A Tesla titka, 2. rész

Az előző részben arra jutottunk, hogy a Tesla részvény magas árazását részben indokolhatja az elektromos okosautó feltalálása és tömegtermelésbe állítása. Ehhez hasonló, hétről hétre új funkciókkal gyarapodó kocsikat aktuálisan senki más nem tud gyártani, és várhatóan egy darabig még nem is fog. Az igazi nagy dobás azonban az önvezetés megvalósítása lenne. Elon Musk a csapatával alaposan átgondolta, hogy a közlekedés forradalma hogyan fog lezajlani, és e vízióra rengeteg fejlesztésük és projektjük épül. Amik viszont csak akkor nyerik el igazán az értelmüket és kerülnek a helyükre az új világban, ha megvalósul az önvezetés. A Tesla számára tehát egyáltalán nem mindegy, hogy mikor és hogy vajon ők vagy valaki más áll elő elsőként az önvezetés technológiájával. Az alábbiakban ezeket a kérdéseket boncolgatjuk.

Gépi tanulás

Először is tudnunk kell azt, hogy az önvezetést egy mesterséges intelligencia szoftver fogja irányítani, ami egy neurális hálót használ a közlekedési helyzetek felismeréséhez és a döntések meghozatalához. Az ilyen szoftvereket az elkészültük után tanítani kell ahhoz, hogy végül jól működjenek. Ezt hívjuk gépi tanulásnak. Például egy képfelismerő mesterséges intelligenciának először mutatni kell rengeteg cicás és kutyás képet, hogy aztán felismerje a cicákat és a kutyákat. Minél többet mutatunk neki, annál pontosabban fog a felismerés is működni.

A tanítás folyamata hosszadalmas és fáradtságos munka, hiszen emberi erőforrás szükséges hozzá. A fenti példában embereknek kell a mintaképeken bekarikázniuk a cicákat és kutyákat, amiket aztán a betanítás céljából megmutatunk a szoftvernek. A nehézség az, hogy ha ezen kívül mást is tanítani szeretnénk, például, hogy a vízilovakat vagy bármi mást is felismerjen, akkor gyorsan oda jutunk, hogy temérdek dologról kéne egyesével is egy csomó képet mutassunk. Ez beláthatatlan mennyiségű emberi közreműködést és karikázgatást jelent. A világ túlságosan is változatos és bonyolult. Ennek ellenére az emberiség már elég jó képfelismerő mesterséges intelligenciákat tud készíteni.

A közlekedési helyzetek kezelése azonban komplikáltabb feladat a sima képfelismerésnél, hiszen az egyes objektumok azonosításán túl az aktuális helyzetet is értelmeznie kell a szoftvernek, majd megfelelően reagálnia. Ráadásul a rossz döntéseknek súlyos következményei lehetnek, vagyis a hibázás lehetőségét minimálisra kell szorítani.

Itt tartunk most

A Tesla mesterséges intelligenciája már elég jól vezet autópályán, hiszen ott viszonylag átlátható és egyszerű feladatokkal találkozik. Sávtartás, távolságtartás az előtte haladótól, a legbonyolultabb feladat talán a biztonságos sávváltás. Azért az emberi felügyelet kötelező, és néha interakció is szükséges. A nagy sebességű helyzetek mellett a tipikus kis sebességű helyzeteket is elég jól kezelik már a Teslák, hiszen képesek egyedül elintézni a parkolást, vagy a leparkolt autónk értünk tud jönni egy bevásárlóközpont parkolójában.

Az önvezetés legnehezebb feladatai a közepes sebességtartományhoz és a városi környezethez kötődnek. Ott találkozhatunk a legösszetettebb közlekedési helyzetekkel. Jelzőlámpák, kereszteződések, gyalogosok és kerékpárosok tömkelege, villamos, úttestre kiszaladó kiskutya, szabálytalanul közlekedők, elkopott útjelzések, rosszul kijelölt útjavítások és még sorolhatnám, ráadásul ezek tetszőleges kombinációja nehezítik a vezetők dolgát. Elon Musk ezzel kapcsolatban azt mondja, hogy az FSD (full self driving) mesterséges intelligenciájuk néhány hónapon belül “feature complete” lesz. Mit jelent ez pontosan? Azt jelenti, hogy a tervek szerint hamarosan elkészül az a szoftver, ami ismer minden közlekedési helyzetet, és megvan az elvi esélye arra, hogy bármely két pont között beavatkozás nélkül elvezesse az autót. De nem feltétlenül fog sikerülni neki, mert nem biztos, hogy jól azonosít be minden helyzetet vagy hogy jól reagál azokra. Mint ahogy az ilyen szoftverekkel lenni szokott: tanítani kell azokat. De ki fogja tanítani és hogyan?

A nagy tanítómester

A Teslának erre zseniális terve van. Egyrészt a kocsik bizonyos helyzetekben (autópálya, parkolás) már ma is önvezető üzemmódba kapcsolható, de természetesen csak a humán vezető felügyelete mellett, akinek néha be kell avatkoznia. E beavatkozásokat a program megjegyzi, majd adandó alkalommal elküldi a cég központjába, ahol az adatokat feldolgozzák és felhasználják a mesterséges intelligencia tökéletesítésére. De az igazi trükk az, hogy az önvezetés szoftvere szimulált üzemmódban akkor is fut, ha nem ő vezet. Folyamatosan összehasonlítja a saját szimulált reakcióit a vezető valódi manőverezésével, és ha különbséget észlel, akkor azt is megjegyzi és elküldi a központnak. Az önvezető mesterséges intelligencia aktuális verzióját tehát már ma is több százezer sofőr tanítja ingyen és bérmentve vezetni. Sőt, a fejlesztés alatt álló tesztverziót is. Ennek pedig egyre nagyobb jelentősége lesz, hiszen hamarosan milliószámra lesznek Teslák az utakon. Így pedig már valóban esélyük lesz a ritkán előforduló, bonyolult városi helyzetek kezelését is megtanulni, hiszen ilyen mennyiségű autó összességében még ritka helyzetbe is sokszor kerül. Konkurens önvezető projektek maximum néhány tucat autóval és drága mérnök személyzet felügyeletével tesztelik és tanítják a szoftverüket.

Musk azt ígéri, hogy az idei év végére már a kezükben is lesz az önvezetés jól működő technológiája. Ezt persze érdemes erős fenntartással kezelni, hiszen egyrészt Musktól nem áll távol könnyelmű ígéreteket tenni, másrészt több szakértő sokkal óvatosabban nyilatkozik a kérdésben. Gyakorlatilag biztos, hogy amiről Musk beszél még jóval odébb van. Mégis, a Tesla másokkal ellentétben rendelkezik egy koherens és hihető elképzeléssel a mesterséges intelligenciája betanítására. Előbb-utóbb ez eredményt fog hozni.

Ami még szükséges az önvezetéshez

A teljes önvezető szoftver kifejlesztése azonban önmagában kevés. A megfelelő hardver nélkül ugyanis nem fog működni. A hardver két fő összetevője a kocsikra szerelt szenzorok összessége, amely a bemeneti adatokat szolgáltatják a szoftver részére, illetve az adatfeldolgozó egység (chip), amely a szoftver valós idejű futását biztosítja.

E kettőből a könnyebb ügy a szenzorok kérdése. 2016 óta minden Teslát nyolc kamerával, radarokkal és számos szonárral látják el. Hihetőnek tűnik a cég azon állítása, hogy ezek képesek minden szükséges adatot biztosítani a teljes önvezetéshez. Való igaz, hogy az ennél korábban gyártott kocsik Autopilot szoftvere egyetlen monokróm kamera képéből és egy radar jeléből dolgozik, a teljes önvezetéshez ez közel sem lesz elegendő. És mivel ezeket az autókat nem lehetséges felszerelni a szükséges további érzékelőkkel, ezért ezek soha nem lesznek képesek a teljes önvezetésre, hiába frissítik a szoftverüket. Azonban a teljes Tesla flottához képest ők csak az elhanyagolható kisebbség.

A hardver másik fontos része már keményebb dió, a mesterséges intelligencia futtatására alkalmas chip. Manapság gyakorlatilag az összes önvezetés fejlesztésével foglalkozó projekt a piacvezető Nvidia chipjeit használja, amelyeken elfutnak napjaink korlátozott képességű szoftverei. Így volt ezzel a Tesla is, de már régóta felismerték, hogy az kevés lesz a teljes önvezető szoftverükhöz, ami túlságosan is bonyolult és specifikus program. Éppen ezért titokban leigazolták a szakma legjobbjait, és 2016-ban nekikezdtek saját chipjük fejlesztésének. A munka eredményre vezetett, tavaly mutatták be a saját tervezésű szilícium lapkájukat.

Ez a projekt jól példázza, hogy miért szokták a Teslát az autók iPhone-jának nevezni. Az Apple sikerének egyik titka, hogy a hardvert és a szoftvert egyetlen cégen belül, egymáshoz csiszolva fejlesztik. A hardveres és a szoftveres csapatok napi interakcióban és szoros együttműködésben dolgoznak, nem csoda, ha az eredmény egyedülálló. Nincs is más hasonló telefongyártó cég. A Tesla ezt a modellt veszi alapul és jól halad afelé, hogy a hardvert és szoftvert teljes egészében egymaga állítsa elő. A chipek esetében ez azt jelenti, hogy mivel azt kifejezetten a saját mesterséges intelligenciájukhoz optimalizálva tervezték, (részben) ezért húszszoros teljesítményjavulást értek el a korábban használt, általánosabb célú és a piacról bárki számára elérhető Nvidia lapkákhoz képest. Hihetőnek tűnik a cég állítása, hogy ez már elegendő lesz a teljes önvezetéshez. Tavaly április óta minden autót ezzel szerelnek, de a korábban gyártott Teslák chipjei is cserélhetők az újra, igaz, ezt a módosítást kivételesen nem tudják távolról, szoftveresen elvégezni. Minden autóba két chipet tesznek, melyek egymástól független áramkörökről és energiaellátással működnek, hogy ne okozzon gondot, ha önvezető üzemmódban az egyik elromlik.

A közlekedés forradalma

Az eddigieket összefoglalva úgy néz ki, hogy a Teslák 2016 óta el vannak látva a teljes önvezetéshez szükséges szenzorokkal, 2019 óta olyan saját tervezésű chipek kerülnek a kocsikba, amik alkalmasak lesznek a teljes önvezető szoftver futtatására, de a korábban gyártott kocsik szilícium lapkáit is át lehet cserélni az újra. A “feature complete” mesterséges intelligencia programozásával hónapokon belül készen lesznek, és megvan a tervük arra, hogy az addigra utakon futó milliónyi Tesla sofőrje hogyan tökéletesíti a szoftver tudását. Vagyis koherens tervük van a teljes önvezetés kifejlesztésére.

Mindezt összevetve az első részben bemutatottokkal, hogy a Tesla mennyi minden apró részletben is fel van készülve az új világra, a közlekedés forradalmára, egészen félelmetes üzleti potenciál bontakozik ki előttünk. És visszatérve cikkünk kiindulópontjára, a részvényárra: habár értékelni nehéz az ilyesmit, sőt, inkább lehetetlennek mondanám, de így már nem tűnik annyira buborékszerűnek a cégérték a versenytársakhoz képest. Habár való igaz, akkor járunk el gondosan, ha megvizsgáljuk őket is. Vajon hogyan áll a versenyben a konkurencia?

A Volkswagen küzdelme

A Tesla általi kihívásba a hagyományos gyártók közül talán a Volkswagen állt bele a legelszántabban. A dízelbotránnyal a cég nevéhez tapadt negatív jelzőket innovációk sorával akarják lemosni. A VW vezetőinek becsületére legyen mondva, hogy mára felismerték az idők szavát és minden erejükkel azon vannak, hogy megfeleljenek a kor elvárásainak. Hatalmas pénzeket mozgósítanak kutatásra és fejlesztésre, egy nagyságrenddel többet, mint amennyit a Tesla tud. A céljuk az, hogy ők is képesek legyenek a Teslákhoz hasonló adatkapcsolt és teljesen elektromos hajtású okosautók előállítására. Idővel a teljes flottájukat ilyenekre cserélnék.

Azonban nincs könnyű dolguk. Egyrészt meg kell küzdeniük a berögzült vállalati kultúrával vagy a Németországban rendkívül erős szakszervezetekkel, akik egyáltalán nem érzik úgy, hogy veszélyben lenne a cég profitabilitása vagy akár léte, és hogy nekik ezért le kéne mondaniuk az előjogaik egy részéről. Herbert Diess, a VW Csoport vezére jól tudja hogy autógyártóból szoftvercéggé kell válniuk, de ez a jelenlegi cégstruktúrában biztosan nem fog menni. Jelenleg ugyanis az autók szoftvereinek 10 százaléka se készül a cégen belül, a széttöredezett struktúra miatt az is különböző szervezeti egységekben. Éppen ezért az idei évben egy új részleg kezdte meg a működését, amit Car.Software-nek neveztek el, ebbe vonnak össze minden szoftverfejlesztéssel kapcsolatos feladatot. A cél az, hogy 2025-re az autókhoz szükséges szoftverek 60 százaléka itt készüljön (a Teslánál ez mindig is 100 százalék volt).

Az új részlegnek lesz dolga bőven. Jelenleg ugyanis minden Volkswagenben kb. 70 darab egyedileg programozott, egymástól lényegében független vezérlőegység felel a kocsi működéséért. Az egyik irányítja a blokkolásgátlót, a másik a légkondit, a harmadik az üzemanyag menedzsmentet intézi stb. Ráadásul ezeket nagyjából 200 beszállító programozza be, ami azt jelenti, hogy teljes a káosz. Ez nem fenntartható napjaink komplex szoftvereinek világában, amiben minden funkció minden mással is kapcsolatban áll, még az adatfelhővel is. A részegységeket központilag és egységesen vezérelhető hálózatba kéne kötni, magyarul a kocsinak szüksége van egy operációs rendszerre. A Volkswagen neki is állt fejleszteni saját operációs rendszerét, a vw.os-t. Egy operációs rendszer kifejlesztése azonban nem kis munka és nem lesz kész egyhamar, pedig ez csak az első lépés, mindennek az alapja, amire aztán építkezni lehet. A céljuk az, hogy 2025-re minden modelljükön az új operációs rendszer fusson.

A vadonatúj modell

A Volkswagen azonban a hosszú távú terveken kívül eredményeket is fel tud mutatni. Tavaly ősszel mutatták be az első teljesen elektromos hajtású és adatkapcsolt modelljüket, amit ID.3-ra kereszteltek. Elindult a tömeggyártása is. Csakhogy decemberben kiderült, hogy az új modell hibás szoftverrel készült. Leszállítás helyett így most a cég hatalmas parkolókat bérel, ahova ideiglenesen elhelyezik az eddig legyártott néhány tízezer autót, amíg elkészül a program javított verziója. Ezt tavaszra ígérik. Akkor majd a mérnökök laptoppal körbejárnak a kocsik között és manuálisan, egyesével frissítik a szoftverüket. Micsoda? Manuálisan frissítik? Egyesével? Tízezernyi autót? Miközben a Tesla 2012 óta automatikusan és OTA (over-the-air) frissíti a szoftvereit?

Valóban, az eset rávilágít arra, hogy jó szoftvert írni nehéz és a hagyományos autógyártóknak nincs igazán tapasztalatuk ezen a téren. Őszintén szólva számomra minden erőfeszítésük ellenére elég reménytelennek tűnik a küzdelmük a szoftverfejlesztésben. Sokkal valószínűbbnek látom, hogy technológiai cégekkel szövetkezve tudnak majd csak versenyben maradni (amúgy a VW is bejelentette már partnerségét a Microsofttal). Az Apple vagy a Google szállítja majd a szoftvert, az autógyártók pedig a vasat adják hozzá. Hasonlóan ahhoz, ahogy napjaink Androidos telefonjai esetében történik. A Tesla pedig maradhat az autók iPhone-ja, ahol egy cégen belül, egymáshoz csiszolva készül a hardver és a szoftver is.

Összefoglalás

A Tesla 15 évvel ezelőtt valóban nem tudott autót gyártani, de időközben megtanult. A szoftver jelentőségét viszont folyamatosan értette. Most ott tartunk, hogy a hagyományos gyártók is kezdik felismerni a szoftver fontosságát, de azt csak mostanában kezdik kitanulni. Miközben nincsenek készen a hardverrel sem. Egyszerre kénytelenek foglalkozni az akkumulátor technológia és a szoftver területén begyűjtött hatalmas lemaradásukkal, miközben a teljes cégstruktúrájuk is átalakításra szorul. Mesterséges intelligencia fejlesztésről vagy chip tervezésről ne is beszéljünk, a megoldandó feladat egyelőre a távoli szoftverfrissítés működésre bírása. Nekem úgy tűnik, hogy az aktuális helyzetet az alábbi rövid video szakértője túlzások nélkül és akkurátusan mutatja be.