Dalszy rozwój autonomii w transporcie drogowym zależy od odpowiedzi na trzy pytania. W jakim stopniu jesteśmy skorzy oddać AI prawo do decydowania, co jest dla nas lepsze? Kiedy pogodzimy się z kalkulacjami ekonomicznymi, że autonomia sprawdzi się najlepiej w transporcie zbiorowym i ciężarowym? Wreszcie, ile potrzeba danych w ruchu drogowym i jakiej jakości, byśmy czuli się bezpiecznie w pojeździe autonomicznym?
Ten zielony bus nie zwróciłby na siebie uwagi, gdyby kierowca trzymał ręce na kierownicy. Zaskakiwała też nietypowa prędkość, z jaką się poruszał – raptem 10-15 km/h. Chętnych na przejazd nie brakowałoby, ale założono, że w trakcie tego pilotażu autonomii nie będzie innych poza kierowcą (a właściwie operatorem). Trasa prowadziła dwukilometrowym odcinkiem ulicy Trzech Stawów w Katowicach pomiędzy parkingiem przy ul. Francuskiej a plażą przy Alei Górnośląskiej w ciągu dziewięciu dni października i listopada 2023 r.
Organizatorem testowych jazd było Przedsiębiorstwo Komunikacji Miejskiej Katowice, które obsługuje 60 linii przebiegających przez kilkanaście miast Górnośląsko-Zagłębiowskiej Metropolii.
Po testach w Katowicach bus sprawdzono również na terenie Politechniki Śląskiej w Gliwicach na odcinku 500 metrów ulicy Akademickiej. Wyłączono ją profilaktycznie z dodatkowego ruchu. Tutaj zdecydowano się już na przewóz pasażerów. Mogło w nim jechać jednorazowo 15 osób, chętnych było trzy razy więcej. Czasami ze względów bezpieczeństwa trzeba było prosić pasażerów, aby już nie wsiadali do busa. Czas przejazdu wynosił ok. 4-5 min.
Zainteresowanie przejazdem wynikało nie tylko ze względu na autonomię, ale też na wygodę. Między wydziałami nie jeździ żaden autobus. Pojawienie się Blees BB-1 znacząco przyspieszyło komunikację przynajmniej przez 20 dni na przełomie listopada i grudnia 2023 r.
Pilotaż – dawkowanie autonomii
Blees BB-1 wykorzystuje system autonomii na poziomie 4 SAE. Skalę od 0 do 5 zaproponowało SAE International, pierwotnie Society of Automotive Engineers – zawodowa organizacja skupiająca inżynierów zajmujących się motoryzacją, lotnictwem i maszynami wykorzystywanymi w przemyśle. „Czwórka” oznacza, że system jazdy pojazdu jest w pełni zdolny do monitorowania środowiska jazdy.
Bus został przygotowany do zdalnego nadzoru i sterowania. Zasady bezpieczeństwa zadecydowały teraz, aby kierowca był na pokładzie. Za dwa lata firma Blees zamierza certyfikować swój pojazd i rozpocząć produkcję na pełną skalę.
Parametry techniczne w praktyce
BLEES BB-1
Na pokładzie Blees BB-1 działa 7 lidarów, 11 kamer, 4 radary IMU i 3 odbiorniki GNSS. Masa własna wynosi 3500 kg, zasięg to ok. 200 km, zaś maksymalna prędkość – 25 km/h.
- Moc maks.: 150 kW
- Maks. pojemność: 15 osób
- Promień skrętu: ok. 6 m 2,8 m
- Pojemność baterii: 58 kWh
- Maks. moc szybkiego ładowania: 125 kW
- Szerokość: 2,1 m
- Wysokość: 2,8 m
- Długość: 5 m
„Potwierdzono sprawność systemu lokalizacji i bezpieczeństwa automatyki sterowania. Pojazd precyzyjnie lokalizował swoją pozycję na wybranym obszarze, płynnie poruszał się i prawidłowo rozpoznawał przeszkody poruszał się i prawidłowo rozpoznawał przeszkody” – mówi Maciej Krawczyk, wiceprezes Przedsiębiorstwa Komunikacji Miejskiej w Gliwicach, zleceniodawca testów (wypowiedzi pochodzą z webinarium o śląskich testach Blees zorganizowanym przez Klub Miast Przyszłości Polskiego Funduszu Rozwoju).
Jednocześnie zwrócił uwagę na pewne mankamenty tej wersji busa. Zawracać mógł tylko kierowca, ponieważ jeszcze nie uruchomiono autonomicznego trybu zawracania. „Należy poprawić efektywność w gospodarowaniu energią. Dzisiaj BB-1 zużywa o kilkanaście kWh/100 km więcej niż bus Volvo EV 12m” – podkreśla wiceprezes Maciej Krawczyk. Oznacza to, że autonomiczny bus – w warunkach zimowych – przejedzie jedynie 42 km zasięgu bez ładowania. Przy czym, wersja testowa pojazdu nie ma jeszcze rekuperacji i jest bez ogrzewania spalinowego (wyłącznie pompa ciepła).
„Wyniki pierwszego etapu pilotażu napawają optymizmem co do tempa rozwoju technologii autonomicznych. Realizacja testów przebiegła zgodnie z oczekiwaniami. Pojazd spełnił założenia, płynnie obsługując przejazdy na wyznaczonej trasie. Dobrze orientował się w przestrzeni, rozpoznawał przeszkody i innych uczestników ruchu” – ocenia Roman Urbańczyk, prezes zarządu PKM Katowice.
Autonomia: wsparcie mobilności w miejscach nieoczywistych
Dla Mikołaja Kwiatkowskiego, menedżera ds. rozwoju biznesu w firmie Blees, oznacza to potwierdzenie, że odbiór społeczny pojazdów autonomicznych jest generalnie pozytywny. Warto prowadzić kolejne testy autonomii w różnych lokalizacjach, aby z czasem wprowadzić je na stałe trasy.
Ale wyraźnie podkreśla, że autonomia nie jest sposobem na braki chętnych kierowców do pracy w firmach przewozowych. To wsparcie mobilności w miejscach nieoczywistych jak parki, cmentarze, campusy akademickie czy też odległe peryferie miast. Zysk dla organizatorów transportu publicznego jest taki, że autonomiczny bus będzie jeździł po nowych trasach bez konieczności zatrudniania dodatkowych kierowców.
Autonomia z perspektywy rynku
„Automatyzacja w transporcie jest procesem, który już się toczy. Widzimy, że w kolejnych generacjach pojazdów stosowanych jest coraz więcej systemów wspomagających, które mają wesprzeć kierującego w prowadzeniu pojazdu. To są systemy, które przede wszystkim monitorują otoczenie i sygnalizują zagrożenia. Ale im więcej tych systemów będziemy wykorzystywać, tym bardziej będziemy zbliżać się do docelowego momentu, kiedy na pokładzie pojazdu będą sami pasażerowie, nie będzie kierującego” – twierdzi prof. dr hab. inż. Marcin Ślęzak, dyrektor Instytutu Transportu Samochodowego i kierownik Centrum Kompetencji Pojazdów Autonomicznych i Połączonych.
Z tą opinią generalnie zgodzili się inni uczestnicy naszej debaty zorganizowanej w ramach przygotowań do konferencji Droniada Tech by Politechnika Śląska pod hasłem #ZrobotyzowanaMobilność. Instytut Transportu Samochodowego i ja poprosiliśmy przedstawicieli rynku automotive i IT o przedstawienie wyzwań społecznych, ekonomicznych i technicznych autonomicznego transportu drogowego. Subtelne różnice, co dalej z autonomią, objawiły się w odpowiedziach na pytania postawione na wstępie.
Kiedy zapanuje autonomia?
“Prawdopodobne jest, że nastąpi to w następnej dekadzie” – ocenia Zeeshan Naeem, ZF Automotive Systems Poland, Head of FuSa| Cybersecurity|ADAS|AD Systems Engineering Department-Poland. „Na razie mamy gotowe i sprawdzone elementy, bloki, z których z czasem będziemy rozwijać cały system” – mówi. „I nie miejmy złudzeń – pełna autonomia pojawi się w samochodach ciężarowych i transporcie zbiorowym, zaś następnie w samochodach osobowych, pod warunkiem, że będziemy mieć odpowiednią infrastrukturę oraz zdobędziemy zaufanie konsumentów i akceptację przepisów”.
„Wkrótce zostanie uchwalony unijny Akt o Sztucznej Inteligencji” – zwraca uwagę dr Aleksandra Auleytner z Kancelarii DZP. Niech będzie wskazówką dla wszystkich zajmujących się autonomią w transporcie, jakie wyzwania niesie AI”. To rozporządzenie UE o sztucznej inteligencji tzw. Akt o AI, które Parlament Europejski ma uchwalić w kwietniu 2024 roku [Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady ustanawiające zharmonizowane przepisy dotyczące sztucznej inteligencji (Akt w sprawie sztucznej inteligencji) i zmieniające niektóre akty ustawodawcze Unii]
AI czy uczenie maszynowe
Stoi za tym przeświadczenie, „aby systemy sztucznej inteligencji wprowadzane do obrotu w Unii i znajdujące się w użyciu były bezpieczne i zgodne z obowiązującym prawem w obszarze praw podstawowych oraz z unijnymi wartościami”.
W tym rozporządzeniu opowiedziano się za podejściem opartym na analizie ryzyka. „Rodzaje ryzyka i zagrożeń powinny być ustalane na podstawie indywidualnego podejścia do każdego sektora i każdego przypadku. Ryzyko należy również kalkulować, biorąc pod uwagę wpływ na prawa i bezpieczeństwo” – czytamy w rozporządzeniu.
W rezultacie podzielono je na systemy wysokiego, średniego i niskiego ryzyka. Zgodnie z tą klasyfikacją systemy zarządzania i obsługi ruchu drogowego, czyli również autonomia pojazdów i wszelkich maszyn, są systemami wysokiego ryzyka. Wynika to z ich bezpośredniego wpływu na bezpieczeństwo użytkowników, „ponieważ ich awaria lub nieprawidłowe działanie mogą stanowić zagrożenie dla życia i zdrowia osób na dużą skalę i prowadzić do znacznych zakłóceń w zwykłym prowadzeniu działalności społecznej i gospodarczej”.
Uznanie maszyn wykorzystujących AI za system wysokiego ryzyka wymusza na producentach stosowanie odpowiedniego systemu zarządzania nim. To iteracyjny proces, realizowany przez cały cykl życia np. pojazdu autonomicznego, wymagający regularnej, systematycznej aktualizacji. Dotyczy to także prowadzenia testów.
Uczenie maszynowe!
„Wołałbym unikać pojęcia AI” – odpowiada Marcin Szydełko, dyrektor ds. inżynierii oprogramowania w Globallogic. „Dla nas ważniejsze jest pojęcie machine learning (ML)” -dodaje. „Nie zmienia to faktu, że z naszym oprogramowaniem jesteśmy w stanie pójść dalej, wreszcie skręcić na właściwą drogę, ale potrzebna jest wspólna wizja rozwoju autonomii”.
Akt o AI dotyka też tej sfery. Podstawą ML są zbiory danych, na których trenuje się system. „Zbiory danych treningowych, walidacyjnych i testowych muszą być adekwatne, reprezentatywne, wolne od błędów i kompletne” – podkreśla się w rozporządzeniu. W ślad za tym zbiory danych treningowych, walidacyjnych i testowych muszą uwzględniać „cechy lub elementy, które są specyficzne dla określonego kontekstu geograficznego, behawioralnego lub funkcjonalnego lub okoliczności, w których ma być wykorzystywany system sztucznej inteligencji wysokiego ryzyka”.
Dla Marcina Szydełko oznacza to jedno: nie można testować samochodów autonomicznych na zbiorach danych z Kalifornii, gdy mają się poruszać po polskich drogach.
Projekt DARTS-PL
W tej sytuacji gwałtownie wzrasta znaczenie projektu DARTS-PL (ang. Database of Autonomous vehicles Road Testing Scenarios) prowadzonego przez Instytut Transportu Samochodowego i Politechnikę Warszawską na zamówienie Ministerstwa Infrastruktury Jego finansowanie zapewnia Narodowe Centrum Badań i Rozwoju w ramach programu GOSPOSTRATEG. To baza ponad 840 scenariuszy dotyczących rzeczywistych sytuacji w ruchu ulicznym w Polsce w różnych warunkach, w tym dane o wypadkach. Dzięki nim algorytmy samochodów autonomicznych będą się mogły nauczyć polskich dróg, zanim się na nich pojawią. Baza spełnia definicję adekwatnych zbiorów danych, o których mówi Akt o AI.
Jego realizacja rozpoczęła się w grudniu 2022 roku i potrwa do grudnia 2025 roku. Nadrzędnym celem jest pobudzenie rynku w obszarze autonomizacji transportu. Powstająca baza danych będzie stanowić podstawę do projektowania, tworzenia, testowania i ewaluacji systemów percepcji pojazdów. Znajdą się w niej informacje dostarczone przez sensory: IMU, GPS, kamery, radary, lidary oraz dane zbierane przez specjalnie zaprojektowany pojazd nagrywane w dzień, w nocy, w różnych warunkach pogodowych, także w różnych porach roku. W przyszłości prace będą kontynuowane, aby jak największa liczba deweloperów i producentów z niej korzystała.
Pożytki z bazy
„Chodzi o to, żeby w warunkach wirtualnych oprogramowanie, które potem ma prowadzić pojazd autonomiczny, nauczyło się polskich dróg” – podkreśla Sławomir Lewandowski, radca w Wydziale Innowacyjnej i Zrównoważonej Mobilności Departamentu Strategii Transportu w Ministerstwie Infrastruktury..
Instytut odpowiada m.in. za opracowanie metodologii doboru miejsc pomiarów, wykonanie pomiarów i wybór scenariuszy czy dostarczenie kompleksowych metadanych. Z kolei po stronie PW leżą kompetencje informatyczne niezbędne na etapie przetwarzania danych zarejestrowanych scenariuszy, filtracji i fuzji danych, wykonania algorytmów półautomatycznego generowania adnotacji, adnotacji scenariuszy, przygotowania infrastruktury i oprogramowania do rozpowszechniania bazy scenariuszy.
W ciągu roku trwania projektu przeprowadzono analizę rozwiązań infrastrukturalnych, które będą brane pod uwagę przy mapowaniu konkretnych odcinków na testy. Wytypowano cztery województwa, w których będą one prowadzone: mazowieckie, łódzkie, wielkopolskie i małopolskie.
Do dalszych analiz wytypowano konkretne powiaty i miejsca z uwagi na częstotliwość dochodzących tam wypadków. Skoro człowiek sobie tam nie radzi, zachodzi obawa, że nie podoła im AI.
Elementy technologii autonomicznych
Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2019/2144 z dnia 27 listopada 2019 r. tzw. General Safety Regulation (GSR) nakłada obowiązek na producentów pojazdów wyposażenie ich w systemy poprawiające bezpieczeństwo ruchu drogowego. W skład obowiązkowego od 7 lipca 2024 wyposażenia znajdą się takie układy / systemy jak system ostrzegania przed możliwością zderzenia z pieszymi lub rowerzystami, system ostrzegania przed niezamierzoną zmianą pasa ruchu, awaryjny sygnał STOP.
Obecne technologie autonomiczne wspierające kierowcę
- inteligentny asystent kontroli prędkości,
- system informujący o martwym polu,
- wykrywanie obiektów przy cofaniu,
- ostrzeganie o senności i spadku poziomu uwagi kierowcy,
- ochrona pojazdu przed cyberatakami,
- monitorowanie ciśnienia w oponach.
Gdzie jesteśmy, dokąd jedziemy
– Jest pięć poziomów autonomicznej jazdy i na każdym z tych poziomów jest inna definicja tego, na ile kierowca i samochód współpracują ze sobą czy informują się wzajemnie o tym, w jaki sposób się poruszać – mówi Andrzej Gemra, ekspert ds. public affairs i elektromobilności w Renault. – Dzisiaj mamy poziom drugi, w którym kierowca jest informowany o wielu sytuacjach na drodze, o tym, czy jedzie ktoś z boku albo z tyłu, a samochód jest wyposażony w systemy wspomagające, np. awaryjne hamowanie. Kolejny poziom to jest możliwość zdjęcia rąk z kierownicy i wówczas to samochód, mając już do dyspozycji swoje systemy, jedzie do danego punktu, ale na tym trzecim poziomie kierowca jest jeszcze zmuszony co chwilę wracać do kierowania.
Na poziomie czwartym konieczność interwencji kierowcy jest już mocno ograniczona. Jeśli tylko warunki na to pozwalają, samochód może praktycznie jechać sam. Do tego jest zatem potrzebna odpowiednia infrastruktura drogowa i telekomunikacyjna.
Auto-decyzja
– Natomiast poziom piąty zakłada już brak kierownicy, pojazd sam steruje od początku do końca, wie, dokąd jechać, ma trasę zaprogramowaną bądź wyznaczoną przez kierowcę i jedzie z punktu A do punktu B – tłumaczy Andrzej Gemra. – W Renault pracujemy nad SDV, czyli Software Defined Vehicle, które będą miały dużą jednostkę sterującą wszystkimi funkcjami samochodu. W 2026 roku będziemy je wprowadzali do użytku i zbliżymy się do poziomu trzeciego.
Zdaniem Andrzej Gemry prowadzi to do jednego wniosku. Należy zmienić spojrzenie na pojazd pod względem jego konstrukcji i porzucić klasyczną strukturę samochodu. Lecz nic na siłę – kto chce dalej prowadzić auto sam, niech to robi.
Zgadza się z nim Tomasz Mucha, odpowiedzialny za komunikację produktową i korporacyjną w Mercedes-Benz Polska. „W 2023 roku jako pierwszy producent na świecie uzyskaliśmy homologację dla swojego warunkowo zautomatyzowanego systemu jazdy na poziomie 3 SAE do użytku na drogach szybkiego ruchu w Nevadzie i Kalifornii z systemem Drive Pilot” – przypomina. „Mamy też pozwolenie na testowanie swoich systemów L3 na drogach szybkiego ruchu w Pekinie. Już dziś systemy, które automatyzują jazdę etapy prowadzenia są dostępne w gamie samochodów Mercedesa w Polsce- wspierające kierowcę np. w sytuacjach awaryjnych i utraty kontroli nad autem”. Lecz Mercedes nie chce nikogo pozbawić przyjemności prowadzenia auta. To ma być jego decyzja, czy decyduje się na autonomię czy też nie.
A może zdalne sterowanie?
„Pracujemy nad tym, aby zdalny kierowca przyprowadzał nasze samochody do klienta. Oszczędzi to realnie czas klienta, a także zwiększy zainteresowanie naszą usługą. Są już ku temu możliwości techniczne, mamy rozwiniętą infrastrukturę telekomunikacyjną i wiemy, jak to zrobić. To byłby istotny impuls rozwoju carsharingu. Niestety, prawo na to nie pozwala” – kwituje Leszek Leśniak, dyrektor zarządzający Panek Carsharing.
Idea zdalnego sterowania wydaje się rozsądnym rozwiązaniem, zanim będziemy pewni niezawodności pojazdów poziomu 5 SAE. Jest zbieżna z koncepcjami zarządzania zrobotyzowanymi maszynami w transporcie szynowym, morskim czy powietrznym. Taką opcję jako swój backup wdraża też firma Blees. Słowem, gdy sytuacja staje się zbyt skomplikowana albo nieoczywista dla algorytmów AI, ma wkroczyć „białkowy” kapitan, który przejmie sterowanie nad maszyną.
W konsekwencji wdrożenie pełnej autonomii zmieni sposób prowadzenia np. carsharingu. „Jego w takiej formie, jaką znamy dzisiaj, nie będzie, ponieważ rozwiązania autonomiczne docelowo doprowadzą do pewnej syntezy usług wynajmu samochodów z usługami taksówkowymi. W praktyce będzie wyglądało to tak, że samochód autonomiczny, wezwany przez aplikację mobilną, przyjedzie w miejsce, gdzie jesteśmy, i zawiezie nas tam, dokąd chcemy dotrzeć – twierdzi Leszek Leśniak. Zakłada, że w pełnej, komercyjnej skali dojdzie do tego w ciągu około 10 lat.
Prawo do zmiany
Kluczowe są zatem zmiany w prawie drogowym, w tym na początku o zdalnym sterowaniu. „Jesteśmy otwarci na współpracę z polskimi firmami i dyskusję, jaki kształt powinny przybrać przepisy o zdalnym sterowaniu” – deklaruje Sławomir Lewandowski. „Pamiętajmy jednak, że musimy zmienić zapisy Konwencji wiedeńskiej o ruchu drogowym. Ta umowa międzynarodowa określająca ogólne zasady ruchu drogowego obowiązujące w krajach będących jej sygnatariuszami (kilkadziesiąt krajów świata) została przyjęta 8 listopada 1968 roku! Jej nowelizacja z 2016 roku tylko częściowo poprawiła sytuację. Nic dziwnego, że masowe testy pojazdów autonomicznych odbywają się w USA, które nie przystąpiły do Konwencji wiedeńskiej” – przypomina Sławomir Lewandowski.
Dobrym znakiem, że autonomia staje się zagadnieniem wymagającym nowych przepisów jest informacja o rozpoczęciu przez Ministerstwo Infrastruktury prac nad projektem zmian w przepisach o ruchu drogowym, które mają ułatwić testowanie pojazdów autonomicznych oraz ich wyposażenia na drogach publicznych. Jak podkreśla resort, obowiązujące w tym zakresie od 2018 roku prawo jest niewystarczające i poprzez swoją restrykcyjność blokuje rozwój inicjatyw związanych z tym segmentem motoryzacji. Do podjęcia prac nad nowymi przepisami skłaniają postępy poczynione w projekcie „Polska droga do automatyzacji transportu drogowego” oraz zadania Centrum Kompetencji Pojazdów Autonomicznych i Połączonych ITS.
Resort zapowiada, że w nowej ustawie znajdą się m.in. nowa definicja pojazdu autonomicznego, kwestia uzależnienia zezwoleń na testy na drogach publicznych od przeprowadzonych wcześniej testów na torze badawczym czy od ubezpieczenia OC podmiotu testującego, nowe obowiązki organizatora badań i jego odpowiedzialności, obowiązek informowania (zamiast konsultowania) mieszkańców gmin o prowadzonych testach. Ministerstwo zakłada, że nowa ustawa będzie procedowana na początku 2025 roku.
Cyberbezpieczeństwo pojazdów drogowych
Producentów samochodów dotyczą w tej materii dwa regulaminy ONZ:
- Regulamin ONZ nr 155 – Jednolite przepisy dotyczące homologacji pojazdów w zakresie cyberbezpieczeństwa i systemu zarządzania bezpieczeństwem [2021/387]
- Regulamin ONZ nr 156 – Jednolite przepisy dotyczące homologacji pojazdów w zakresie aktualizacji oprogramowania i systemu zarządzania aktualizacjami oprogramowania
„Cyberbezpieczeństwo” oznacza stan, w którym pojazdy drogowe i ich funkcje są chronione przed zagrożeniami dla cyberbezpieczeństwa dotyczącymi komponentów elektrycznych lub elektronicznych; a „system zarządzania cyberbezpieczeństwem” oznacza systematyczne, oparte na analizie ryzyka podejście do ryzyka związanego z zagrożeniami dla cyberbezpieczeństwa pojazdów i ochrony pojazdów przed cyberatakami, w ramach którego definiuje się procesy organizacyjne, obowiązki i zarządzanie.
Hacker w aucie
Gwoli przypomnienia, w laboratorium w Paryżu hakerzy dostali się do systemu Tesli. Dzięki temu byli w stanie bezprzewodowo wysyłać polecenia do Tesli, zdalnie otwierali drzwi, wyłączali światła czy samochód.
Głośno było też o lukach w zabezpieczeniach ponad 2 mln aut BMW. Były narażone na atak hakerów. Wykrył je ADAC (Allgemeiner Deutscher Automobil-Club à niemiecki automoklub) w trakcie rutynowych testów wykonywanych przez ekspertów. Koncern wprowadził ostatecznie odpowiednie zabezpieczenia, które mają uniemożliwić zdalny dostęp do pojazdów przez osoby nieupoważnione.
Certyfikacja
Każdy pojazd, nie tylko wyposażony w zaawansowane systemy wspomagania kierowcy (ADAŚ) lub funkcje łączności, ale posiadający choćby linijkę kodu, musi być dostosowany do rozporządzenia, niezależnie od tego czy jest przeznaczony do użytku prywatnego czy komercyjnego. Regulacja musi być wdrożona przez firmy podlegające UN R155 i R156, aby oferowane przez nie pojazdy spełniały minimalne standardy cyberbezpieczeństwa.
Nowe przepisy będą wymagały od producentów OEM posiadania dobrze ustrukturyzowanych i udokumentowanych procesów związanych z cyberbezpieczeństwem, w tym bieżący system raportowania wysyłany z każdego pojazdu do jednostek zarządzających przez okres 15 lat od wyprodukowania pojazdu.
W przypadku R155 i R156 od lipca 2024 r. wymagania w krajach członkowskich obowiązują dla homologacji nowych typów pojazdów. 7 lipca 2026 roku to data graniczna dla wdrożenia R156 dla pojazdów specjalnego przeznaczenia lub produkowanych w małych seriach.
Autonomia: akceptacja czy adaptacja społeczna
Jak zatem zmienić paradygmat rozwoju autonomicznego transportu? Dotąd opierał się na pojęciu akceptacji społecznej. „Zacznijmy się wreszcie posługiwać pojęciem adaptacji społecznej” – apeluje Andrzej Gontarz, analityk Fundacji Instytut Mikromakro. „Oznacza to, że obie strony – użytkownicy i dostawcy technologii/pojazdów muszą rozumieć swoje potrzeby i cele i wzajemnie dostosowywać się do zmian. Dostawca/producent nie może oczekiwać, że wszystko, co wymyśli spotka się z entuzjazmem klienta. Jeśli chce go przekonać, niech podejmie dialog. Tu musi rządzić zasada win-win”.
Akceptacja to tylko jeden z elementów złożonego procesu rozwoju środowiska zastosowań nowych technologii. Pojawi się, gdy użytkownik dostrzeże korzyści. Nie można jej jednak oczekiwać na początku, gdy jeszcze do końca nie wiadomo, jaki będzie ostateczny model funkcjonowania rozwijanych rozwiązań.
KOMENTARZ
Fundamentalne pytania
Z jednej strony decydujący głos powinien zawsze należeć do człowieka. Lecz z drugiej strony człowiek nie zareaguje tak szybko jak sieć czujników monitorujących non-stop stan naszego samopoczucia i otoczenie wokół.
Wiemy też, że zwiększenie autonomii prowadzi do polepszenia bezpieczeństwa jazdy, ale więcej osobowych pojazdów autonomicznych zwyczajnie się może nie zmieścić na obecnych drogach. Korki pojazdów spalinowych zastąpimy najpierw korkami pojazdów elektrycznych, by potem stać w korkach spowodowanych przez jakiś błąd w oprogramowaniu autonomicznego samochodu. Toteż od razu lepiej powiedzieć sobie, że autonomia oznacza głównie inwestycje w transport ciężarowy i przejazdy zbiorowe. Tutaj najszybciej zobaczymy korzyści.
Wreszcie wcale nie jesteśmy pewni, ile danych zbieranych przez nasz pojazd i wymienianych z otoczeniem zapewni nam bezpieczeństwo. Czy więcej znaczy lepiej? Tak odpowiadają zwolennicy Big Data, ale mogą zmienić zdanie, gdy zrozumieją, ile terabajtów danych musi w okamgnieniu przeanalizować komputer centralny pojazdu, aby bezpiecznie dowieźć nas do celu
Moim zdaniem „jedziemy” w gęstej mgle ograniczającą widoczność. Nasza „furmanka” ma co prawda różne czujniki i wydajny silnik, ale wciąż wywodzi się z epoki, w której to konie ciągnęły wóz. Teraz zaś wymyśliliśmy sobie wyrzucić „woźnicę”. I prawdopodobnie jedziemy po niewłaściwej drodze. Słowem, nie potrafimy powiedzieć, czego tak naprawdę oczekujemy od autonomii pojazdów opartej na AI i kiedy wreszcie skręcimy na dobry szlak.
Sławomir Kosieliński, Fundacja Instytut Mikromakro / Droniada
