Cognitive pilot что это
Cognitive Pilot
Cognitive Pilot (ООО «Когнитив Роботикс») — ведущий мировой разработчик систем искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств. Разрабатывает и предлагает решения в направлениях сельского хозяйства, рельсового и автомобильного транспорта, а также инновационных сенсоров для беспилотных транспортных средств.
Центральный офис Cognitive Pilot расположен в Москве.
Компания реализует проекты в России, европейских странах, США, Азии и Латинской Америке.
Cognitive Pilot представила инновационный радар для массового рынка — Cognitive Mini Radar. Интерес к продукту проявляют компании из Европы и США.
Cognitive Pilot объявила о создании первой в мире открытой базы данных изображений для обучения беспилотной сельхозтехники. Совместно с агрохолдингом «Песчанокопская аграрная группа» будет создан опытный полигон по тестированию и эксплуатации систем управления на основе искусственного интеллекта на различных видах сельхозтехники.
Китайский ж/д оператор FITSCO и Cognitive Pilot подписали контракт на создание системы искусственного интеллекта для программно-аппаратного комплекса «Умный трамвай» для массового использования в городской транспортной сети Шанхая
Один из крупнейших российских агрохолдингов «Русагро» и Cognitive Pilot приступили к массовому оснащению сельхозтехники системой беспилотного вождения. Система управления беспилотной сельхозтехникой на базе ИИ Cognitive Agro Pilot будет установлена на 242 зерноуборочных комбайнах, используемых «Русагро» в Белгородской, Тамбовской, Курской и Орловской областях, а также Приморском крае.
Крупнейший в России партнер международного производителя сельскохозяйственной техники John Deere, холдинг «ЭкоНива» и Cognitive Pilot создают сервисную сеть для «умной сельхозтехники», оснащаемой системой искусственного интеллекта C-Pilot во всех регионах России. В течение ближайших трех лет каждый десятый комбайн в России может стать беспилотным.
Cognitive Pilot, совместно с ведущими игроками на рынке комплексной цифровизации АПК «Диджитал Агро», «Агросигнал» объявили о создании агроэкосистемы для цифровизации хозяйств.
Cognitive Pilot и ведущий поставщик комплексных телематических решений и платформы автотелематики Сбербанк-Телеком подписали соглашение о стратегическом сотрудничестве. В рамках договора стороны планируют создание нового решения для российского и международного рынков — интегрированной платформы для сбора высококачественной смарт-аналитики и мониторинга сельскохозяйственных процессов Cognitive Sber Agro Analyst.
Cognitive и ООО «ПК Транспортные системы» продемонстрировали результаты тестирования первого в России промышленного прототипа беспилотного трамвая. Автопилот Cognitive Pilot имеет уровень 3+ (уровень 3 — водитель может не контролировать машину на дорогах с «предсказуемым» движением (например, автобаны), но быть готовым взять управление).
Компания начала реализацию проекта с ОАО «РЖД» по созданию прототипа локомотива с возможностью автономного управления. Решение получило высокую оценку руководства ОАО «РЖД» во главе с О.Белозеровым в рамках XV Ассамблеи начальников железных дорог. Cognitive Rail Pilot установлен на десять российских ж/д-локомотивов.
Cognitive объявила о завершении контракта с Hyundai Mobis по разработке системы компьютерного зрения для автопилота 4 уровня.
Проведено первое в России внедрение системы управления беспилотным комбайном в агрохозяйства Томской области. Во время автономной уборки зерновых в Курганской области установлен рекорд по уборке урожая.
Cognitive Technologies и Сбербанк объединили усилия для развития беспилотных технологий и создали компанию Cognitive Pilot, призванную стать мировым лидером в области ИИ для беспилотного транспорта. Продукты и решения Cognitive Pilot будут использованы для развития проектов цифровой экономики в сфере транспорта, сельского хозяйства, компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Событие освещается ведущими мировыми СМИ.
Влиятельное, профессиональное американское издание AVT Magazine присудила Cognitive награду AVT ACES Award за 2019 год за создание лучшей в мире технологии беспилотного управления сельхозтехникой. Решение компании в области управления беспилотным транспортом также заняло третью позицию в списке мировых лидеров в области систем искусственного интеллекта по данным форума профессионалов отрасли Automotive Tech.AD Berlin.
Эпохальное событие. Мы вышли на мировой рынок ИИ для беспилотного транспорта. Наши технологии управления автопилотом способные работать в любую погоду, производят фурор на одной из крупнейших выставок в мире в области робототехники и электроники CES в Лас-Вегасе.
Открыты офисы компании в Калининграде и Тюмени.
Представлен первый в мире АГРОДРОИД C2-A2 droid1 (Cognitive2-Agro2 Droid1) – промышленный образец универсальной системы управления беспилотным сельскохозяйственным транспортом. Мы разработали технологию моделирования интуиции человека Cognitive artificial intuition.
Компания представила первый в мире промышленный образец 4D-радара для управления беспилотным транспортом. Мы заключили ряд соглашений с ведущими мировыми автопроизводителями и Tier-1.
Cognitive отмечена наградой крупнейшего технологического форума Ближневосточного региона и стран Южной Азии GITEX Technology Week в категории ‘International Recognition’.
Это год технологического прорыва. Нами были созданы решения, определившие мировое лидерство на многие годы вперед.
Нашими специалистами была создана технология комбинирования данных, поступающих от различных сенсоров на «нижнем» уровне Cognitive data fusion. Внедрено IoT — решение — система автоматического контроля уборки зерновых Cognitive Agro Control в одном из крупнейших отечественных агрохозяйств «Союз-Агро». Проведены первые в России испытания ИИ-системы управления беспилотным комбайном, в том числе и в ночных условиях.
Совместно с НИТУ МИСиС мы провели крупнейший в мире хакатон по системам компьютерного зрения VisionHack 2017.
Cognitive получает награду британской аналитической компании Softech INTL, как лучший разработчик искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств в мире. Отраслевой международный портал Guidaautonoma назвал Cognitive компанией дня в марте 2017 года.
Мы создаем и предлагаем заказчикам по всему миру уникальные технологии управления на основе искусственного интеллекта в направлениях сельского хозяйства, рельсового и автомобильного транспорта.
Это решения, которые работают в самых сложных погодных условиях, обеспечивая безопасность. Их применение позволяет нашим клиентам повысить эффективность бизнеса в разы.
Cognitive pilot что это
Компания Cognitive Pilot временно не ведёт блог на Хабре
Взгляд на ADAS изнутри: когда поедет робот?
Сегодня мы хотим рассказать о направлении, с которого мы, Cognitive Pilot, исторически начали свои разработки в области создания беспилотных технологий, а именно отрасли automotive. Вообще эта сфера ставит перед разработчиками беспилотных систем наиболее интересные задачи: на дорогах общего пользования сцены намного сложнее и динамичнее, чем в сельском хозяйстве или на рельсах, а поведение объектов часто почти невозможно предугадать. Для создания беспилотных автомобилей используются технологии глубокого обучения, наиболее сложные нейронные сети и объемные датасеты.
Но вместе с тем не секрет, что промышленное использование беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования не разрешено законодателями. И получение санкций на это не стоит ожидать прямо завтра. Участникам рынка еще предстоит решить целый ряд серьезных организационных, юридических, технических и иных проблем. Поэтому мы и выбрали в качестве приоритетных, реальные рынки агро- и рельсового транспорта, на которых наш ИИ может работать и приносить пользу уже сегодня, где, например, комбайнеры уже не касаются руля, сосредоточившись на управлении техпроцессом уборки зерновых, машинисты локомотивов повышают безопасность работы, и где в рамках представленных нами моделей использования автопилотов не нужно ждать разрешения чиновников того или иного уровня.
Как мы первыми в мире роботизируем кормоуборочные комбайны
Недавно мой коллега рассказал как мы роботизируем зерноуборочные комбайны и чему научились за этот сезон.
Начинается уборка кормовых культур и мы активно осваиваем кормоуборочную технику.
Кормоуборочный комбайн – технически более сложная и мощная машина. В связке с ним идут сразу несколько транспортных средств для сбора урожая (трактора с прицепом, грузовики, силосовозы). К работе на такой технике допускаются только опытные механизаторы, у которых за спиной несколько лет работы.
Работа на комбайне во время уборки кормовой кукурузы похожа на езду в машине в густом тумане, только вместо тумана на протяжении всего пути высокая зеленая стена из растений, из которой может выскочить кабан, столб или человек. Перемолов человека (история есть в моей прошлой статье), комбайнеры седеют и больше не могут работать. Кроме этого, в этом «зеленом тумане» надо суметь не врезаться в рядом едущий силосовоз, следить за точностью загрузки силоса с хоботом длиной до 7 метров, из которого вылетает по 50-60 кг силоса в секунду, и равномерно заполнять фургон, чтобы он не гонял полупустым туда сюда.
Фактически один комбайнёр работает за троих, следит за процессом уборки кукурузы (одно рабочее место), ведёт технику (второе рабочее место), загружает силосовоз (третье рабочее место). В итоге что-то страдает. Если плохо вести, можно сломать дорогую технику (минимальная цена кормоуборочного комбайна 16 млн рублей, есть модели и по 50 миллионов), поэтому обычно ухудшается качество уборки и загрузки.
Большую часть работы мы автоматизируем, сейчас расскажу какие сложности мы преодолеваем и что делаем.
Наша огромная гордость: мирные советские роботы-комбайны убрали первый урожай в южных регионах
А ведь в прошлом году это делали senior-разработчики.
Возможно, вы помните, что мы говорили про то, как можно сильно улучшить работу обычного сельскохозяйственного комбайна, если использовать нейросетки для распознавания культур и препятствий и робота для автопилотирования. Всё это (кроме процессоров Nvidia и ещё части железа) — наша разработка. А радость в том, что в некоторых южных регионах страны закончилась уборочная страда, и наши комбайны показали себя лучше, чем ожидалось. Слава роботам!
В этом году мы поставили несколько сотен блоков из мощного графического ядра (для нейросетей), камер, гидравлических насосов или CAN-модулей для подруливания. Если в прошлом году агропилоты были в опытной эксплуатации, то сейчас речь идёт уже про серийные модели. И они справились.
Более того, они справились лучше, чем мы ждали. Кроме того, в релиз вошли далеко не все фичи. В релизе осталось, по сути, ядро, но одно только это позволило получить очень заметный экономический эффект.
Конечно, обошлось не без сюрпризов. Но давайте расскажу более конкретно, с числами и примерами.
Как мы создаем Сognitive Agro Data Factory — самый большой нейронный университет в мире
Я начну с революционного: когда мы внедряем Искусственные мозги C-Pilot в сельхозтехнику, мы немного уподобляемся Создателю. Мы Предмет превращаем в думающее и анализирующее Существо, то есть комбайн с Cognitive Agro Pilot начинает видеть и понимать, что происходит вокруг, а также принимать решения по дальнейшим действиям в рамках той производственной задачи, которая перед ним стоит. В каком-то смысле идет создание нового социального слоя тружеников села — слой агроботов с Искусственным Интеллектом C-Pilot, которые обдумывают и решают поставленные человеком агрозадачи.
По сути это зарождающийся слой существ, который надо массово и правильно учить. У человечества были тысячелетия на развитие эволюционного слоя сознания, у роботов это — месяцы. Но для этого надо создать необходимую среду, масштабную фабрику по обучению Искусственных мозгов и подготовки информации для них. В этой статье мы приоткроем тайны Cognitive Data Factory: комбайнa для сбора и переработки данных для агроотрасли.
То по каким учебникам и с какими учителями учатся Ваши дети имеет определяющее значение в их развитии и будущей карьере. Так и в автомотив отрасли — качественные данные и их правильная разметка имеют первостепенное значение для создателей ИИ для беспилотного транспорта и других высокоавтоматизированных систем управления. Cognitive Pilot учится через нашу уникальную Data Factory. Как это устроено внутри?
О революции в радарах, дедлайнах и выходе в четвертое измерение
В статьях моих коллег про беспилотные трамваи и тепловозы были упомянуты радары. Они широко применяются в автомобильной отрасли для реализации стандартных функций активной и пассивной безопасности. Решения для высокоавтоматизированных систем управления (включая беспилотный транспорт) требуют более гибких и продвинутых технологий. В Cognitive Pilot радарами занимается специальное подразделение, которое до конца 2019 года работало как Design House, выпуская по контрактной модели решения для автопроизводителей и поставщиков компонентов. Сейчас мы переходим на новую бизнес-модель и готовим к серийному производству линейку радаров для широкого круга заказчиков — от проектов DIY до стартапов и опытных парков. На базе использующихся в проектах Cognitive Pilot решений будут созданы готовые продукты для пользователей, которые можно условно разделить на 3 категории: «MiniRadar», «Industrial» и «Imaging 4D». Подобные устройства активно применяются в самых разных отраслях, поэтому стоит рассказать о них подробнее.
Как мы написали крутейший в мире автопилот для маневрового тепловоза
Один из ранних прототипов, использовавшихся для тестов.
Сразу скажу: крутейший он потому, что единственный из доведённых до опытной эксплуатации автопилотов третьего уровня. А единственный доведённый до опытной эксплуатации он потому, что без наработок по автопилотированию трамваев и чего-то ещё в этот рынок соваться просто нет смысла. Тепловозов довольно много, задача интересная и важная для производств, но не окупается как отдельная. Мы знаем про наработки на эту тему у НИИАС и Siemens, но не знаем, чтобы их трамваи где-то ездили в городской среде, а локомотивы перевозили реальные грузы.
Поскольку у нас уже достаточно много различных наработок и решений с беспилотными трамваями в России и Китае, мы решили провести эксперименты с одним крупным предприятием с большим парком маневровых тепловозов, используемых для доставки сырья к цехам.
Там проблема в том, что движение тепловоза регламентируется множеством сигналов, положениями людей и объектов инфраструктуры, а также командами диспетчера. Машинист должен оставаться предельно внимательным всю смену (примерно 12 часов), в том числе и ночью. В результате он рано или поздно либо пропускает что-то и попадает в аварию, либо кого-то сбивает. Это жизнь, травмы на транспорте случаются, но конкретно в этих ситуациях можно позволить себе ставить на тепловозы радары, потому что встаёт не просто один тепловоз, а целое крупное предприятие. Надолго. Предотвращение столкновений и автопилот могут сильно снизить нагрузку на человека в кабине, и тогда производства не будут вставать.
Модуль на картинке — один из ранних прототипов блока камер, с которого мы начинали. С этого момента он претерпел значительные изменения, но всегда интересно посмотреть, с чего всё начиналось. Сейчас расскажу, как вообще роботы способны ориентироваться на станциях, потому что задача вообще-то нетривиальная.
Как наш беспилотный трамвай видит реальный город
В общем, есть экспериментальный трамвай, который в рамках испытаний иногда ходил по одному из маршрутов. Автопилот тестируется на закрытой территории, а в городских — активный помощник водителя вагоновожатого. Водитель трамвая едет с руками на управлении, но тестируется именно автономный автопилот. Трамвай визуально не отличается от обычного, потому что мы вместе с производителем запихали приборные блоки далеко под панели и вывели интерфейсы на стандартные экраны. Единственное — у него можно заметить несколько камер под лобовым стеклом, спрятанный под обшивку радар и GPS-датчик на крыше. Да, ещё иногда для целей отладки мы привешиваем лидар.
За время испытаний мы узнали, что правила дорожного движения и реальная обстановка на дорогах даже для трамвая — это очень разные вещи.
Вообще трамвай — это идеальная «песочница» для полного автопилота автомобиля. Мы уже сейчас его реализовали. Наши читы:
Как мы сделали автопилот для сельхозкомбайна на видеоаналитике первыми в мире
Вот и весь комплект, если есть CAN-шина.
Всего пять лет назад не было нормально работающих нейросетей для того же определения препятствий и краёв стеблестоя, поэтому не было и видеоаналитики. Были «слепые» GPS-методы, которые на практике оказались далеко не лучшими и сильно подмочили престиж автоматизации в сельском хозяйстве. Через пять лет, как мы считаем, все комбайны будут автоматизированы именно визуальными автопилотами, чтобы смотреть из кабины и в стороны и контролировать все аспекты уборки урожая.
Мы находимся в том моменте, когда у нас уже есть готовые технологии, они отлично опробованы, дёшевы и имеют годовую практику эксплуатации, и крупные производители комбайнов с интересом на них смотрят. Скорее всего, будет как с автомагнитолами: сначала они ставятся в машины, а потом машины приходят с уже встроенными. Вот и мы сейчас модифицируем старые комбайны, но хотим занять место в экосистеме и ставить комплекс на все новые.
Такой проект мог стартовать у нас, в Бразилии и ещё в паре стран из-за особенностей рынка. Нужна страна с сельским хозяйством, разработчиками внутри, неэффективной уборкой (то есть чёткой болью сэкономить) и новым парком комбайнов. Повезло со всем, включая парк: после СССР всё развалилось, и сейчас мы наблюдаем машины примерно четырёх- пятилетней давности в основных хозяйствах.
В России 350 тысяч комбайнов, и поставляется ещё 35 тысяч в год. Это не рынок автомобилей, конечно, но, сделав правильное решение сейчас, пока туда ещё никто не пришёл, можно получить его весь.
Но давайте расскажу лучше, как именно это работает и как мы модифицируем комбайны в России.
Почему нужно роботизировать сельхозкомбайны, в чём сложности, и как мы это сделали за два года
В обычное время механизатор зарабатывает около 30 тысяч рублей в месяц. Но всё резко меняется во время уборки урожая, когда механизатор на время становится оператором комбайна — комбайнёром, за этот промежуток он получит до 150 тысяч рублей. Есть буквально две недели, когда нужно собрать всё, во что вы целый год вкладывали огромное количество денег за работу, удобрения, солярку и так далее. Работать можно примерно с восьми утра (настроить машину, в девять начать) до темноты, потому что роса и ночная влажность резко ухудшают качество зерна. На износ. И на третий-четвёртый день начинаются проблемы с авариями или перемалыванием не того и не так.
Со стороны кажется, что задача — проехать на комбайне по полю «змейкой» и «перемолоть» всю пшеницу или другую культуру. На деле всё далеко не так. Оператор должен следить за сотнями вещей и при этом постоянно смотреть на кромку поля, чтобы двигаться ровно. Представьте себе, что вы едете 12–14 часов по трассе на скорости 120 км/час за человеком, который раз в полчаса неожиданно тормозит. Примерно то же чувствует оператор: работа невероятно монотонная, но при этом постоянно нужно быть готовым к сюрпризу.
Сюрприз может выглядеть так. Пока мы ездили «в поля», не видели ни одного целого комбайна без следов сварки.
Фактически комбайнёр следит за процессом обработки зерна (одно рабочее место) и при этом ведёт технику (другое рабочее место). Но только это один человек. Следствие — страдает что-то одно. Поскольку, если плохо вести, можно случайно перемолоть камень или человека на поле, и страдает обычно качество уборки зерна.
Часть работы легко автоматизируется. Сейчас расскажу, что именно мы сделали и как мы модифицируем даже довольно старые комбайны своими роботами.
Автомобильный транспорт
Система управления беспилотным автомобилем
Технология позволяет распознавать дорожное полотно независимо от наличия разметки и других инфраструктурных элементов. Эффективно работает в любую погоду, независимо от времени года, снегового покрова, наличия асфальтового покрытия и т.д.
В основе метода «виртуального тоннеля» лежит принцип внутреннего самоподобия дорожной сцены. Разработчики научились выявлять наиболее общие, фундаментальные признаки, присуще дорожному полотну, будь это автомагистраль, проселочная или грунтовая дорога. Это позволяет распознавать дорожное полотно с высокой точностью и обеспечивать устойчивую работу разработанных на основе технологии алгоритмов компьютерного зрения на различных конфигурациях дороги и в различных условиях: поворотах в разные стороны, подъемах, спусках, в ночное время, зимний период, а также в неблагоприятных погодных и климатических условиях.
Созданная технология получила название «виртуальный тоннель», поскольку именно такую форму напоминает удаляющаяся последовательность прямоугольных зон интереса.
Позволяет создавать эффективные ADS-системы 3-5 уровней, обеспечивающих высококачественную детекцию дорожного полотна произвольной формы и геометрии в том числе и в сложных погодных и климатических условиях.
Технология CLLDF позволяет максимально эффективно использовать в модели компьютерного зрения комбинированные данные, поступающие от различных сенсоров (видеокамер, радаров, лидаров и т.д.) на вычислительный блок.
А рхитектура Cognitive Low level Data Fusion предусматривает возможность получения детальных данных о дорожной сцене от разных сенсоров. Например, если сигнал от радара детектирует препятствие на пути автомобиля, а видеокамера из-за ослепления солнцем его четко не распознает, искусственный интеллект оценит эту ситуацию, как проблемную и либо затребует более детальную информацию от видеокамеры, либо примет решение на основе данных с радара.
Cognitive Pilot будет торговать автопилотами для сельхозтехники в Америке
Совместное предприятие Сбербанка и Cognitive Technologies – Cognitive Pilot, разрабатывающее, в частности, автопилоты для сельскохозяйственной и железнодорожной техники, зарегистрировало в штате Техас «дочку» Cognitive Pilot Corp. Компания будет продвигать на американском рынке систему управления беспилотной сельхозтехникой Cognitive Agro Pilot, которая может пилотировать, к примеру, работающий в поле комбайн, трактор или другую технику, рассказала «Ведомостям» генеральный директор Cognitive Pilot Ольга Ускова.
«На первых порах автопилот будет продаваться в Канзасе, Оклахоме, Огайо и Техасе, где подобные системы не лицензируются, – рассказала Ускова. – Кроме того, получена лицензия штата Делавэр на продажу и эксплуатацию Cognitive Agro Pilot. Получить разрешительные документы и начать продажи планируется еще в 11 ведущих сельскохозяйственных штатах».
Продавать оборудование Cognitive Pilot намерена через eBay, а его установкой займутся специальные центры, специализирующиеся на допоборудовании для сельхозтехники, отмечает представитель разработчика: «Нам не нужно организовывать большое количество региональных складов в США, Бразилии и Аргентине. Продажи, монтаж и пусконаладка Cognitive Agro Pilot осуществляются из одного центра. Причем поставки на рынки США, Бразилии и Аргентины производятся с российского склада, потому что по нормативам eBay срок стандартной доставки составляет 11–23 дня и мы в это время укладываемся».
Устанавливать допоборудование на сельхозтехнику даже без согласия производителей в специальных установочных и сервисных центрах в США (они независимы от продавцов техники) можно, если истек гарантийный срок на трактор или комбайн, оно не влияет на другие IT-системы трактора или комбайна и не нарушает штатные режимы работы агрегатов, например не форсирует их, пояснил представитель Cognitive: «Мы сегодня удовлетворяем этим условиям. От нас в шину обмена данными комбайна информация не поступает – мы информацию снимаем, а не отдаем. Кроме того, наше решение не приводит оборудование к работе на предельных режимах».
По словам Усковой, цель Cognitive Pilot – в 2022–2027 гг. занять в США, Канаде и крупнейших странах Южной Америки 10% рынка автопилотов для комбайнов: «Для США и Канады это примерно 30 000 установок». Она рассчитывает, что уже в 2023 г. доля экспорта в выручке Cognitive Pilot достигнет 50%.
«Американский рынок автономных систем управления сельхозтехникой достаточно конкурентный, там представлено порядка 5–6 сильных игроков – как разработчиков систем автопилотирования, так и производителей техники, – рассказывает гендиректор компании GAIO, специализирующейся на установке допоборудования на сельхозтехнику, Олег Грайворонский. – Вместе с тем это один из наиболее емких и динамично развивающихся рынков, и приход сильного российского игрока с конкурентным решением на основе искусственного интеллекта может быть вполне успешным».
Система автоматизации управления сельхозтехникой есть, например, у одного из крупнейших в мире ее производителей – John Deere. Она не такая функциональная, как у Cognitive, но свои преимущества у нее есть, рассказывает человек, знакомый с менеджерами нескольких разработчиков таких IT-продуктов.
John Deere оснащает свои машины автоматизированными решениями собственной разработки, в том числе и для беспилотного вождения, говорит специалист по интеллектуальным решениям компании Сергей Мочалов: «Среди них система спутниковой навигации, автоматизации разворота (она, к примеру, поднимает или опускает рычажные механизмы точно в нужный момент и в нужной точке поля), система, которая автоматически смещает прицепное орудие, чтобы оно точно повторяло траекторию трактора, и др.».
Рынок автопилотов для техники в США очень насыщен и конкурентен – в одной только Калифорнии такими разработками занимаются десятки стартапов и компаний, отмечает главный аналитик ассоциации «Цифровой транспорт и логистика» Андрей Ионин: «Соответственно, добиться признания на относительно небольшом и нишевом по сравнению с автомобильным рынке сельхозтехники будет непросто. Для этого российской компании, имя которой мало что говорит американским фермерам, надо будет доказать, что экономика их решения лучше, чем у американских аналогов. А «экономика» тут включает в себя и выполнение самих сельхозработ в беспилотном режиме, и безаварийность дорогостоящей сельхозтехники, и оперативное решение технических проблем, возникших с автопилотом».
Для этого Cognitive Pilot целесообразно найти хорошо зарекомендовавшего себя американского партнера, который был бы готов делить риски и затраты на техобслуживание, связанные с внедрением беспилотных технологий, считает Ионин. К системам автономного вождения для спецтехники многие потенциальные потребители относятся с осторожностью, добавляет эксперт: «Сельхозтехника стоит значительно дороже, чем автомобиль, при этом комбайн в поле может наехать на камень, пень. Убытками может обернуться не только ремонт техники, но и ее простой во время сельхозработ. В том, что вероятность аварии минимальна, также придется убеждать американских пользователей».
Цена, которую просит Cognitive за свою продукцию, дает ей возможность конкурировать с американскими разработками, стоимость которых зачастую вдвое выше, считает председатель Smart Farming Club Бьерне Дрекслер.
«Учитывая регулярное пополнение рынка новыми игроками, а также высокий порог требований потребителей, в будущем может возникнуть ситуация острой конкуренции, и производитель должен грамотно и вовремя занять свою нишу, – считает управляющий партнер экспертной группы Veta Илья Жарский. – Поэтому Cognitive Pilot должна быть готова к снижению цен. Компания пока нацелена на сотрудничество со сторонними дилерскими центрами, использование их складской базы – но в случае конфликтов с ними часть работ по сбыту, наладке, установке и обслуживанию может быть парализована». Этот риск может снизить создание собственной сети филиалов, добавляет эксперт.