Ahogy az elmúlt 10 évben az adat vált a fejlett gazdaságok legfontosabb inputjává, az adatok gyűjtését, ennek „korlátlan” tárolását lehetővé tevő felhőszolgáltatások, az adatok keresését, elemzését és prezentálását fejlesztő cégek, köztük az amerikai Meta, az Alphabet, az Amazon, az Apple, a Microsoft vagy éppen a kínai Baidu, a Xiaomi és a Huawe a világ legértékesebb cégeivé váltak. A már létező adatok menedzselésének különböző területeit egészítette ki az adatok mesterséges létrehozását lehetővé tevő generatív mesterséges intelligencia piacának dinamikus fejlődése az elmúlt években. Az ilyen alkalmazások piaci felfuttatásába az összes nagy technológiai cég befektetett, és minden más AI-alapú technológia, így az önvezető járművek piaca is profitálhatott belőle.

De hol tart ez a ma még sokszor futurisztikusnak vélt technológia, ami már a valóságban is működik?

Önvezetés a gyakorlatban

A teljes önvezetésről viszonylag sokat lehetett olvasni és hallani Magyarországon is, köszönhetően a budapesti székhelyű aiMotive fejlesztőcég eredményeinek vagy az autonóm járművek tesztelésére is alkalmas tesztpálya, a ZalaZone felépítésének. Itthon a hétköznapokban ugyanakkor legfeljebb a különböző fejlettségű vezetéstámogató rendszerekkel találkozhatunk, a teljes önvezetés még futurisztikusnak hangzik.

Az önvezetés olyan technológiát jelent, ahol a jármű emberi beavatkozás nélkül képes önmagát vezetni közúti forgalomban. A technológia ígérete, hogy szélesebb hozzáférhetőséggel, kényelmesebben és biztonságosabban, valós idejű útvonaltervezéssel és optimalizált vezetési stílussal a korábbiál hatékonyabb és környezetkímélőbb módon lehet közlekedni. Az önvezető járművek elterjedése pozitív hatással lehet a városi és a közúti infrastruktúra használatára is, így a parkolási nehézségek csökkentésére vagy a forgalmi dugók elkerülésére. Elterjedése először a logisztikai területeken várható, azaz kezdetben inkább azokat a hivatásos sofőröket váltja ki, akik üzleti célból, munkavégzés gyanánt mozgatnak árukat vagy utaztatnak embereket a közutakon.

A korábbi szakértői előrejelzésekkel ellentétben azonban nem a haszongépjárműveknél, például kamionoknál vagy tehergépjárműveknél jelenik meg a technológia, ahol a közlekedési infrastruktúra, valamint az alacsonyabb és egyenletes utazási sebesség is kedvező körülményeket jelenthetne, hanem az önvezető személyszállító taxik, a robotaxik körében. Ez jól illeszkedik az elmúlt évtized mikromobilitási trendjeihez, amikor is elsősorban a saját jármű fenntartható és rugalmas alternatívájaként emlegetett, városban, kisebb távolságokra használt kerékpárok, robogók, rollerek és más, rövid utazásokra használt könnyű, jellemzően elektromos járművek és ezek megosztásának piaca növekedett dinamikusan.

Ugyan az autóiparban már száz éve kísérleteznek az önvezető technológiákkal, de a piacon az igazi fellendülés a 2010-es években kezdődött, amikor a gépi tanulás és a neurális hálókra épülő AI-algoritmusok fejlődése jelentős áttörést hozott a számítógépes látás területén. A mesterséges intelligencia kiterjesztett alkalmazása lehetővé tette a különböző környezeti feltételek valós idejű elemzését, a forgalmi helyzetek előrejelzését és önálló vezetési döntések meghozatalát.

A vezetésautomatizálás szintjeit nemzetközi szabvány (SAE J3016) szabályozza, amely az automatizáció szintjeit 0-tól 5-ig osztályozza. A ma közutakon forgalomban lévő hagyományos gépjárművek a 0. és a 2. szint között vannak, ezek tehát nem önvezető, hanem legfeljebb csak vezetéstámogató szolgáltatásokkal (pl. sávban középen tartás, adaptív tempomat, holltérfigyelés, automatikus vészfékezés) ellátott autók. Az önvezető technológiák fejlesztésével foglalkozó cégek járművei ennél magasabb, az automatizált vezetési szolgáltatás szintjein állnak. A 3-as szinten lévő járművek képesek emberi beavatkozás nélkül vezetni, de azokat egy (akár távolban lévő virtuális) sofőrnek képesnek kell átvennie, ha erre a jármű valamilyen számára nem kezelhető forgalmi helyzet miatt kéri. A 4-es szinten ez már nem szükséges, sőt már kormány, pedálok sem kötelezők a járműben, azonban a vezetési körülmények itt még előre meghatározottak, azaz például csak egy jól feltérképezett területen belül közlekednek a járművek. Egy 5-ös szinten lévő jármű elméletileg minden helyzetben, bárhol, korlátozás nélkül képes vezetni önmagát. A szakértők szerint ilyen még nem létezik a gyakorlatban.

Az összes önvezető technológia legfontosabb része a tanulásra képes mesterséges intelligencia, azonban az alkalmazott szenzorok terén már nagyobb az eltérés. Egyes önvezető technológiát fejlesztő cégek, így a Tesla kizárólag az olcsó, kis méretű kamerás szenzorokból kapott képekre építenek, amelyek rosszabb látási viszonyok között (köd, hóesés) nem mindig megbízhatók, míg más fejlesztők, így a Waymo vagy a Zoox többérzékelős megközelítést követnek, és a kamerák mellett drágább és nagyobb radarokat és lézeres LiDAR-t is alkalmaznak, amelyek növelik a megbízhatóságot és a biztonságot, ezáltal emberfeletti érzékelési képességeket biztosítanak éjszaki vagy rosszabb látási viszonyok között. Ugyanakkor ezek a többérzékelős megoldások jelentősen növelik a költségeket, valamint sokkal bonyolultabb kialakítású hardver- és szoftverrendszert is jelentenek. Szintén különbséget jelent, hogy egyes fejlesztők (pl. a Waymo, a Zoox vagy a Cruise) előzetesen feltérképzett, folyamatosan frissített és földrajzilag körülhatárolt közlekedési környezetben működnek (geofencing), míg mások, köztük a Tesla, a Pony.ai, a Wayve vagy a Motional a valós idejű kameraképek és korábban összegyűjtött saját vezetési tapasztalatok, valamint virtuális forgatókönyvek segítségével közlekednek. Ez utóbbiak ígérete szerint a járműveik földrajzi működési területe sokkal gyorsabban és olcsóbban, mindössze néhány hetes kiegészítő tréning segítségével növelhető. Ez a magasabb fokú biztonság és a gazdaságosság közötti ellentét egyelőre az iparági szereplőket és szakértőket is megosztja.

Az önvezető gépjárművek piaca

Kína mellett a legfontosabb fejlesztői piac a támogató közlekedési szabályozás miatt jelenleg az Amerikai Egyesült Államok, azon belül is Kalifornia, ahol jelenleg körülbelül 40 cég teszteli az önvezető technológiáját. Ezen kívül különösen a texasi Austin fontos: a város a szabályozás révén az önvezető autók kiemelt tesztkörnyezetévé vált az utóbbi időben. Itt tesztel a Tesla mellett a Zoox, a Motional, az AVRide, az ADMT és a Waymo is.

A fejlesztői környezetet tekintve a legfontosabb az Amerikai Egyesült Államok piaca, ahol 2009-ben indult el a Waymo nevű cég (2016 előtt a Google Önvezető Autó Projekt), amely egyike lett az első önvezető technológiát fejlesztő cégeknek, mára pedig az amerikai piac vezető cégévé vált. Nem sokkal később, 2013-ban a General Motors és a Honda elindította Cruise nevű, önvezető járműveket fejlesztő cégét, majd 2014-ben indult a később az Amazon által felvásárolt vállalat, a Zoox.

Nemzetközi szinten a legtöbb autóipari cég, így a Nissan, a Ford, a Mercedes-Benz, a Tesla, a Volkswagen, de mellette a nagyobb technológiai cégek, mint a Bosch, az Apple, az Amazon, az Uber vagy a Lyft is ebben az időben kezdte el fejleszteni önvezető szolgáltatásait, gyakran kisebb fejlesztő cégekkel közösen. Ekkor indult vagy pörgött fel számos önvezető technológiát mások számára fejlesztő cég is, így például a magyar aiMotive (korábban AdasWorks) startup is, amely nemzetközileg a hasonló technológiákat fejlesztő Mobileye és az Aptiv konkurense.

Mára az amerikai piac legfontosabb szereplője az autonóm járművek globális vezető cége, a Waymo lett, ami Phoenixben, San Franciscóban és Los Angelesben működteti sofőr nélküli robotaxi-szolgáltatását saját applikációval, de az Uberrel és a Lyfttel együttműködve már Atlantában és Austinban is jelen van, összesen 1500 járművel. Tervek szerint 2026-ban Washingtonban és Miamiben is meg fog jelenni, miközben tíz másik amerikai nagyvárosban és Tokióban is zajlanak a piaci bevezetés előkészületei. A cég technológiája gyakorlatilag kész, a tapasztalatok megvannak, így csak pénzügyi döntés kérdése, hogy milyen ütemben tud kiépülni a Waymo robotaxi-hálózata.

A sajtóban mostanában a legnagyobb visszhangot a Tesla kapta, amely minden piaci bejelentésekor (vagy inkább jövőre vonatkozó ígéretével) igyekszik túlharsogni a konkurenciát és ezzel is újabb befektetőket szerezni a világ egyik legértékesebb cégének. A Tesla évek óta fejleszti széles körű, korlátlan autonómiával rendelkező, 5-ös szintű önvezető technológiáját. Egyelőre azonban nem a korábban beharangozott kétüléses Tesla Cybercab modellel, hanem a Model Y SUV-okkal és a Robotaxi nevű szolgáltatással, és idén június végén kissé kínos premierrel mutatkozott be Austinban. A Tesla egyelőre csak meghívásos alapon, nappal és Austin egy szűkebb körzetében működteti szabott áras szolgáltatását, és az anyósülésen egyelőre egy Tesla-dolgozó ül megfigyelőként, ugyanakkor, ahogy az lenni szokott, itt is komoly terveket szövöget a cég. Villámgyors terjeszkedésre készülnek San Franciscóban, San Joseban, Palo Altóban, a New York-i Brooklynban, a texasi Houstonban és Farmers Branchben, az arizonai Tempeben, a nevadai Hendersonban, a floridai Tampában, Clermontban és Miamiben.

Las Vegasban bárki láthatja a Zoox önvezető autóit is közúti forgalomban, ugyanakkor itt még minden egyes taxiban ül egy felügyelő. A cég jelenleg hét városban (Las Vegas, San Francisco, Seattle, Los Angeles, Austin, Miami, Atlanta) teszteli a robotaxijait, amelyek egy része a Waymo Jaguarja I-PACE-eihez hasonlóan multiszenzorosra átalakított Toyota Highlander (a Level 3 önvezetési szintről elnevezett L3), de egy speciális, kifejezetten taxiszolgáltatásra kifejlesztett elektromos meghajtású, szimmetrikus doboz kinézetű autót is tesztel (L5, Zoox Robotaxi vagy becenevén toaster). Ez utóbbiban nem átalakított autó, hanem kifejezetten robotaxizásra készített jármű, amelyben nincs kormány, sem pedálok, sem vezetőülés, a négy utasülés pedig egymással szembe van fordítva, és a jármű mindkét irányba tud haladni. A cég már 2023 óta végez vezető nélküli tesztüzemeket Las Vegasban, jelenleg tesztelők meghívásos alapon, szűk körben tudják kipróbálni a szolgáltatást. Most még csak néhány tucat autó van a cég flottájában, de a 2025 végére tervezett kereskedelmi indulás érdekében már megnyitott egy saját gyártóüzemet a kaliforniai Haywardban, ahol akár évi 10 ezer Zoox Robotaxit is le lehet gyártani.

Egy másik, a Zoox-hoz hasonlóan szintén Las Vegas közútjain látható önvezető járműveket fejlesztő cég a bostoni központú Motional. A céget 2020-ban hozták létre a Hyundai Motor Group és az Aptiv autóipari technológiai cég közös leányvállalataként. A cég célja a biztonságos és felhasználóbarát robotaxik és on-demand szállítási szolgáltatások fejlesztése. Az utóbbit 2022 óta a Lyft-tel közösen, 2023-tól pedig már az Uber Eats-szel együttműködve is tesztelik. A Motional flottája elektromos meghajtású Hyundai IONIQ 5 alapú robotaxikra épül, amelyek szintén fejlett szenzorcsomaggal (radar, LiDAR és kamerarendszerek) és mesterséges intelligenciával működnek. Jelenleg a robotaxik több amerikai városban (Las Vegas, Los Angeles, Boston, Pittsburgh, San Diego), nemzetközileg pedig Szingapúrban is tesztüzemben futnak, általában biztonsági sofőr jelenlétében. A tényleges, humán sofőr nélküli, lakosság számára széles körben hozzáférhető robotaxi szolgáltatást 2026-ban tervezik elindítani.

Az önvezető technológiát tesztelő cégek között van még a 2017-es orosz alapítású Avride (2024 előtt Yandex) is, amely jelenleg szintén az elektromos Hyundai IONIQ 5-ösökkel teszteli a 4-es önvezetésre képest rototaxijait, és a tervek szerint először az Uberrel együttműködve Dallas, Austin és Jersey City utcáin jelenik meg már 2025-ben. Az Avride ugyanakkor a robotaxik mellett a kézbesítő robotok fejlesztésében és üzemeltetésében is érdekelt olyan digitális ételrendelő és kiszállító cégekkel, mint az Uber Eats vagy Grubhub.

Érdemes megemlíteni a Volkswagen önvezető járműfejlesztő leányvállalatát, az ADMT-t, amely a Mobileye céggel partnerségben többérzékelős elektromos ID. Buzz járműveket fejleszt és tesztel Kaliforniában és Európában 2023 óta. Célja, hogy 2026-ban kereskedelmi forgalomban is elindítsa a komplett autonóm jármű- és flottaszolgáltatását mind személyszállítás, mind áruszállítás terén.

Nemzetközileg komolyabb fejlesztések zajlanak Ázsiában, leginkább Kínában, ahol az összes piaci szereplő nagyjából 2000 önvezető taxit működtet. A legfontosabb szolgáltató a Baidu Apollo Go, amely már több száz önvezető autót alkalmaz, de komoly szereplő a WeRide, a Pony.ai és U Power is, amelyek robotaxikat és buszokat fejlesztenek és üzemeltetnek már 15 nagyobb városban, miközben a Közel-Keleten (Dubai, Abu-Dzabi) terjeszkednek. A kínai akkumulátorgyártó óriás, a CATL éppen idén júniusban jelentette be, hogy a Hello mobilitási szolgáltatóval és az Ant Group nevű pénzügyi vállalattal partnerségben szintén belép az önvezető robotaxik piacára. Európában megemlítendő a brit Wayve cég fejlesztése, valamint a német Deutsche Bahn és Rajna-Majna Közlekedési Szövetség közös projektje, a KIRA, amelynek keretében idén május végétől tesztelnek néhány Nio ES8 terepjárót robotaxiként. Oslóban, Genfben és a németországi Herfordban pedig egy konzorcium keretében a kínai WeRide-hoz hasonlóan önvezető minibuszokat tesztelnek.

A fejlődés előtt álló akadályok és kihívások

Az önvezető autózás eddigi története nem csupán a sikerekről szól. A technológiai iránti befektetői érdeklődés ennek megfelelően az elmúlt 15 évben erősen hullámzó volt. Néhány éve a tőzsdén jegyzett cégek iránt is megcsappant az érdeklődés és az árfolyamok is bezuhantak, leginkább a megtérülési kockázatok növekedése miatt. A drága technológia, a fejlesztési nehézségek, a szabályozási korlátok, a tesztelés közben előforduló súlyos, olykor halálos balesetek miatt például az Uber 2020-ban, az Apple 2024-ben leállította fejlesztéseit, a General Motors és a Honda közös projektje, a Cruise pedig egy 2023-as halálos balesetet követő bírósági döntés nyomán függesztette fel a szolgáltatást.

Éppen ezért sokan amellett érvelnek, hogy csak hibamentes és tökéletesen biztonságos rendszereket szabad kiengedni a közúti forgalomba. Amelyik fejlesztésről kiderül, akár tesztelés, akár éles használat során, hogy ezt nem tudja teljesíteni, annak működését fel kell függeszteni. Mások szerint viszont nincs és nem is lesz tökéletesen hibamentes technológia, mert nem lehet minden szituációt előre modellezni és tesztelni, mindenhová érzékelőket tenni. A hibamentes működést viszont csak úgy lehet minél jobban megközelíteni, ha szabályozott körülmények között lehetőséget biztosítanak a fejlesztésekre, a tesztelésre és a valós tapasztalatok gyűjtésére. Kalifornia közlekedési szabályozása egyértelműen ez utóbbi irányba halad, ami versenyelőnyt biztosít a fejlesztő cégeknek, és az állam már mostanra is egy komoly, magas hozzáadott értékű üzleti ökoszisztémát alakított ki ezen a területen.

Az önvezető technológia jövőbeni terjedését erősen befolyásolhatja a piaci kereslet. Kérdés, hogy vajon kinek éri meg olyan technológiát beépíteni a gépjárműbe, ami kiváltja a sofőrt, ha az emberek túlnyomó többsége egyébként szeret vezetni. Erre a legvalószínűbb válasz az, hogy a technológiának kevésbé a hétköznapi autóvezetők életében, sokkal inkább az emberek és áruk mozgatásában, azaz a hivatásos sofőrök munkájában lehet a közeljövőben egyre nagyobb szerepe. Emiatt sem fog olyan gyorsan terjedni, mint például a ChatGPT vagy akár az elektromos rollermegosztás. Mivel a bekerülési költség jelentős, a technológia megtérülése egyelőre komoly dilemma, de a sofőrhiányt csökkentő, a szállítási folyamatokat optimalizáló, az év minden napján közlekedni képes járművek valós és komoly üzleti potenciállal bírnak. A Goldman Sachs becslése szerint 2030-ra 35 000 önvezető jármű futhat majd csak az amerikai utakon, azaz lassan elérhetünk oda, hogy a taxisofőrök vagy később például a kamionsofőrök által végzett munkák egy része eltűnhet. Helyette viszont számos új munkahely keletkezhet az önvezető autók fejlesztése, karbantartása, javítása, töltése és mozgatása körül.

A terjedést befolyásoló tényezők között van a felhasználói bizalom is, ami minden új technológia esetén fontos, de ott különösen, ahol a technológia alkalmazása átalakítja a munkaerőpiacot, ahol megválaszolatlan etikai kérdések vannak, vagy ahol egy hiba akár emberi életekbe is kerülhet.

Évek óta hangoztatott mantra, hogy megfelelő jogi környezet és a szaktudás hiányzik az önvezetés és a mögötte álló AI-megoldások biztonságos nemzetközi terjedéséhez. Azaz a jogi környezet sok helyen inkább akadályozza, minthogy támogatná a technológiai fejlődést, hiszen az önvezető autók közlekedésének nemzetközi szabályozása, káresemény vagy baleset esetén a felelősség kérdése, a közlekedés során gyűjtött adatok és azok tárolása vagy a közlekedés etikai dilemmái továbbra sem maradéktalanul megoldottak. Ugyanakkor az USA-ban az elmúlt években számos ilyen ügyben hoztak már bírósági döntést, ezért a nemzetközi példák és jó gyakorlatok megosztása és átvétele sokat segíthet a jogi környezet fejlődésében. Az szintén jó hír, hogy már Magyarországon is egyre több a mesterséges intelligenciával foglalkozó szakjogász, sőt egyetemi képzések is segítik a jogi terület szakembereinek felkészülését. Azaz egyre kevésbé a szakemberek vagy a szaktudás hiánya jelenti majd a problémát Európában, hanem sokkal inkább az országonként eltérő szabályozási környezet és annak merevsége. Sajnos így nehéz lesz Európának a már most kialakult nemzetközi versenyhátrányát ledolgoznia.

A szerző közgazdász, a Budapesti Corvinus Egyetem oktatója.

Kapcsolódó cikkeink:

Azt ígérték, hogy 2020-ra önvezető autók milliói járják az utakat. Hol vannak?

Bodnár Zsolt TECH 2020. október 9.

Az önvezető autókat a forgalomba kéne engedni, hogy éles helyzetekből tanuljanak, de amíg nincs elég tapasztalatuk, a döntéshozók nem nagyon engedik ki az utakra őket. Vannak, akik már elengedték, hogy valaha is teljesen önvezető járművekben közlekedünk majd, és inkább az ember nélküli áruszállításra koncentrálnak. És van Elon Musk, aki még idén bemutatná a világ legfejlettebb önvezető rendszerét.

Megoldották az önvezető autók egyik legnagyobb problémáját, már a rossz időjárás sem jelent nekik akadályt

Tóth András tudomány 2022. szeptember 13.

Az Oxfordi Egyetem kutatói által kifejlesztett GRAMME mélytanulási algoritmus okosan egyesíti a kamerák, a lézeres szenzorok és az időjárásálló radarok adatait, így hamarosan már az eső, hó, vagy köd sem jelent majd gondot.

Mérő László: Ha az önvezető autóm versekről diskurálna, vinném a bontóba

Radó Nóra TECH 2020. október 28.

Nem az a kérdés, hogy öntudatra ébredhet-e a mesterséges intelligencia, hanem az, hogy az ember hogyan tud majd kooperálni olyasvalamivel, ami bizonyos területeken okosabb nála, és hogyan köt majd vele kompromisszumot - mondta Mérő László kedd este az Európa Pontban megrendezett, A mesterséges intelligencia közeljövője című előadásán.