Итак, с двумя переменными в уравнении воздушного райдшеринга надежностью и шумом мы разобрались; остается третья цена, и тут нужны еще несколько инноваций. Плюс еще вопрос упирается в производство достаточного для программы Uber числа eVTOL. Производителю, чтобы удовлетворить ненасытный спрос Uber, да еще и по приемлемой цене, придется выпускать летательные аппараты опережающими по сравнению со временами Второй мировой войны темпами, а тогда за два года удалось произвести рекордное число тяжелых бомбардировщиков B-24 Liberator 18 тыс. единиц; на самом пике темп производства составлял один самолет за 63 минуты. Пока этот рекорд никем не побит[28].
Но чтобы такое стало возможно а именно это и необходимо, чтобы сервис аэротакси из доступной только элите роскоши стал обыденностью, нам потребуется еще одна триада конвергентных технологий. Для начала системы автоматизированного проектирования и имитационного моделирования должны стать достаточно изощренными, чтобы можно было проектировать аэродинамические поверхности, крылья и фюзеляжи для коммерческих аэромобилей. Наука о материалах должна представить композитные материалы, а также сложные сплавы, достаточно легкие, чтобы их можно было применять в летательных аппаратах, и достаточно прочные, долговечные, надежные в эксплуатации. Наконец, 3D-печать должна стать порасторопнее и побыстрее превращать новые материалы в годные для производства компоненты, чтобы побить все предыдущие рекорды в авиастроении. Иными словами, требуется именно то, к чему мы сейчас пришли.
Так же можно проследить историю любой новой технологии. Носки, например, никак нельзя было изобрести до того, как революция в области материалов превратила растительные волокна в мягкое сырье, а благодаря революции в области орудий труда заостренные обломки костей животных не стали иглами для шитья. Безусловно, это прогресс, но по природе своей он был линейным. Потребовались тысячелетия, чтобы произошел переход от первых шагов в чулочно-носочном деле к следующему эпохальному новшеству одомашниванию животных (и тогда мы начали применять овечью шерсть). Потребовалось еще несколько тысяч лет, чтобы электричество масштабировало чулочно-носочное производство до фабричного, промышленного уровня.
Однако размытое, как при быстрой перемотке, ускорение, которое мы наблюдаем сегодня ответ на вопрос «Почему именно сейчас?», результат конвергенции десятка различных технологий. Это прогресс невиданных в истории темпов. И для нас это проблема.
Человеческий мозг эволюционировал в среде, которая характеризовалась локальностью и линейностью. Локальностью в том смысле, что все, с чем соприкасались наши предки, отстояло от них не более чем на расстояние однодневного перехода. А линейность среды выражалась в том, что перемены происходили крайне медленно. И жизнь вашего прапрапрапрадедушки в целом мало чем отличалась от жизни его праправнука. А сегодня мы живем в мире глобальном и экспоненциальном. Если что-то случается по другую сторону планеты, мы узнаём об этом через секунды (а наши компьютеры «услышат» новость миллисекунды спустя). Экспоненциальность нашего мира выражается в стремительных темпах прогресса. Какие там межпоколенческие различия? Сегодня революция может случиться через считаные месяцы. И все же наш мозг а по большому счету его аппаратные средства за две последние сотни тысяч лет толком не модернизировались не предназначался для таких, как сегодня, масштабов или темпов.
Если нам еще кое-как удается уследить за прогрессом отдельной новации, то перед лицом конвергентных новаций мы теряемся. И вот в чем дело: в «Законе ускоряющейся отдачи»[29] Рэй Курцвейл произвел математические расчеты и определил, что за следующее столетие мы переживем технологические перемены такого же масштаба, на какой в прошлом у человечества ушло 20 тыс. лет. Это как если пройти весь путь прогресса от зарождения сельского хозяйства до интернета, причем дважды и в пределах одного века. Технологические прорывы, которые вызовут парадигмальные сдвиги, зададут принципиально новые правила игры и не оставят камня на камне от реалий мира сегодняшнего, например, бюджетный воздушный райдшеринг, уже не будут происходить от случая к случаю. Они станут сыпаться на нас постоянно.
Следовательно, летающие автомобили лишь начало перемен.
Следовательно, летающие автомобили лишь начало перемен.
Новые способы передвиженияБеспилотные автомобили
Чуть более века назад происходила другая трансформация средств передвижения. Тройная угроза конвергенции триады технологий двигателя внутреннего сгорания, движущейся ленты сборочного конвейера и нарождающейся нефтяной промышленности активно выталкивала из транспортного бизнеса гужевые перевозки.
Первые сделанные на заказ автомобили объявились на дорогах еще на излете XIX века, но переломный момент наступил в 1908 г., когда Форд наладил массовый выпуск своего Ford Model Т[30]. Через какие-то четыре года[31] отчеты по анализу дорожного движения в Нью-Йорке насчитывали на улицах больше автомобилей, чем лошадей. И хотя от быстроты, с которой свершился переход с конной тяги на автомобили, прямо дух захватывало, сейчас он не выглядит таким уж неожиданным. Когда новая технология предлагает десятикратный выигрыш в ценности будь то дешевизна, скорость или лучшее качество, мало что сможет замедлить ее шествие.
За десятилетия после изобретения Форда автомобиль, стремительно обраставший всевозможными приспособлениями, атрибутами и новшествами для удобства езды, преобразил облик нашего мира, принеся нам много нового: светофоры, стоп-сигнальные фонари, автострады и многоуровневые эстакады, платные автостоянки и многоэтажные парковки, автозаправки на каждом углу, целую палитру услуг «не выходя из машины», автомойки, спальные пригороды, смог и дорожные заторы. Но хотя мы своими глазами наблюдаем, как зарождается аэрорайдшеринг а он, похоже, отправит в утиль многие компоненты автотранспортной системы, другое подкрадывающееся к нам революционное новшество грозит вообще уничтожить ее, и имя ему беспилотные автомобили.
Первое беспилотное авто, называвшееся американским чудом American Wonder[32], было радиоуправляемым и разъезжало по улицам Нью-Йорка в 1920-х гг., но по большому счету это была всего лишь игрушечная машинка-переросток. Более современные инкарнации беспилотного транспорта возникли из желания военных обеспечить войскам безопасное пополнение запасов. Инженеры-робототехники взялись решать эту задачу в 1980-х гг.; автопроизводители повернулись в ее сторону только в 1990-х гг. Переломный момент многие датируют 2004 годом[33], когда DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency, Управление перспективного планирования оборонных научно-исследовательских работ), желая придать турбоускорение разработке автомобилей-роботов, учредило для них гонки собственного имени DARPA Grand Challenge.
Трюк с гонками сделал свое дело. По прошествии десяти лет большинство ведущих автопроизводителей и некоторое число ведущих технологических компаний уже полным ходом реализовывали программы разработки автомобилей с автоматическим управлением. К середине 2019 г. дюжины беспилотных авто уже исколесили миллионы[34] километров по калифорнийским дорогам. Традиционные игроки отрасли калибра BMW, Mercedes и Toyota вовсю конкурировали за нарождающийся рынок робомобилей с технологическими гигантами Apple, Google (через Waymo), Uber и Tesla, пробовали разные конструкционные формы, собирали данные и совершенствовали нейронные сети.
Среди названных компаний Waymo, пожалуй, занимает самые выгодные позиции, чтобы на первых порах захватить лидерство на рынке. В прошлом это гугловский проект беспилотного автомобиля, и она включилась в работу с 2009 г., когда пригласила в штат профессора Стэнфордского университета и победителя DARPA Grand Challenge Себастьяна Труна[35]. Он помог в разработке ИИ-системы, призванной служить «мозгом» парка автоматически управляемых автомобилей Waymo. Десятью годами позже, в марте 2018 г., Waymo закупила этот парк[36] 20 тыс. беспилотных кроссоверов Jaguar для запуска планируемого сервиса такси. С таким штатом автомобилей Waymo намеревалась в 2020 г. осуществлять по миллиону поездок в сутки (вроде бы они и высоко замахнулись, но напомним, что Uber в 2019 г. совершала 15 млн поездок в сутки). Вы оцените, насколько важны цифры подобного порядка, когда узнаете, что чем больше километров проезжает беспилотный автомобиль, тем больше информации накапливает его электронный мозг, а данные для мира беспилотных авто то же, что бензин для современного автомира.
С 2009 г. автомобили Waymo покрыли более 16 млн км. К 2020 г. с 20 тыс. Jaguar, совершающих сотни тысяч поездок в сутки, Waymo запланировала ежедневно накручивать еще по паре миллионов километров. И все они важны. Бегая по дорогам, беспилотные автомобили собирают разнообразную информацию: о местах расположения дорожных знаков, дорожных условиях и т. п. А чем больше приток информации, тем умнее алгоритмы и тем безопаснее автомобили вот вам и рецепт лидерства на рынке.