Даже самый обеспеченный генератор обещаний в мире Илон Маск (Elon Musk) после спада первой волны энтузиазма относительно сроков внедрения полного автопилота на транспорте перестал постоянно отодвигать собственные прогнозы на эту тему. Сильнейший конкурент Tesla в лице китайской компании BYD вообще считает данное направление тупиковым и призывает лучше тратить ресурсы на промышленную автоматизацию.
С нетипичными для представителей автомобильной отрасли заявлениями, как поясняет CNBC, выступил представляющий интересы BYD Ли Юньфэй (Li Yunfei), который руководит данной торговой маркой. «Мы считаем, что полностью отделённое от человека автоматическое управление процессом вождения ещё очень далеко от момента внедрения и почти практически невозможно», — охладил пыл энтузиастов представитель компании. Реализация такой технологии, по его словам, требует учёта слишком многих факторов, начиная от особенностей мышления человека до вопросов этики. Логика реализации этих факторов весьма сложна, и думать, что здесь всё просто, было бы ошибочно, как добавил Ли Юньфэй.
Он уверен, что огромные инвестиции со стороны различных компаний и многолетние разработки никак не гарантируют прогресса в сфере создания идеального автопилота. Для инвесторов подобная деятельность в итоге может завершиться большим разочарованием, а для технических специалистов — тупиком в работе. Как подчеркнул представитель BYD, в среднем в год в дорожно-транспортных происшествиях погибает около 2 млн человек, и сценарий с использованием автопилота во всех случаях не позволяет однозначно определять виновника в этих происшествиях.
Гораздо более перспективной технологией в BYD считают промышленную автоматизацию. Услуги одного рабочего на конвейере в Китае обходятся производителю в среднем в $21 800 в год. За пять лет эта сумма легко превышает $100 000. По логике представителя BYD, уместнее было бы эти деньги потратить на приобретение робота, который не требует перерывов на сон и приём пищи. Впрочем, пока на пути у повальной автоматизации производства стоит ряд технических сложностей, ведь роботы пока не обучены выполнению многих операций.
