Водительские категории расшифровка: Категории и подкатегории водительских прав в 2023 году

Расшифровка водительского удостоверения нового образца 2023 года

С 2017 года российские автомобилисты могут получить водительское удостоверение нового образца. В статье поговорим о том, чем документ отличается от прав старого образца и представим расшифровку содержащихся в нем данных.

 

 

Водительское удостоверение образца 2019 года

Вследствие изменений законодательства в области ПДД, были приняты и утверждены водительские права нового образца. Изменения коснулись не только внешнего вида документа, но и указанных в нем данных:

• Новые водительские удостоверения отвечают международным стандартам, что позволяет использовать их не только в России, но и на территории большинства европейских стран.
• В 2019 году водительское удостоверение изготавливают из прочного пластика, который не реагирует на солнечный ультрафиолет, и надписи на документе не выгорают в течение всего срока действия.
• Улучшена защита от подделки: на удостоверение наносится специальный рисунок на основе сетчатого переплетения тонких линий и сложных узоров. С обратной стороны на поверхность ВУ нанесен штрих-код, содержащий всю информацию о владельце из базы ГИБДД.

Расшифровка информации ВУ

На лицевой стороне прав по-прежнему нанесены фотография и личные данные владельца.

Вверху документа указано его название – водительское удостоверение, в левом верхнем углу — страна, выдавшая ВУ («RUS»), а ниже — цветная фотография владельца без головного убора и солнцезащитных очков.

Справа от фотографии указывается вся информация о владельце документа, взятая из гражданского паспорта водителя, на двух языках – кириллицей и латиницей:

• ФИО водителя;

• Место и дата рождения;
• Дата выдачи и срок действия документа;
• Информация о подразделении ГИБДД, выдавшем права;
• Серия и номер ВУ;
• Регион регистрации водителя;
• Доступные категории.

В момент получения документа водитель ставит под фотографией личную подпись.

На оборотной стороне размещена таблица актуальных категорий с отметками об открытых допусках к управлению ТС.

После последних изменений законодательства в водительских правах были добавлены 2 новые категории для управления общественным транспортом. В общей сложности в правах образца 2019 года насчитывается 16 различных категорий.Основные семь категорий ТС обозначаются буквами латинского алфавита, остальные указываются в виде комбинаций этих букв и цифр.

 

Напротив категорий ТС, к управлению которыми допущен водитель, указывается дата открытия и окончания действия разрешения. Если водителю запрещено получать права на управление ТС определенной категории, то напротив нее ставится надпись ML.  

Кроме категорий, на обратной стороне водительского удостоверения могут располагаться другие важные отметки:

• При определенных проблемах со здоровьем, ставится отметка «Медсправка обязательна».  Это значит, что при встрече с инспектором ГИБДД, водитель обязан предъявить ему ВУ и справку, выданную лечебным учреждением.
• В 14 графе указывается общий стаж вождения, сведения о ранее выданном документе и общие ограничения. При наличии проблем со зрением в этой же графе ставится отметка GCL (водитель имеет право управлять машиной только в очках или контактных линзах).  
• Также на оборотной стороне документа продублирована серия и номер документа.

Актуальные категории транспортных средств 2019 года

Все транспортные средства делятся на различные категории в зависимости от типа ТС, мощности, количества колес и прочее. Для управления той или иной группой ТС требуются различные знания и навыки. После последних изменений законодательства в водительских правах были добавлены 2 новые категории для управления общественным транспортом.

В общей сложности в правах образца 2019 года насчитывается 16 различных категорий.

Возрастные ограничения по категориям

Чтобы получить право управлять транспортными средствами той или иной категории, нужно не только сдать соответствующий экзамен в ГИБДД, но и соответствовать возрастным требованиям.

Возраст, при достижении которого можно получить права	Категория ТС
16 лет	M, A1
18 лет	A, B1, B, BE, C1, C1E, C, CE
21 год	Tb, Tm, D1, D1E, D, DE

Отличия от прав старого образца

Удостоверения старого образца изготавливались из плотной бумаги и ламинировалось. Информация указывалась только кириллицей и не дублировалась буквами латинского алфавита (исключение – ФИО водителя).

В старых ВУ отсутствовал штрих-код с информацией о водителе из базы данных ГИБДД. Кроме того, было ограниченное количество категорий (раньше их было всего 5, вместо 16 в 2019 году).

Отличалась и степень защиты от фальсификации документа: в старых правах использовались только водяные знаки в виде надписи «RUS» и переливающиеся на солнце вкрапленные волокна.

Заключение

В 2019 году водительские права претерпели несколько важных изменений, которые  коснулись внешнего вида, объема указываемой информации и уровня защиты документа от подделок. Новые права соответствую международным стандартам, что делает возможным их использование не только в России, но и за рубежом.  

Кроме того, на самом удостоверении указана подробная информация об их владельце. А, благодаря штрих-коду, инспектор может быстро зайти в базу данных ГИБДД и получить максимальный объем информации о гражданине.

 

Какие есть категории водительских прав

Категории водительских прав: виды и расшифровка

Категория водительских прав — это разрешение на управление конкретным видом транспортного средства. Для получения каждой из них нужно пройти обучение и успешно сдать отдельные экзамены.

Если раньше с обозначением пунктов удостоверения на право вождения авто было все понятно, то сейчас категории несколько запутаны. Кроме основных, существует целый ряд дополнительных разрешений на управление определенным видом транспорта. Для общего понимания в этой статье мы расскажем о категориях и самых популярных подкатегориях водительских прав в Украине. Плюс к этому познакомим вас с их расшифровкой. Но давайте обо всем по порядку.

Классификация водительских прав: какие бывают категории

Ранее на водительском удостоверении можно было увидеть только 5 основных категорий. Сейчас они также присутствуют, но при этом получили ряд подкатегорий. В целом современные водительские права насчитывают 16 пунктов.

Их классификация базируется на общепринятой системе о дорожном движении в Украине.

В начале рассмотрим 5 основных групп транспортных средств и их значение:

1. Мотоциклы и мотороллеры (А)
   Можно водить любой двухколесный транспорт (в том числе с боковым прицепом), в котором объем двигателя не менее 50 куб. см, или электромотором мощностью более 4 кВт.
2. Легковые автомобили и другой транспорт на их базе (В)
   Это самая распространенная среди водителей категория, которая дает право управлять любым транспортом с массой до 3,5 тонны и общим числом сидений в салоне не более 8.
3. Грузовые автомобили (С) Здесь все предельно просто — можно управлять особо крупными грузовыми авто, общая масса которых более 7,5 тонн.
4. Автобусы (D)
   Нужна для управления крупным пассажирским транспортным средством, в салоне которого установлено более 16 сидений (с учетом места для водителя).
5. Трамваи и троллейбусы (Т)
   Как видно из названия, дают право управлять трамваем и троллейбусом.

Что означают подкатегории на водительском удостоверении

Также в Украине существует ряд подкатегорий, имеющих свое индивидуальное обозначение и характеристики. Те, что с цифрой, обозначают облегченную (упрощенную) версию транспортного средства, указанного в основном разделе. Характеристика категорий с индексом Е дает разрешение на буксировку автомобилем тяжелого прицепа. Давайте рассмотрим каждый пункт более детально:

• А1 — двухколесный или трехколесный транспорт, с объемом двигателя менее 50 куб. см. К этой подкатегории также относятся модели с электродвигателем до 4 кВт.
• В1 — малогабаритные транспортные средства, общая масса которых составляет до 400 кг. К ним относятся квадроциклы, трициклы и тому подобное.
• С1 — грузовики с разрешенной массой в диапазоне от 3,5 до 7,5 тонн.
• D1 — миниатюрные версии полноценных пассажирских автобусов. Выдается для управления транспортом с 16 местами в салоне и меньше.
  В, С и D с индексом Е — управление тягачом (соответствующим основной категории), а также транспортом с прицепом (масса свыше 750 кг).

На заметку — если масса прицепа менее 750 кг, удостоверение с индексом Е не требуется. Это все описания категорий транспортных средств, которые нужно помнить водителю.

Что еще важно знать

С появлением дополнительной классификации водительских прав в Украине, существенно изменились условия для их получения. Если говорить прямо — они стали более сложными. И речь идет не только о получении первой водительской корочки. Многие водители отметили, что сдать на права даже на низшую категорию стало значительно труднее.

Кроме усложненных экзаменов, существуют и ограничения по возрасту. Например:

• водить мотоциклы (А) можно с 16 лет,
• четырехколесный легковой и грузовой транспорт (В и С) — с 18 лет,
• прицепы и тягачи (с индексом Е) — с 19 лет,
• автобусы и троллейбусы (D и Т) только при достижении 21 года.

Хотите получить права и научиться хорошо водить? Тогда жмите на кнопку!

Союзник по обучению | Расшифровка по сравнению с когнитивными способностями

Терри Ноланд, вице-президент по инициативам в области образования

 

Автоматизм необходим во всем, что мы делаем, чтобы перейти к навыкам мышления более высокого порядка и безупречно выполнять задачи. В этом блоге мы будем исследовать читающий мозг, чтобы понять «автоматизм» выполнения процессов чтения более низкого уровня, которые помогут нам освоить понимание более высокого уровня.

Умственные способности для вождения автомобиля

Когда мы впервые учимся водить машину, мы тратим свои умственные способности на технические навыки, такие как скорость, сигналы поворота и дорожные знаки. Мы используем обе руки на руле. Требуются значительные когнитивные способности, чтобы не забывать смотреться в зеркала, чтобы сменить полосу движения. На данном этапе нашего процесса обучения мы еще не освоили «автоматизм» навыков, необходимых для вождения автомобиля, но с практикой и уверенностью наша обработка на более низком уровне становится автоматической.

Это относится и к классу. Если мы не можем легко выполнять процессы чтения более низкого уровня, такие как фонематическое осознание, фонетика и декодирование «автоматически», нам будет труднее высвободить наши умственные способности, чтобы сосредоточиться на задаче. Когда наша когнитивная нагрузка становится слишком интенсивной для понимания, повышается вероятность того, что в нашем процессе обучения будут существовать пробелы, что влияет на успехи в чтении и чувство неудачи. Этот сценарий происходит со многими учащимися с более низким социально-экономическим статусом, трудными читателями и учащимися с ограниченными возможностями обучения, такими как дислексия.

Определения многогранного чтения – «чтение для осмысления» 

Исследования показывают, что акт чтения многогранен:

1) Явная деятельность по развитию навыков, необходимая для доступа к печатным текстам.

2) Способность понимать текст, полученный в результате точного декодирования слов.

В то время как исследователи спорят об определении ограниченных навыков чтения, таких как беглость речи (Rasinski et al., 2011), существует консенсус в отношении того, что чтение включает в себя понимание письменного текста и построение смысла из этого текста (Afflerbach et al., 2011). Что произойдет, если учителя будут обращать внимание только на одно определение чтения? Давайте проверим это.

Тест по чтению

Прочтите следующий отрывок из популярной серии книг «Дневник слабака» для детей от 7 до 13 лет с уровнем Lexile 950:

Сегодня первый день в школе, и прямо сейчас мы Мы просто ждем, пока учитель поторопится и закончит рассадку. Так что я подумал, что мог бы также писать в этой книге, чтобы скоротать время. Кстати, позволь дать тебе хороший совет. В первый день в школе ты должен быть очень осторожен, когда сидишь. Вы входите в класс и просто кладете свои вещи на любую старую парту, и следующее, что вы знаете, говорит учитель: «Я надеюсь, вам всем нравится, где вы сидите, потому что это ваши постоянные места» (Кинни, 2007). .

Если вы овладели навыками декодирования и беглости, вытягивая слова со страницы, присоединяя звуки к буквам и читая с правильной скоростью (автоматичность и просодия), то вы, скорее всего, поймете смысл текста. Ваш мозг встретил автоматизм процессов более низкого уровня. (Кендо, 2014).

 

Теперь прочтите следующую выдержку из медицинского журнала о дислексии развития:

У двух женщин наблюдались множественные случаи фокального миелинизированного конического нарушения с потерей нейронов, глиозом и миелинизацией рубцов, поражающих перисильвиевые и мозговые артерии. приграничные территории. Присутствие миелина в рубцах свидетельствовало о том, что травма предшествовала второму или третьему году постнатальной жизни. У одного из самцов помимо микродисгенезии было обнаружено небольшое количество этих миелинизированных рубцов. В мозге двадцатилетней женщины не было рубцов в коре, но было небольшое количество эктопий, равномерно распределенных между полушариями. Другие аномалии включали билобарную олигондендраглиому гиппокампа и фронтальную артериовенозную аномалию у одной женщины; в одном случае у мужчин и в другом случае у женщин также были обнаружены артериовенозные аномалии, а у мужчины — артитектонические аномалии в заднем латеральном и медиальном коленчатых ядрах таламуса» (Galaburda et al., 19).85, с. 223)

Вы исчерпали свои мозги, чтобы расшифровать все технические слова в этом тексте? Это замедлило вас? Пробовали ли вы использовать контекстные подсказки или выделять корневые слова и аффиксы для расшифровки словарного запаса? Чувствовали ли вы себя менее умным, когда читали второй отрывок как первый?

Теория когнитивной нагрузки

Это пример теории когнитивной нагрузки, предполагающий, что наша рабочая память может обрабатывать только две или три части информации одновременно. Ограничения рабочей памяти перегружают конечные навыки полного понимания. (Руэда, 2011 г. и Форман и др., 2011 г.).

Cunningham et al. , (2011) заявили: «…когда распознавание слов еще не автоматизировано, читатель испытывает значительные когнитивные потребности при декодировании текста. По мере того, как читатель взрослеет, а требования к концептуально более сложным текстам требуют использования сложных стратегий мышления, необходимо снижение сознательного внимания на уровне распознавания слов, чтобы высвободить когнитивную энергию, необходимую для понимания» (стр. 260).

За то время, пока вы читали от первого отрывка до второго, ваш интеллект не изменился. Что изменилось, так это ваша способность декодировать контент и понимать то, что вы читаете. Во втором проходе наши умственные способности должны были быть перегружены, чтобы использовать процессы более низкого уровня.

Преодоление пробела в «автоматизме» чтения — беглость

«Беглость чтения помогает снизить когнитивные потребности и, таким образом, облегчает понимание текста читателем» (Rueda, 2011).

Доктор Марианна Вольф (2008) в своей книге «Пруст и кальмар» строит наглядную историю о том, что такое чтение, раскрывая принципы чтения, определенные Марселем Прустом: «Пруст рассматривал чтение как своего рода интеллектуальное убежище, где люди имеют доступ к тысячам реальностей, с которыми они иначе никогда не столкнулись бы и не поняли». (стр. 6).

Читателям, испытывающим трудности с обучением, и людям с ограниченными способностями к обучению мы должны помочь им найти мостик к содержанию, обучая их более низкоуровневым процессам чтения. Многие педагоги используют структурированную программу повышения грамотности, основанную на фактических данных, но этот подход требует времени, может быть, 1 или 2 года.

Точно так же, как любой маленький ребенок может понимать выше своей способности читать, так же может и ученик, который изо всех сил пытается читать. Им требуется инструмент, который поможет им автоматизировать процесс декодирования и обеспечить укрепление навыков в процессах чтения более низкого уровня. Доступ к аудиокнигам, которые читает человек, может служить надежным инструментом для одновременной работы обоих процессов — понимания и познания.

Целостный подход к чтению

Если мы позволим учащимся полагаться только на полученные в явном виде навыки, их способность догнать уровень знаний в классе будет недосягаема. Как сообщество исследователей и специалистов в области образования, рассмотрите три вопроса:

1. Соответствуют ли когнитивные способности и способности учащихся, а не только учащихся с ограниченными возможностями обучения, содержанию на уровне класса, если процессы чтения на более низком уровне не автоматизированы?

2. Какие инструменты и ресурсы используют учителя для создания целостной среды и культуры чтения и грамотности, когда время и темп учебной программы не позволяют уделять достаточно времени четкому обучению?

3. Являются ли классы, использующие более целостный подход к обучению чтению, более эффективными?

При дальнейшем изучении этих вопросов и применении рекомендуемых инструментов, таких как аудиокниги, которые читает человек, мы можем надеяться, что разрыв в успеваемости сократится за более короткий период времени, и учащиеся, которые борются с конечными процессами чтения, смогут идти в ногу с сверстники. Если автоматизация чтения является проблемой для вашего читателя, испытывающего затруднения, Learning Ally, некоммерческая организация, предоставляющая доступ к учебной программе в формате аудиокниги, предназначенной для чтения человеком, может преодолеть разрыв между процессами чтения более низкого уровня и чтением для полного понимания и освоения содержания.

Чтобы получить список литературы, цитируемой в этой статье, свяжитесь с Learning Ally по телефону 1-800-221-4792.

Расшифровка мифа о беспилотных автомобилях и конкуренции в США | by Yuchen Luo

Оценка текущего этапа, анализ того, как победить, и прогноз того, кто победит.

Хотя это видео очень впечатляет, больше всего меня интересуют первые 5 секунд — обратите внимание, что Тесла не называет храброго парня в машине ни «водителем», ни «пассажиром». Он «человек на водительском сиденье». Он не водит машину, но ему лучше быть внимательным к окрестностям, поэтому он не водитель и не пассажир, который может спать или просматривать ленту социальных сетей на заднем сиденье. На самом деле, эта тонкая взаимосвязь во многом отражает нынешний этап развития технологий беспилотного вождения: за последние несколько лет мы добились большого прогресса, и сегодня полуавтономное вождение возможно с определенными ограничениями — географическими, нормативными, ограничениями скорости, требованиями водителя. , руки на руле и т. д. И технология в настоящее время лучше помогает водителю (или «человеку на водительском сиденье»), чем полностью контролирует автомобиль. Автомобили с самой передовой системой автономного вождения на рынке сегодня по-прежнему находятся где-то между 2 и 3 уровнями из шести уровней, определенных Обществом автомобильных инженеров (SAE):

1. У этого еще много ограничений. Чтобы назвать некоторые из них — географически он работает лучше на автомагистралях с меньшим количеством переменных, чем оживленный перекресток в центре города, о чем свидетельствуют недавние новости о том, что беспилотный грузовик Uber совершил свою первую доставку с включенной автономной системой на шоссе. А недавно Uber признал, что у его беспилотных автомобилей в Сан-Франциско есть проблема с велосипедными дорожками. Юридически в сентябре 2016 года федеральное правительство опубликовало свой первый свод правил, регулирующий производство и продажу беспилотных автомобилей. Теперь автопроизводителям необходимо пройти оценку безопасности по 15 конкретным темам, чтобы получить одобрение Национальной администрации безопасности дорожного движения (NHTSA) до коммерческого внедрения. Я уверен, что по мере развития технологий будет появляться больше правил.

2. Беспилотный автомобиль, который может успешно перевезти вас с одного места на другое 999 раз из 1000, все еще не является удачной инновацией и не получит широкого распространения. Самое главное, это один раз, когда он вышел из строя, и это особенно верно для технологии автономного вождения. Например, Tesla, один из пионеров этой технологии, за последние несколько месяцев участвовал в нескольких авариях со смертельным исходом, в которых технология автопилота не смогла защитить водителя. И репутация, и цена акций упали.

Основываясь на вышеуказанных причинах, я считаю, что то, что показывает видео, является предварительным просмотром того, как автоматизация уровня 3 выглядит для потребителей, но это не должно вызывать у вас ощущение, что полностью автономный автомобиль не за горами — даже автомобиль уровня 3 не на рынке еще. Чтобы иметь более четкое представление о текущем этапе и обеспечить руководство на будущее, я хотел бы разбить технологию беспилотного вождения на следующие 3 компонента:

● Аппаратное обеспечение: большинство технологий уже существуют — аутсорсинг способный

○ Автомобиль

○ Датчики (камера, радар, лазер, ультразвук и т.д.)

○ Процессоры (GPU, CPU)

● Программное обеспечение: очень-очень сложная штука

3, GPS

3, GPS ○ Сверхточное картографирование

○ Алгоритм принятия решений

○ Алгоритм маршрутизации/сопоставления (для модели «Транспортировка как услуга»): Назовем эту модель «беспилотный автомобиль как услуга» TaaS 2.0 и модель совместного использования водителей TaaS 1.0

○ Реальные данные для обучения программного обеспечения

● Рынок: очень новый рынок

○ Пользователи (принятие потребителями)

○ Драйверы: необходимы при переходе от TaaS к 1,0 0 3,0 TaaS

(гибридная сеть из людей-водителей и беспилотных автомобилей)

○ Правительство (правила, инфраструктура: подходят ли сегодняшние дороги, светофоры, знаки для беспилотных автомобилей? Вероятно, нет. )

Моя оценка текущего этапа: аппаратная часть уже есть, но софт и рынок еще далеко не готовы. Тот, кто первым взломает оставшиеся две части, получит наилучшие шансы на победу в соревновании. Это объясняет, почему Apple смещает акцент с создания автомобиля на создание системы программного обеспечения; Google выделяет Waymo и сотрудничает с автопроизводителем Fiat Chrysler; Uber без разрешения спешит протестировать беспилотный автомобиль в Сан-Франциско и т. д. человека-водителя». Глядя на аппаратные части беспилотного автомобиля — камеру, радар, ультразвуковой датчик, графический процессор, процессор, автомобиль — вы не обнаружите, что ни одно из них не является изобретением 21 века. Благодаря первопроходцам в этих отраслях сегодня эти аппаратные средства являются доступными, мощными, легкими и доступными по цене. А закон Мура говорит нам, что графические и центральные процессоры со временем будут иметь более высокую производительность и меньшие затраты, обеспечивая большую вычислительную мощность при обработке всех данных, полученных автомобильными датчиками.

Я не умаляю важности аппаратной составляющей беспилотного автомобиля. Я считаю, что аппаратное обеспечение — не самая большая проблема в разработке беспилотных автомобилей. Что сложно, так это а) объединить всю информацию, собранную и обработанную всеми аппаратными частями, чтобы принимать решения, которые лучше, чем решения, принимаемые людьми-водителями в режиме реального времени, и б) для облегчения принятия потребителями и работы с правительством. для совместного создания правил и инфраструктуры, которые направляют и поддерживают технологию. Первая часть программное обеспечение и вторая часть рынок . Оба компонента очень интересны. Во-первых, следует отметить, что программное обеспечение для самостоятельного вождения сильно отличается от большинства программ, которые мы используем сегодня. Он особенный тем, что имеет почти нулевую устойчивость к ошибкам. Напротив, представьте себе приложение для повышения производительности на вашем мобильном телефоне или корпоративное программное обеспечение, которое использует компания — после выпуска продукта разработчики постоянно выявляют ошибки, устраняют ошибки и обновляют программное обеспечение по беспроводной сети, в то время как пользователи используют программное обеспечение, сообщают об ошибках и ждите обновлений, которые исправят эти ошибки. Однако в программном обеспечении для самостоятельного вождения небольшая ошибка поставит под угрозу жизнь пассажира. Эта нулевая устойчивость к ошибкам означает гораздо более сложную разработку программного обеспечения и трения на рынке.

● Разработка программного обеспечения: планка для выпуска продукта будет намного выше. Требуется гораздо больше раундов проверки, и потребуется другой подход к бета-тестированию. Это почти как играть в игру, в которой успех дает вам 1 очко, а неудача вычитает 1000 — вам лучше быть на 100% уверенным, что это будет успех, прежде чем делать попытку, верно?

● Реакция рынка: правила будут очень строгими, и даже если беспилотный автомобиль пройдет оценку безопасности и все другие нормативные трения и выйдет на рынок, будет чрезвычайно сложно за короткое время добиться широкого распространения на рынке. Я считаю себя первопроходцем в области технологий, но должен признать, что очень нервничаю из-за мужественного «человека за рулем» в предыдущем видео Tesla. Согласно иерархии потребностей Маслоу, безопасность является фундаментальной потребностью, поэтому ожидается, что пропасть между ранним рынком и основным рынком будет очень широкой и труднопреодолимой.

Жизненный цикл внедрения технологии

Это означает, что, несмотря на то, что аппаратная проблема в основном решена, а правительство и многие компании вкладывают значительные средства в исследования и разработку беспилотных автомобилей, эта технология все еще находится в зачаточном состоянии, и требуются годы, чтобы зрелый . Я не делаю прогнозов о том, как скоро это окажет реальное влияние на нашу жизнь, потому что даже Tesla, оптимистичная и предприимчивая компания (на мой взгляд) и пионер в области технологий беспилотного вождения, признает, что невозможно точно знать когда его полная способность к самостоятельному вождению будет доступна (обратите внимание, что все необходимое аппаратное обеспечение уже встроено в его автомобили), потому что это «зависит от тщательной проверки программного обеспечения и одобрения регулирующих органов, которые могут сильно различаться в зависимости от юрисдикции». Опять же, это показывает, что программное обеспечение и рыночные элементы сложнее взломать, чем многие думали.

А теперь позвольте мне сделать огромный шаг вперед: представьте, что технологические барьеры исчезли, и компании могут производить полностью автономные автомобили (соблюдены требования как к аппаратному, так и к программному обеспечению как минимум 4-го уровня). Какой должна быть стратегия выхода на рынок и бизнес-модель? Я считаю, что у компании есть следующие 2 варианта:

1. Продажа автомобилей напрямую потребителям: модель традиционного производителя автомобилей

2. Предоставление услуг потребителям: самоуправляемый автомобиль как услуга (TaaS 2.0)

Какая модель лучше подходит для беспилотных автомобилей?

Я хотел бы взять точку зрения потребителя и сначала подумать о почему люди покупают/владеют автомобилями . Я выделил следующие мотивы:

● Контроль: вы знаете, что ваша машина в вашем распоряжении личный автомобиль обеспечивает большую конфиденциальность

● Экономика: более низкая стоимость за милю (0,90 доллара США для личного автомобиля по сравнению с 1,54 доллара США для совместного использования)

● Собственность: кому-то нравится владеть автомобилем

● ~ Символ статуса: для кого-то лучше некоторые владеют роскошным автомобилем

● Вождение — это весело!!

Похоже, причин много. Давайте посмотрим, что останется, если предположить, что существует сверхэффективная сеть TaaS. Поскольку автомобиль, который доставит вас в любой пункт назначения 24 часа в сутки, 7 дней в неделю, будет у вас под рукой, контроль и надежность больше не являются мотивацией для владения автомобилем:

● Конфиденциальность: вождение/езда на личном автомобиле обеспечивает большую конфиденциальность некоторые владеют автомобилем

● ~ Символ статуса: вы можете ездить на роскошных автомобилях в сети TaaS, но все же можно утверждать, что владеть роскошным автомобилем приятно

● Вождение – это удовольствие!!

Теперь, добавив в уравнение технологию полной автоматизации, почему потребитель предпочел бы иметь беспилотный автомобиль, а не использовать TaaS 2.0? Убраны дополнительные мотивы: то, что вы можете быть единственным человеком в транспортном средстве (при желании), лишает права на неприкосновенность частной жизни; поскольку стоимость мили в TaaS 2. 0 будет значительно ниже (без водителя, который берет 80% от того, что вы платите), экономия становится недействительной; и, очевидно, вы не едете ни в ту, ни в другую сторону, так что больше никаких «вождение — это удовольствие». Осталось:

● Владение: некоторым нравится владеть автомобилем

● ~ Символ статуса: владеть роскошным беспилотным автомобилем – это круто, хотя вы, вероятно, тоже можете ездить на роскошном беспилотном автомобиле в TaaS 2.0

Теперь интересно посмотреть с точки зрения потребителя, что единственными мотивами владения беспилотным автомобилем по сравнению с TaaS 2.0 являются: право собственности и символ статуса. Однако я считаю:

1. Без других ценностных предложений само владение автомобилем как мотивация не продержится долго — все остальные преимущества владения автомобилем объединяются, чтобы сделать владение автомобилем значимым. Когда все другие мотивы исчезают, мотив собственности становится уязвимым

2. Автомобиль как символ статуса просто не подходит для широкой публики

Кажется, что единственный рынок для продажи беспилотных автомобилей потребителям находится в более дорогом сегменте . Этот вывод подкрепляется тем фактом, что общие затраты на производство беспилотных автомобилей будут довольно высокими, по крайней мере, в первые годы эры беспилотных автомобилей, до того, как начнет действовать эффект масштаба. Подразумевает ли это гибридную модель для производители автомобилей — TaaS 2.0 для широкой публики и продажа роскошных беспилотных автомобилей небольшой группе потребителей? Или они станут поставщиками для компаний TaaS 2.0? Чтобы ответить на эти вопросы, я хотел бы сначала проанализировать жизнеспособность модели «беспилотный автомобиль как услуга».

Есть 2 основных требования к компании, чтобы войти в бизнес TaaS 2.0:

A. Парк беспилотных автомобилей: в отличие от сегодняшних Uber или Lyft, которые, по сути, Вождение автомобиля в качестве сервисной компании должно либо владеть парком автомобилей, либо сотрудничать со сторонним поставщиком, который предоставляет парк автомобилей. Поскольку создание флота в любом случае потребует больших капитальных затрат, компания должна иметь отличные возможности для привлечения капитала или огромный свободный денежный поток, чтобы выйти на рынок. Чтобы дать быструю оценку капитальных затрат, необходимых для обеспечения ликвидности со стороны предложения с помощью парка беспилотных автомобилей — в 2014 году Uber заявил, что совершает 1 миллион поездок в день по всему миру. Я считаю, что это число быстро росло за последние два года, но для простоты предположим, что Uber сейчас совершает 1 миллион поездок в день на рынке США. Если предположить, что беспилотный автомобиль может совершать 50 поездок в день, Uber потребуется 1 миллион / 50 = 20 000 автомобилей, чтобы обеспечить ликвидность предложения на сегодняшнем рынке США. Если предположить, что каждый самоуправляемый автомобиль стоит 100 000 долларов, то эти 20 000 автомобилей составят огромные инвестиции в 2 миллиарда долларов.

B. Возможности сопоставления и маршрутизации: владение автопарком само по себе ничего не значит, если компания не имеет возможности эффективно отправлять эти автономные автомобили водителям в режиме реального времени. Эта новая версия экономики по запросу — замена водителей-людей интеллектуальными машинами на стороне предложения — требует следующего уровня точности в алгоритме сопоставления и маршрутизации, чтобы обеспечить плавную посадку, высадку и все варианты во время поездки (изменить в пункте назначения, совместное использование автомобилей, возврат для другого пикапа и т. д.). Автономный автомобиль обучен делать много вещей, но принятие правильного решения о пикапе, вероятно, не входит в их число. Должна существовать система, которая централизованно управляет и распределяет автопарк: точно так же, как сверхточное картографирование требуется для любых беспилотных автомобилей для движения по дорогам, сверхточное сопоставление и маршрутизация требуются для любого беспилотного автомобиля в качестве сервисные компании, которые заменяют взаимодействие человека и человека взаимодействием человека и машины во время посадки, поездки и высадки. Компания TaaS 2.0 добавляет ценность, предоставляя исключительно мощный алгоритм сопоставления и маршрутизации поверх парка беспилотных автомобилей. Другими словами, если у компании нет такой возможности, у нее нет шансов конкурировать на этом рынке, независимо от того, сколько у нее беспилотных автомобилей или насколько они хороши.

Компания должна иметь как A, так и B, чтобы конкурировать в этом пространстве. Производители беспилотных автомобилей имеют A, но не имеют B, в то время как компании по совместному использованию поездок, такие как Uber или Lyft, имеют B, но нуждаются в A. Если только производители автомобилей не смогут догнать компании по совместному использованию поездок в возможностях сопоставления и маршрутизации, что маловероятно, поскольку совместное использование поездок компании имеют многолетний опыт работы с технологиями и рынком, лучшая бизнес-модель для первых — продавать стандартные беспилотные автомобили компаниям TaaS 2.0/сотрудничать с компаниями TaaS 2.0 и продавать роскошные беспилотные автомобили элитным потребителям.

Компании, занимающиеся райдшерингом, могут либо разработать технологию автономного вождения самостоятельно, либо приобрести автономные автомобили у производителей, которые могут превратить их в компании TaaS 2. 0. Помните: программный компонент — это ключ к беспилотным автомобилям, поэтому тот, кто взломает программный компонент, получит огромное преимущество перед другими игроками отрасли. Неудивительно, что компании, занимающиеся райдшерингом, активно изучают возможность разработки программного обеспечения для самостоятельного вождения собственными силами (партнерство Uber-Volvo, Lyft-GM), поскольку это даст им больший контроль над качеством обслуживания, чем аутсорсинг. производителей, и, что более важно, программное обеспечение для беспилотных автомобилей — это ров против всех других игроков в индустрии беспилотных автомобилей (других компаний, занимающихся совместными поездками, производителей автомобилей, компаний-разработчиков программного обеспечения и т. д.). Возможности маршрутизации и сопоставления — это ров для производителей автомобилей и других компаний, не связанных с TaaS, и компания, занимающаяся райдшерингом, хотела бы создать ров для других компаний, которые имеют аналогичные возможности маршрутизации и сопоставления.

Следующий вопрос: какая стратегия выхода на рынок для TaaS 2.0 лучше? Вместо запуска парка автономных автомобилей лучшей стратегией будет предоставление гибридной сети из людей-водителей и автономных автомобилей (TaaS 1.5) и переход к полностью автономному парку (TaaS 2.0) с течением времени. Поскольку беспилотный автомобиль является революционной инновацией, технологии маршрутизации и сопоставления нужны реальные данные, ожидаемые и неожиданные изменения на дороге, чтобы приспособиться к сложности управления этими автономными автомобилями, а рынку нужно время, чтобы завоевать доверие. и принять этот TaaS 2.0. В отличие от программного обеспечения для самостоятельного вождения, которое должно быть готово на 100% перед выходом на рынок, программное обеспечение для маршрутизации/сопоставления требует процесса тестирования, устранения неполадок и итерации, и большая часть этого процесса не может происходить в лаборатории или на испытательном полигоне. : уроки должны быть из реальной дороги. Гибридная сеть — это критически важный промежуточный этап, который выполняет следующие функции:

1. Рынок: способствовать принятию потребителями

2. Рынок: подтолкнуть к адаптации правил и дорожной инфраструктуры к этой новой технологии

3.

9

8 -world data для улучшения маршрутизации и сопоставления программного обеспечения

4. Программное обеспечение/рынок/аппаратное обеспечение: тестирование всех аспектов пользовательского опыта и взаимодействия человека с машиной, выявление проблем и устранение неполадок

При этом тот, кто первым выйдет на рынок с гибридной сетью водителей-людей и автономных автомобилей, чтобы предоставлять транспорт как услугу, будет в наилучшем положении, чтобы завоевать рынок беспилотных автомобилей. Это выглядит просто, но мой предыдущий анализ указывает на несколько основных предположений для запуска этой гибридной сети: а) компания подтвердила жизнеспособность и надежность своего программного обеспечения для самостоятельного вождения, поэтому автомобиль готов к выходу на рынок; b) компания имеет необходимые возможности маршрутизации и согласования для диспетчеризации сети TaaS и имеет достаточное количество водителей и автономных автомобилей в первую очередь для достижения ликвидности предложения; c) трения на рынке (регламенты, инфраструктура, принятие потребителями и т.

д.) достаточно низки для запуска этой TaaS 1.5. Пока эти минимальные требования не будут выполнены, компания сможет конкурировать на этом рынке.

Итак, у кого больше шансов на победу?

Я создал следующую таблицу, чтобы визуализировать сильные и слабые стороны некоторых из наиболее активных игроков. По каждому критерию компании оцениваются по шкале от 1 до 5, где 5 — лучшая среди всех пяти компаний. Обратите внимание, что это относительные оценки, а не абсолютные; например, то, что Google (теперь Waymo) получает 5 баллов за программное обеспечение для принятия решений, не означает, что у него есть идеальное программное обеспечение для принятия решений — это только означает, что Google (теперь Waymo) лидирует в этой категории, независимо от того, насколько далеко он ушел. от реального взлома секретного кода принятия решений для беспилотных автомобилей.

Google Waymo и Uber лидируют в гонке.

Пояснения к баллам в каждой категории:

● Капитал: И у Google, и у Apple есть большой свободный денежный поток и здоровая основная деятельность, чтобы поддерживать свои проекты беспилотных автомобилей. Uber обладает невероятной способностью привлекать капитал (15 раундов финансирования с привлечением 11,5 млрд долларов), но, очевидно, ему приходится тратить деньги и на другие цели. У Lyft есть 9 раундов финансирования с привлечением 2 миллиардов долларов, и они агрессивно тратят деньги, чтобы конкурировать с Uber в сфере райдшеринга. Тесла нуждается в огромном капитале для разработки и производства модели 3 и строительства гигафабрики, поэтому у нее немного не хватает денег.

● Программное обеспечение — GPS, картографирование: Компания Google имеет более 10 лет опыта работы с картами, и приобретение Waze в 2013 году дало ей дополнительные данные и опыт. Apple выпустила Apple Maps в 2012 году, и картографические автомобили были замечены и связаны с проектом Apple по созданию беспилотных автомобилей. В 2016 году Uber объявил о планах инвестировать 500 миллионов долларов в создание собственных карт и с 2015 года очень активно занимается приобретением картографической компании и партнерством с ней.

Tesla также планирует создавать карты высокой четкости и использует водителей Tesla для сбора данных. данные для разработки карт с 2015 года. Lyft, с другой стороны, полагается на сторонние карты, включая Google Maps, Waze и Apple Maps, и еще не объявила о плане разработки собственных карт.

● Программное обеспечение — Принятие решений: Компания Google (сейчас Waymo) начала тестировать свою технологию автономного вождения в 2009 году и проехала более 2 млн миль на полностью беспилотных автомобилях. У него больше всего опыта и данных, которые так важны при обучении программного обеспечения. В апреле 2016 года Tesla заявила, что проехала более 47 миллионов миль на автопилоте. Хотя автопилот не является полностью автономным, впечатляет то, что владельцы Tesla становятся инструкторами по работе с программным обеспечением Tesla для самостоятельного вождения, поскольку программное обеспечение учится во время вождения владельцев Tesla. Использование автопилота от сотен тысяч владельцев Tesla позволяет Tesla быстро учиться.

В 2015 году Uber объявила о стратегическом партнерстве с CMU и открыла Центр передовых технологий в Питтсбурге, чтобы сосредоточиться на исследованиях и разработках технологий автономного вождения. В 2016 году Uber сделал еще один большой рывок, запустив беспилотные поездки в Питтсбурге и купив Otto, компанию по производству беспилотных грузовиков. Недавно Uber расширил тестирование беспилотных автомобилей до Сан-Франциско. Партнерство, приобретение и дорожные испытания дадут Uber бесценный опыт и данные для разработки беспилотных автомобилей. И Lyft, и Apple отстают в гонке. Хотя Lyft сотрудничает с GM, мне кажется, что GM предоставляет технологию автономного вождения, а Lyft предоставляет платформу для совместного использования в рамках этого партнерства. Apple борется со своим проектом Titan и в последнее время переключает внимание с создания автомобиля на разработку программного обеспечения для самостоятельного вождения.

● Программное обеспечение — маршрутизация/сопоставление: И Uber, и Lyft, несомненно, являются лидерами в этой категории. Поскольку доля рынка Uber превышает 80%, а это означает, что обрабатывается больше поездок и собирается больше данных, я ставлю Uber на один балл выше, чем Lyft. В 2015 году компания Google запустила свой сервис совместного использования автомобилей в Израиле, а в 2016 году – пилотную программу Waze Carpool в районе залива. У Tesla есть план по развитию сервиса райдшеринга, но в этой категории у него нет никаких преимуществ. У Apple нет никаких действий, кроме как инвестировать 1 миллиард долларов в Didi Chuxing, китайскую компанию по совместному использованию поездок.

● Рынок — принятие потребителями: У Tesla сотни тысяч постоянных клиентов. Он также использует эволюционный подход к разработке и выпуску беспилотных технологий, что немного облегчает принятие потребителями. Uber и Lyft уже давно являются компаниями, предоставляющими услуги по совместному использованию поездок, поэтому их преимущество заключается в доверии, которое они завоевали у потребителей благодаря своей модели TaaS. Когда они в конце концов запустят TaaS 2.0, по крайней мере, их клиенты смогут попробовать. Waze Carpool от Google и известный опыт/усилия в области беспилотных автомобилей повысят воспринимаемую надежность среди потребителей, которые знают о многолетних исследованиях и разработках Google в области технологий автономного вождения. Яблочная машина? я не знаю…

● Рынок — Сеть водителей: Мой предыдущий анализ указывает на важность TaaS 1.5 в качестве промежуточного этапа, который потребует наличия сети водителей в дополнение к полностью автономным автомобилям. У Uber и Lyft есть один, в то время как другим приходится создавать его с нуля. Нелегко это сделать.

Теперь ясно, что Google и Uber прочно лидируют в гонке революционных перевозок с помощью беспилотных автомобилей как услуги. И так интересно видеть, что они очень разные по своим достоинствам, практически дополняют друг друга. У Google есть преимущества в программном обеспечении для самостоятельного вождения, тогда как у Uber есть преимущества в технологии и рынке TaaS.