На конференции Physical AI & World Model Conference 2026, состоявшейся 20 октября, генеральный директор Momenta Цао Сюйдун выступил с прогнозом о скором наступлении эпохи массового беспилотного вождения уровня L4. По его мнению, переломным станет 2028 год, а причиной такого скачка является закономерность, которую он назвал «законом Мура для автономного вождения»: показатели безопасности и эффективности подобных систем удваиваются десятикратно примерно раз в два года.
Три фактора ускорения
Цао Сюйдун подчеркнул, что этот принцип касается не только беспилотных автомобилей, но и искусственного интеллекта в целом. По его расчетам, с 2026 по 2028 год лидеры отрасли смогут ежегодно добиваться десятикратного улучшения ключевых метрик за счет трех направлений:
- развития мировых моделей (world models)
- масштабирования данных (Data Scaling)
- масштабирования самих моделей (Model Scaling)
Принцип работы модели R7
Технологической основой Momenta выступает мировая модель R7, обучающаяся через предсказание физических закономерностей. Система объединяет реальные данные вождения с последующим дообучением, перенимает стиль поведения опытных водителей, а также с помощью симуляций и обучения с подкреплением отрабатывает действия в редких нестандартных ситуациях — так называемых long-tail сценариях. По словам руководителя компании, такой подход заметно удешевляет последующие итерации модели.
Особое внимание Цао Сюйдун уделил способности R7 к обобщению: модель, обученная на большом объеме данных, требует лишь незначительной донастройки для адаптации к новым автомобилям, иным правилам дорожного движения или специфике зарубежных рынков. Эта гибкость уже подтверждена на примерах серийных легковых машин, а также робо-такси, грузовиков и фургонов.
Рост объема данных
Серьезным драйвером прогресса остается накопленный массив данных. Momenta уже поставила более 1,3 миллиона автомобилей с автопилотом, а суммарный пробег этих машин приблизился к 20 миллиардам километров — что сопоставимо с 500 тысячами витков вокруг экватора Земли.
Показательна динамика набора этого опыта: если первые 100 тысяч поставленных автомобилей потребовали около 24 месяцев, то последние 100 тысяч были достигнуты менее чем за месяц. Скорость накопления данных о реальном вождении растет экспоненциально.
Чипы нового поколения
Параллельно с данными увеличивается и масштаб самих моделей, что требует соответствующих вычислительных ресурсов. Партнер Momenta — компания XHEART (Синьсинь Ханту) — разрабатывает специализированные чипы под задачи больших моделей. Уже сейчас при сопоставимой цене и энергопотреблении удалось повысить производительность примерно в десять раз, а следующее поколение чипов X9 должно увеличить возможности моделей на устройстве еще в 100 раз.
По словам главы Momenta, именно сочетание развития больших моделей и специализированных чипов — когда архитектура процессоров подстраивается под запросы моделей, а чипы дают моделям пространство для роста — вместе с постоянно увеличивающимся объемом данных серийной эксплуатации и совершенствующимися мировыми моделями формирует ускоренное действие «закона Мура для автономного вождения».
Параллель с AI Coding
Рассуждая о перспективах рынка, Цао Сюйдун провел аналогию с направлением AI Coding, назвав его «вишенкой на торте» цифрового искусственного интеллекта. Если еще год назад подобные системы в основном помогали человеку, то сейчас они все чаще выступают самостоятельными агентами, способными выполнять задачи без участия человека — роли меняются, и уже человек помогает агенту.
Эту трансформацию он сравнил с переходом от уровня автономности L2 к L4, отметив, что подобный скачок способен увеличить рынок в десятки и даже сотни раз. По его прогнозу, аналогичный переломный момент для автономного вождения — переход от L2 к L4 — может произойти именно в 2028 году, открывая вместе с ростом безопасности системы значительно более широкие рыночные возможности.
Источник: news.yiche.com
