Tartalomjegyzék
Az önvezető autók célja az, hogy tökéletes járművek legyenek — teljesen biztonságosak legyenek és önállóan, emberi közreműködés nélkül érjenek a megadott célhelyre. Addig azonban, hogy az ilyen járművekből egy utakat uraló, teljes hálózat jöjjön létre, hosszú utat kell még megtennie a motorizációs üzletágnak
Nem lehet nem észrevenni azt, hogy az új technológiák életünk egyre nagyobb részét teszik automatikussá, amivel több időt takarítanak meg nekünk a szenvedélyeink űzésére. Azonban a fuvarozás és a mobilitás terén még rengeteg munkánk van. A tömegközlekedés tökéletlenségeit sem kell messze keresni — elég, ha megfigyeljük a munkába vezető utunkat. Az INRIX által végzett felmérés szerint az az idő, amit a nagyvárosok lakói dugóban töltenek el, az utóbbi négy évben megduplázódott.
A motorizációs üzletágban 3 trend ad nekünk reményt arra, hogy a mobilitás területén már nemsokára kihasználhatjuk a legújabb technológiák által nyújtott előnyöket, melyeknek köszönhetően a városi közlekedés kellemesebbé és biztonságosabbá válik. Ez a digitális gyártásnak, a felhasználók igényeinek hatékonyabb felismerésének és az önvezető autóknak köszönhetően valósulhat meg. E technológiák fejlődése gyökeresen megváltoztathatja a motorizációs ipar működését, és ebben a folyamatban hatalmas szerepet játszik a Google is.
Hogyan gyorsítja fel a Google Cloud Platform a modern motorizációs megoldásokat?
Önvezető autók
Már gyártanak önvezető autókat, viszont a mindennapi közlekedésben való megjelenésükre még várnunk kell. Ennek a technológiának óriási hatása van a társadalom képzeletére, és gyökeres változást ígér az eddig alkalmazott üzleti modellekben is. Bátran kijelenthetjük, hogy az önvezető autók óriási változással kecsegtetnek a közlekedés területén. A Google Cloud infrastruktúra már jelenleg is hozzájuttatja az önvezető-autógyártó cégeket olyan nélkülözhetetlen eszközökhöz, amelyek megkönnyítik a gyártási folyamatokat. A felhő szintúgy segít kifejleszteni a mesterséges intelligenciát, amely hamarosan az új generáció járműflottájának megbízható sofőrje lehet. A közlekedésben alkalmazott, fejlett gépi tanulás az egyik legnagyobb, ipari szintű megoldásra váró kihívás.
Ahhoz, hogy ez a technológia sikeresen működjön, a cégeknek nem csak az utakon, hanem a bonyolult, digitális szimulátorokon is tesztelniük kell járműveiket. Az ilyen típusú tesztek különleges számításokat igényelnek. A folyamatok elvégzéséhez szükséges, ilyen mértékű adatmennyiséghez elengedhetetlenek a nem hétköznapi felhőmegoldások. A Google olyan tenzorprocesszorokat gyárt (TPU), amelyek képesek elbírni az AI-vel összefüggő, több, mint 100 petaflops egységteljesítményű terhelést. Röviden ez annyit jelent, hogy a Google-lel való együttműködésnek hála a motorizációs ipar felhő alapú, óriási hatékonyságú szuperszámítógépekre tesz szert.
Waymo, vagyis a Google önvezető autója
Az USA-ban bekövetkezett balesetek egészen 94%-ának okozója a sofőr figyelmetlensége, vagy hibázása. Ezért a Google már 2009-ben elkezdett dolgozni annak az önvezető autónak a projektjén, amely jelenleg már a Waymo márkanév alatt fut, és ma már több próbaúton is túl van, amit az amerikai városok utcáin tett meg. A Waymo autók mindig emlékeznek a közlekedési szabályokra, mindent észlelnek maguk körül, nincs szükségük pihenésre, ismerik az útvonalat és az út aktuális körülményeit – ennek köszönhetően sokkal hatékonyabbak és produktívabbak bármilyen sofőrnél.
De az önvezető autó építésébe fektetett energia a Google Cloudnak nem az egyetlen hozzájárulása a motorizáció fejlődéséhez.
Ridesharing
A jobb városi közlekedésnek minden vágyálma érint egy különösen fontos kérdést — a tökéletesített megosztott közelekedést. A Google Maps Platform egy olyan szolgáltatás, amely lehetővé teszi a cégeknek olyan applikációk és weboldalak létrehozását, amelyek kihasználhatják a világ legjobb geolokalizációs szoftverének erejét. Ez a módszer több, különböző módon megnöveli a flották és szolgáltatások hatékonyságát.
A sofőrök munkájának megkönnyítése érdekében a fejlesztők pontos, Google Térképen alapuló navigációt helyezhetnek el az applikációikban, aminek köszönhetően a sofőröknek nem kell több applikációt használniuk ahhoz, hogy hozzájuthassanak a munkájuk elvégzéséhez szükséges információkhoz.
A cégek is nyernek ezzel — mindenekelőtt azért, mert ellenőrizhetik a területi munkatársuk pontos útvonalát, haladását és jelenlegi helyzetét. Lehetővé teszi a logisztika jobb kezelését, csökkenti az üres járatokat és megrövidíti az ügyfél várakozási idejét is. A ridesharinget már használó cégek megfigyelték, hogy a Google megoldásai a várható menet- vagy szállítási idő hatékonyságának 48%-os növekedését eredményezték.
Az ügyfél igényeinek mélyebb megértése
Bár a motorizációs gyártók évről évre jobbá fejlesztik a termékeiket, a felhasználók igényeire való reális rálátás még mindig nem egyszerű nekik. Az ügyfelekre vonatkozó adatok szét vannak osztva az alvállalkozók és a közvetítők között, ezért semmilyen módon nem állnak egymás rendelkezésére. Ez azzal áll összefüggésben, hogy a kész járművek ára a kereskedőktől független okokból változhatnak, ami bizonytalanságot kelthet az ügyfelekben.
Egy, Amerikában végzett ügyfél-elégedettségi felmérés eredménye szerint mindenki veszít ezzel. Azon ügyfelek 14%-a, akik viszonteladói szalonokban kerestek maguknak autót, de nem vásároltak, bevallották, hogy a termék bizonytalan ára riasztotta el őket a vásárlástól — a viszonteladók nem tudtak egyértelmű választ adni, mert az árkülönbözet akár az ezer dollárt is megütheti.
A motorizációs üzletágban jelenlévő bizonytalan árak nem csak a vásárlókra vannak hatással, hanem az eladókra is. Pontatlanságokat szülnek a szezonális árak és kedvezmények megállapítása során. Szükséges ezért egy belső ellenőrzésű adatbázis létrehozása, amely biztonságos információforrás lehet minden autógyártó és eladó számára. Azért, hogy ez a rendszer mindenhol működjön, azonnal frissüljön és könnyedén mozogjon, a legérdemesebb a GCP eszközével létrehozni.
A BigQuery felhasználásával történő adatgyűjtéssel és elemzéssel lehetséges követni az alvállalkozó, a gyártó, a kereskedő és az ügyfél között lévő összefüggéseket. Lehetővé teszi az előrelátható és ismétlődő sémák megfigyelését, melyeknek köszönhetően a vásárlásra késztető impulzusokat, mint az ár, vagy a kedvezmény, tudatosan minden érintett számára előnyösen lehetne kihasználni. A nagyobb pontosság érdekében az adatelemzéssel magas fejlettségű, gépi tanulási és a GCP-ben alkalmazott mesterséges intelligenciájú eszközöket lehetne megbízni. Képesek kimutatni a veszteség, vagy az árbizonytalanság potenciális forrását, amely az egymásra tevődő, vagy kizárólagos kedvezményekből származik.
Ahhoz, hogy minden egy egészt alkothasson, a Google Cloud API egybeolvasztja az összes belső, gyártás- és eladáskezelő rendszerét. Tehát a motorizációs vállalatok nem maradnak ezzel a feladattal egyedül. A Google szakpartnerei az egész világon készen állnak a GCP technológiák elindítására és optimalizálására, ahogy e technológiákkal kapcsolatos szaktanácsadásra is.
A Google Cloud Platform nak lehetősége van arra, hogy a jövő közlekedésének alapköve lehessen – nem csak arra, hogy a cégeket és a velük kapcsolatos szolgáltatásokat kiszolgálhassa, hanem arra is, hogy a mesterséges intelligencia agya lehessen, amely úgy megy majd az utakon, mint egy tökéletes sofőr.
