Репортаж от Wedoany，Компания Motive Technologies считает, что следующей задачей в сфере управления автопарками стал уже не сбор данных, а действия на их основе. По мере того как объем данных, генерируемых телематическими системами, камерами и датчиками, продолжает расти, технический директор Амиш Бабу (Amish Babu) оценивает, что более 90% инженерных работ Motive связано с искусственным интеллектом (ИИ). Он отмечает, что автопарки становятся «богатыми данными, но бедными на время».
В интервью на конференции Motive Vision в Нэшвилле Бабу заявил, что компания не рассматривает ИИ как отдельный продукт, а встраивает его практически во все области платформы. Стратегия строится вокруг двух тем — интеграции и автоматизации. Сооснователь и генеральный директор Шоаиб Макани (Shoaib Makani) в своей программной речи изложил две «полярные звезды» компании: интеграция означает разрушение информационных барьеров и создание единого операционного представления, охватывающего транспортные средства, водителей, оборудование и расходы; автоматизация же направлена на сокращение ручной работы и времени реагирования после выявления проблем. Макани отметил, что многие важные решения в рабочих процессах по-прежнему требуют, чтобы менеджер сначала заметил проблему и решил, что делать, а реакция часто ограничена «пределами человеческого внимания». В этом году компания расширила эту стратегию с программного обеспечения на аппаратное, выпустив платформы AI Dashcam Plus и AI Omnicam Plus.
Директор по продуктам Роберт Хигдон (Robert Higdon) добавил, что клиенты все чаще хотят упростить существующие рабочие процессы, а не добавлять новые панели мониторинга или отдельные продукты. Этот подход повлиял на многие продукты, представленные на Vision, — от объединения телематики и камер в одном устройстве до подключения данных по безопасности, техническому обслуживанию, соблюдению нормативных требований и управлению водителями с помощью инструментов на базе ИИ. Цель — сократить количество независимых систем, с которыми менеджерам приходится работать.
Потребность в контексте — еще одна причина, по которой Motive активно инвестирует в ИИ. Бабу считает, что управление автопарками представляет собой уникальную задачу, поскольку многие решения необходимо принимать в реальном времени. Он объяснил, что побудило Motive инвестировать в периферийные вычисления, позволяющие запускать модели ИИ непосредственно на устройствах внутри транспортных средств, а не полагаться исключительно на облачную обработку. Новейшая аппаратная платформа компании — процессор Qualcomm DragonWing — может одновременно запускать от 20 до 30 моделей ИИ, отслеживая в реальном времени такие действия, как использование телефона, усталость, пристегивание ремней безопасности, уход с полосы движения, дистанцию до впереди идущего автомобиля и риск лобового столкновения. Одновременный запуск нескольких моделей позволяет системе выявлять несколько рисков одновременно и предоставлять водителю мгновенную обратную связь.
Тот же подход поддерживает и прогностические технологии безопасности, такие как система предотвращения столкновений, выпущенная для AI Dashcam Plus. Платформа использует стереозрение двух передних камер для оценки глубины аналогично человеческому глазу. Система не только определяет местоположение объектов, но и пытается предсказать, в каком направлении они могут двинуться дальше. В ходе конференции Motive представила ИИ-ассистента Atlas, способного анализировать данные по безопасности, топливу, соблюдению нормативных требований и техническому обслуживанию, генерировать рекомендации, автоматизировать управленческие рабочие процессы, координировать операционные задачи и оказывать помощь водителям с помощью голосовых команд. В ближайшее время Atlas будет интегрирован с внешними генеративными ИИ-системами, такими как ChatGPT, Claude, Gemini и Microsoft Copilot, через протокол Model Context Protocol (MCP).
Отвечая на опасения по поводу галлюцинаций, разрешений и границ данных, связанных с генеративным ИИ, Бабу заявил, что компания рассматривает безопасность данных и точность как основные требования. Данные клиентов и личная информация используются только с разрешения клиента и управляются через специализированную безопасную инфраструктуру. Что касается систем ИИ, связанных с безопасностью, работающих внутри автомобиля, Бабу заявил, что галлюцинации и неточности недопустимы. Точность распознавания технологии достигает 95–99%, а также предоставляются услуги ручной разметки, что позволяет достичь почти 100% точности при представлении данных автопарку. Когда ИИ переходит от обнаружения операционных событий к созданию отчетов через диалоговые интерфейсы, такие как Atlas, задачи несколько меняются, но человеческое суждение по-прежнему играет важную роль. Бабу считает, что традиционные ручные процессы уже подвержены человеческим ошибкам, а стандарты точности ИИ в компании достаточно высоки.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
