GM использует искусственный интеллект и виртуальное тестирование для преобразования разработки автомобилей, отвергает человекоподобных заводских роботов

Image: Illustrative image · Unknown · Public domain · Source

General Motors представляет технологическую дорожную карту с фокусом на ИИ для ускорения разработки автомобилей и повышения безопасности с помощью виртуальных тестов, при этом отказывается от человекоподобных роботов в производстве в пользу специализированных роботизированных систем.

General Motors (GM) недавно представила амбициозную технологическую дорожную карту, основанную на искусственном интеллекте, с целью ускорения разработки автомобилей и повышения безопасности, что знаменует собой значительный поворот в подходе компании к проектированию продукции. На мероприятии в Нью-Йорке GM подчеркнула, что централизованные вычисления, дизайн на основе ИИ и виртуализированные инженерные инструменты позволят сократить обычный срок разработки автомобиля с четырёх-пяти лет до примерно двух, согласно словам Стерлинга Андерсона, главного директора по продукту GM.

Компания использует модели ИИ на базе трансформеров, обученные десятилетиями внутренних данных проектирования, дополненными внешними источниками данных для оптимизации дизайна и тестирования автомобилей. Тысячи виртуальных симуляций столкновений и испытаний производительности позволяют дизайнерам быстро проводить итерации и улучшать безопасность и функциональность, заменяя традиционные физические прототипы, на тестирование которых уходили месяцы. Андерсон подчеркнул, что эти достижения обеспечивают повышение безопасности при ускорении разработки.

Что касается интеллекта автомобилей, GM различает функции ИИ, критичные для безопасности, которые работают на борту для избежания задержек и рисков, связанных с подключением, и функции пользовательского опыта, такие как OnStar AI, которая обрабатывает часть данных через облако. Конфиденциальность — ключевой аспект дизайна, данные пользователей шифруются от конца до конца и находятся под контролем клиента, обеспечивая прозрачность и возможность отзыва разрешений на данные. GM признаёт прошлые ошибки в области защиты данных, но обещает архитектурные меры защиты от несанкционированного доступа.

В области автоматизации заводов Андерсон отверг ажиотаж вокруг человекоподобных роботов в производстве как ошибочный, отметив, что такие конструкции делают акцент на похожести на человека в ущерб эффективности фабрики. Вместо этого GM предпочитает специализированные формы роботов — чужеродные по виду, но оптимизированные для сборочных задач — например, манипуляторы, закреплённые на порталных крановых конструкциях, способные выполнять точные работы внутри кузовов автомобилей. GM активно развивает эти робототехнические решения совместно с партнёрами.

Что касается автономного вождения, GM осторожно движется к возможностям без рук и без взгляда, но отвергает системы уровня 3, которые непредсказуемо передают управление между человеком и автомобилем, сосредотачиваясь на системах, которые переходят в безопасную остановку, если своевременный захват управления не происходит. Компания прогнозирует, что автономные автомобили изначально будут ограничены определёнными типами дорог с постепенным расширением.

GM также внедряет инновации в технологии аккумуляторов, развивая литий-марганцевую богатую химию, обеспечивающую большой запас хода при более низкой стоимости, позволяя создавать более доступные электромобили без субсидий. Общность платформ и сокращение проводки также снижают затраты и массу автомобилей по всему портфелю брендов GM.

Андерсон подчеркнул, что повышение возможностей не обязательно должно вести к увеличению стоимости подписки, стремясь предоставлять отличные продукты с гибким выбором платных сервисов для клиентов. GM использует мультисенсорный подход к восприятию автомобиля, включая камеры, радар и лидар, отвергая стратегию, основанную только на зрении, из-за физических ограничений измерений.

В целом, дорожная карта GM сигнализирует о трансформационном принятии искусственного интеллекта и виртуальных методов для ускорения инноваций, стремясь восстановить конкурентоспособность в борьбе с программно-ориентированными соперниками, при этом сохраняя безопасность и доступность для своих клиентов.