Репортаж от Wedoany，Компания Samsara продолжает использовать искусственный интеллект в качестве ключевого инструмента для повышения безопасности автопарков. Компания считает, что ИИ способен не только выявлять больше рискованных событий за рулём, но и помогать автопаркам принимать превентивные меры до того, как эти события перерастут в столкновения.
Арпан Поддутури, вице-президент по безопасности продукции компании, представил эту концепцию на конференции Beyond, прошедшей в конце июня в Лас-Вегасе. Недавно запущенный компанией пакет решений для безопасности, включающий создаваемые ИИ брифинги для водителей (AI-generated Driver Briefings), ИИ-сопровождение (AI Ride-Alongs) и функцию приоритетности обучения (Coaching Priority), основан именно на этом подходе.
Поддутури отметил, что автопарки сегодня сталкиваются с общими проблемами: перегрузка менеджеров по безопасности, высокая текучесть водителей и тот факт, что большинство столкновений происходит по вине небольшой группы водителей с высоким уровнем риска.
«Данные показывают, что 10% водителей с самым высоким уровнем риска становятся причиной трети всех столкновений, а 25% — почти двух третей», — пояснил он, почему компания активно инвестирует в обучение и автоматизацию на базе ИИ.
Эти усилия опираются на платформу Connected Operations от Samsara, которая в настоящее время обрабатывает около 20 триллионов точек данных, накопленных за последнее десятилетие. Это позволяет компании выявлять модели вождения, оценивать эффективность обучения и постоянно оптимизировать модели безопасности.
Однако, по мнению Поддутури, улучшение ИИ — лишь одна сторона медали. Не менее важно изменить отношение водителей к этой технологии.
«Раньше водители воспринимали Samsara как инструмент, который может доставить им неприятности. Он фиксировал ошибки, а затем требовал их проработки», — рассказал Поддутури. «Сейчас мы хотим дать водителям возможность действовать, предоставив им интеллектуального помощника, который будет сопровождать их на протяжении всей поездки, умещая всё необходимое в двухминутное обновление».
Для этого компания запустила ИИ-брифинги для водителей. Это бортовой, контекстно-зависимый ИИ-помощник, который фокусируется не только на реагировании после рискованных событий, но и на подготовке водителя перед началом рейса, а также на предоставлении рекомендаций в пути. Перед началом смены ИИ может обобщить информацию о погоде, дорожной обстановке, маршруте и опасных участках. Во время движения система способна непрерывно отправлять голосовые предупреждения, снижая необходимость водителя отвлекаться на навигатор или другие мобильные приложения. По словам Поддутури, цель — удерживать взгляд водителя на дороге, устраняя отвлекающие факторы.
Функции мгновенной безопасности, такие как предупреждения о столкновениях и обнаружение отвлечения внимания, работают в реальном времени на бортовых устройствах с использованием периферийных вычислений. «Почти все обнаружения выполняются на периферии. У нас есть собственные обученные модели, которые обеспечивают отклик за миллисекунды, поскольку дорожная обстановка динамична». Облачный ИИ, в свою очередь, используется для анализа изменений в поведении водителя с течением времени, объединяя отдельные события в более широкие паттерны, что помогает менеджерам по безопасности оценивать эффективность обучения, выявлять потребности и новые риски.
Поддутури отметил, что после отправки событий на серверную часть они могут быть оценены, проверены и размечены в автономном режиме. «У нас есть возможность объединять события и выявлять паттерны в поведении водителей, что было невозможно ещё несколько лет назад. Эта новая технология позволяет нам находить способствующие рискованные события, предоставляя инструктору полную картину с учётом контекста».
Растущий набор данных компании также выявил региональные различия в поведении водителей. Например, в Канаде из-за огромных расстояний превышение скорости является одним из самых распространённых нарушений среди пользователей Samsara; в то время как в Мексике автопарки больше обеспокоены использованием мобильных телефонов, сохранностью груза и помехами GPS.
Функция приоритетности обучения (Coaching Priority feature) способна распознавать контекст и паттерны, помогая автопаркам сосредоточить ограниченные ресурсы на обучении в ключевых областях. Вместо того чтобы отмечать единичный случай резкого торможения, этот ИИ-инструмент анализирует, как взаимодействуют такие факторы, как стиль вождения, погода, дорожные условия и время в пути, формируя более полную картину риска и определяя на её основе приоритетность обучения. В ходе демонстрации продукта для прессы Samsara сообщила, что внутренний анализ показал: функция идентифицирует водителей, которые впоследствии попадают в аварии, и помечает их как приоритетных с точностью около 80% как минимум за пять дней до события. Компания также отметила, что «оценка приоритетности обучения» полностью независима от «оценки безопасности», используемой для конфигурации автопарка или геймификации. Она учитывает все факторы риска, включая те, которые водитель не может контролировать, чтобы помочь менеджерам решить, на ком сосредоточить обучение.
Поддутури заявил, что эта функция не заменяет суждение менеджеров по безопасности. Приоритетность обучения не рекомендует конкретных действий, а лишь перечисляет водителей, которым, возможно, требуется внимание, оставляя за автопарком право выбора способа реагирования. В соответствии со своей политикой, организации могут назначать автоматическое обучение, самостоятельное изучение материалов, групповые занятия или индивидуальные беседы. «Это полностью зависит от клиента, — сказал он. — Мы не даём конкретных рекомендаций, но предоставляем инструменты, позволяющие клиенту решать, как вмешаться».
Для крупных автопарков такая наглядность особенно важна. Менеджерам больше не нужно просматривать данные тысяч водителей по отдельности — они могут быстро найти тех немногих, кто требует немедленного внимания. «Кто те 50 человек, на которых мне действительно нужно обратить внимание? Какова продолжительность их работы? Как меняются их показатели со временем?» — отметил Поддутури, добавив, что именно на эти вопросы менеджеры теперь могут получить ответы. «Иногда мы видим, что у хорошо работающих водителей показатели немного снижаются, и инструктору достаточно просто спросить: „Что происходит в твоей жизни? Чем я могу помочь?" Это как наложить данные на интуицию».
