Китайский стартап WeRide запускает первый в стране коммерческий сервис автономных такси. Как сообщает Nikkei Asian Review, беспилотные такси появятся на улицах Гуанчжоу и Аньцина уже в этом июле.
Вызвать машины можно будет с помощью приложения для смартфона. А благодаря госрегулированию цены на роботакси не будут отличаться от стоимости услуг традиционных такси.
В течение первых двух лет за рулем машин WeRide будет находится водитель, способный перехватить управление в критической ситуации. Однако затем, по мере развития сети 5G, эти функции передадут удаленному оператору. Конечная цель компании — четвертый уровень автономности, при котором ручное управление понадобится лишь в случае экстремальных погодных условий.
Компания начала испытания робомобилей на дорогах Поднебесной в прошлом году. В настоящее время в парке WeRide всего 50 машин, однако к концу года это число должно удвоиться, а к 2020 году достичь 500.
В качестве основного транспортного средства будет использоваться электромобиль Nissan Leaf.
В США такие компании, как Waymo, Lyft и Uber уже начали эксплуатировать коммерческие робомобили. По словам президента WeRide Лу Цина, Waymo опережает его стартап на полтора года, в основном благодаря накопленным данным о поездках.
Он надеется ликвидировать разрыв в течение ближайших шести месяцев. WeRide, основанная в Кремниевой долине и переехавшая в Китай в конце 2017 года, твердо намерена стать одним из лидеров отрасли.
В достижении цели стартапу помогут низкие цены на услуги водителей и поддержка китайского правительства. Преимуществом WeRide над китайскими конкурентами должна стать квалифицированная команда из 200 инженеров, 50 из которых имеют докторскую степень. Некоторые из них ранее работали в Google и Baidu.
Ранее о развертывании роботакси в китайском Гуанчжоу заявила компания Pony.ai. Однако в нынешнем виде у сервиса слишком много ограничений. Среди них — наличие водителя и инженера в салоне и фиксированные места посадки и выхода. Кроме того, такси работает только в тех районах города, для которых доступна детализированная карта.