Автоном машин бүтээх үр дүнтэй экосистемийг хэрхэн байгуулах вэ
Автоном машин бүтээх үр дүнтэй экосистемийг хэрхэн байгуулах вэ
Автоном машин (Autonomous Vehicles, товчилсон AVs) аяндаа шинжлэх ухааны уран зөгнөлөөс бодит байдал руу шилжиж, ирээдүйн тээврийн чухал хэсэг болж байна. Энэ үйл явцад технологийн шинэчлэл, бодлогын дэмжлэг, салбарын хамтын ажиллагаа болон дэд бүтэцийн барилга чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Энэ нийтлэлд үр дүнтэй автоном машин экосистемийг байгуулахад анхаарах гол хүчин зүйлс болон хэрэгтэй хэрэгслүүдийг танилцуулах болно.
1. Гол технологи
1.1 Хагас дамжуулагчийн технологи
Автоном машин технологийн хөгжилтэй хамт, хагас дамжуулагч нь автоном системийн гол бүрэлдэхүүн хэсэг болж, түүний ач холбогдол улам нэмэгдэж байна. Европын комиссын мэдэгдэлд, NanoIC төлөвлөгөө 25 тэрбум еврогийн хөрөнгө оруулалт хийх амлалт өгч, дараагийн үеийн хагас дамжуулагчийн технологийг хөгжүүлэхийг хурдасгах болно. Эдгээр технологи нь хиймэл оюун ухаан, автоном машин, эмнэлэг болон 6G хөдөлгөөнт технологийн үндэс юм.
1.2 Гадаад тооцоолол
Гадаад тооцоолол нь үүлний хүлээлтийн хугацааг бууруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг, гэхдээ физик зай, сүлжээний өөрчлөлт болон тоног төхөөрөмжийн өрсөлдөөнөөс үүдэлтэй орон нутгийн хүлээлтийн хугацааг оруулж ирж болох юм. Автоном машинд эдгээр миллисекундын хүлээлт нь шууд хэрэглээний гүйцэтгэлд нөлөөлж болно. Тиймээс, NVIDIA-ийн Jetson болон Google-ийн Edge TPU зэрэг алдартай гадаад тооцооллын платформуудыг машины архитектурт оруулах хэрэгтэй, ингэснээр илүү хурдан хариу үйлдэл хийх боломжтой.
1.3 AI ба гүнзгий суралцах
Автоном машинд нарийн төвөгтэй шийдвэр гаргах логик болон орчныг ойлгох чадвар хэрэгтэй. Гүнзгий суралцах хүрээ (жишээ нь TensorFlow болон PyTorch) ашиглан ухаалаг алгоритмуудыг хөгжүүлж, машиныг янз бүрийн орчинд өөрөө суралцах, үйл ажиллагааны стратеги шинэчлэх боломжийг олгодог. Жишээлбэл, Waymo-ийн дэлхийн загвар нь бодитой харилцан үйлдлийн орчныг бий болгож, автоном системийг ховор тохиолдлуудыг загварчлах, хариу үйлдэл хийхэд тусалдаг, аюулгүй байдлыг сайжруулдаг.
2. Салбарын хамтын ажиллагаа ба бодлогын дэмжлэг
2.1 Салбар хоорондын хамтын ажиллагаа байгуулах
Автоном машин технологийн боловсрол нь салбар хоорондын хамтын ажиллагаа шаарддаг. Автомашины үйлдвэрлэгчид, технологийн компаниуд, бодлого боловсруулагчид болон академийн салбарууд нягт хамтран ажиллаж, технологийн стандартуудыг боловсруулж, дэмжих хэрэгтэй. Жишээлбэл, Tesla болон Google-ийн автоном программ хангамж болон өгөгдлийн боловсруулалтын гүнзгий хамтын ажиллагаа нь амжилттай жишээний нэг юм.
2.2 Бодлогын хууль тогтоомжийг боловсруулах
Автоном машин технологийн хөгжлийн хамт, уян хатан бодлогын хүрээ чухал ач холбогдолтой. Улс орнуудын хууль тогтоох байгууллагууд хууль тогтоомжийг боловсруулахад идэвхтэй оролцох хэрэгтэй, ингэснээр автоном машин хотын зам дээр хууль ёсны дагуу явах боломжтой болно. Жишээлбэл, АНУ-ын Конгресс автоном машин худалдаанд гаргах дэмжлэг үзүүлэх хууль тогтоомжийн талаар хэлэлцэж байна.
3. Дэд бүтэцийн барилга
3.1 Ухаалаг тээврийн систем
Автоном машинд дэмжлэг үзүүлэхийн тулд ухаалаг тээврийн систем (ITS) зайлшгүй шаардлагатай. ITS нь тээврийн дохионы хяналт, бодит цагийн тээврийн хяналт, замын мэдээллийг гаргах зэрэг функцүүдийг агуулдаг. Чухал замуудад мэдрэгч болон хяналтын төхөөрөмж суурилуулснаар тээврийн урсгал болон аюулгүй байдлыг ихээхэн сайжруулах боломжтой.
3.2 Дэд бүтцийг шинэчлэх
Хуучирсан тээврийн дэд бүтэц нь автоном машинд үйл ажиллагаа явуулах боломжгүй байж болох тул дэд бүтцийг тогтмол үнэлж, шинэчлэх шаардлагатай. Орон нутгийн засгийн газар болон холбогдох байгууллагуудтай хамтран ажилласнаар автоном машинд туршилт болон хөгжүүлэлт хийхэд тохиромжтой орчин, нөхцлийг бүрдүүлэх боломжтой.
4. Хэрэглэгчийн туршлага ба эдийн засгийн систем
4.1 Хэрэглэгчийн жолоодох туршлага
Автоном машины хэрэглэгчийн туршлага чухал ач холбогдолтой. Автоном системийг боловсруулахдаа хэрэглэгчийн аюулгүй байдал болон тав тухыг бүрэн анхаарах хэрэгтэй. Хэрэглэгчийн санал хүсэлтийн механизмыг ашиглан, хэрэглэгчийн туршлагын өгөгдлийг цаг тухайд нь цуглуулж, жолоодох алгоритм болон функцүүдийг тохируулж, сайжруулах нь үйлчилгээний чанарыг сайжруулах чухал арга зам юм.
4.2 Эдийн засгийн загварын шинэчлэл
Автоном машин технологийн түгээмэл болсноор шинэ бизнесийн загварууд гарч ирж байна, жишээлбэл, хуваалцах аялал, такси жолоодох гэх мэт. Uber болон Baidu-ийн автоном машин үйлчилгээний тусламжтайгаар хэрэглэгчид жолоочгүй үйлчилгээний давуу талыг хурдан хугацаанд эдлэх боломжтой. Энэ нь компаниуд үйлчилгээний үнэ тогтоох, зардлын хяналт болон эрсдлийн удирдлагын талаар нэмэлт шинэчлэл хийхийг шаарддаг.
5. Хэрэгтэй хэрэгслүүдийн санал
5.1 Хөгжүүлэлтийн хэрэгслүүд
- TensorFlow: Автоном системийн машин сургалтын загвар хөгжүүлэхэд зориулагдсан нээлттэй эхийн гүнзгий суралцах хүрээ.
- NVIDIA CUDA: Бодит цагийн боловсруулалтын шаардлагад тохирсон хүчирхэг параллель тооцооллын платформ болон програмчлалын загвар.
- ROS (Robot Operating System): Машин сургалт болон роботын технологийн хэрэглээнд хөгжүүлэх процессыг хялбарчлахад зориулсан хэрэгслүүд болон номын сангийн цогц.
5.2 Туршилтын платформ
- CARLA Simulator: Бүх төрлийн нөхцөлд бүтээж, турших боломжтой нээлттэй эхийн автоном машин симулятор.
- AirSim: Майкрософтын хөгжүүлсэн нээлттэй эхийн симулятор, автомашин болон дронуудын сургалт, туршилтыг дэмждэг.
Дүгнэлт
Автоном машин бүтээх үр дүнтэй экосистемийг байгуулах нь технологи, бодлого, салбарын хамтын ажиллагаа болон дэд бүтэц зэрэг олон талын системийн инженерчлэл юм. Гол технологийн дэвшилд анхаарал хандуулж, салбарын түншүүдтэй идэвхтэй хамтран ажиллаж, тохирох хэрэгсэл, нөөцийг ашигласнаар автоном машин технологийн түгээмэл болон хэрэглээ нь боломжтой болж, ирээдүйн ухаалаг тээврийн хөгжлийг дэмжих болно.
