211service.com
The Woman Engineering Ubers førerløse lastbiler
Nancy Sun forsøger at få førerløse lastbiler på vejen og overbevise lastbilchauffører til også at stole på Uber. 6. december 2017
Uber ATG
Uber beskæftiger sig offentligt med en masse grimme problemer: en afsløring af, at det betalte hackere for at skjule et stort databrud, en retssag anlagt af Alphabets selvkørende bilenhed med påstand om tyveri af autonom bilteknologi, en virksomhedskultur, der anses for så giftig virksomheden erstattede grundlægger og tidligere administrerende direktør Travis Kalanick med en ny leder, Dara Khosrowshahi.
Der arbejdes også hårdt på at få autonome køretøjer på vejen. Og Nancy Sun er en af dem, der står i spidsen for denne indsats, som ingeniøransvarlig for selvkørende lastbiler . Uber håber, at disse køretøjer i sidste ende vil gøre det hurtigere at flytte varer fra et sted til et andet og lettere for chauffører også ved at tage over under motorvejskørsel (planen er, at mennesker skal fortsætte med at navigere på de vanskeligere ruter på bygaderne). Sun, der også ledede ingeniørarbejdet ved opstarten af autonome lastbiler Otto, før Uber købte den i 2016, talte med MIT Technology Review om, hvordan det er at hænge ud i et af disse køretøjer, og hvordan Uber arbejder på at vinde lastbilchaufførers tillid.
Det er mere end et år siden nu, at Otto – dengang nyopkøbt af Uber – lavede sin første levering via en autonom lastbil, men der var stadig et menneske i førerhuset, og virksomheden har endnu ikke annonceret nogen helt førerfri ture. Hvad er nogle af de største udfordringer, du ser ved at få disse lastbiler på vejen, transportere gods og køre regelmæssigt?
Udfordringerne går virkelig fra Hvad er den produktvision, vi ønsker for vores teknologi? og derefter arbejde baglæns derfra for at hjælpe med at definere alle de forskellige interaktioner og ting, der skal ske i hardware og software, og derefter dykke et niveau dybere ned i det, i basiskøretøjets platform, til sensorsættet, til computerplatformen, for at perceptionsalgoritmerne, til hvordan vi tænker om kort og lokalisering, ned til detaljerne i, hvordan skalerer vi denne teknologi fra et back-end perspektiv? Sensorerne modtager tonsvis af data, der kommer ind på en computerplatform. Vi analyserer alle disse data – det har betydning for infrastrukturen i forhold til, hvordan vi opbevarer disse data, og hvordan vi behandler dem, og endda til, hvordan vi får en god udvikleroplevelse. Jeg tror, at den største udfordring, jeg forsøger at tackle lidt efter lidt hver dag, er, hvordan vi får alt det til at hænge sammen på en måde, der ender med, at alle disse forskellige vektorer hænger sammen til ét færdigt produkt.
Hvor tæt på føler du, at du er færdig på dette tidspunkt?
Hvilket læsset spørgsmål! Vi har interne målinger for, hvordan vi tænker om dette. Der er en masse dataanalyse, der er gået ind i, hvad vi tror, definitionen af udført betyder. Og så er der meget ingeniørarbejde, der skal understøtte det. Målingerne er ikke noget, vi ønsker at tale offentligt om på nuværende tidspunkt.
To af Ubers autonome lastbiler venter på deres næste køretur. Uber ATG
Hvordan føles det at være i en af disse enorme lastbiler, mens den kører selv?
Den måde, der oftest går, er, at de første to eller tre minutter sidder alle der, og de er opmærksomme, og hvad er det? Hvad vil der ske, som hvis nogen åbner døren og du kører forbi; vil du skubbe rundt om døren? Og efter de første tre eller fire minutter er sket, glemmer du, at du er i et selvkørende køretøj, og du begynder at snakke om noget andet. Måske er det teknologien eller måske er det en tur inde i lastbilen; måske er det hvordan vejret er, eller hvad du fik til morgenmad den dag.
En stor bekymring, folk har omkring AI og automatisering, er, at det kan sætte folk ud af job - i dette tilfælde lastbilchauffører, hvis lastbilerne bliver gode nok til at køre selv.
Det er ikke sådan, at du kommer til at skifte en kontakt en dag, og du vil have selvkørende lastbiler overalt, der gør alt for dig. Det bliver en lang rejse at nå til et punkt, hvor det endda vil være et flertal-af-transit-skeder-af-selvkørende-køretøjsverden. Det er ikke inden for de næste tre år. Det er ikke inden for de næste fem år. Vi taler som fem, 10, 15, 20-års fremtid, videre.
Og for os handler det i bund og grund om at arbejde med lastbilchauffører, arbejde med fagforeninger, med mennesker, der er afhængige af det som branche i deres daglige liv. At arbejde med at udvikle arten af det arbejde og arbejde med mennesker om at forstå deres behov og sikre, at vores teknologi også er i stand til at understøtte den branche. Det er ikke noget, vi søger at gøre, er at eliminere folks levebrød. Vi søger at supplere og hjælpe med at forbedre deres levebrød.
Langdistance-trucker-modellen – jeg tror, der er folk, der kan lide det, og de job kommer til at eksistere i rigtig lang tid endnu. Og der er folk, der gerne vil kunne tage hjem til deres familier hver aften. Og jeg tror, at modellen, hvor vi kan få selvkørende lastbiler til at automatisere mange af langdistanceruterne og få chauffører til at fortsætte med at køre fra et transferknudepunkt til et distributionscenter og køre mere på de lokale ruter i nærheden af deres hjem, er en rute, vi er superinteresserede i at følge.
Generelt, hvordan får du dem i lastbilbranchen til at stole på dig? Helt ærligt har Uber ikke det bedste ry med mange mennesker.
Den første anelse om det var sandsynligvis den [nylige] Medium artikel . Jeg tror, du vil begynde at se meget mere af det i det kommende år, når vi begynder at udtrykke ikke kun vores vision på øverste niveau, men indsnævre til, hvad vi mener, når vi taler om at ville være mere sikre, når vi taler om at ville være mere effektive, når vi taler om at ville forbedre folks levebrød.