Самые-самые автомобили
«Автостат» перечислил самые распространенные автомобили в РФ в 2021 году12 марта 2021, 14:40Несмотря на явное преобладание иномарок, тройку самых распространенных автомобилей в России по-прежнему составляют отечественные LADA-2107, LADA-2106 и LADA 4×4.
«Автостат» назвал самые продаваемые кроссоверы в России за последние 10 лет10 марта 2021, 09:26Обычно рейтинги составляются по итогам месяца, квартала или года, но в «АвтоСТАТе» пошли дальше и составили «десятку» самых продаваемых кроссоверов и внедорожников в России за последние 10 лет.
В РФ продажи китайских автомобилей увеличились на 93% в феврале 202109 марта 2021, 08:12Продажи новых автомобилей китайских марок в России выросли по итогам февраля на 93% (по сравнению с февралем 2020 года) и составили 6185 единиц. Об этом сообщает «АвтоСТАТ» со ссылкой на данные Ассоциации европейского бизнеса (АЕБ).
Kia, Hyundai и Nissan стали самыми популярными марками автомобилей среди женщин в Москве08 марта 2021, 17:50ГИБДД Москвы проанализировала предпочтения женщин-водителей и выяснила, на каких машинах чаще всего передвигались столичные автоледи за последние 5 лет.
Составлен топ-5 лучших новых кроссоверов для женщин в России08 марта 2021, 15:11Всемирный женский день – еще один повод вспомнить про любимые машины прекрасной половины человечества. В честь праздника 8 марта «РГ» составила ТОП-5 новых кроссоверов, которые наверняка придутся по вкусу всем российским женщинам.
ТОП-3 самых быстрых серийных универсалов08 марта 2021, 08:00Автомобили в кузове универсал в первую очередь ассоциируются с практичностью и вместительным багажным отделением. Да и большинство покупателей выбирают такой формат с учетом обозначенных выше характеристик.
Названы лучшие женские автомобили в мире08 марта 2021, 00:01Жюри конкурса Women’s World Car of the Year назвало лучшие женские автомобили 2020 года. Награда ежегодно на протяжении 11 лет подряд присуждается пятьюдесятью женщинами-журналистами из 38 стран со всего мира.
ГИБДД назвала одну из самых популярных марок автомобиля в России07 марта 2021, 17:42Несмотря на постепенное обновление автопарка и преобладание иномарок в нем, самой распространенной моделью на дорогах России остается ВАЗ-2107 («семёрка»).
ТОП-3 подержанных европейских авто бюджетного сегмента06 марта 2021, 08:00Отечественные автолюбители любят машины европейских марок, поэтому на вторичном рынке всегда достаточно таких авто для всех желающих. К плюсам европейских моделей можно отнести хорошую надежность и высокую ликвидность при перепродаже.
Появился рейтинг самых необычных функций у автомобилей05 марта 2021, 00:16Технологический прогресс сегодня пришел к тому, что автопроизводители стали превращать свои машины в гаджеты и делать из них настоящие «жилые пространства».
«Бывшая спортсменка поменяла профессию на политическую проститутку». Милонов — об иске Степановой против России
Депутат Государственной Думы Виталий Милонов прокомментировал информацию о том, что информаторы Всемирного антидопингового агентства (WADA) по делу о допинге в российской легкой атлетике Юлия и Виталий Степановы подали иск против России Верховному комиссару Организации объединенных наций (ООН) по правам человека.
В своем иске они утверждают, что российская государственная допинговая программа нарушала их права человека.
Бывшая легкоатлетка Степанова и ее супруг, бывший главный специалист образовательного отдела Российского антидопингового агентства (РУСАДА) проживают в США.
«В данной ситуации мы видим, как бывшая спортсменка поменяла профессию на политическую проститутку. Ее уже использовали однажды и, похоже, никто не сказал, что известные изделия используются один раз и она уже в статусе б/у. Никому не нужна и пытается воскресить информацию о себе совсем странными заявлениями. Предполагаю, что на очередной пресс-конференции она скажет, что к ней подходил полковник КГБ Драго Упыренко и требовал выпить граненый стакан с допингом, на котором был нарисован серп и молот. Смешно, ей богу. Эта женщина скоро будет рассказывать про российских бобслеистов и бобы. Что они смазаны допингом.
Они все похожи друг на друга: Степановы, Родченков и т. д. Их используют как разовый залп. Эти идиоты думают, что их по любви, а на самом деле одноразово за деньги.
Скудоумные существа думают, что их Запад будет долго эксплуатировать. Все, что мы сейчас видим: это большая трагедия предательства. Когда тебя услащивают обещаниями, мол, скажи. Ты сказал об этом и уже не нужен, являешься расстрельным материалом. Раньше таких пускали в расход, потому что как язык ты уже больше не интересен. Сейчас так уже не делают, оставляют болтать. Вот они и выдают свои перлы. Дальше — будет больше. Еще и не то мы услышим», — сказал Милонов в беседе с корреспондентом Sport24 Денисом Николаевым.
Самые быстрые новости — в телеграм-канале Срочный спорт
Разработка инфраструктуры вождения автомобилей высокой автономности (HAD)
Технологии автономных автомобилей способны совершить настоящий переворот в транспортной отрасли и оказать существенное долгосрочное влияние на образ нашей жизни, работы и бизнеса: они могут снизить количество жертв дорожно-транспортных происшествий, разгрузить дорожную сеть и высвободить время. Кроме того, в этом случае появятся новые транспортные парадигмы, включая автономные такси и модели «перевозка как услуга» с автомобилями совместного владения.
Продукты и услуги из области автономного вождения также включают автоматическую парковку и автоматическое техобслуживание. Преимущества образуются и в таких областях, как использование земли и городское проектирование, поскольку по дорогам перемещается меньше автомобилей. При этом обеспечивается существенная экономия за счет более эффективного использования топлива и снижения эксплуатационных расходов.
1. Введение
Помимо преимуществ у автономных автомобилей есть и немало серьезнейших проблем.
Водить даже обычный автомобиль бывает очень непросто, но ситуация дополнительно осложняется, если нужна автоматическая отказоустойчивая система, способная работать в любых условиях вождения с крайне низкими показателями допустимых ошибок. Автономные автомобили образуют и потребляют огромные объемы данных. При этом в новом отчете прогнозируется рост глобального рынка автомобилей с сетевыми возможностями на 270% к 2022 году. Предполагается, что к 2022 году будет продано свыше 125 миллионов пассажирских автомобилей с возможностями сетевого подключения [1].
Суммарные расходы на разработку автономных систем вождения могут достигать миллиардов долларов, при этом стоимость оборудования одного автомобиля всем необходимым для полностью автономного вождения также будет весьма велика и может достигать 100 тысяч долларов [2].
Потребуется модернизация инфраструктуры. Может потребоваться переделать дороги, чтобы обеспечить безопасность и согласованность условий для новых типов автомобилей. Достижение такого уровня согласованности на международном уровне или хотя бы в пределах городов будет непростой задачей.
Также необходимо учитывать нормативно-правовые аспекты и вопросы ответственности. Например, если из-за автономного автомобиля возникнет авария, чья будет вина: водителя, производителя автомобиля или компании, разработавшей программное обеспечение для автономной езды?
Необходимо обучение и информирование потребителей, чтобы дать им возможность принимать решения и не реагировать на слухи, мифы и ошибочные представления об отрасли и технологии автономных автомобилей.
Во все времена существования автомобилей именно технологии определяли самые современные возможности безопасности. С 70-х годов автопроизводители стали выпускать подушки безопасности, что позволило избежать множества человеческих жертв. Применение антиблокировочных тормозных систем, которыми автомобили оснащаются с 90-х годов, привело к снижению столкновений без человеческих жертв на 6-8% [3]. Тем не менее почти 1,3 миллиона человек ежегодно становятся жертвами дорожно-транспортных происшествий [4].
Передовые достижения в области высокопроизводительных вычислений и машинного обучения, использование новых технологий в датчиках (например, лидары – технология получения и обработки информации дистанционного зондирования с помощью активных оптических систем (лазеров), использующих, в том числе, явления отражения света от поверхности Земли с проведением высокоточных измерений X, Y, Z координат) и мощные вычислительные системы периметра открывают новую перспективу – снижение количества человеческих жертв в дорожно-транспортных происшествиях за счет реализации автономных автомобилей.
По мере роста экономики и урбанизации все более остро встает проблема перегруженности дорожных сетей. Средний городской житель проводит на дороге 40 минут в день. Таким образом, за год такой житель тратит 167 часов (свыше четырех полных рабочих недель) на сидение за рулем, и в течение этого времени он не может обращать внимание ни на что иное, кроме собственно вождения автомобиля.
Беспилотные автомобили будут играть важную роль в будущем «умных» городов и повлияют на построение и устройство городской инфраструктуры. В настоящее время только в США свыше 700 миллионов выделенных парковочных мест, занимаемая ими общая площадь сравнима с площадью всего штата Коннектикут. Автомобиль в среднем занимает парковочное место в течение всего 4% времени, тогда как при использовании беспилотных автомобилей коэффициент использования возрастает до 75% [5]. По этим причинам автономные автомобильные парки станут важным компонентом в «умных городах» будущего.
Распространение автономных автомобилей и транспортных решений совместного пользования может повлечь объединение бизнес-моделей агрегаторов такси и каршеринга.
Отчет, опубликованный компанией Allied Market Research, гласит, что объем глобального рынка автономных автомобилей составил 54,23 млрд долларов в 2019 году, а к 2026 году может вырасти до 556,67 млрд долларов, при этом совокупные темпы годового роста с 2019 по 2026 год составят 39,47% [6]. Для систем вождения высокой автономности (HAD) и полуавтономных функций в расширенных системах помощи водителям (ADAS) требуется платформа, способная получать и обрабатывать данные как в ядре, так и на границе сети. Высокопроизводительные решения HPE для хранения и архивации данных повышают надежность развертывания, обеспечивают защиту данных и их готовность к анализу. Множество решений HAD могут предоставляться по модели «как услуга» или по другим моделям потребления с оплатой по мере использования. Именно в этой области действуют решения пакета HPE GreenLake, упрощая обслуживание ИТ-инфраструктуры и сохраняя конфиденциальность и контроль над ней.
В этой статье рассматриваются проблемы HAD, включая составные части процесса разработки автомобилей с высоким уровнем автоматизации и автономности.
1.1. Общие характеристики задачи
Составные части процесса разработки автономного автомобиляОбнаружение. Решения HAD опираются на технологии автомобильных встроенных датчиков. Основные датчики: спутниковая система геопозиционирования (GPS), блок инерциальных датчиков (IMU), камеры, лидары, радары, ультразвуковые источники, а также различные датчики, установленные внутри автомобиля и в его силовом агрегате. Некоторые технологии уже широко применяются (например, GPS и камеры), тогда как другие (например, лидары) в настоящий момент достаточно дороги, однако по мере развития автономных автомобилей такие системы будут становиться дешевле и компактнее. Таким образом, на первом этапе необходимо преобразовать объем данных, поступающих от всего комплекса датчиков автомобиля, в подробное представление окружающей обстановки.
Понимание. Модели машинного обучения в автомобиле (граница сети) и в подключенных центрах обработки данных (ядро) проводят сопоставление картины, поступившей от датчиков, с известными и заранее обработанными сценариями (например, плотный поток автомобилей на дороге дождливым днем, автомобильная стоянка ночью).
Принятие решений автомобилем будет частично основываться на моделях, которые используются для понимания окружающей обстановки и обеспечения безопасности. По мере поступления новых данных автомобиль должен сопоставить их с уже обработанными и использовать результирующий поток данных на следующих шагах для принятия решения.Распознавание объектов. На этапе обнаружения выделяются объекты вокруг автомобиля: другие автомобили, дорожная разметка, знаки дорожного движения, пешеходы, маршруты движения и т. п. Цель – обнаруживать окружающие объекты и на основании этих данных строить картину окружающей обстановки, причем как при наличии карты высокого разрешения, так и на новой неизвестной местности. Разумеется, важно и обнаружение знаков дорожного движения, и обмен информацией между автомобилем и инфраструктурой, а также с другими автомобилями (V2X).
Восприятие. Для восприятия требуется передать модели новые собранные данные для распознавания объектов и их взаимоотношения с более крупными областями вокруг автомобиля.
Компоненты этого этапа: локализация (где автомобиль?), контекстуализация (какая вокруг обстановка, возможно с использованием карт высокого разрешения?), распознавание объектов (интеграция данных с лидаров и с других датчиков) и отслеживание объектов (с помощью интеллектуальных моделей).Принятие решения. Решение – это подготовка к действию. Что автомобиль должен сделать? Повернуть? Затормозить? Продолжить ехать прямо? Бортовой компьютер автомобиля принимает решения на основе данных с датчиков, обработанных в контексте окружающей обстановки. Модели обучаются с помощью алгоритмов машинного обучения и огромного объема данных, полученных с комплексов автомобильных датчиков. это позволяет создать алгоритмы, способные предсказывать потенциальные события на основе поступающей в реальном времени ситуативной информации. После этого можно применять логические схемы для определения предпочитаемой последовательности действий. Основная цель состоит в составлении стратегии вождения: уклонении от препятствий, планировании поведения, управлении на основе данных GPS, планировании маршрутов, прогнозировании явно незафиксированных событий.
Действие. После принятия решения о дальнейших действиях автомобиль должен как можно быстрее приступить к их выполнению. Здесь требуется программный анализ, поскольку важно составить правильный план действий в зависимости от внешней обстановки. Если нужно, допустим, повернуть автомобиль влево, то летним днем на сухой дороге условия для этого будут совсем не такими, как зимой на скользкой дороге. Производители автомобилей уже делают шаги на пути к решению этой задачи: они уже сейчас предлагают функции помощи при перестроении и адаптивный круиз-контроль. Тем не менее по-прежнему очень непросто заставить систему управления правильно настроиться на внешнюю обстановку, в которой находится автомобиль.
Принятие решений автомобилем будет частично основываться на моделях, которые используются для понимания окружающей обстановки и обеспечения безопасности. По мере поступления новых данных автомобиль должен сопоставить их с уже обработанными и использовать результирующий поток данных на следующих шагах для принятия решения.
Компоненты этого этапа: локализация (где автомобиль?), контекстуализация (какая вокруг обстановка, возможно с использованием карт высокого разрешения?), распознавание объектов (интеграция данных с лидаров и с других датчиков) и отслеживание объектов (с помощью интеллектуальных моделей).
От описания составных частей системы HAD перейдем к описанию ее важнейших компонентов. Данные с датчиков обычно собираются измерительными блоками в багажниках автомобилей. Первая задача при тестировании HAD заключается в выгрузке данных и в сохранении их в станции сбора данных (она также называется станцией отправки или станцией буферизации).
В зависимости от сложности автомобиля и от степени использования программной эмуляции тестирование при разработке решений HAD обычно включает три этапа.
Модель в контуре управления (MIL). Тестирование модели системы и операционной среды без проведения тестов на оборудовании HAD (часто выполняется на обычных рабочих станциях). Проверка MIL обычно проводится на ранних этапах цикла разработки.
Программное обеспечение в контуре управления (SIL). Испытание и проверка автоматически созданного кода, используемого в контроллере системы. Тестирование SIL часто происходит в сэмулированной среде, также без проверки на системном оборудовании HAD.
Оборудование в контуре управления (HIL). Тестирование и проверка системного оборудования HAD для выявления всех ошибок в архитектуре оборудования или вызванных используемым компилятором.
Данные, полученные от различных датчиков, используются для разных целей. Видеоданные можно хранить вместе с данными трансмиссии или информацией с лидара. Файлы данных хранятся на общем хранилище и используются для обучения моделей ИИ, а также для тестирования программного обеспечения и оборудования в контурах управления (SIL и HIL). Разработчики внешних датчиков используют эти данные для тестирования и усовершенствования автомобильных датчиков.
2. Уровни автономности
В соответствии с подходом SAE (Society of Automotive Engineers), который поддерживается Национальным управлением по безопасности движения автотранспорта США (NHTSA), автономность автомобилей определяется по шестиуровневой иерархии (с Уровня 0 по Уровень 5).
Уровень 0.
Без автоматизации. Автомобилем всегда управляет только человек. При этом автомобиль может быть оснащен определенными системами предупреждения, но задача динамического вождения полностью выполняется человеком.Уровень 1. Помощь водителю. Автомобиль может выполнять определенные задачи, такие как замедление и ускорение, с помощью информации, полученной из окружающей среды. При этом человек должен всегда контролировать автомобиль и выполнять задачу динамического вождения.
Уровень 2. Частичная автоматизация. Автомобиль может совершать маневры (перестраиваться из ряда в ряд), ускоряться и замедляться. При этом человек по-прежнему постоянно контролирует движение автомобиля и выполняет все остальные аспекты задачи динамического вождения.
Уровень 3. Условная автоматизация. Автомобиль выполняет все аспекты задачи динамического вождения, но человек должен быть способен вмешаться в управление при необходимости.
Уровень 4. Высокая автоматизация. Автомобиль выполняет все аспекты задачи динамического вождения и может принимать решения, даже если человек не отреагирует на запрос на вмешательство. Тем не менее это возможно лишь в определенных условиях вождения, например при совместных поездках в городской местности или в регионах, для которых составлены подробные карты.
Уровень 5. Полная автоматизация. Автомобиль выполняет все аспекты задачи динамического вождения на всех дорогах и в любых условиях, в которых в современной обстановке может вести машину человек.
Без автоматизации. Автомобилем всегда управляет только человек. При этом автомобиль может быть оснащен определенными системами предупреждения, но задача динамического вождения полностью выполняется человеком.
Последние инвестиции и корпоративные приобретения свидетельствуют об интересе отрасли к разработке HAD и о стремлении как можно скорее добиться автономности Уровня 5. Корпорация Ford инвестировала 1 миллиард долларов в Argo AI [8].
Корпорация GM инвестировала средства в Lyft и приобрела Cruise Automation [9]. Корпорация Volvo создала совместное предприятие с Uber [10]. Корпорация Uber приобрела Otto [11]. Корпорация Intel® инвестировала 15,3 миллиарда долларов для приобретения Mobileye [12]. Корпорации Hyundai и Toyota объявили о собственных инвестициях в исследования и разработку HAD. Это лишь небольшая, но достаточно репрезентативная выборка деятельности в этой весьма динамичной отрасли.
Некоторые производители рассматривают концепцию «автономные автомобили как услуга» и предполагают, что такая модель станет важным источником доходов. Автомобили Уровня 3 станут ключевым звеном для тестирования технологий и позволят решениям HAD выйти на массовый рынок.
Инициатива достижения Уровня 5 набирает все большие обороты. Тем временем крупнейшие автопроизводители осваивают направление автономных автомобилей самостоятельно либо заключают партнерские соглашения с другими компаниями, разрабатывающими такие программы.
Все производители по-разному подходят к решению проблемы. Компания Waymo (принадлежит корпорации Alphabet/Google™) объявила, что интересуется только Уровнем 5. Другие компании, такие как Uber и Ford, готовятся к Уровню 4 [13]. Корпорации Daimler и Bosch объявили [14] о планах разработки автономных автомобилей Уровней 4 и 5 с возможным стартом производства к началу следующего десятилетия. Другие компании выбрали последовательное развитие: по мере совершенствования технологий HAD они проходят каждый из уровней.
3. Сбор, преобразование и анализ данных
Чтобы объединить все составные части инфраструктуры HAD, требуется организовать передачу больших объемов данных из автомобиля в центр обработки данных и в обратном направлении. Установленные в автомобиле (на границе сети) камеры, лидары и другие датчики генерируют огромные объемы данных, а в центре обработки данных производится обучение моделей ИИ и их настройка для принятия решений в реальном времени во время езды.
Поток данных от набора датчиков одного автомобиля составляет в среднем 33 Гбит/с, это примерно 120 ТБ данных за 8-часовую поездку.
Технологии еще находятся на этапе разработки, поэтому в силу действующих правовых норм потребуется хранить весь объем данных с автономных автомобилей. Однодневный тест-драйв парка из 80 автомобилей – это около 10 ПБ исходных данных. Следовательно, небольшой парк автомобилей будет генерировать от 100 до 500 ПБ данных в день.
3.1. Основные принципы
Кроме наличия гибкой, масштабируемой и высокопроизводительной файловой системы при создании среды исследований и разработки HAD необходимо создать возможности для параллельной разработки, моделирования и тестирования одновременно множеству разработчиков и команд разработки. Для поддержки этих потребностей со стороны разработчиков HPE может предоставить среды разработки, работающие по облачному принципу и расположенные как можно ближе к данным как в ядре, так и на границе сети.
В этих средах крайне важно свести к минимуму перемещения данных и разместить вычислительные мощности рядом с данными. Кроме того, необходимо обеспечить возможность быстрого планирования и общего использования вычислительных ресурсов и ускорителей, чтобы повысить эффективность использования среды.
В такой обстановке могут оказаться полезными решения «платформа как услуга» и «программное обеспечение как услуга», а также контейнеры с их возможностью быстрого развертывания для выполнения определенных задач.
Существуют инструменты для построения конвейеров непрерывной интеграции/непрерывной разработки (CI/CD), предоставляющие возможность гибкого и эффективного тестирования и разработки алгоритмов.
4. Поиск комплексного решения HAD
Для систем HAD уровней 3 и 4 требуются современные информационные технологии. Корпорация HPE является одним из ведущих мировых поставщиков решений в области высокопроизводительных вычислений, предлагая мощнейшие решения своим заказчикам, имеющим самые сложные вычислительные задачи.
Конечная цель (уровень 5) в реализации автономных автомобилей – повсеместно доступный каршеринг, причем все без исключения люди, находящиеся в автомобиле, являются его пассажирами (а не водителями), а часть пути автомобиль может проезжать вообще без людей в салоне.
При этом автомобили будут обмениваться данными друг с другом, постоянно предупреждая о своих намерениях и ходе движения по маршруту. Для этого будут использоваться технологии беспроводной связи, такие как Wi-Fi и 5G.
Пока такой уровень автономности не достигнут, для вождения и тестирования на уровнях 3 и 4 по-прежнему требуется мощная платформа для сбора, получения, преобразования, хранения и потребления данных. В этой инфраструктуре данные поступают от датчиков в автомобильный регистратор данных. Затем через бортовое хранилище данные поступают на станцию сбора данных. Оттуда данные передаются в озеро данных, где они преобразуются и подготавливаются к анализу и потреблению.
Центральным хранилищем, куда стекаются все данные, является озеро данных: в нем хранятся все данные, собранные автомобилями, и все данные, сгенерированные в процессе работы системы. Различные этапы потока данных, предоставленного озером данных, см. на рисунках:
4.
1. Регистрация данныхБортовое оборудование тестовых автомобилей собирает данные, поступающие от датчиков, и сохраняет их, при этом скорость потока данных может превышать 30 Гбит/с. Например, если эксплуатационный парк из 80 автомобилей собирает 18 ТБ данных за 8-часовую смену при скорости 5 Гбит/с в каждом автомобиле, за всю смену будет сгенерировано 1,44 ПБ «сырых» данных. сли же такой же автомобильный парк генерирует данные на скорости 30 Гбит/с в каждом автомобиле, за смену будет создано 8,64 ПБ данных.
Для таких высоких скоростей данных рекомендуется конвергентная система для границы сети HPE Edgeline EL8000. Это универсальная модульная конвергентная платформа, объединяющей вычислительные ресурсы и ресурсы хранения данных, и допускающая подключение датчиков. Системы HPE EL8000 могут работать в более жестких условиях окружающей среды, чем стандартное ИТ оборудование, и поддерживают удаленное управление. HPE EL8000 – это идеальный регистратор данных, представляющий собой интегрированное расширение центра обработки данных.
Система HPE EL8000 может принимать десятки гигабит данных в секунду от лидаров, радаров и видеопотоков, это практичная конвергентная автомобильная вычислительная платформа для тестирования и разработки. Каналы ввода-вывода шины PCIe в системах HPE EL8000 связаны напрямую с ЦП, обеспечивается непосредственный доступ к внутренней шине ЦП. Таким образом, данные напрямую движутся в память и из памяти, а также в кэш процессора и в другие устройства PCIe.
HPE EL8000 – это не просто модуль хранения данных. Эта система поддерживает 64-разрядные ЦП x86 и специализированные ускорители вычислений, в том числе видеоускорители (GPU) и П ИС. В этом отношении HPE EL8000 представляет первый шаг конвейера преобразования данных. HPE EL8000 может устранить одно из узких мест потока данных за счет автоматической разметки содержимого тегами на лету. При этом снижается объем необходимых операций предварительной обработки.
4.2. Получение данных
Существует два способа выгрузки данных.
Замена физических носителей. Система HPE EL8000 оборудована накопителями с поддержкой горячей замены; можно вставлять накопители в автомобильную систему и извлекать их. При этом в качестве носителей данных используются твердотельные накопители, чтобы свести к минимуму риск потери данных при манипуляциях и транспортировке. Носители информации передаются в местный центр сбора информации, информация с них считывается и по высокоскоростным каналам передачи данных передается в ЦОД.
Выгрузка данных по высокоскоростным локальным сетям в станции сбора данных или центры обработки данных. В этом случае для выгрузки данных с автомобилей в станции сбора данных используется локальная сеть. Станции сбора данных расположены в центрах обработки данных, где автомобили подключают непосредственно к сети ЦОД. После подключения автомобили выгружают данные в указанные целевые системы по каналам с пропускной способностью 100 Гбит/с.
Дополнительная станция сбора данных может использоваться для буферизации данных, поступающих из автомобиля, чтобы дать возможность автомобилю как можно быстрее вернуться на дорогу.
Станция сбора данных не только осуществляет буферизацию, но и служит первой точкой определения приоритета данных. В любом тест-драйве большая часть данных с высокой вероятностью не будет содержать важных событий и не будет представлять немедленной ценности для процесса разработки. Тем не менее некоторые события будут очень важны для разработчиков. Для таких случаев на станции сбора данных проводится приоритетная отправка, что дает возможность быстрее высвободить автомобиль и предоставить разработчикам самые важные данные в первую очередь. Разработчики могут применять различные алгоритмы определения приоритета, для которых могут потребоваться и более мощные вычислительные ресурсы, чем есть в HPE EL8000.
Различные файловые системы. Производительность и масштабируемость4.3. Озеро данных
Основная проблема технологии хранения данных, выбранной для этого процесса, состоит в масштабируемости. На рисунке 6 показаны различные варианты файловых систем, различающихся по уровню масштабируемости и производительности.
Параллельные файловые системы, такие как Lustre, поддерживают линейное масштабирование решений. Система Lustre дает возможность создавать компоненты заданного размера и производительности, а также позволяет с высокой гибкостью добавлять дополнительные компоненты по мере необходимости. На рынке есть очень немного решений, обладающих такой надежностью, производительностью, высокой емкостью и масштабируемостью на этом ценовом уровне.
Для параллельных файловых систем также доступны программные интерфейсы доступа по традиционным файловым протоколам систем POSIX, а также интерфейсы Hadoop, традиционные для Больших данных.
Некоторые клиенты пользуются другими распределенными крупномасштабными средами, включая Hadoop Distributed File System (HDFS), Ceph и даже решения, совместимые с S3. Например, HDFS работает на стандартном оборудовании и легко масштабируется. HDFS также назначить разные уровни хранения данных в зависимости от их «температуры». Самые «горячие» данные, к которым требуется быстрый доступ, размещаются на самых быстрых накопителях, а «холодные» данные – на менее скоростных дисках.
Такой подход дает возможность создать озеро данных с невысокими затратами и оптимизировать систему с точки зрения важности данных и потребности в них.
4.4. Методики «Программное обеспечение в контуре управления» (SIL) и «Оборудование в контуре управления» (HIL)
В отчете, опубликованном в 2016 году [15], корпорация RAND подсчитала, что для снижения количества ДТП со смертельным исходом на 20 % автономные автомобили должны проехать около 11 миллиардов миль. сли использовать парк из 100 автомобилей, которые ездят круглосуточно 365 дней в году со средней скоростью 25 миль в час, для выполнения этой задачи потребуется 518 лет. Очевидно, требуется другое решение.
Для решения этой задачи компании, занимающиеся разработкой автономных автомобилей, применяют методики SIL и/или HIL, ускоряющие тестирование.
Корпорация HPE располагает опытом создания и поставки систем моделирования для автомобильных компаний во всем мире. В этих решениях HPE обычно использует шасси HPE Apollo 2000 Gen10 с серверами HPE XL170r для вычислений с использованием центрального процессора и с серверами HPE XL190r для вычислений с использованием видеокарт (GPU).
Индивидуальные рабочие процессы SIL создаются на основе системы контроля и управления (CMS). Система CMS поддерживает планирование событий по времени и обработку очередей действий, которые будут выполняться параллельно в зависимости от наличия свободных ресурсов.
Размещение систем SIL вместе с системами хранения данных обеспечивает более высокую гибкость по выполнению требований к пропускной способности, необходимых для оптимальной работы SIL. Возможна организация доступа к системам SIL из любой точки мира для поддержки инженеров из разных стран.
Модель «Оборудование в контуре управления» (HIL) также можно интегрировать в основную сеть ЦОДа для организации высокоскоростного доступа к озеру данных. Поскольку требуется очень высокий уровень производительности, для конфигурации HAD предпочтительно использовать высокоскоростные среды передачи данных, такие как InfiniBand и Intel Omni-Path. Также стоит предусмотреть дополнительные каналы Ethernet 10 Гбит/с для реализации глобальной связности и индивидуальных проектов HIL.
4.5. Архивация и резервное копирование
Для создания системы HAD может потребоваться немало тестовых автомобилей, каждый из которых ежедневно генерирует терабайты данных. Легко заметить, что такой автомобильный парк может быстро создать сотни петабайт данных. При этом данные после их получения необходимо очищать, разделять и преобразовывать, создавая разные версии (в разных форматах) одной и той же информации.
Кроме того, в силу действующего законодательства и собственных политик, компании может также потребоваться архивация и резервное копирование данных. Для длительного хранения данных корпорация HPE предлагает решение Data Management Framework (DMF). Это иерархический диспетчер хранения данных с более чем 20-летней историей успешной эксплуатации. HPE DMF автоматически отслеживает свободное пространство в управляемой файловой системе. За счет этого гарантируется наличие необходимого свободного места, а системные администраторы избавляются от рутинной необходимости постоянно отслеживать загрузку ресурсов хранения данных и добавлять новые.
HPE DMF сохраняет информацию о метаданных и о данных предыдущих версий файлов, поэтому администраторам доступна полная история эволюции и полное содержимое файловых систем; можно вернуться к любому моменту и восстановить любые данные. При обращении к истории версий можно восстанавливать как файловые системы целиком, так и их фрагменты, указав необходимую точку во времени.
Ленточное решение HPE DMF построено на основе ленточной библиотеки HPE TFinity® ExaScale на базе технологии Spectra. TFinity ExaScale – это самая вместительная в мире отдельно стоящая система хранения данных [16]. Одна библиотека TFinity EE способна хранить до 53 450 ленточных картриджей на 44 шкафах.
При использовании технологии сжатия TS1150 емкость системы превышает 1 эксабайт. Благодаря решению Dual Robotics и 72 накопителям LTO-8 скорость записи достигает примерно 21 ГБ/с, а емкость – 100,2 ПБ при использовании картриджей 8350 LTO-8 (четыре дорожки).
5. Услуги и решения партнёров
Корпорация HPE занимает ведущую долю на рынке высокопроизводительных вычислений и обладает широчайшими возможностями для реализации решений HAD с самыми высокими требованиями к вычислительным ресурсам, системам хранения данных и сетевым ресурсам.
5.1. Создание
Организация HPE Pointnext Services создает полнофункциональную платформу для клиентов от центра обработки данных до конечных устройств (в данном случае это станции сбора данных и автомобильные регистраторы данных) и вплоть до готовых приложений для разработчиков. В зависимости от потребностей и целей клиента специалисты HPE Pointnext Services в области ИИ и обработки данных помогут:
исследовать цели и приоритеты сценариев использования для бизнеса, данных и участников ИТ-экосистемы;
определить функциональность ИИ и аналитики, необходимую для достижения поставленных целей;
выявить зависимости и источники данных для выработки стратегии интеллектуальной обработки данных.
5.2. Выполнение
Запуск в эксплуатацию налагает требования по необходимому уровню операционной поддержки для всех компонентов, чтобы обеспечить оптимальную доступность для поддержки бизнеса. Предоставляя услуги операционной поддержки HPE Pointnext Services, корпорация HPE может помочь в реализации операционных задач системы HAD.
Услуги адаптивного управления HPE являются составным компонентом решений HPE GreenLake: ИТ-услуги предоставляются по модели с оплатой за использование. Эта платформа позволяет решать эксплуатационные задачи для инфраструктуры компании, включающей серверы, системы хранения данных, сети, инфраструктурные программные решения, гипервизоры, системы резервного копирования и восстановления данных, а также средства безопасности, а также межплатформенное и прикладное ПО, разработанное компанией HPE и определенными сторонними поставщиками.
5.3. Потребление
Если вам требуется гибкость и полный контроль в локальной среде или публичном облаке, воспользуйтесь предложением HPE GreenLake – это набор ИТ-решений с оплатой по фактическому потреблению. Предлагаем каталог полных проверенных решений, позволяющих добиться нужных результатов в области ИТ с использованием оборудования, программного обеспечения и знаний на ваших площадках по модели с оплатой за использование.
5.4. Партнеры
При разработке решений HAD могут возникать этапы, когда партнерами HPE могут становиться не только наши конечные потребители, но и другие организации (в целях создания лучших платформ и служб для HAD).
Пример такого партнерства – транспортировка носителей с информацией, собранной в процессе тест-драйва. В месте проведения тест-драйва пропускная способность сетевого подключения может оказаться недостаточной для отправки данных. В партнерстве с курьерской службой мы можем обеспечить доставку носителей информации в ближайшую станцию сбора данных в кратчайшие сроки.
Партнерство может работать в различных формах. Возможно, что у клиента уже есть поставщик ИТ-услуг и заказчик хотел бы реализовать платформу HAD силами этого же поставщика. Как вариант, клиентов заинтересует сотрудничество HPE с этими поставщиками услуг, чтобы обеспечить плавный и эффективный переход от этапа создания решения к этапу его использования. Корпорация HPE вместе с поставщиками услуг предлагает конечным потребителям создание и выполнение услуг, созданных HPE в содружестве с другими разработчиками. Каждый партнер привносит собственные услуги в экосистему и обеспечивает всестороннее обслуживание клиента.
6.
ЗаключениеВ дорожно-транспортных происшествиях во всем мире ежегодно гибнет около 1,35 миллиона человек. Аварии на дорогах обходятся большинству стран в 3% их внутреннего валового продукта. От 20 до 50 миллионов человек получают несмертельные травмы, часто приводящие к нетрудоспособности [18].
Автомобили высокой автономности – стремительно растущий рынок, цель – повышение безопасности и здоровья общества. По оценкам специалистов, если распространение автономных автомобилей достигнет 10, 50 и 90%, это может привести к снижению числа человеческих жертв соответственно на 1100, 9600 и 21 700 человек в США за год [19].
Разумеется, HAD – непростая задача. Для ее решения требуются самые передовые и совершенные технологии, доступные на рынке в настоящее время, включая нейросети машинного обучения и глубинного обучения, современные ускорители вычислений, высокопроизводительные сети и среды передачи данных.
Предложения HPE позволяют удовлетворить потребности автомобильной промышленности в современных решениях ИИ и высокопроизводительных вычислений для облачных развертываний HAD.
При этом клиенты могут приобрести и эксплуатировать решения самостоятельно, а также заключить договор с HPE (используя HPE Pointnext Services, HPE GreenLake и другие предложения услуг) и поручить нашей корпорации обработку некоторых или всех вычислительных задач для HAD. Корпорация HPE предлагает полный ассортимент вычислительных систем, сетевых решений, систем хранения данных и технической поддержки и услуг по всему миру, гарантируя, что разработчики уже сегодня могут приступить к созданию оптимальных решений HAD для надежных и безопасных транспортных сетей будущего.
Автоматизированное машинное обучение (AutoML) популярно в искусственном интеллекте, но для самоуправляемых автомобилей становится еще хуже
Автоматизированное машинное обучение (AutoML) популярно в искусственном интеллекте.
ГеттиПредположим, вы можете разработать приложение AI, не поднимая пальца.
В некоторой степени это цель автоматизированного машинного обучения, известного как AutoML, который состоит из автоматизированных средств для создания от вашего имени приложения машинного обучения, требующего минимальных ручных усилий с вашей стороны.
Просто сядьте перед компьютером, сделайте выбор на нескольких экранах, и вуаля, появится приложение для машинного обучения, которое делает то, о чем вы мечтали.
Что ж, в этом и заключается идея движения AutoML, хотя имейте в виду, что жизнь никогда не бывает такой простой, поэтому не стоит слишком завышать свои ожидания, если вы приступаете к использованию новейших и лучших достижений в области автоматизированного машинного обучения.
Тем не менее, AutoML может по-прежнему выполнять большую часть тяжелой работы для тех, кто создает приложение AI, и служить своего рода напарником, который может перепроверить вашу работу.
Давайте сделаем резервную копию и рассмотрим, что нужно для использования инструментов машинного обучения, которые представляют собой программы, которые, по сути, выполняют сопоставление шаблонов данных, и затем вы можете развернуть эти программы для полевых исследований как часть общей системы искусственного интеллекта.
Для тех из вас, кто никогда не пытался создать приложение на основе машинного обучения, самое близкое к тому, что вы могли бы сделать, это использовать статистический пакет для проведения статистического анализа.
Возможно, в колледже вам приходилось выполнять статистический прогон с множественной регрессией для данных о взаимосвязи между ростом баскетболистов и их весом.Усилия, вероятно, не были особенно приятными, и вы, возможно, помните, что вам нужно было собрать кучу данных, подготовить данные для ввода, вам нужно было запустить пакет статистики, затем интерпретировать результаты и, возможно, сделать все это в зависимости от того, как отчеты вышли.
Это довольно хороший общий взгляд на шаги, предпринятые для создания современного приложения на машинном языке.
Действительно, любой, кто пытался использовать современные инструменты построения машинного обучения, знаком с трудностями, связанными с созданием приложения искусственного интеллекта, основанного на машинном обучении как на ключевом элементе.
Обычно вам необходимо выполнить ряд шагов.
Стандартный набор шагов включает:
· Определите данные, которые будут использоваться для обучения и тестирования машинного обучения.
· Определите технические аспекты характеристик, такие как выбор и извлечение признаков
· Подготовьте данные, чтобы их можно было использовать в инструменте машинного обучения
· Провести предварительный анализ данных и подготовить их для работы по машинному обучению
· Выберите модель машинного обучения, которая применима к рассматриваемому вопросу, включая нейронные сети и глубокое обучение (DL)
· Настройте гиперпараметры, связанные с выбранной моделью ML.
· Используйте модель машинного обучения для начального обучения и проверьте результаты
· При необходимости измените гиперпараметры
· Потенциально пересмотреть данные в свете результатов модели машинного обучения
· Перенастройте данные и / или модель ML
· Повторный выбор модели ML, если это необходимо.
· Провести испытания последней модели ML
· Подготовьте ML к использованию и развертыванию
· Со временем обязательно контролируйте ML и повторно отрегулируйте
· Прочие
Если вы пропустите шаг, велика вероятность, что ваше подающее надежды приложение AI будет беспорядочно.
Если вы плохо выполните шаг, велика вероятность, что ваше стремящееся приложение ИИ окажется некорректным.
Даже если вы хорошо постараетесь выполнить необходимые шаги, вы можете непреднамеренно дурачиться, возможно, забыть что-то сделать или случайно сделать что-то не так, и все же у вас будет приложение ИИ, которое может ошибочно показаться нормальным на рабочем месте. поверхность, хотя в ядре есть несколько гнилых яблок.
В условиях непрекращающегося стремления продвигать приложения ИИ за дверь как можно быстрее и делать это с большой помпой, «разработчики», выполняющие такого рода работу по машинному обучению, больше не являются прежним внутренним ядром, каким оно было раньше.
Раньше для машинного обучения требовалось хорошее знание искусственного интеллекта и компьютерного программирования. Кроме того, у вас, вероятно, была изрядная доза статистики за плечами, и вы во многих отношениях были специалистом по данным, что является новой терминологией, используемой для обозначения кого-то, кто имеет опыт работы с данными.
В настоящее время любой может претендовать на звание гуру машинного обучения.
Как уже упоминалось, во многих отношениях технологии машинного обучения сродни статистическому пакету, который выполняет сопоставление с образцом.В этом смысле вам обычно не нужно разрабатывать необработанный код на тупом языке программирования. Основная задача заключается в том, чтобы запустить пакет и убедиться, что вы делаете это с (надеюсь) подходящим апломбом.
Поскольку все больше и больше людей предпочитают играть с ML, опасным аспектом является то, что они используют отбойный молоток, но не знают, как это делать.
Другие окружающие тоже могут не знать, что человек, которого они наняли или пытались сделать ML, тоже невежественен.
Это ведет к пугающей вероятности того, что получившееся приложение ML не будет в подходящей форме для реального использования, хотя никто в этой цепочке «производителей» не понимает, что они делают что-то неправильно.
Что может случиться?
Приложение AI, основанное на некачественном или плохо созданном ядре ML, может содержать врожденные предубеждения (см. Мое указание по этой ссылке здесь). Возможно, приложение AI предназначено для определения тех, кто должен получить разрешение на получение автокредита. Может случиться так, что базовое сопоставление с образцом машинного обучения использует пол или расу в качестве ключевого фактора при определении того, будет ли предоставлен заем.
Вы могли подумать, что разве не очевидно, что у приложения AI такая грязная подбрюшье?
Ответ — нет.
Предубеждения могут быть глубоко скрыты внутри части ML.
Это произошло потому, что «разработчик» приложения ML не пытался найти такие предубеждения. Он тоже попал туда, потому что «разработчик» не провел достаточного тестирования. Они не провели необходимую предварительную проверку данных. Они не сделали ожидаемой оценки того, какие методы машинного обучения лучше всего подходят.и так далее.
Короче говоря, для многих современных приложений искусственного интеллекта и использования машинного обучения слепой ведет слепого.
Того, кто не знает должным образом, как использовать ML, просят или платят за создание приложения на основе ML. Те, кто обращается с запросом, не знают, как судить о том, что ОД работает осмотрительно. В любом случае должны быть соблюдены сроки, и приложение AI должно быстро взяться за дело, чтобы не отставать от конкурентов или попытаться обойти тех предполагаемых упорных конкурентов, которые еще не используют AI.
В каком-то смысле наличие AutoML может обеспечить удобное руководство для тех, кто не особенно разбирается в использовании ML. AutoML выполняет некоторые важные функции и может дать полезные советы по выбранным данным и методам машинного обучения.
Это хорошо.
Плохая сторона этой медали в том, что она может побудить еще больше новичков сделать слепой выстрел в ML и еще больше расширить уже открытую банку с червями.
Это плохо.
Некоторые утверждают, что эксперты по машинному обучению, по сути, являются элитой и что использование AutoML демократизирует возможности машинного обучения.Возможности машинного обучения могут быть не только в руках немногих, но и возможности машинного обучения могут быть распределены как среди экспертов, так и среди неспециалистов.
Исторически подобные споры возникали и в других аспектах компьютерной области.
Например, написание кода на обычных языках программирования всегда подвергалось одинаковой критике со стороны экспертов и не экспертов. Были предприняты многочисленные попытки создания так называемых языков программирования четвертого и пятого поколения, часто обозначаемых как 4GL и 5GL, в попытке упростить программирование для тех, кто хочет создавать приложения.
Таким образом, эта последняя идея поставить что-то поверх инструментов машинного обучения, чтобы упростить или повысить производительность при использовании машинного обучения, не является полностью новой идеей или подходом.
Те, кто занимается этикой ИИ, обеспокоены тем, что надстройки машинного обучения, предлагающие AutoML, могут подорвать их призыв к внимательному отношению к ключевым принципам, лежащим в основе управления надежным ИИ.
ОЭСР предложила эти пять основополагающих принципов в рамках усилий по искусственному интеллекту:
1) ИИ должен приносить пользу людям и планете, стимулируя инклюзивный рост, устойчивое развитие и благополучие.
2) Системы искусственного интеллекта должны разрабатываться таким образом, чтобы уважать верховенство закона, права человека, демократические ценности и разнообразие, и они должны включать соответствующие гарантии — например, возможность вмешательства человека в случае необходимости — для обеспечения справедливого и справедливого общества.
3) В отношении систем ИИ должна быть прозрачность и ответственное раскрытие информации, чтобы люди понимали результаты, основанные на ИИ, и могли оспаривать их.
4) Системы искусственного интеллекта должны функционировать надежно, надежно и безопасно на протяжении всего своего жизненного цикла, а потенциальные риски должны постоянно оцениваться и контролироваться.
5) Организации и отдельные лица, разрабатывающие, развертывающие или эксплуатирующие системы искусственного интеллекта, должны нести ответственность за их надлежащее функционирование в соответствии с вышеуказанными принципами.
Точно так же Ватикан предоставил аналогичные предписания, как и Министерство обороны США (см. Мое обсуждение заявления Ватикана об этике ИИ и заявления Министерства обороны США об этике ИИ по этой ссылке).
Привлечет ли использование AutoML внимание к этим предписаниям, предоставив тем, кто создает приложения на основе ML, необходимое время и возможности для этого, или же случайное использование AutoML просто позволит людям уклоняться от этих предписаний или отказываться от них ?
Время покажет.
Некоторые пылко заявляют, что любой достойный внимания AutoML должен обеспечивать соблюдение таких правил этики ИИ.
Другими словами, если AutoML «неглубокий» и просто предоставляет атрибуты поверхностного уровня для создания приложений ML, это, вероятно, более опасно, чем хорошо, в то время как если AutoML полностью охватит и реализует дополнительные возможности, чтобы обеспечить понимание для Этика ИИ предполагает, что он принесет больше пользы, чем вреда.
Насколько далеко зайдут предложения AutoML в попытках наполнить и продемонстрировать руководящие принципы этики ИИ и предложить или даже «навязать» их конечным пользователям AutoML, еще предстоит увидеть.
В любом случае наличие AutoML широко открывает возможности использования машинного обучения, делая это практически в любой области, включая использование AI / ML для медицинских целей, здравоохранения, финансов, недвижимости, розничной торговли, сельского хозяйства и т. Д.
На данном этапе, то AutoML все еще находится в зачаточном состоянии, и некоторые говорят, что ML APPS быть обработана с помощью AutoML более так прототипов и экспериментальных усилий, а не полноценных и надежных из них (это спорно, конечно, и некоторых Поставщики инструментов AutoML с готовностью не согласны с такой оценкой).
Как насчет домена, в котором уже уделяется большое внимание использованию машинного обучения?
Например, появление современных беспилотных автомобилей можно в значительной степени отнести к уже достигнутым успехам в разработке возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения.
Вот как искусственный интеллект / машинное обучение применяется в беспилотных автомобилях.
Когда беспилотный автомобиль едет по улице, бортовые датчики собирают огромные объемы данных с камер, радара, лидара, ультразвуковых, тепловизионных изображений и прочего, а затем используют приложения для машинного обучения, которые были созданы для анализа собранных данных в режиме реального времени.Затем ИИ, управляющий автомобилем, использует интерпретации на основе машинного обучения, чтобы оценить, из чего состоит уличная сцена. Это, в свою очередь, позволяет ИИ делать выбор, начинать ли использовать тормоза или, возможно, вместо этого нажимать на педаль газа, и в каком направлении вести автомобиль.
Без существующих достижений в области машинного обучения мы не продвинулись бы так далеко в развитии беспилотных автомобилей, как сегодня.
Обдумайте этот интригующий вопрос: Будет ли настоящие самоуправляемые автомобили на основе ИИ получать большую выгоду от AutoML в усилиях по созданию систем управления AI / ML?
Давай распакуем дело и посмотрим.
Уровни самоуправляемых автомобилей
В качестве пояснения, настоящие беспилотные автомобили — это автомобили, в которых ИИ управляет автомобилем полностью самостоятельно, и во время вождения не требуется никакой помощи человека.
Эти беспилотные автомобили считаются Уровнем 4 и Уровнем 5 (см. Мое объяснение по этой ссылке здесь), в то время как автомобиль, который требует, чтобы водитель-человек делил свои усилия, обычно считается Уровнем 2 или Уровнем 3. Автомобили которые совместно используют задачу вождения, описываются как полуавтономные и обычно содержат множество автоматизированных надстроек, которые называются ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems).
На уровне 5 еще нет настоящего беспилотного автомобиля, и мы еще даже не знаем, удастся ли этого достичь и сколько времени потребуется, чтобы добраться до него.
Между тем, усилия Уровня 4 постепенно пытаются получить некоторую поддержку, проходя очень узкие и избирательные испытания на дорогах общего пользования, хотя есть разногласия по поводу того, следует ли разрешать это испытание как таковое (мы все — подопытные кролики жизни и смерти в Эксперимент, происходящий на наших магистралях и переулках, некоторые указывают, см. мое указание по этой ссылке здесь).
Поскольку для полуавтономных автомобилей требуется водитель-человек, внедрение этих типов автомобилей не будет заметно отличаться от вождения обычных транспортных средств, так что по этой теме не так много нового, что можно было бы рассказать о них (хотя, как вы, вероятно, заметили). через мгновение, следующие пункты, как правило, применимы).
Для полуавтономных автомобилей важно, чтобы общественность была предупреждена о тревожном аспекте, который возник в последнее время, а именно о том, что, несмотря на то, что водители-люди продолжают выкладывать видео, на которых они засыпают за рулем 2-го или 3-го уровня. автомобиль, мы все должны избегать заблуждения, полагая, что водитель может отвлечь их внимание от вождения, управляя полуавтономным автомобилем.
Вы несете ответственность за управление транспортным средством, независимо от того, насколько автоматизация может быть добавлена на Уровень 2 или Уровень 3.
Самоходные автомобили и AutoML
Для истинно самоуправляемых транспортных средств уровня 4 и 5 не должен участвовать водитель-человек.
Все пассажиры.
Управляет ИИ.
Как указывалось ранее, использование машинного обучения является решающим элементом появления беспилотных автомобилей.
Частично из-за зрелости использования машинного обучения, использование AutoML для беспилотных автомобилей пока не вызывает особого внимания, по крайней мере, со стороны тех, кто уже добился такого продвинутого прогресса.
Почему так?
AutoML, предоставляемый сегодня, обычно больше подходит для того, чтобы попытаться исследовать новую область, с которой вы ранее не занимались с помощью машинного обучения. Это может быть очень удобно, поскольку вы можете использовать AutoML, чтобы быстро опробовать множество различных моделей машинного обучения и настроек параметров.
Для беспилотных автомобилей большая часть такой работы уже пришла и ушла, и разработка машинного обучения значительно эволюционировала. На данном этапе акцент обычно делается на продвижении моделей машинного обучения к большей длине. Если вы не начинаете создавать беспилотные автомобили с нуля, AutoML сегодня мало что вам пригодится.
При этом некоторые предприимчивые эксперты видоизменяют AutoML, чтобы обеспечить определенные функции для определенных областей. Например, если вы хотите создать ML для медицинской области, AutoML будет иметь заранее определенный подход, уже включенный для работы с медицинскими данными и т. Д.
Некоторые делают то же самое, добавляя или детализируя AutoML для использования в беспилотных автомобилях.
Будет ли это выяснено группами, которые уже хорошо себя чувствуют, наряду с их деятельностью на беспилотных автомобилях, все еще остается под вопросом.
Может случиться так, что AutoML можно будет использовать для более вспомогательных аспектов беспилотных автомобилей. Основное внимание ИИ / МО, естественно, уделяется задаче вождения, но есть много других способов, которыми беспилотные автомобили могут использовать ИИ. Одна из областей, которая все еще не выяснена, связана с взаимодействием с водителями или пассажирами, находящимися внутри беспилотного автомобиля.
Те, у кого слишком узкий кругозор, по-видимому, думают, что гонщики просто укажут желаемый пункт назначения, и никакой другой разговор с системой обработки естественного языка (NLP) в автомобиле не состоится. Я неоднократно утверждал, что это ерунда, поскольку гонщики захотят активно взаимодействовать с системой вождения AI. Представьте себе, что вы находитесь внутри беспилотного автомобиля, и есть вероятность, что вы хотите, чтобы ИИ выбрал определенный ярлык, который вы знаете или предпочитаете, или вы хотите, чтобы ИИ подобрал друга, который находится в нескольких кварталах от вас, или вы хотите быстро перекусите, попросив ИИ пройти через автомагистраль.
Это аспект, который может использовать AI / ML, и для которого AutoML может быть применим.
Заключение
Считаете ли вы, что AutoML поможет сделать приложения машинного обучения более доступными и соответственно улучшить нашу жизнь?
Или вы думаете, что AutoML — это ящик Пандоры, который позволит каждому придурку создать приложение для машинного обучения и завалить нас необдуманными, плохо подготовленными приложениями искусственного интеллекта, которые съедают наш обед?
Те, кто разбирается в машинном обучении, уже смотрят на AutoML с согласованным недовольством, опасаясь, что потенциальное упадок машинного обучения приведет к нежелательной скользкой дорожке, в то же время они приветствуют хорошо созданный AutoML, который может поддержать профессиональную работу над машинным обучением.
В наши дни, когда вы беспокоитесь о том, что ИИ лишит людей работы, вы можете подумать, что некоторые из экспертов по ИИ / машинному обучению, возможно, втайне обеспокоены тем, что AutoML может лишить их работы. Пока что, похоже, это не так, и, как правило, беспокоит то, что те, у кого нет надлежащей подготовки и мышления, собираются отравить общественный энтузиазм к ML, создавая мусор ML с легкостью AutoML.
Мы могли видеть, как всплеск интереса к машинному обучению внезапно переходит в машинное обучение, которое является бичом искусственного интеллекта и требует запрета.Кажется, что это явно не тот результат, которого кто-то хочет, хотя, если вы считаете, что AutoML обладает потенциалом, похожим на Франкенштейна, определенно существует вероятность беспричинного запустения, и мы должны внимательно следить за любым таким началом.
Это должны делать мы, люди.
10 самых странных и причудливых российских автомобилей
Россия известна больше производством тракторов и танков, чем проектированием и производством качественных автомобилей, что может объяснить, почему крупнейшая страна мира производит одни из самых странных автомобилей в мире.
Эти 10 странных и причудливых русских автомобилей сделают вас холоднее, чем сибирская вечеринка, при этом графически иллюстрируя истинную причину, по которой все эти российские видеорегистраторы направлены наружу: чтобы их линзы не треснули.
10) Волга Долина кукол
Россия является домом для ряда так называемых «живых кукол Барби» , но только у Лены, приведенной выше, есть подходящая розовая машина. Хорошо, значит, автомобиль, кхм, нарядный седан Nissan, но мы предположим, что большая часть девчачьих аксессуаров, таких как вырезанные колеса в форме сердца и симпатичная внутренняя отделка, была сделана в Родине.
Легко представить, как пышная блондинка Барби в своей красивой пастельно-розовой машине могла бы повлиять на других водителей, но это Россия: другие водители и их поездки отвлекают почти так же, хотя и не совсем так. (странное изображение русской машины через StrangeCosmos)
9) Восемь колес для катания Я.
Что это я даже не … у него нет гусениц? Возможно, этот триумф постсоветского дизайна просто решает проблему реактивных боковых подушек безопасности более простым способом; одна подушка безопасности ничем не хуже другой, не так ли?
Отчасти ATV, отчасти APC и отчасти ADHD для хорошей меры. Этот любопытный автомобиль, если перефразировать Черчилля, представляет собой «загадку, окутанную тайной внутри загадки», которая задает больше вопросов, чем дает ответов.Например, окна скатываются? А где дверные ручки … черт возьми, а где двери ???
Вращение шин — это непростая задача, но если вы столкнетесь со спущенным колесом, скорее всего, остальные 7 без особых трудностей доставят вас куда угодно. Что касается странно смещенной высоты колес этого транспортного средства, было высказано предположение, что верхний ярус вступит в игру, если водитель будет пересекать особенно грязную вечную мерзлоту и погружаться в фут или около того. Издевайтесь над русскими сколько хотите, но знайте: эти мужики умеют тратить время на расплавленную мушку! (причудливое изображение русской машины через English Russia)
8) Танки, товарищ
Мы не уверены, кому принадлежит интересно модифицированная Lada выше, но одно можно сказать наверняка: он самый крутой папа EVAR ! Серьезно, какой ребенок не захочет туда поехать?
Вдохновленный легендарным танком Т-34, спасшим Красную Армию в годы Великой Отечественной войны, эта «Лада», с которой не захочется путаться в борьбе за проезжую часть.Действительно, ярость на дороге обретает совершенно новое значение, когда турель начинает разворачиваться в вашу сторону. Дополнительный бонус: никаких дополнительных модификаций для участия в Первомайском параде не требуется. (странное изображение русской машины через Life In Russia)
7) Желтая опасность
Эй, может кто-нибудь убрать эту кучу мусора на обочине дороги? Что значит «Какая стопка?» У этого автомобиля шильдик «Mirage FF 3.7» сзади.
Мы не знаем никаких реальных автомобилей с таким названием, но слово «мираж» происходит от латинского слова «мирари» , что означает «смотреть, удивляться» . Один взгляд, и мы задаемся вопросом, какие наркотики принимал конструктор автомобиля, когда делал оригами совершенно хорошую Ладу … кстати, три слова, которые обычно не произносятся подряд.
Кричащее желтое купе также украшено наклейкой с национальным стилем UA (Украина) на ускользающей задней части, что вселяет некоторую надежду… что путинский спецназ наконец избавит его от страданий, взорвав его. (причудливые русские изображения автомобилей через English Russia)
6) Красная площадь
Выбирая квадратный седан Lada, большинство российских «тюнеров» предпочитают добавлять посторонние крылья. и звенящие. Не этот парень; он пошел в противоположном направлении.
Жигули недостаточно квадратная? Этот настолько квадратный, что можно подумать, что он частично расплавился внутри коробки во время транспортировки.Очевидно, владелец считает, что стороны плиты — хорошее место для начала: он расширил тему до передней части плиты. Хорошо, мы поняли, это не самая аэродинамичная Lada, но наличие автомобиля в форме Красной площади обязательно повысит шансы попасть в ближайшее окружение правительства. (странное изображение русской машины через HumorSharing)
5) Ты говоришь со мной по-русски?
Эта концепция такси советской эпохи действительно хороша! Он оснащен широкими раздвижными дверями для удобного входа и выхода пассажиров, даже если они перевозят большие мешки с мылом и туалетной бумагой, купленные после трехчасового ожидания в очереди в магазине ГУМа.
И все же коммуникативная кабина так и не перешла от стадии концепта до полномасштабного производства. Возможно, обширная оранжерея летом делала интерьер невыносимо жарким и влажным (как теплица, да). Возможно, двигатель, с гордостью выпускавшийся на Тракторно-механическом заводе №178 «Красная Звезда», постоянно был «сталинским» из-за нестабильного качества газа. Боже, до шутки со Сталиным было далеко.
Может быть, настоящий ответ более прозаичен: у большинства пролетариев советской эпохи не было двух рублей, которые нужно было тереть, поэтому о поездках по городу в модном такси не могло быть и речи.Что касается водителей такси, большинство из них уже эмигрировали в места с платными клиентами, например, в Нью-Йорк. . Они уже здесь … если предположить, что «здесь» Россия! Семидесятилетний пилот в отставке Валерий Булгаков продемонстрировал созданный вручную летающий автомобиль (названный «V.Булгаков », естественно) в августе 2011 года на автосалоне Автоэкзотика в Москве.
Булгаков взял подбитый автомобиль ЗАЗ Таврия 1987 года выпуска, облегчил его, заменив капот и двери, и добавил пару подкосов консольных крыльев. Насчет пропеллера … ДОХ! Казалось бы, «Безумие Булгакова» (правильное название, если подумать) поднимается в воздух со скоростью 60 миль в час, но может подняться только на 10 футов, путешествуя максимум на 600 футов. Вернемся к чертежной доске, Вал, и вот тебе совет: «конденсатор потока». (причудливое изображение российского автомобиля через Daily Mail)
3) Это сразу усилит
Как описано в предыдущей статье Motors.new, московский автолюбитель Максим Сарматов демонстрирует неназванный автомобиль. одноразовый (надеюсь) четырехместный автомобиль, окутанный внутри и снаружи настоящей шкурой канадского буйвола, включая моторный отсек.
Поправьте нас, если мы ошибаемся, но даже у настоящих канадских буйволов нет шкуры внутри, и даже если бы они и сделали, это не помогло бы им выглядеть менее уродливыми.Максим, ты неправильно делаешь.
В любом случае, если вы хотите поставить этот кожаный лимузин в форме футбольного мяча в своем гараже, вам понадобятся большие деньги (Сарматов просит 1 215 000 долларов), отсутствие жены и поразительное отсутствие вкуса. О, и оклейка гаража обоями из настоящей шкуры канадского буйвола не поможет, хотя и не повредит. (странное изображение русской машины через WeirdHut)
Хорошо, мы понимаем, что российская полиция становится немного худой из-за сокращения бюджета, но теперь это похоже, к их машинам обращаются так же.С другой стороны, в России больше нет кривых копов — все они на прямом и узком пути.
Не торопитесь показывать пальцем, это может быть манекен, созданный для отпугивания спидеров, но это не картонный вырез. Посмотрите это видео и обратите внимание на воющий зимний ветер … Русские полицейские могут быть крутыми, но даже им нужно защищенное место, чтобы время от времени отдыхать. (причудливое русское изображение автомобиля через Daily Picks and Flicks)
1) Дат ЗАЗ
Вы когда-нибудь хотели вернуть свой самый первый автомобиль, отремонтированный и восстановленный до первоначального состояния? Сентиментальным типам понравится смотреть на свою винтажную поездку, размышляя о долгом пути к успеху в жизни, любви и… геополитика?
Действительно, президент России Владимир Путин такой сентиментальный тип … кто знал? Обратите внимание на его нежную искреннюю улыбку, когда он вспоминает свои салатные дни (и московские ночи) за рулем своего старого двухдверного купе ЗАЗ 968. Это довольно шикарная поездка, потрясающе дерзкая с этими искусственными воздухозаборниками MIG по бокам.
Ага, молодой Влад, должно быть, был настоящим адом и магнитом для младенцев еще в пору расцвета холодной войны. Если подумать, мало что изменилось. (причудливый образ русской машины через «Мысли Тамерлана»)
«Тебе больно Путину на водительском сиденье» , испортить старый рекламный слоган, и боль не ограничивается глазами и кошельком .С другой стороны, по крайней мере, Россия не пересекает границы своих соседей ни на одном из этих моторизованных чудовищ. (причудливые изображения автомобилей на русском языке вверху через Damn Cool Pictures и вверху через English Russia)
Теоретическая адекватность, практические трудности и возможные решения
% PDF-1.7 % 1 0 obj > / Metadata 2 0 R / Outlines 5 0 R / Pages 3 0 R / StructTreeRoot 6 0 R / Type / Catalog / Viewer Настройки >>> эндобдж 2 0 obj > поток application / pdf
Touring Cars & Christmas Special on ITV
В течение нескольких месяцев ходило много слухов — но теперь это официально!
Гордон Рамзи, Джино Д’Акампо и Фред Сириейкс посетили Финляндию в ноябре 2020 года, чтобы снять рождественский фильм «Отчаянно ищу Санту» специально для ITV.
Во время этого необыкновенного кулинарного рождественского приключения в Скандинавии Гордон, Джино и Фред исследовали волшебную финскую Лапландию и искали сезонный дух своим собственным веселым способом. Путешествие по Лапландии в окружении заснеженных лесов и под темно-синим небом, где им светили только звезды и северное сияние, было безопасно и удобно с рождественским декором на колесах премиум-класса. Компания Touring Cars, один из старейших поставщиков услуг по аренде автодомов в Европе, была выбрана в качестве партнера для предоставления подходящего автомобиля с дополнительными аксессуарами и праздничными украшениями для этого телепроекта.
’Мы всегда готовы обслуживать глобальные организации и удовлетворять их коммерческие потребности в сжатые сроки. В этом рождественском съемочном проекте ITV «Отчаянно ищу Санту» наш дом на колесах сыграл важную роль. Поскольку Touring Cars является общеевропейским поставщиком услуг для отдыха на колесах и организацией по продаже автомобилей, мы смогли предоставить телегруппе множество опций, чтобы получить наиболее практичную модель для съемки и выбрать лучшие визуальные эффекты интерьера автомобиля, которые выглядят наиболее привлекательно. привлекательным благодаря телекамеру, не говоря уже о самом лучшем и безопасном автодоме с легкостью вождения и современными функциями для удобной и беззаботной поездки в зимних условиях », — заявляет Мия Мустонен, менеджер по маркетингу франчайзинговой сети Touring Cars.
‘ Автодом Hobby немецкого производства был меблирован, декорирован и доставлен в соответствии с пожеланиями и планами съемочной группы. Кроме того, поскольку наша местная станция аренды за Полярный круг в Рованиеми в настоящее время управляется предпринимателем, имеющим большой опыт в туризме в Лапландии, особенно в приключенческих поездках в Северные страны и Россию, мы смогли придать телеканалу особую ценность в этом проекте т ‘, — продолжает Мустонен из головного офиса в Финляндии.
Touring Cars подчеркнули тот исторический факт, что кино- и телепроекты были заложены в основу этой организации с момента ее основания в Финляндии в 1982 году.Легендарный фильм «Парк Горького», в котором голливудская звезда Ли Марвин сыграл главную роль, был одним из первых международных клиентов по аренде автомобилей, которым Touring Cars предоставил индивидуально оборудованный дом на колесах, чтобы использовать его в качестве перерыва и раздевалки во время съемок фильма в Хельсинки.
Touring Cars — последнее совместное коммерческое телешоу «Гордон, Джино и Фред: Отчаянно в поисках Санты», доступное на ITV Hub.
Россия и Китай раскрывают планы лунных исследовательских станций
Китай и Россия планируют сотрудничать в создании новой лунной исследовательской станции, расположенной либо на Луне, либо на орбите вокруг нее, поскольку космические агентства двух стран создают альтернативу программе НАСА Artemis.Международная лунная исследовательская станция (ILRS) предназначена для автономной работы на лунной поверхности или на лунной орбите, или потенциально и на том и другом, и выступает в качестве центра для научных экспериментов и дальнейшего исследования Луны.
В меморандуме о взаимопонимании, подписанном на этой неделе, Национальное космическое управление Китая (CNSA) и российское космическое агентство Роскосмос заключат соглашение о «совместных консультациях, совместном строительстве и совместных выгодах». Однако они будут «открыты для всех заинтересованных стран и международных партнеров».
Целью ILRS является «укрепление обмена научными исследованиями и содействие исследованию и использованию человечеством космического пространства в мирных целях», — говорится в заявлении CNSA. Это будет «комплексная научная экспериментальная база с возможностью долгосрочной автономной работы, построенная на поверхности Луны и / или на лунной орбите, которая будет выполнять междисциплинарные и многоцелевые научные исследования, такие как исследование Луны. и использование, лунные наблюдения, фундаментальный научный эксперимент и техническая проверка.”
Россия в настоящее время работает с НАСА над Международной космической станцией, а также с японским JAXA, европейским ESA и канадским CSA. Однако ни Роскосмос, ни CNSA в настоящее время не участвуют в программе НАСА Artemis, которая направлена на возвращение астронавтов на Луну и установление лунного присутствия. Затем он будет использоваться в качестве плацдарма для дальнейших миссий с экипажем, например, на Марс, которые НАСА надеется предпринять в 2030-х годах.
Точная информация о планах Китая и России по ILRS в настоящее время отсутствует.Соглашение, подписанное на этой неделе, положит начало разработке дорожной карты того, как будет построена новая лунная исследовательская база и в каких временных рамках. Это будет связано с принятием решения о том, какая база на поверхности Луны наиболее практична, или какая-то орбитальная космическая станция вокруг нее. Два космических агентства оставили место для воплощения обеих идей, даже если это будет сочтено наиболее выгодным.
Две страны уже не в первый раз сотрудничают в космических проектах. Эти двое также работают вместе над исследованием Луны и дальнего космоса, среди других проектов.Ни одна из них не подписала Artemis Accords, набор широких соглашений, которые включают обязательства по мирному исследованию, предложение экстренной помощи персоналу других космических агентств, соблюдение Договора по космосу и регистрацию космических объектов наряду с разработкой методов утилизации космического мусора. .
Импорт автомобиля | Служба таможенного и пограничного контроля США
Предупреждение
Ввозимые автотранспортные средства подпадают под действие стандартов безопасности в соответствии с Законом о безопасности автотранспортных средств 1966 года, пересмотренным в соответствии с Законом о безопасности ввозимых транспортных средств 1988 года; в соответствии со стандартами бампера в соответствии с Законом об информации об автомобилях и об экономии затрат 1972 года, который вступил в силу в 1978 году; и к стандартам контроля загрязнения воздуха в соответствии с Законом о чистом воздухе 1968 года с поправками 1977 и 1990 годов.
Если автомобили, произведенные за границей, соответствуют стандартам США по безопасности, бамперам и выбросам, это связано с тем, что эти автомобили экспортируются для продажи в США. Поэтому маловероятно, что полученный за границей автомобиль соответствует всем стандартам. Скептически относитесь к заявлениям иностранного дилера или другого продавца о том, что автомобиль соответствует этим стандартам или может быть легко приведен в соответствие. Транспортные средства, въезжающие в Соединенные Штаты, которые не соответствуют стандартам безопасности США, должны быть приведены в соответствие, экспортированы или уничтожены.
В этой брошюре представлена важная информация для жителей США, военных или гражданских государственных служащих, а также иностранных граждан, которые ввозят автомобиль в США. Он включает требования таможенной и пограничной службы США (CBP) и других ведомств, правила которых мы обеспечиваем соблюдением. Поскольку требования Агентства по охране окружающей среды (EPA) и Министерства транспорта (DOT) могут быть изменены, мы рекомендуем вам связаться с этими агентствами перед покупкой автомобиля за границей.
Наши страницы «Узнай, прежде чем отправиться» и «Для иностранных посетителей» содержат общую информацию для лиц, въезжающих в США. Вы можете получить копии в ближайшем офисе CBP или написать по адресу:
Служба таможенного и пограничного контроля США |
Также можно получить копии в американских посольствах и консульствах за рубежом.
EPA имеет подробное руководство по автомобильной информации, в котором описаны требования к выбросам для импортных транспортных средств.Вы можете получить копию этого руководства, которое называется «Справочник фактов об импорте автомобилей » , или другую информацию об импорте автомобилей, позвонив на горячую линию импорта EPA по телефону (734) 214-4100 . Вы также можете связаться по факсу (734) 214-4676 или написать по адресу:
Агентство по охране окружающей среды США |
Страница EPA по импорту транспортных средств и двигателей содержит дополнительную информацию.
Вы можете позвонить на горячую линию Департамента транспорта транспорта по телефону (202) 366-5291 или связаться по факсу по телефону (202) 366-1024 . Кроме того, вы можете написать по адресу:
Национальная администрация безопасности дорожного движения (NSA-32) |
Дополнительную помощь можно получить на веб-сайте DOT.
Примечание: Импорт из Афганистана (Талибан), Кубы, Ирана, Ирака, Ливии, Северной Кореи, Судана, Сербии / Черногории / Косово или Югославии с участием правительств этих стран, как правило, запрещен в соответствии с постановлениями, изданными Управление по контролю за иностранными активами Министерства финансов. Прежде чем пытаться осуществить такой импорт, необходимо получить информацию о запретах и политике лицензирования, обратившись к:
Директор Управления по контролю за иностранными активами |
Вы можете позвонить по телефону (202) 622-2500 или (202) 622-2480 или по факсу (202) 622-1657 ; или посетите веб-сайт Управления по контролю за иностранными активами Министерства финансов США.
Предварительные договоренности
Владелец должен принять меры для перевозки транспортного средства. Попросите вашего грузоотправителя или перевозчика уведомить вас о дате прибытия транспортного средства, чтобы вы могли организовать его обработку через CBP.Грузы проходят таможенную очистку в первом порту ввоза, если вы не договоритесь с экспедитором за границей, чтобы он отправил транспортное средство под залог в более удобный для вас порт CBP.
Закон запрещает сотрудникам CBP действовать в качестве агентов или делать записи для импортера. Однако вы можете нанять коммерческого брокера CBP для обработки вашей заявки.
Документация
Для получения разрешения CBP вам потребуется оригинал коносамента грузоотправителя или перевозчика, накладная, заграничная регистрация и любые другие документы, относящиеся к транспортному средству.Вам также необходимо будет заполнить форму EPA 3520-1 и форму DOT HS-7, указав выбросы и меры безопасности, в соответствии с которыми импортируется автомобиль. Транспортные средства, которые соответствуют всем требованиям США по выбросам, будут иметь этикетку производителя на моторном отсеке на английском языке, подтверждающую этот факт. Для транспортных средств, у которых нет такой этикетки, инспектор CBP в порту въезда может потребовать доказательства права на импорт в соответствии с исключениями или исключениями EPA, указанными в форме 3520-1.
Транспортные средства, не отвечающие всем требованиям U.Требования к выбросам S., если они не соответствуют критериям исключения или исключения, должны импортироваться через независимого коммерческого импортера (ICI). EPA не разрешит передачу транспортных средств владельцу транспортного средства до завершения работ ICI. ICI выполнит любые модификации, требуемые EPA, и будет нести ответственность за соблюдение всех требований EPA. Однако некоторые автомобили не могут быть успешно импортированы или модифицированы ICI, и в целом сборы ICI очень высоки.
Очистка ходовой части
Для защиты от заноса опасных вредителей, U.S. Министерство сельского хозяйства требует, чтобы ходовая часть импортных автомобилей не содержала инородных грунтов. Перед отправкой ваш автомобиль должен быть обработан паром или тщательно очищен.
Ваш автомобиль не является транспортным контейнером
В целях вашей безопасности и удобства не используйте ваш автомобиль в качестве контейнера для личных вещей.
- Ваши вещи могут быть украдены, пока автомобиль находится на погрузочно-разгрузочных станциях и в пути.
- Многие грузоотправители и перевозчики не принимают ваш автомобиль, если в нем есть личные вещи.
- Все содержимое вашего автомобиля должно быть заявлено в CBP при въезде. Невыполнение этого требования может привести к штрафу или конфискации автомобиля и его содержимого.
- Ваш автомобиль может быть конфискован, и вы можете понести личный штраф, если кто-либо использует его для перевозки запрещенных наркотиков.
Облагаемый пошлиной
Ввозимые в США автомобили иностранного производства, новые или бывшие в употреблении, для личного пользования или для продажи, обычно облагаются пошлиной по следующим ставкам:
Авто | 2 .4% Большинство автомобилей канадского производства не облагаются пошлиной. Как возвращающийся житель США, вы можете применить освобождение от уплаты CBP в размере 800 долларов США и освобождение сопровождающих членов семьи в отношении стоимости транспортного средства, если оно:
Для целей CBP возвращающийся резидент США — это тот, кто возвращается из путешествия, работы или учебы за границей. После применения освобождения к следующей 1000 долларов от стоимости транспортного средства применяется фиксированная ставка пошлины в размере 3%. Оставшаяся сумма облагается пошлиной по обычной ставке. Бесплатный въезд
Автомобили, ввезенные для других целей Стандарты безопасности, бампера и предотвращения краж Транспортные средства, изготовленные в соответствии с этими стандартами, будут иметь сертификационную этикетку, прикрепленную первоначальным производителем возле двери со стороны водителя. Если вы покупаете за границей автомобиль, сертифицированный по стандартам США, вы можете ускорить импорт, убедившись, что в контракте купли-продажи указан этот факт, и представив контракт CBP во время ввоза. Транспортное средство должно быть импортировано как несоответствующее транспортное средство, если на нем нет этикетки производителя, подтверждающей его соответствие стандартам США. Если это несоответствующее транспортное средство, импортер должен заключить договор с зарегистрированным в DOT импортером (RI), чтобы модифицировать транспортное средство и подтвердить, что оно соответствует всем применимым FMVSS. Импортер также должен внести залог DOT на сумму, в полтора раза превышающую облагаемую пошлиной стоимость транспортного средства. Эта облигация является дополнением к обычной входной облигации CBP. Копии облигации DOT и договора с РИ должны быть приложены к форме HS-7. Однако, прежде чем RI сможет модифицировать ваш автомобиль, необходимо сначала определить, можно ли модифицировать автомобиль в соответствии с FMVSS. Если транспортное средство ранее не было определено как подходящее для ввоза, оно должно пройти процесс петиции, чтобы определить, можно ли его модифицировать для соответствия таким требованиям. Если транспортное средство, на которое распространяется петиция, не похоже на автомобиль, проданный в Соединенных Штатах, процесс приведения его в соответствие становится очень сложным и дорогостоящим.Список несоответствующих транспортных средств, которые имеют право на ввоз (зарегистрированным импортером или через него, можно получить в зарезервированном учреждении или на веб-сайте NHTSA. Стоимость модификации несоответствующего транспортного средства и время, необходимое для его приведения в соответствие, могут повлиять на вашу решение о покупке автомобиля за границей. NHTSA настоятельно рекомендует обсудить эти аспекты с RI перед покупкой и отправкой автомобиля, приобретенного за границей. Федеральный налог Сумма налога основана на комбинированном рейтинге экономии топлива в городе / на шоссе (миль на галлон), присвоенном EPA для целей налогообложения пожирателей бензина. Этот рейтинг EPA может отличаться от рейтинга экономии топлива, указанного производителем. Если EPA не присвоило рейтинг экономии топлива для модели автомобиля, которую вы импортируете, рейтинг должен быть определен независимо.Никакие налоги не взимаются с автомобилей, которые имеют комбинированный рейтинг экономии топлива не менее 22,5 миль на галлон. Информация об определении рейтинга экономии топлива и обязательства по налогам содержится в разделе 4064 Кодекса, Порядок получения доходов 86-9, 1986-1 Кумулятивный бюллетень 530, Порядок получения доходов 87-10, Накопительный бюллетень 1987-1 530, Доходы Процедура 87-10, 1987-1 Кумулятивный бюллетень 545 и Постановление о доходах 86-20, 1986-1 Кумулятивный бюллетень 319. Налог на потребление газа указывается в форме 720, Квартальной федеральной налоговой декларации по акцизам, и форме 6197, Газ -Guzzler налог.Дополнительную информацию можно получить в местном отделении налоговой службы. Стандарты выбросов
Транспортные средства должны быть сертифицированы в соответствии с федеральными стандартами выбросов США их производителями для продажи в США Транспортные средства, не соответствующие этим требованиям, считаются несоответствующими. Сертифицированный в настоящее время ICI, список которого доступен в EPA, должен импортировать для вас несоответствующие автомобили.Единственные уполномоченные EPA ICI находятся в США. Поэтому рекомендуется связаться с ICI, чтобы обсудить затраты на модификацию и испытания, прежде чем вы решите импортировать несоответствующий автомобиль. ICI будет нести ответственность за соответствие вашего автомобиля всем требованиям США по выбросам. (С 1 июля 1998 г. EPA больше не имеет единовременного исключения для автомобилей возрастом от пяти и более лет). Имейте в виду, что EPA откажет в въезде определенным производителям, моделям и годам выпуска, если ICI не сертифицирован. или не желает брать на себя ответственность за рассматриваемые транспортные средства. Дополнительную информацию о требованиях к контролю за выбросами или о ICI можно получить в Управлении программ и соответствия / импорта Агентства по охране окружающей среды США по телефону (734) 214-4100 , факс (734) 214-4676 ; или посетите веб-сайт. Требования к выбросам в отдельных штатах могут отличаться от требований федерального правительства. Правильная регистрация транспортного средства в государстве может зависеть от удовлетворения его требований, поэтому вам следует связаться с соответствующими государственными органами до ввоза.Однако имейте в виду, что EPA не примет соответствие требованиям штата по выбросам как удовлетворение требованиям EPA. Предупреждение
Исключения
Таблички и разрешения водителя
Россия планирует вакцинировать 1 из 10 человек во всем мире в этом году вакциной Sputnik, заявил высокопоставленный чиновник.
Россия планирует в этом году иммунизировать вакциной Sputnik V почти каждого десятого человека на планете, сообщил высокопоставленный чиновник. «У нас есть возможность предоставить вакцину 700 миллионам человек за пределами России в этом году», — сказал Bloomberg в среду генеральный директор Российского фонда прямых инвестиций (РФПИ). Государственный фонд, основанный в 2011 году, поддержал разработку Sputnik V и отвечает за его распространение в зарубежных странах. «Крупнейшими производителями будут Индия, Китай и Южная Корея», — сказал Дмитриев, добавив, что РФПИ имеет производственные соглашения в 10 странах.Он сказал, что текущий уровень производства дроби был «значительным», но Россия делает ставку на «экспоненциальный рост» внутреннего производства для увеличения количества выстрелов. По данным системы отслеживания вакцин Bloomberg, более 5 миллионов человек были вакцинированы российской коронавирусной вакциной, эффективность которой, как показывают исследования, составляет более 90%.Объявление Дмитриев сообщил Bloomberg, что к концу июня от 40 до 50 миллионов человек во всем мире должны получить Sputnik V. Он не объяснил, почему после этого спрос на снимок так быстро вырастет. Подробнее: Доставка вакцин COVID-19 открывает огромные возможности для бизнеса для ранее неизвестных игроков — вот 10 компаний, которые могут стать нарицательными На данный момент российская вакцина одобрена более чем в 40 странах Латинской Америки, Восточной Европы, Азии и Африки.Многие из этих стран не имеют доступа к снимкам, сделанным западными фирмами, такими как Moderna и Pfizer.Дмитриев сообщил Insider 2 февраля, что Sputnik V, вероятно, не будет доступен в США или Великобритании в ближайшем будущем. Он сказал, что он умеренно заинтересован в отправке его в Европу. . |