Ar dirbtinis intelektas pakeis sunkvežimių vairuotojus? [Vaizdo įrašas ir viktorina]

Trumpas atsakymas: dirbtinis intelektas visiškai nepakeis sunkvežimių vairuotojų, tačiau automatizuos kai kuriuos nuspėjamus krovinių gabenimo maršrutus ir įprastas vairavimo užduotis. Vairuotojai susiduria su didžiausiu spaudimu, kai jų darbas sutelktas į pasikartojančius važiavimus greitkeliais arba tarp mazgų, o specializuotas, su klientais susijusias ir išimtimis susijusias pareigas automatizuoti yra daug sunkiau.

Svarbiausios išvados:

Dėmesys rizikai: pirmenybę teikite įgūdžiams, kurie apima daugiau nei pasikartojantis vairavimas greitkelyje ir nuspėjami krovinių eismo juostos.

Žmogiškoji vertė: Ugdykite patirtį patikrinimų, krovinių tvarkymo, klientų aptarnavimo ir išimčių srityse.

Atskaitomybė: Autoparkų savininkai turėtų apibrėžti, kas yra atsakingas už autonominių sistemų gedimus.

Skaidrumas: vairuotojai turėtų suprasti, kaip veikia telematika, dispečerinės priemonės ir saugos stebėsena.

Karjeros kryptis: apsvarstykite specializuotas krovinių gabenimo, rekomendacijų teikimo ar autonominio transporto parko palaikymo pareigas.

Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:

🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis animatorius?
Kaip dirbtinio intelekto įrankiai gali pakeisti animacijos užduotis, kūrybinius procesus ir kasdienius darbo eigą.

🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis radiologus?
Nagrinėjamas besiplečiantis dirbtinio intelekto vaidmuo medicininio vaizdavimo, diagnostikos ir klinikinės pagalbos srityse.

🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis aktorius?
Nagrinėja sintetinę mediją, balso klonavimą ir besikeičiančią atlikimo darbo aplinką.

🔗 Ar dirbtinis intelektas pakeis buhalterius?
Apima automatizavimo riziką ir besivystančius įgūdžius, reikalingus šiuolaikinėse buhalterių pareigose.

1. Ar dirbtinis intelektas pakeis sunkvežimių vairuotojus? Tiesus atsakymas

Ar dirbtinis intelektas pakeis sunkvežimių vairuotojus? Kai kuriais siaurais atvejais – taip. Visame sektoriuje, bet ne greitai ir ne tolygiai.

Pažeidžiamiausios vairavimo užduotys greičiausiai bus susijusios su pasikartojančiais, nuspėjamais maršrutais – ypač krovinių gabenimu greitkeliais tarp mazgų, vidutinio nuotolio pristatymu ir fiksuotais komerciniais maršrutais tarp sandėlių, parduotuvių, uostų ir paskirstymo centrų. Dirbtinis intelektas mėgsta pasikartojimus. Dirbtiniam intelektui patinka pažymėtos eismo juostos, nuosekli kelio geometrija, žinomi pakrovimo taškai ir aiškios eksploatavimo taisyklės.

Tačiau žmonių sunkvežimių vairuotojų vis dar labai reikia lanksčiame, daug sprendimų reikalaujančiame darbe. Tai apima regioninį pristatymą, statybinių medžiagų pervežimą, šaldytų krovinių, negabaritinių krovinių, pavojingų medžiagų, gyvulių, uostų krovinių gabenimą, miesto pristatymą, kaimo maršrutus, skubius krovinius ir viską, kas susiję su klientais, kurie pakeičia planą pusiaukelėje, nes, žinote, tai žmonės.

Oficialūs darbo duomenys vis dar rodo, kad sunkvežimių ir vilkikų vairavimas yra didelė profesija, kurioje vis dar yra laisvų darbo vietų, o tai yra gana aiškus ženklas, kad šis darbas neišnyksta per naktį. Sunkvežimių vairuotojai atlieka daug daugiau funkcijų nei važiuoja tiesiai greitkeliais; jie tikrina įrangą, tvirtina krovinius, praneša apie incidentus, laikosi taisyklių, tvarko žurnalus ir valdo maršruto apribojimus.

Taigi, geresnis atsakymas yra toks: dirbtinis intelektas pakeis kai kurias sunkvežimių gabenimo užduotis, daugelį sunkvežimių gabenimo darbų ir sukurs naujų pagalbinių vaidmenų, susijusių su autonominiu krovinių gabenimu. Tačiau tai greičiausiai neištrins sunkvežimių vairuotojų kaip profesijos per vieną didelę dramatišką filmo sceną. 🎬

2. Kas daro dirbtinio intelekto sunkvežimių gabenimą gerą versiją?

Gera dirbtinio intelekto sunkvežimių versija – tai ne tik robotinis sunkvežimis, galintis naktį lėkti greitkeliu ir priversti investuotojus ploti. Tai, žinoma, skamba prašmatniai. Tačiau gera sunkvežimių automatizacija turi būti saugi, stabili, patikima, audituojama ir vertinga transporto parkams.

Stipri dirbtinio intelekto sunkvežimių sistema turėtų turėti:

• Numatomi maršrutai su aiškiomis kelių eismo taisyklėmis ir žemėlapyje nurodytomis sąlygomis

• Griežta oro sąlygų, kliūčių, statybų ir avarinių transporto priemonių saugos stebėsena

• Nuotolinės pagalbos komandos , kurios gali padėti, kai sistema pasiekia savo ribas

• Jutiklių, stabdžių, padangų, kamerų, radaro, lidaro ir programinės įrangos techninės priežiūros patikros

• Aiški atsakomybė, kai kas nors negerai

• Žmonių perdavimo taškai pakrovimo dokams, aikštelėms, patikrinimams ir neįprastoms pristatymo problemoms

• Reguliavimo patvirtinimas , tinkantis komerciniams kroviniams, o ne tik technologijų demonstracijai

• Kibernetinio saugumo apsauga, nes nulaužtas sunkvežimis nėra būtent miela maža programinės įrangos klaida 😬

Reguliavimo institucijos vis dar svarsto, kaip autonominiai komerciniai automobiliai turėtų būti stebimi, tikrinami, prižiūrimi ir valdomi be žmogaus prie vairo. Tai svarbu, nes sunkvežimių eismas nėra žaislinis kelias. Tai viešoji infrastruktūra, kurioje sunkiosios transporto priemonės važinėja tarp šeimų, darbuotojų, policijos, mokyklinių autobusų ir visų kitų, bandančių išgyventi kelionėse į darbą ir atgal.

3. Palyginimo lentelė: kur dirbtinis intelektas greičiausiai pakeis sunkvežimių vairuotojus

Sunkvežimių zona

Dirbtinio intelekto pakeitimo rizika

Kodėl tai svarbu

Žmogaus vaidmuo greičiausiai liko

Tolimųjų reisų krovinių gabenimas greitkeliais

Aukštas

Greitkeliai dažniausiai yra labiau nuspėjami nei miestai

Vietinis atsiėmimas, pristatymas, apžiūros, išimtys

Vidutinės mylios sandėlių maršrutai

Aukštas

Tas pats maršrutas, tie patys dokai, kartoti-kartoti-kartoti

Kiemo darbai, pakrovimo problemos, klientų pataisymai

Pristatymas mieste

Vidutiniškai žemas

Pėstieji, dviratininkai, dviguba automobilių stovėjimo aikštelė, chaoso sriuba 🍲

Vairuotojas, pagalbininkas, klientų problemų sprendėjas

Negabaritiniai kroviniai

Žemas

Reikalingas nuovokumas, palydos koordinavimas, neįprasti maršrutai

Specialistas vairuotojas išlieka svarbus

Pavojingos medžiagos

Žemas-vidutinis

Saugumas ir atsakomybė yra didžiuliai

Sertifikuota žmogaus priežiūra

Statybų transportavimas

Žemas

Nestruktūrizuotos vietos, purvas, ankštos erdvės, besikeičiančios sąlygos

Žmogus-operatorius, vietos koordinavimas

Šaldyti kroviniai

Vidutinis

Dirbtinis intelektas gali vairuoti, bet krovinių valdymas vis tiek svarbus

Temperatūros patikrinimai, šaldytuvų gedimų šalinimas

Uosto dražai

Vidutinis

Pasikartojanti, bet perpildyta ir operaciniu požiūriu sudėtinga

Vartų tvarkymas, dokumentų tvarkymas, išimtys

Autonominio transporto parko palaikymas

Augantis

Ne tradicinis vairuotojo vaidmuo, bet gretutinis

Nuotolinis asistentas, saugos operatorius, technikas

Mažyčio stalo prisipažinimas: „Keliaujantis“ nėra mokslinė kategorija. Bet ji tinka. Kai kurie maršrutai praktiškai prašosi automatizavimo, o kiti – duobių skonio cirkas. 🎪

4. Kodėl dirbtinis intelektas apskritai atkeliauja į sunkvežimių gabenimą

Sunkvežimių gabenimas yra brangus, fiziškai sunkus ir sunku nuolat aprūpinti personalu. Tolimi reisai gali priversti vairuotojus kelias dienas ar savaites nebūti namuose, o toks gyvenimo būdas tinka ne visiems. Net ir esant deramam atlyginimui, kompromisas gali būti žiaurus: miegoti taksi, per dažnai valgyti degalinės maistą, praleisti šeimos renginius, kovoti su blogu oru ir tada būti kaltinamiems, kai siuntėjas vėluoja pakrauti šešias valandas. Puiku.

Dirbtinio intelekto sunkvežimių gabenimas žada keletą viliojančių privalumų:

• Sunkvežimiai, galintys dirbti ilgesnį laiką be žmogaus nuovargio

• Didesnis degalų taupymas dėl sklandesnių vairavimo įpročių

• Mažiau planavimo spragų

• Labiau nuspėjamas krovinių gabenimo pajėgumas

• Mažesnė darbo jėgos priklausomybė tam tikruose maršrutuose

• Galimas saugumo padidėjimas, jei sistemos sumažintų žmogaus klaidų sukeltus avarijas

• Švaresnė integracija su sandėlio ir logistikos programine įranga

Kai kurios autonominių sunkvežimių kompanijos jau perėjo nuo grynų demonstracijų prie komercinės veiklos arba integracijos su krovinių valdymo sistemomis. Tai nereiškia, kad visa sunkvežimių pramonė rytoj apsivers aukštyn kojomis, bet tai reiškia, kad tai nebėra mokslinė fantastika.

Vis dėlto verslo planas turi išlikti realybėje. Jutikliai kainuoja pinigus. Priežiūra tampa sudėtinga. Draudimo klausimai tampa aštrūs. Reguliuotojai nori atsakymų. Transporto parkams reikia veikimo laiko. Siuntėjai nori patikimumo, o ne „PowerPoint“ pristatymų su akiniais nuo saulės. 😎

5. Dirbtinio intelekto darbai tikriausiai pasikeis pirmiausia

Pirmieji sunkvežimių vairuotojų darbai, kuriuose rimtas dirbtinio intelekto spaudimas jaučiamas, yra tie, kuriuose vairavimo modeliai yra labiausiai pasikartojantys.

Pagalvokite:

• Krovinių gabenimas iš terminalo į terminalą

• Paskirstymo centras maršrutams laikyti

• Sandėlio–sandėlio keliai

• Naktiniai greitkelių maršrutai

• Saulės juostos tipo krovinių koridoriai su giedresniu oru

• Maršrutai su mažiau sudėtingų miesto sąveikų

• Specialios sutarčių linijos

Jie patrauklūs, nes įmonės gali sudaryti maršruto planą, pakartotinai testuoti, kontroliuoti daugybę kintamųjų ir sukurti veiklos planus. Tai sunkvežimio versija, kai šunį reikia išmokyti vieną koridorių, o tada paprašyti jo naršyti po visą oro uostą. Bloga metafora, bet jis kažkur nusileidžia. 🐕

Tokiais atvejais žmogus vairuotojas gali pereiti nuo visos kelionės atlikimo prie sudėtingesnių dalių: pirmosios mylios, paskutinės mylios, pervežimo aikštelėje, bendravimo su klientais, patikrinimų, krovinių tvirtinimo ir išimčių tvarkymo.

Tai reiškia, kad ateitis gali atrodyti ne kaip „jokių sunkvežimių vairuotojų“, o labiau kaip „mažiau žmonių per vieną krovininę mylią tam tikrose juostose“

6. Darbo vietas, kurias dirbtinis intelektas sunkiai pakeis

Dirbtiniam intelektui sunku ten, kur pasaulis tampa slidus.

Sunkvežimių vairuotojai susiduria su praktinėmis kelių problemomis, kurios ne visada matomos žemėlapyje. Užblokuotos doko durys. Priekabos sandarumas prastas. Krovinys pasislinko. Imtuvas sako „važiuokite aplinkkeliu atgal“, bet „atgal“ reiškia trejus vartus, du šakinius krautuvus ir vieną vaikiną, vardu Deilas, neaiškiai mojuojantį. Sniegas dengia eismo juostų žymėjimus. Padanga atrodo ne ta, kur yra. Policijos pareigūnas rodo rankų signalus. Ūkininko kelyje galioja svorio apribojimas, apie kurį niekas nepaminėjo. GPS meluoja. Klientas nori, kad krovinys būtų padalintas. Trūksta dokumentų. Šakinio krautuvo vairuotojas pietauja. Suprantate mintį.

Dirbtinis intelektas tobulėja, tačiau sunkvežimių gabenime yra stebėtinai daug improvizacijos.

Sunkiai pakeičiamos sunkvežimių vairuotojų pareigos apima:

• Platforminių sunkvežimių vairuotojai, kurie tvirtina neįprastus krovinius

• Sunkiasvorių ir negabaritinių krovinių specialistai

• Cisternų vairuotojai

• Pavojingų medžiagų vairuotojai

• Kaimo maršrutų vairuotojai

• Statybinių ir savivarčių vairuotojai

• Gyvulių vežėjai

• Vairuotojai, tvarkantys dažnai kontaktuojančius krovinius

• Savininkai-operatoriai, kurie asmeniškai valdo santykius ir logistiką

Šie vairuotojai ne tik vairuoja. Jie valdo riziką, įrangą, klientus, krovinius, tvarkaraščius ir priima sprendimus. Šis žmogiškasis lygmuo yra lipnus.

7. Ar dirbtinis intelektas pakeis sunkvežimių vairuotojus, ar padarys juos techniškesnius?

Daugelio vairuotojų pakeisti galbūt ir nepavyks, tačiau jų darbas gali tapti techninis. Tikriausiai apie tai žmonės nepakankamai kalba.

Dirbtiniam intelektui pasiskirsčius sunkvežimių sektoriuje, parkams reikės žmonių, kurie suprastų ir kelią, ir sistemą. Buvę vairuotojai galėtų tapti:

• Autonominiai sunkvežimių monitoriai

• Nuotolinės pagalbos operatoriai

• Kiemo koordinatoriai

• Saugos vadovai

• Jutiklių tikrinimo technikai

• Autoparko automatizavimo instruktoriai

• Maršruto patvirtinimo specialistai

• Vairuotojo pagalbos sistemų autobusai

• Atitikties ir operacijų vadovai

Čia patyrę sunkvežimių vairuotojai turi pranašumą. Jie žino, koks „normalus“ jausmas kelyje. Jie žino, kada krovinys skamba netinkamai, kada rampos įrengimas atrodo prakeiktas, kada maršrutas techniškai teisėtas, bet praktiškai kvailas. Tokias lauko žinias sunku automatizuoti, nes jos ne visada užrašomos.

Skaičiuoklėje gali būti parašyta „maršrutas patvirtintas“. Vairuotojas gali pasakyti: „Taip, ne, tas posūkis pusryčiams valgo priekabas.“ 🥞

8. Saugumo klausimas: geresnis nei žmonės, ar tiesiog kitoks?

Dirbtinio intelekto sunkvežimių pervežimo įmonės dažnai teigia, kad autonominės sistemos gali sumažinti avarijų, kurias sukelia nuovargis, išsiblaškymas, greičio viršijimas ar apsvaigimas nuo vairavimo, skaičių. Šis argumentas turi svorio. Žmonės pavargsta. Žmonės rašo žinutes. Žmonėms būna blogų dienų. Žmonės valgo buritus viena ranka, bandydami perjungti žemesnę pavarą, o tai nėra geriausias mūsų rūšies momentas.

Tačiau autonominiai sunkvežimiai taip pat kelia kitokių saugumo problemų:

• Jutiklių gedimai

• Programinės įrangos kraštutiniai atvejai

• Kibernetinio saugumo rizikos

• Blogo oro rezultatai

• Kelių patikrinimų iššūkiai

• Reagavimo į ekstremalias situacijas koordinavimas

• Nuotolinio asistento darbo krūvis

• Atsakomybė po avarijų

• Dirbtiniam intelektui skirtos aparatinės įrangos priežiūra

Reguliavimo institucijos konkrečiai iškėlė klausimų dėl to, kaip labai automatizuotos komercinės transporto priemonės turėtų atlikti patikrą, techninę priežiūrą, užtikrinti kelių eismo kontrolę ir saugiai eksploatuoti jas be žmogaus vairuotojo.

Taigi, saugumo diskusijos nėra „žmogus geras, robotas blogas“ ar „robotas genijus, žmogus pasenęs“. Jos labiau erzinančios ir realesnės: kokios rizikos sumažėja, kokios naujos atsiranda ir kas yra atsakingas, kai sistema sutrinka?

9. Kodėl visiškas pakeitimas yra sunkesnis, nei žmonės mano

Frazė „Ar dirbtinis intelektas pakeis sunkvežimių vairuotojus?“ sukuria įspūdį, kad yra tik vienas sunkvežimio vairuotojo darbas. Taip nėra.

Sunkvežimių transportas – tai milžiniškas krovinių rūšių, maršrutų, taisyklių, įrangos, klientų ir vietos realijų kratinys. Pakeisti vairuotoją švariame greitkelio maršrute yra viena. Visai kas kita – pakeisti vairuotoją, kuris tvarko mišrų krovinį, įvažiuoja į ankštą maisto prekių aikštelę, tikrina plombas, kalbasi su gavėju, prisitaiko prie vėluojančio susitikimo ir pastebi stabdžių problemą.

Visiškas pakeitimas sulėtėja dėl:

• Taisyklės ir vykdymo skirtumai tarp valstijų

• Draudimo neapibrėžtumas

• Visuomenės pasitikėjimo problemos

• Profesinių sąjungų ir darbo jėgos pasipriešinimas

• Orų ir kelių kintamumas

• Didelės įrangos kainos

• Priežiūros sudėtingumas

• Kliento priėmimas

• Briaunų apsauginiai gedimai

• Akivaizdus faktas, kad sunkvežimiai važinėja ne tik greitkeliais

Be to, sunkvežimių pelno marža gali būti maža. Technologija gali būti įspūdinga, bet vis tiek ne visur būti finansiškai patraukli. Autoparkų savininkai neperka magijos. Jie perka darbinį pajėgumą, investicijų grąžą, saugumą ir mažiau galvos skausmo. Kartais technologijos sumažina galvos skausmą. Kartais jos pasirodo laikydamos lentelę ir sukuria šešias naujas.

10. Ką dabar gali daryti sunkvežimių vairuotojai

Vairuotojai, norintys išlikti vertingi, neturėtų panikuoti, tačiau turėtų būti atidūs. Blogiausia strategija – apsimesti, kad niekas nesikeičia. Antra blogiausia strategija – manyti, kad viskas pasmerkta žlugti, ir tapti urvo goblinu. Nei viena, nei kita nepadeda.

Išmanūs judesiai apima:

• Įgykite patirties gabenant sudėtingus krovinius, ne tik paprastus atstumus greitkeliuose

• Išmokite saugos sistemas, telematiką ir transporto parko programinę įrangą

• Gaukite pritarimus, kai tinkama

• Atidžiai supraskite patikrą ir techninę priežiūrą

• Tobulinkite bendravimo su klientais įgūdžius

• Apsvarstykite specializuotas krovinių gabenimo nišas

• Būkite informuoti apie autonominio transporto parko veiklą

• Ugdykite dispečerinio darbo, atitikties ar mokymo įgūdžius

• Išlaikykite švarią saugos istoriją

• Technologiją traktuokite kaip įrankį, o tada kaip priešą

Kuo labiau vairuotojo vertė priklauso tik nuo to, ar jis vairuoja nuspėjamai važiuodamas greitkeliu, tuo labiau pažeidžiamas tampa šis vaidmuo. Kuo daugiau vairuotojas atsakingas už sprendimų priėmimą, santykių valdymą, įrangos, krovinio valdymą ir sudėtingų lauko darbų atlikimą, tuo sunkiau jį pakeisti.

Tai ne motyvacinių plakatų pildymas. Taip paprastai automatizavimas suvalgo darbą: pirmiausia paprastos, pasikartojančios užduotys, o sudėtinga, žmogiška sriuba – tik vėliau, jei kada nors kada nors ją suvalgysime.

11. Ko įmonės tikisi iš dirbtinio intelekto sunkvežimių gabenimo

Autoparkų operatoriai ir siuntėjai diegia dirbtinį intelektą ne todėl, kad jis blizga. Na, kai kurie tai daro, nes vadovai mėgsta blizgančius dalykus. Tačiau gilesnės priežastys yra praktiškos:

• Nuoseklesnis krovinių judėjimas

• Mažesnės ilgalaikės eksploatavimo išlaidos

• Geresnis turto panaudojimas

• Sumažėjęs vairuotojų trūkumas tam tikruose maršrutuose

• Pagerintas planavimo patikimumas

• Geresnė integracija su logistikos platformomis

• Mažiau vėlavimų dėl tam tikrų eismo juostų darbo valandų apribojimų

• Labiau nuspėjamas parduotuvių papildymas

Kai kurios įmonės jau jungia autonominių sunkvežimių platformas prie transporto valdymo programinės įrangos, o tai svarbu, nes krovinių pirkėjams nereikia atskiro, savotiško robotų portalo. Jie nori, kad autonominiai pajėgumai tilptų į jau naudojamas priemones.

Ši integracija yra svarbi užuomina. Dirbtinio intelekto sunkvežimių gabenimo ateitis – tai ne tik sunkvežimis. Tai visas krovinių gabenimo procesas: užsakymas, išsiuntimas, maršruto parinkimas, pakrovimas, stebėjimas, pristatymas, išimčių tvarkymas, sąskaitų išrašymas, atitiktis ir priežiūra. Sunkvežimis yra didelis metalinis talismanas.

12. Taigi, ar dirbtinis intelektas visiškai pakeis sunkvežimių vairuotojus?

Ne, ne visiškai. Ne jokiu švariu, universaliu būdu.

Geresnė prognozė yra ši:

Dirbtinis intelektas pakeis tam tikras vairavimo užduotis tam tikruose maršrutuose. Laikui bėgant, jis sumažins kai kurių tolimųjų reisų vairuotojų paklausą. Jis sukurs naujų darbo vietų autonominių krovinių gabenimo operacijų srityje. Jis paskatins vairuotojus rinktis labiau specializuotą, vietinį, techninį, su klientais susijusį ir išskirtinį darbą. Be to, sunkvežimių pramonę labiau suskaldys į „įprastas mylias“ ir „žmogaus sprendimo mylias“

Tai skamba mažiau dramatiškai nei „robotai užgrobia kiekvieną sunkvežimį“, bet yra daug arčiau realybės.

Vairuotojas, kuris nori amžinai važiuoti tik paprastais greitkelio keliais, gali susidurti su didesniu spaudimu. Vairuotojas, kuris gali susidoroti su įranga, klientais, saugumu, technologijomis ir nenuspėjamu kroviniu, vis tiek užims stiprią vietą. Keista, bet būsimas sunkvežimio vairuotojas gali tapti vertingesnis būdamas labiau žmogiškas, o ne prastesnis. 🧠🚛

Baigiamasis atradimas: ar dirbtinis intelektas pakeis sunkvežimių vairuotojus?

Ar dirbtinis intelektas pakeis sunkvežimių vairuotojus? Iš dalies. Pasirinktinai. Netolygiai. Ir tikriausiai su daugiau popierių, nei kas nors norėtų.

Dirbtinis intelektas jau skinasi kelią į sunkvežimių gabenimą per autonominius krovinių maršrutus, vairuotojų pagalbos sistemas, dispečerinius įrankius, nuspėjamąją techninę priežiūrą, sandėlių koordinavimą ir logistikos programinę įrangą. Kelias keičiasi. Tačiau sunkvežimio vairavimas nėra tik vienas pasikartojantis veiksmas. Tai užduočių, rizikų, santykių ir sprendimų rinkinys, apvyniotas aplink mašiną, kuri sveria daug ir neatleidžia kvailumo.

Taigi ateitis nėra „vairuotojų išnykimas“. Ateitis yra „vairuotojų prisitaikymas“

Saugiausias pasirinkimas? Vairuotojus, kurie įgyja specializuotų įgūdžių, supranta technologijas ir pereina prie labiau įžvalgiai vertinamo krovinių gabenimo, bus daug sunkiau pakeisti. Žinoma, sistema gali tapti protingesnė, tačiau šiam darbui vis tiek reikia žmonių, kurie žino, kas nutinka, kai realybė išpila kavą ant viso maršruto plano. 

Realus pavyzdys: tolimųjų reisų vairuotojas, prisitaikantis prie autonominio krovinių vežimo

Scenarijus

Įsivaizduokite vairuotoją, vardu Markusas, kuris aštuonerius metus vairuoja nuspėjamą maršrutą tarp dviejų regioninių paskirstymo centrų. Didžioji dalis nuvažiuojama greitkeliais, su tais pačiais sustojimais, to paties tipo priekaba ir tuo pačiu naktiniu grafiku.

Būtent tokį darbą pirmiausia galėtų išbandyti autonominių sunkvežimių parkas. Marcusas šioje ateityje yra vertingas, tačiau labiausiai pasikartojanti jo darbo dalis dabar yra atskleista.

Užuot laukęs, kol pasikeis maršrutas, Marcusas pradeda lavinti įgūdžius, susijusius su detalių automatizavimu, su kuriuo vis dar sunku susidoroti: patikromis, judėjimu aikštelėje, krovinių patikrinimais, klientų išimčių valdymu, saugos ataskaitų teikimu ir autonominio transporto parko palaikymu.

Į ką Marcusas sutelkia dėmesį

Markusas parengia paprastą planą:

Sužinokite apie transporto priemonių parko telematikos prietaisų skydelį ir saugos įspėjimus

Atlikite išsamesnius patikrinimus prieš kelionę ir po jos

Paprašykite šešėlinio dispečerio vaidmenį vieną pamainą per mėnesį

Įgykite patirties su refrižeratorių ir plombų patikromis, dokumentų problemomis ir vėluojančiu pakrovimu

Veskite rašytinį maršruto problemų, kurių autonominė sistema gali nepastebėti, žurnalą

Išklausykite vidinius vairuotojo pagalbos sistemų kursus, jei įmonė juos siūlo

Ieškokite laisvų darbo vietų saugos, mokymų, kiemo koordinavimo ar autonominio sunkvežimių stebėjimo srityse

Tai svarbu, nes Markusas keičia savo vertybę nuo „Galiu važiuoti tuo pačiu greitkeliu 420 mylių“ link „Suprantu, kaip kroviniai sugenda, kai palieka tvarkingą maršruto planą“

Pavyzdinė instrukcija, kurią Marcus galėtų naudoti su dirbtinio intelekto asistentu

Markas galėtų pasitelkti dirbtinio intelekto asistentą, kad vairavimo patirtį paverstų praktiniu įgūdžių kėlimo planu:

Esu tolimųjų reisų sunkvežimio vairuotojas, vairuojantis fiksuotu maršrutu iš sandėlio į sandėlį. Per ateinančius kelerius metus mano maršrutą gali paveikti autonominis vairavimas. Sukurkite man 90 dienų įgūdžių planą, kuris padėtų man pereiti prie aukštesnio lygio sprendimų priėmimo reikalaujančio darbo sunkvežimiu arba autonominio transporto parko palaikymo. Įtraukite savaitinius veiksmus, praktikuojamus įgūdžius, klausimus vadovui, saugos žinias, kurias reikia dokumentuoti, ir tris vaidmenis, kuriuos realiai galėčiau siekti nepalikdamas sunkvežimių pramonės.

Stipresnis tolesnis raginimas būtų:

Paverskite šį planą savaitiniu kontroliniu sąrašu, kurį galėčiau naudoti. Tegul jis būna praktiškas žmogui, dirbančiam penkias naktis per savaitę. Įtraukite užduotis, kurios trunka mažiau nei 30 minučių, ir vieną didesnę užduotį per savaitę.

Kaip išbandyti planą

Markas neturėtų pasitikėti dirbtinio intelekto patarimais vien dėl to, kad jie skamba protingai. Jis gali juos išbandyti kasdieniuose sunkvežimių darbuose:

Paklauskite saugos vadovo, kokie įgūdžiai vertinami automobilių parke

Palyginkite siūlomus vaidmenis su dabartiniais darbo skelbimais

Stebėti, kaip dažnai jo maršrutas per 30 dienų turi išimčių

Užrašykite, kiek problemų prireikė žmogaus sprendimo, o ne vien vairavimo

Patikrinkite, ar asistentas rekomenduoja suklastotus sertifikatus ar neaiškius „dirbtinio intelekto įgūdžius“ be jokios praktinės naudos

Praktinio testo klausimai apima:

„Ką vairuotojas turėtų dokumentuoti autonominio maršruto patvirtinimo važiavimo metu?“

„Kokie įspėjamieji ženklai prieš kelionę atliekamos patikros metu būtų svarbesni autonominiam sunkvežimiui?“

„Kaip nuotolinės pagalbos operatorius elgtųsi užblokuotos rampos, trūkstamos plombos ar priekabos gedimo atveju?“

„Kurios šio patarimo dalys yra būdingos būtent sunkvežimių vairuotojams, o kurios – bendro pobūdžio ir skirtos tik karjeros pravedimui?“

Rezultatas

Iliustracinis rezultatas: remiantis penkių įprastų karjeros planavimo užduočių laiko matavimu prieš ir po šio darbo eigos panaudojimo, Marcus galėjo sutrumpinti planavimo laiką nuo maždaug 4 valandų iki 55 minučių.

Matavimo pagrindas:

Įgūdžių plano rašymas rankiniu būdu: 90 minučių

Vaidmenų variantų paieška: 75 minutės

Savaitinių veiksmų kūrimas: 45 minutės

Vadovo klausimų parengimas: 30 minučių

Visko pavertimas kontroliniu sąrašu: 30 minučių

Naudojant dirbtinio intelekto darbo eigą, tos pačios penkios užduotys užtrukdavo maždaug 55 minutes, įskaitant žmogaus atliktą peržiūrą ir redagavimą. Vertingas rodiklis nėra „DI išgelbėjo jo karjerą“. Jis yra labiau pagrįstas: Marcusas per vieną kartą parengė aiškesnį 90 dienų planą, nustatė tris tikslines pareigas ir sukūrė savaitinį kontrolinį sąrašą, kurio galėjo laikytis.

Jis galėtų patikrinti pažangą stebėdamas:

Atliktų savaitinių veiksmų skaičius

Išmoktų transporto parko sistemų skaičius

Teisingai nustatytų patikrinimo problemų skaičius

Pokalbių su dispečerinės, saugos ar priežiūros personalu skaičius

Atitinkamų vidinių darbo vietų, į kurias jis turi teisę pretenduoti po 90 dienų, skaičius

Kas gali nutikti ne taip

Didžiausia klaida – dirbtinio intelekto karjeros patarimus traktuoti kaip krištolinį rutulį. Taip nėra.

Dirbtinis intelektas gali siūlyti pareigybes, kurių Marcuso įmonėje nėra. Jis gali nepakankamai įvertinti licencijavimą, profesinių sąjungų taisykles, darbo stažo sistemas, draudimo reikalavimus ar įmonei skirtus mokymus. Jis taip pat gali pateikti vaizdą, kad autonominis sunkvežimių valdymas skamba arba stebuklingai lengvai, arba visiškai neįmanomai, priklausomai nuo to, kaip parašytas užduotas klausimas.

Markui vis dar reikia žmonių patikrinimų:

Patvirtinkite mokymo galimybes su transporto parku

Patikrinkite darbo reikalavimus tiesiogiai

Venkite dalytis privačiais įmonės duomenimis su viešaisiais dirbtinio intelekto įrankiais

Neįklijuokite incidentų ataskaitų, klientų duomenų ar su maršrutu susijusios slaptos informacijos į asistentą

Paklauskite patyrusių saugos ir priežiūros darbuotojų, ar planas atitinka transporto priemonių parko veiklą

Kita klaida – mokytis tik „dirbtinio intelekto dalykų“ ir ignoruoti sunkvežimių vairavimo pagrindus. Vairuotojas, kuris supranta stabdžius, padangas, krovinio tvirtinimą, oro sąlygų vertinimą, klientų problemas ir netvarką kieme, bus vertingesnis nei tas, kuris žino tik madingą terminologiją.

Praktiškas išsinešimui skirtas maistas

Saugiausias karjeros žingsnis – nepanikuoti dėl robotizuotų sunkvežimių. Svarbu pereiti prie tų sunkvežimių valdymo sričių, kurioms reikalingas nuovokumas, pasitikėjimas, įrangos išmanymas ir žmogiškas problemų sprendimas esant spaudimui.

Dirbtinis intelektas gali perimti kai kuriuos įprastus greitkelių kilometrus, tačiau jam vis tiek reikia žmonių, kurie suprastų, kas vyksta prieš sunkvežimiui išvykstant, jam atvykus ir kada maršruto planą sužlugdo realybė.

DUK

Ar dirbtinis intelektas visiškai pakeis sunkvežimių vairuotojus?

Dirbtinis intelektas vargu ar visiškai pakeis sunkvežimių vairuotojus per vieną tvarkingą pamainą visoje pramonės šakoje. Labiau tikėtina, kad jis perims konkrečias užduotis nuspėjamuose maršrutuose, ypač sunkiasvorių krovinių gabenime greitkeliais arba tarp mazgų. Sunkvežimių gabenimas vis dar apima patikrinimus, krovinių problemas, bendravimą su klientais, oro sąlygų vertinimą, dokumentų tvarkymą ir netikėtus sunkumus. Tas dalis, kur žmogaus sprendimas yra svarbiausias, automatizuoti yra daug sunkiau.

Kuriems sunkvežimių vairuotojų darbams dirbtinis intelektas kelia didžiausią pavojų?

Labiausiai pažeidžiami darbai paprastai yra pasikartojantys maršrutai su nuspėjamomis sąlygomis. Tai apima krovinių gabenimą greitkeliais tarp mazgų, sandėlių tarp sandėlių, vidutinio nuotolio pristatymus, specialius sutartinius maršrutus ir kai kuriuos paskirstymo centrų maršrutus. Šiuos maršrutus lengviau planuoti, išbandyti ir stebėti. Darbai, susiję su sudėtingu pakrovimu, neįprastais kroviniais, vietų keitimu ar intensyvia sąveika su klientais, yra sunkiau perimami dirbtiniam intelektui.

Kodėl autonominius sunkvežimius lengviau vairuoti greitkeliuose nei miestuose?

Greitkeliai paprastai yra labiau nuspėjami nei miesto gatvės. Juose mažiau pėsčiųjų, dviratininkų, staigių posūkių, dvigubų parkavimo situacijų ir painių pristatymo taškų. Autonominės sunkvežimių sistemos gali veikti geriau, kai maršrutai yra suplanuoti, eismo juostos yra nuoseklios, o eksploatavimo taisyklės yra aiškios. Miesto pristatymas turi daugiau judančių dalių ir neapibrėžtumo, o tai reiškia, kad žmonės vairuotojai vis dar turi didelį pranašumą sprendimų priėmimo ir problemų sprendimo srityse.

Ar dirbtinis intelektas pirmiausia pakeis sunkvežimių vairuotojus tolimųjų reisų krovinių gabenime?

Dirbtinis intelektas gali paveikti tolimųjų reisų krovinių gabenimą anksčiau nei daugelį kitų sunkvežimių sektorių, nes greitkelių mylios yra labiau pasikartojančios. Tikėtinas modelis yra autonominės sistemos, tvarkančios įprastus vidurinius ruožus, o žmonės valdo paėmimą, pristatymą, patikras, pakrovimo rampas ir išimtis. Tai nereiškia, kad visi tolimųjų reisų vairuotojai išnyks. Tai reiškia, kad vaidmuo gali pasikeisti, kai transporto parkai atskirs įprastas mylias nuo žmonių sprendimų mylių.

Kokius sunkvežimių vairuotojų darbus dirbtinis intelektas sunkiai pakeis?

Dirbtiniam intelektui sunkiau seksis atlikti darbus, susijusius su nenuspėjama aplinka, specializuotais kroviniais arba praktiniu sprendimų priėmimu. Sunkiau automatizuoti gabenimą platformomis, negabaritiniais kroviniais, statybinių medžiagų pervežimu, gyvuliais, cisternomis, pavojingų medžiagų gabenimu, kaimo maršrutais ir dažnai kontaktuojamų krovinių gabenimu. Šie vaidmenys reikalauja, kad vairuotojai suprastų situacijas, pritvirtintų krovinius, koordinuotų veiksmus su žmonėmis ir spręstų problemas, kurios ne visada tiksliai telpa į programinę įrangą.

Kaip sunkvežimių vairuotojai gali išlikti vertingi, augant dirbtinio intelekto sunkvežimių pramonei?

Vairuotojai gali išlikti vertingi lavindami įgūdžius, neapsiribojančius pagrindiniu vairavimu greitkelyje. Specializuoti kroviniai, patvirtinimai, patikros žinios, saugos sistemos, telematika, bendravimas su klientais ir atitikties patirtis – visa tai padeda. Išmokimas, kaip veikia transporto parko programinė įranga ir autonominės pagalbos sistemos, taip pat gali atverti galimybes ateities darbams. Kuo daugiau vairuotojas atsakingas už sprendimus, įrangą, krovinius ir žmones, tuo sunkiau jį pakeisti.

Ar dirbtinis intelektas galėtų sukurti naujų su sunkvežimiais susijusių darbo vietų?

Taip, dirbtinis intelektas galėtų sukurti pagalbines pareigas, susijusias su autonominiu krovinių gabenimu. Patyrę vairuotojai galėtų pereiti į nuotolinio sunkvežimių stebėjimo, saugos priežiūros, aikštelės koordinavimo, maršrutų patvirtinimo, jutiklių patikros, transporto parko mokymo ar atitikties užtikrinimo funkcijas. Šiose srityse vis dar praverčia tiesiogiai įgytos kelių eismo žinios. Asmuo, suprantantis sunkvežimių vairavimą, dažnai gali pastebėti praktines problemas, kurių grynai techninė sistema galėtų nepastebėti.

Ar dirbtinio intelekto sunkvežimių vairavimas yra saugesnis nei žmonių vairavimas?

Dirbtinis vairavimas sunkvežimiais galėtų sumažinti kai kurias su nuovargiu, išsiblaškymu, greičio viršijimu ar apsvaigusiu vairavimu susijusias rizikas. Tačiau tai taip pat sukelia kitokių rizikų, tokių kaip jutiklių gedimai, programinės įrangos gedimų atvejai, prastas veikimas esant blogam orui, kibernetinio saugumo problemos ir neaiški atsakomybė po incidentų. Saugumo klausimas yra ne tas, ar žmonės, ar robotai yra tobuli. Svarbu, kurios rizikos sumažinamos, kokios atsiranda naujos ir kaip jos valdomos.

Kodėl visiškas automatizavimas sunkvežimių transporte yra toks sudėtingas?

Sunkvežimių gabenimas nėra paprastas darbas. Jis apima įvairių tipų krovinius, valstybines taisykles, įrangą, klientus, oro sąlygas, pakrovimo vietas, patikrinimus ir maršruto problemas. Robotinis sunkvežimis švariu greitkelio maršrutu yra vienas iššūkis. Sunkvežimis, tvarkantis mišrius krovinius, blogus dokumentus, ankštas rampas, besikeičiančius klientus ir mechanines problemas, yra kitas. Visiškas automatizavimas turi atlaikyti kasdienio gabenimo sunkvežimiais trintį ir nenuspėjamumą, o ne tik kontroliuojamas demonstracijas.

Kokia reali sunkvežimių vairavimo su dirbtiniu intelektu ateitis?

Reali ateitis – selektyvus automatizavimas, o ne momentinis pakeitimas. Dirbtinis intelektas greičiausiai atliks daugiau įprastų vairavimo užduočių, ypač nuspėjamuose krovinių gabenimo keliuose. Žmonės vairuotojai gali labiau susitelkti į specializuotus krovinius, vietinį pristatymą, patikras, darbą su klientais, techninę pagalbą ir išimčių valdymą. Praktiškai sunkvežimių gabenimas gali būti suskaidytas į įprastas mylias, kurias lengviau automatizuoti, ir mylias, pagrįstas žmonių vertinimu, kurioms vis tiek reikia patyrusių žmonių.

Nuorodos

1. Darbo statistikos biuras – Oficialūs darbo duomenys – bls.gov

2. Federalinis registras – Automatizuoto vairavimo sistemomis (ADS) aprūpintų komercinių motorinių transporto priemonių (CMV) saugus integravimas – federalregister.gov

3. Nacionalinė greitkelių eismo saugumo administracija – kibernetinio saugumo rizikos – nhtsa.gov

4. „Torc AI“ – krovinių gabenimas greitkeliais iš mazgo į mazgą – torc.ai

5. Gatik - Komercinės operacijos - gatik.ai

6. „Aurora“ – transporto valdymo programinė įranga – ir.aurora.tech

Raskite naujausią dirbtinį intelektą oficialioje dirbtinio intelekto asistentų parduotuvėje

Apie mus