General Motors представляет следующую технологическую перезагрузку как соревнование на два фронта: обогнать китайских автопроизводителей по скорости и сделать автономное вождение безопаснее, минуя неоднозначную промежуточную зону систем помощи водителю под надзором.

В среду GM представила план перестроить будущие автомобили вокруг централизованных вычислений, искусственного интеллекта и автономного вождения. Компания заявляет, что эта архитектура заменит разрозненные электронные блоки управления центральным компьютером с вычислительной мощностью в 40 раз выше, одновременно сократив количество проводки на 30%. Она также превратит OnStar в более проактивного ИИ-помощника, начиная с обновления программного обеспечения для Cadillac Lyriq 2027 года.¹

Более важный срок — 2028 год. GM планирует представить систему вождения по шоссе «без необходимости смотреть на дорогу» в Cadillac Escalade IQ, а затем внедрить ее в пикапы, большие внедорожники и будущие электромобили. Директор по продуктам Стерлинг Андерсон говорит, что компания намеренно избегает систем помощи, которые по-прежнему требуют постоянного контроля со стороны водителя. «Они могут расслабиться, а мы будем в безопасности», — сказал он о пассажирах предлагаемой GM системы вождения по шоссе без использования рук.¹

Это прямой вызов модели, которую представляет программное обеспечение Tesla Full Self-Driving. Илон Маск утверждал, что FSD само по себе является важным фактором привлекательности продукта, написав: «Люди покупают FSD с прикрепленным к нему автомобилем, а не наоборот».Elon Musk (elonmusk)² Позиция GM состоит в том, что частичная автоматизация может побудить водителей чрезмерно доверять системе, которой все еще может потребоваться их вмешательство; ее долгосрочное видение «Mission Mode» — автомобиль, способный выполнять поручения без владельца на борту.¹

GM также признает, что китайские производители сохраняют структурное преимущество: тесно интегрированные поставщики позволяют им закупать комплектующие и выводить модели на рынок быстрее западных конкурентов. Вместо того чтобы воспроизводить эту экосистему, GM заявляет, что будет использовать десятилетия инженерных и производственных данных, применять виртуальные испытания и выполнять задачи разработки параллельно.³

Цель состоит в том, чтобы сократить традиционный для GM цикл разработки автомобиля с четырех-пяти лет примерно до двух. В качестве одного из примеров инженеры виртуально оценили более 300 000 вариантов конструкции аккумуляторов с высоким содержанием лития и марганца, прежде чем построить физический прототип, пройдя путь от первоначальной концепции батарейного блока до утверждения за один месяц.³ «С масштабом приходят данные», — сказал Андерсон, кратко сформулировав ставку GM на то, что ее прежняя промышленная мощь может стать преимуществом в эпоху ИИ.³