowania przez użytkownika. I teraz dajmy na to, że jedzie samochód i wpada przed niego jakiś obiekt, na 1% samochód nie jest pewny, czy to jest człowiek czy nie. I oczywiście zawsze może się zatrzymać. Jeżeli nie jest pewny, to zawsze się może zatrzymać, wykonać awaryjne hamowanie, ominąć ten obiekt. Natomiast to co jest istotne, to w ramach tego analizy ryzyka i impaktu, jaki to może wnieść, czyli potencjalnie możemy uderzyć w człowieka, ten system ryzyk mówi o tym, żeby wprowadzić dodatkowe zabezpieczenia. Wprowadzić dodatkowy system, który będzie weryfikował poprawność pierwszego systemu. I w tym wypadku właśnie nie tylko obraz się liczy, ale również sprawdzamy, czy za pomocą fal radiowych bądź laserowych, czy dany obiekt to właśnie jest człowiek, czy nie. Być może jak nałożymy na siebie te dwa systemy, dwa albo trzy systemy i nasza pewność wzrośnie do bliżej 100%. To jest kierunek, w którym samochodziarze poruszają się i który ma zapewnić nam, że wsiądziesz do tego auta i będziesz czuł się bezpiecznie sam ze sobą i będziesz wiedział, że ten samochód też nie spowoduje wypadków. I nawet Tesla też przyznała, że będzie szła w stronę tych lidarów, czyli będzie analizowała otaczające go otoczenie za pomocą laseru. 
  • MAKS: Taki ciekawy temat poruszyłeś z tą Tesla między innymi, że tymi zmysłami, którymi ma się kierować. A powiedz mi, Ty się uczyłeś jazdy samochodem patrząc jak inni jeżdżą, czy wklepałeś sobie właśnie kodeks drogowy i na bazie tego, co się tam nauczyłeś z wszystkich zasad, wyjechałeś na drogę?
  • MAREK KOCIECKI: Na pewno obserwowałem ojca, obserwowałem znajomych, z którymi już jeździłem, ale kodeksu sobie tam nie wklepywałem na pamięć. Na pewno te murzynki tak zwane, czyli te skrzyżowania, kto kiedy ma pierwszeństwo przed tramwajem na rondzie i tak dalej na równorzędnych, to taką wiedzę teoretyczną musiałem zdobyć. Oczywiście, że tak, to jest chyba konieczność.
  • MAKS: A jakbyś miał właśnie zaprojektować samochód, który miałby wjechać na ulicę, to którą drogą byś poszedł, że zebrałbyś informację jak inni użytkownicy drogi jeżdżą i wpakował w to model, który miałby sterować tym samochodem? Czy wziąłbyś właśnie wszystkie możliwe zasady tego ruchu i nauczyłby na bazie tego jak ma jeździć?
  • MAREK KOCIECKI: Myślę, że dwojako, ale zacząłbym od tego, że na pewno wprowadziłbym jakieś granice, czyli jakiś model działania, czyli te zasady, o których wspomniałeś. I na bazie tych zasad obserwowałbym jak samochód reaguje. To znaczy starałbym się korygować na bieżąco błędy w rozpoznawaniu znaków, w rozpoznawaniu tego, czy dobrze się samochód zachował, czy w odpowiednim momencie ustąpił pierwszeństwa czy nie. Jeżeli stwierdziłbym błąd na podstawie jakichś nagrań z wewnętrznej kamery samochodu, to analizowałbym to. I tak też chyba działają systemy AI-owe, czyli one uczą się na własnych błędach, czyli trenujemy te modele wciąż i wciąż i wciąż i staramy się je ulepszać.
  • MAKS: Ja bym to zrobił inaczej. Ja jeżeli miałbym możliwość, to po prostu zebrałbym naprawdę godziny, setki godzin filmów, jak jeżdżą inni użytkownicy. Może nawet nie setki, ale naprawdę takie chore ilości, że człowiek by nie był w stanie tego obejrzeć. I myślę, że na bazie tego byłbym bardzo ciekaw, jak się samochód będzie sam poruszać, na bazie tych informacji, które on zyska od oglądania innych. I czy nie będzie łamał przepisów, bo niestety chociaż byśmy nie raz chcieliby jechać 100% przepisowo, to czasami jest tak, że nie dojedziemy na miejsce nigdy. Pewnie nie raz miałeś sytuacje na drodze, gdzie jedziesz, jedziesz, jedziesz, a tutaj nagle auto się zatrzymało gdzieś w jakimś miejscu i teoretycznie ani nie możesz go wyprzedzić. Albo jedzie rowerzysta, którego nie możesz wyprzedzić, to raczej go wyprzedzisz mimo wszystko. Mimo tego, że masz podwójną ciągłą, wyjechałbyś poza linię, ale nie będziesz jechać 15 kilometrów na godzinę za rowerzystą na odcinku 10 kilometrów. Więc myślę, że wtedy to takie moje podejście sprawiłoby, że samochód by ominął tego rowerzystę, wyprzedził go i pojechał dalej. Ale tak właśnie wracając do tego, bo zaobserwowałbym, co tam się dzieje i jak nie będzie łamać takich ogólnych przepisów, nie będzie przejeżdżać na czerwony, nie będzie na chodnik wjeżdżać i rozjeżdżać ludzi czy nie wiadomo co tam robić, to myślę, że to byłby dość dobry kierunek, w który bym taki samochód zaprojektował i potem do niego dodałbym jakieś takie granice, że faktycznie taka prędkość jest wykryta, to ma tyle jechać, a nie tak jak inni kierowcy jechali tyle plus 10.
  • MAREK KOCIECKI: Jest to zbliżone chyba z tym, jak uczy się modele sztucznej inteligencji, tak?
  • MAKS: Tak, ale jest to też czasochłonne i dopiero w ostatnich latach zobaczyliśmy, co tak faktycznie ta sztuczna inteligencja potrafi nie tylko w branży automotive, ale mamy teraz dostęp do modeli językowych, które przerastają ludzkie pojęcie. Czat GPT, tam jest model, też wypuścili niedawno GPT-4, który też jest jeszcze mocniejszy i tak samo Google ma swojego BARDA, inne firmy też tam jakby mają te swoje modele. To jest jeden z takich aspektów, który pokazuje, co to wszystko potrafi. Inny to na przykład też właśnie tworzenie obrazów, gdzie faktycznie można pomyśleć, czy to jest zdjęcie, czy to wygenerowany obraz jest. I to też takie rzeczy robi sztuczna inteligencja. Takie modele też były znane od dość dawna i też takie pytanie mam do Ciebie. Ile uważasz czasu w branży automotive, że rozwój danego elementu to długo?
  • MAREK KOCIECKI: To naprawdę zależy od technologii. Proces wytwórczy w samochodach do tej pory wynosił 3 lata i za każdym razem jeżeli rozpoczynaliśmy jakąś pracę, mieliśmy 3 lata od momentu rozpoczęcia projektu do momentu wypuszczenia samochodu do produkcji. I tak jak spojrzysz na rynek, to co 3 lata samochodziarze odświeżają swoje modele, bo robią facelifting, a po 6 latach wypuszczają nową wersję. Czyli mniej więcej tak to działa. Obecnie to, co my robimy właśnie w ramach naszej pracy, sprawi, że ten proces wytwórczy będzie zupełnie inny na poziomie przynajmniej ogólnie rozumianej software’u czyli to, co siedzi w samochodzie. Będziemy w stanie upgrade’ować software w tak zwanym real-time, czyli w trakcie trwania życia tego samochodu, co sprawi, że otworzą się nowe możliwości, jeśli chodzi o sprzedaż samochodów i usług. Ale żeby to się wydarzyło, to właśnie musimy wykonać tą naszą pracę i te samochody, które teraz wychodzą już na rynek, które są na poziomie level 2 czy level 3, już posiadają bardzo dużą ilość systemów w środku i domen. Nie wiem, czy w ogóle wiemy, z czego się składa samochód z punktu widzenia hardware’u i IT. Składa się z takich komponentów jak podwozie, jak układ napędowy, jak systemy wspomagające, układy zasilania i tak zwane body infotainment, czyli szeroko rozumiany kokpit oraz wszystkie aplikacje, które się za nim kryją. W ramach danej domeny mamy kilka, kilkanaście systemów. Łącznie w takim nowoczesnym samochodzie, nad którymi ja teraz pracuję, to jest poziom 4 i 5, tych systemów jest ponad 40. Każdy z systemów ma kilkanaście, może nie, ale kilka mikro kontrolerów i różnych sensorów, co sprawia, że znowuż mamy w samochodzie ponad czasami 100 różnego typu komputerów z własnym OSM, z własnymi aplikacjami, które wymagają upgradu, patchy, bezpieczeństwa, wdrożenia nowych aplikacji. Więc odpowiadając na pytanie, ile to może trwać, uważam, że w tym momencie to jest kwestia wytworzenia przez nas nowego oprogramowania. Jeżeli jest to coś totalnie nowego, to może trwać również latami, miesiącami, ale czasami proces update’u jakiegoś kawałka softu, który nie funkcjonuje albo chcemy ulepszyć w samochodzie, to może być zwykły patch, który w ciągu tygodnia jesteśmy w stanie zaaplikować do istniejących samochodów. 
  • MAKS: Mimo tego, że właśnie takie prace nad sztuczną inteligencją to już były od chocho lat i to jest w zasadzie to, co my teraz robimy, to jest dalej po części to samo, tylko mamy dostęp do nowszych narzędzi, nowszego sprzętu oraz nowszych rozwiązań, ale to w jaki sposób one działają, to już było znane dużo wcześniej i jeszcze wtedy to na pewno nikt nie myślał, że takie rzeczy będziemy pakować teraz do samochodów.
  • MAREK KOCIECKI: To co się teraz dzieje, to co my mówimy, jak wprowadzamy sztuczną inteligencję, kupę systemów do samochodu i te systemy mają sprawiać, że docelowo pojedziemy autonomicznym samochodem, to ma odpowiedzieć na nasze potrzeby, ale tak naprawdę nie wiem czy wiesz, tam jest ukryty pewien element biznesowy i też do Ciebie mam takie pytanie, czy zdajesz sobie sprawę, ile zarabiają samochodziarze na produkcji auta? Jaki to jest procent wartości tego auta, który trafia do nich do kieszeni?
  • MAKS: Ja bym powiedział, że z 50% nawet.
  • MAREK KOCIECKI: Wow, to bardzo dużo. Okazuje się, usiądź i złap się za fotel, że jest to od 3% do 10%. Sporadycznie wychodzi to poza tą granicę, w jakiś tam pewnie niszowych modelach. Wynika to z tego, że samochodziarze produkując auto zarabiają na jego sprzedaży, gdzieś na jego częściach, w jakimś maintenance, czyli tych przeglądach i w jakimś tam stopniu też na finansowanie. Tworzą swoje banki, jakieś systemy leasingowe i tak dalej i systemy, które my wprowadzamy teraz, sprawią, że troszeczkę się ten świat odwróci, że zamiast sprzedawać puszkę na czterech kołach z silnikiem i kierownicą, samochodziarze sprzedają de facto tak zwany driving experience, czyli chcą, abyś Ty zaczął kupować od nich usługi cyfrowe. Jedną z takich pierwszych usług, którą ja też realizowałem był kluczyk mobilny, czyli przeniesienie Twojego kluczyka do telefonu. Nie musisz nosić ze sobą już fizycznie czegoś dodatkowego, co sprawia, że samochód jest w stanie Cię rozpoznać. Jak samochód jest w stanie Cię rozpoznać, bo wie, że Twój telefon jest Twoim telefonem, w którym ma ten swój unikalny kluczyk, to jest w stanie stworzyć tak zwany profil kierowcy. Za pomocą tego profilu kierowcy jest w stanie wykonać jakieś adaptacje na Twoje potrzeby, ustawi CI klimatyzację, fotel, przygotować ulubioną muzykę, trasę, nawet wszystkie bajery, jakieś kolory w aucie ustawić, które Ty lubisz. Tak jak wspomniałem, zaplanować Ci jazdę i finalnie sprzedać Ci usługę, tak jak Tesla to robi, full surf diving jako autonomiczne auto. Wiesz jaki to jest koszt takiej usługi?
  • MAKS: Nie mam Tesli, żeby iść tam sprawdzić. 
  • MAREK KOCIECKI: Ja sprawdziłem, jest to około 8 tysięcy dolarów rocznie. 
  • MAKS: O kurcze. 
  • MAREK KOCIECKI: To sobie wyobraź.
  • MAKS: Zakładam, że to się sprzedaje. Jak kogoś stać na Teslę, to też pewnie go stać na takie dodatkowe usługi.
  • MAREK KOCIECKI: Dokładnie. Więc samochodziarze stworzyli nam driving experience i stworzą nam świat, w którym my nie musimy kupować tych usług, oczywiście, że nie, ale mamy gotowy sklep w samochodzie. 
  • MAKS: Ty pracujesz nad takimi rzeczami, które będą troszeczkę dalej, czyli pełna autonomiczność samochodów. I tak jak mówiłeś, samochód bez kierownicy, bez pedałów. Po prostu wsiadasz i jedziesz. I takie pytanie mam do Ciebie. Czy Ty widzisz taki świat za te kilkanaście, kilkadziesiąt lat, na drogach mamy tylko samochody w pełni autonomiczne, bez kierowców?
  • MAREK KOCIECKI: To jest kwestia ilości lat, to co powiedziałeś. Musiałbym to przeliczyć. Natomiast myślę, że gdzieś tam plany projektowe czy plany Unii Europejskiej, widzimy co się dzieje, są na 2035. Ja myślę, że to jest moment, w którym my tu w Polsce na pewno będziemy mieli już prawo, które umożliwi nam wprowadzenie tego typu samochodów. Natomiast aby te samochody były większością na drodze, to jest to co mówiliśmy na początku, to jest cykl życia auta. Obecnie jest on ustawiany gdzieś na 15 lat, więc muszą te stare samochody po prostu zjechać z ulic krótko mówiąc. I będą zastąpione nowymi samochodami. Myślę, że to jest gdzieś 2050 rok. Myślę, że Twoje pokolenie, pokolenie naszych dzieci będzie w pełni korzystało dokładnie z tego. Idąc dalej, ja się zastanawiam, jak wtedy świat będzie wyglądał, bo nawet tak prozaiczna kwestia tego, gdzie Ty będziesz mieszkał. Jeżeli będziesz miał auta, które nie wymagają od Ciebie skupienia za kierownicą, to czy ludzie nadal będą chcieli mieszkać w miastach? Oczywiście mówimy tutaj o ludziach, którzy korzystają z infrastruktury miejskiej, którzy mieszkają w miastach po to, żeby mieć bliżej do sklepu, do szkoły, do pracy, żeby nie wykorzystywać tego samochodu. Czy to będzie nadal interesujące? Czy tego typu aspekt jak pełna autonomiczność samochodów nie wpłynie też na rynek nieruchomości?
  • MAKS: Ja myślałem pod innym kątem, czy to nie zabije motorsportu pod wszelaką postacią. Teraz mamy różne rajdy w WRC, Formuła też ma się dobrze jak nigdy. Mamy wyścigi NASCAR, mamy też jakieś Drag Race. Są nawet zawody driftowe, więc szeroka paleta całego motorsportu gdzieś, gdzie się wykorzystuje samochód, jest kierowca i na przykład staramy się przejechać z startu do mety jak najszybciej. Jakbyśmy mieli samochody tylko autonomiczne, to czy ludzie dalej mieliby taką zajawkę, żeby wsiąść do auta i pojeździć czy to dla przyjemności, czy to dla zmierzenia się z kimś innym.
  • MAREK KOCIECKI: Ja uważam, że świat nie jest homogeniczny i nie lubi próżni, jednostajności. Na pewno znajdzie się grupa ludzi, którzy będą chcieli to zrealizować w inny sposób i skupią się na tym, żeby stworzyć sobie samochody albo utrzymać te samochody, które są i bawić się zawody, o których wspomniałeś. Być może jakaś grupa tego sportu zaginie, natomiast zwróć uwagę też, że to zależy od czego my oczekujemy od sportu. Formuła 1 jest sportem samochodowym, ale zupełnie inne oczekiwania są od niej i nałożone wymagania niż na zawody driftowe, czy rally.
  • MAKS: Tak, ale właśnie każda z tych branży ma duży wpływ na rozwój. Może nie właśnie z aspektu tego, którymi się zajmujemy, czyli od tej strony co tam jest w elektronice, tylko jeśli chodzi o osiągi. Formuła 1 gdzie po prostu wszystko jest na tip top, silniki, wszystko tam jest wyciskane, każda możliwa kropla, ile się da z tego samochodu i kierowcy są też po prostu trenowani, żeby oni znali ten samochód jak najlepiej, żeby przejechali trasę jak najszybciej. I to też właśnie według mnie budzi zainteresowanie topowymi samochodami. Może ktoś nie chce mieć. No formułą nie pojedziemy sobie na ulicy, ale pojeździmy McLarenem i McLaren też musi mieć coś w sobie z takiego samochodu typowo do pokazania siebie, że mam drogie auto, ale mam też szybkie auto. Bugatti tak samo ma swojego Veyrona, który jest najszybszym seryjnie produkowanym samochodem, jak oni się reklamowali. Koenigsegg też po prostu robi bardzo ciekawe samochody, gdzie pokazuje różne technologie, które nikt nie pomyślał, żeby do samochodu włożyć, a tam oni po prostu składają to i patrzcie, działa. I czy to też nie zastopowałoby tego aspektu rozwoju?
  • MAREK KOCIECKI: Rozumiem, do czego pijesz i ciężko mi teraz przewidzieć, jak to się wydarzy, bo faktycznie patrząc na ten rozwój autonomiczności, jeżeli powiemy sobie, że to jest jedyny kierunek i spotkamy się w 2050 czy tam w 60. roku, że na drogach tylko i wyłącznie będą tego typu samochody, to czy ta przestrzeń dla tego typu rynku, o którym wspominasz, nadal będzie? Być może nie, być może drajwerem dla tych aut autonomicznych będą zupełnie inne sporty, może się wytworzą zupełnie inne sporty autonomicznych samochodów, tak jak teraz wyścigi robotów.
  • MAKS: Byłoby ciekawe. 
  • MAREK KOCIECKI: A być może będzie tak, że nadal ten świat, jak ja powiedziałem, nie będzie homogeniczny, czyli będą tylko jakieś wyznaczone tereny, w których samochody autonomiczne będą mogły się poruszać i tylko one, a na pozostałych drogach będzie dowolność. Więc taki świat też sobie mogę wyobrazić.
  • MAKS: Dobrze Marek, poruszyliśmy naprawdę wiele tematów. Myślę, że moglibyśmy też tutaj gadać w kółko, ale myślę, że jeżeli ta rozmowa trafi do słuchacza, który jest zainteresowany zainteresowaniem się w branży automotive, nieważne jak to brzmi, rzuciliśmy trochę światła na takie aspekty, w którym kierunku się to rozwija i jeżeli ktoś by chciał na przykład faktycznie pracować nad samojeżdżącymi samochodami, to myślę… 
  • MAREK KOCIECKI: Że wie, gdzie się kierować.
  • MAKS: Troszeczkę tak jakby rzuciliśmy światła na ten cały taki temat z różnych perspektyw i chciałbym Ci podziękować za tę rozmowę. 
  • MAREK KOCIECKI: Ja również dziękuję.
  • MODERATOR: To jeszcze nie koniec. Jeśli temat Cię zainteresował, na końcu odcinka znajdziesz materiały, dzięki którym poszerzysz swoją wiedzę i umiejętności z obszarów omawianych w tym odcinku. A w międzyczasie, żeby nie przegapić kolejnych odcinków, zasubskrybuj podcast Tech Chatter w swojej ulubionej aplikacji do słuchania podcastów. Jeśli ten odcinek Ci się spodobał, daj nam o tym znać, wystawiając ocenę w Apple Podcasts lub Spotify. Linki do tych serwisów oraz do zagadnień wspomnianych w odcinku znajdziesz w jego opisie. A teraz czas na polecane materiały.
  • MAREK KOCIECKI: To ja ze swojej strony dla sceptyków polecam filmy o Tesla i Full Self Driving. Zarówno Tesla jak i Uber, o którym tutaj wspominaliśmy. Zobaczcie, jak wygląda doświadczenie takiej jazdy. Dodatkowo jeszcze zachęcam Was do zapoznania się z tymi sześcioma poziomami autonomicznych samochodów. Link w opisie.
  • MAKS: Z mojej strony dla kogoś, kto by się chciał zajmować rozwojem sztucznej inteligencji w automotive, chciałbym polecić taki jeden kurs dla totalnych laików. Wymaga ona jest podstawowa znajomość Pythona. Jest to taki kurs Python for Deep Learning and Machine Learning Full Course. Znajduje się na YouTubie, jest w całości za darmo. Trwa ponad 25 godzin. W ciągu tych 25 godzin poznacie podstawy takich modeli. Zrozumiecie jak one działają od takich najprostszych do bardziej skomplikowanych. Gdzie na końcu będziecie już na przykład klasyfikować obrazy. Jest to taka niezła podstawa. Stamtąd to już prosta droga do przełożenia tego na aspekty codzienne.