34 000 лет вычислений за один месяц. GM ускоряет разработку машин

GM собирается сократить разработку нового автомобиля с четырех-пяти лет до двух — с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Вместо того чтобы месяцами проверять отдельные инженерные решения, компания поручит перебор тысяч вариантов компьютерам. Китайцы уже выпускают модели быстрее, чем европейцы успевают объявить их копиями. Настало время Америке показать свою электронную удаль.

На презентации GM Forward 21 октября американский автогигант показал, как ИИ ускоряет проектирование, испытания и производство. Компьютеры прогоняют сотни тысяч вариантов батарей, виртуальные автомобили проезжают миллиарды миль, а инженеры проверяют тысячи идей, отсеивая неудачные до создания прототипов.

Благодаря ударной инженерной работе с использованием ИИ GM рассчитывает вывести на рынок новое поколение электроплатформ, внедрить более мощную электронную архитектуру и запустить автономное движение по шоссе.

Разберемся, что уже работает, что появится в ближайшее время и какие свершения только в планах.

300 000 батарей до первого прототипа

Начнем с аккумулятора. GM разрабатывает новую химию LMR — lithium manganese-rich, с высоким содержанием марганца. По данным Fortune, компания виртуально проверила более 300 000 вариантов батареи. От первой концепции аккумуляторного блока до официального одобрения программы прошел всего месяц.

На вычисления ушло около 300 млн процессорных часов. Что это означает, легко понять на примере: если бы всю работу выполнял один компьютер, он бы трудился примерно 34 000 лет. Инженеры сэкономили не просто время, а несколько эпох и даже цивилизаций.

Само собой, проверять тысячи конструкций на экране дешевле, чем изготавливать тысячи опытных образцов. Компьютер помогает отсеять неудачные решения до того, как они потребуют денег, оборудования и лечения испытателей от нервных срывов.

По расчетам GM, новая химия сможет обеспечить плотность энергии на 33% выше, чем LFP-батареи, при сопоставимой стоимости. Потенциально это означает больше запаса хода без пропорционального увеличения батареи. У LMR прежде возникали проблемы с долговечностью и падением напряжения, но GM утверждает, что с этим справилась.

«Мы не лицензируем эту технологию у Китая», — подчеркивает Курт Келти, вице-президент GM по аккумуляторам и устойчивому развитию. Речь не только о химии батарей: американская компания принципиально хочет разрабатывать собственные технологии, а не покупать готовые решения у конкурентов.

Серийное производство LMR GM планирует начать в 2028 году вместе с LG Energy Solution на предприятии Ultium Cells в Спринг-Хилл, штат Теннесси. Пока чудо-батареи существуют только в цифровом мире. Через пару лет станет ясно, как они пережили встречу с реальностью.

Больше километров на киловатт-час

Четвертое поколение электрической платформы GM должно стать легче, компактнее и обтекаемее. По опубликованным компанией расчетам, аэродинамика улучшится на 25%, масса снизится на 15%, а батарейный блок станет на 20% компактнее. В новых электроприводах будет на 40% меньше деталей.

В сумме GM рассчитывает получить примерно на 20% больше запаса хода на каждый киловатт-час энергии. Это заявленный прирост эффективности платформы, а не пустое обещание. Конкретный результат будет зависеть от модели, батареи и условий эксплуатации. Подробности приведены в описании новой электроплатформы GM.

Есть результаты и на производстве. По данным AP, система PlantBrAIn уже помогла ускорить прохождение батарейных блоков через сборку на 30%. В автомобилях четвертого поколения планируется проверять электрические соединения прямо на конвейере, автоматически.

Потенциальное снижение производственных затрат не означает автоматическую скидку в автосалоне. Но появляется призрачный шанс, что ваш следующий автомобиль не будет дороже нынешнего.

Компьютер вместо километров проводов

В 2028 году GM собирается представить новую электронную архитектуру на Cadillac Escalade IQ. Центральный вычислительный блок, по данным компании, будет в 40 раз мощнее нынешних систем GM. Массу и длину проводки планируют сократить на 30%, а скорость сотовой связи — увеличить до 50%.

Сегодня в автомобиле целая россыпь электронных блоков, каждый из которых отвечает за свою функцию. Новая архитектура объединит управление силовой установкой, шасси, активной безопасностью и системами автономного вождения в более централизованной системе.

Это должно упростить разработку и обновление программного обеспечения. Новые функции станет легче внедрять, а общую архитектуру можно будет использовать в разных моделях. После Escalade IQ она должна прийти на крупные бензиновые внедорожники, пикапы, трехрядные кроссоверы и электромобили следующего поколения.

ИИ-помощник появится раньше новых платформ

Ждать 2028 года ради первого знакомства с автомобильным ИИ не придется. Уже в ближайшие месяцы GM планирует добавить голосового помощника OnStar AI Assistant в Cadillac Lyriq 2027 модельного года. Обновление придет по воздуху — без поездки к дилеру. О запуске компания сообщила в рамках презентации GM Forward.

Помощник будет отвечать на вопросы об автомобиле, объяснять предупреждающие сигналы и помогать с повседневными задачами. Вместо того чтобы искать нужную функцию в руководстве, водитель сможет просто задать вопрос и получить на него ответ. Это еще не электронный механик, способный починить подвеску силой мысли, но уже полезное применение ИИ.

Жираф выходит на дорогу

В 2028 году GM обещает запустить автономное движение по шоссе, начиная с Cadillac Escalade IQ. Затем систему планируют распространить на полноразмерные внедорожники и легкие пикапы с ДВС.

Автопилот учат не только на реальных дорогах. По данным GM, сотни тестовых машин собирают всего около миллиона миль многосенсорных данных в месяц, в то время как симулятор прокручивает больше трех миллиардов виртуальных миль в день. В нем можно воспроизводить редкие и опасные ситуации, которые на обычной дороге не организуешь по расписанию.

Например, проверять, что сделает машина, если перед ней внезапно вырастет жираф. Благо, виртуальную животину можно выпускать на трассу сколько угодно раз: зоозащитники не возражают.

Но три миллиарда виртуальных миль — не три миллиарда реальных. Симуляция помогает выявлять ошибки, не гарантируя безопасность системы. Поэтому GM пока обещает всего лишь автопилот на шоссе. Городской режим требует отдельного алгоритма распознавания бессмертных.

ИИ ускоряет даже бензиновые моторы

Электромобили — не единственная область применения новых инструментов. По данным Road & Track, новый 6,6-литровый бензиновый V8 для Chevrolet Silverado 2027 модельного года разрабатывали примерно втрое быстрее обычного.

ИИ и виртуальное моделирование помогают быстрее проверять инженерные решения и выявлять слабые места до изготовления деталей. Для двигателя это особенно полезно: изменение конструкции может повлиять на температуру, нагрузку, расход топлива и долговечность. Ошибка, найденная на экране, обходится дешевле, чем обнаруженная после изготовления опытного мотора.

Догнать и перегнать Китай

Зачем GM вообще понадобилось так торопиться? Затем, что китайские автопроизводители научились разрабатывать машины гораздо быстрее конкурентов.

В расследовании Reuters о китайском автопроме приводятся шокирующие цифры. Некоторые китайские производители сократили разработку новой модели до 18 месяцев. В результате средний возраст электромобилей и подключаемых гибридов китайских марок на домашнем рынке составляет всего 1,6 года — против 5,4 года у иностранных конкурентов. BYD с 2020 года выпустила более 40 совершенно новых моделей и обновила еще 139!

Пока традиционные автоконцерны готовят очередную новинку, китайцы успевают сменить поколение — а иногда и пару.

Секрет китайской скорости — не только в ИИ. Китайские автопроизводители чаще ведут разработку параллельно, сами выпускают больше компонентов и теснее работают с поставщиками. По данным McKinsey, они активнее используют виртуальные испытания: около 65% проверок против 40–50% у производителей в других регионах. Во многих случаях батареи, электромоторы и электроника находятся внутри одной корпоративной экосистемы. Не нужно долго согласовывать каждый шаг между десятками подразделений и внешних поставщиков.

GM пытается догнать конкурентов, используя накопленный огромный массив инженерных и производственных данных. Стерлинг Андерсон, директор по продукту компании, признал в интервью Axios, что крупным компаниям трудно быстро меняться. Но, «...чем быстрее движешься, тем больше итераций проходишь. Чем больше итераций, тем лучше результат».

Китайская гонка не обходится без риска: чем меньше времени на разработку, тем выше соблазн сэкономить на испытаниях. Выпустить машину за полтора года — хорошо. Обнаружить через полгода, что в ней забыли что-то важное, — уже не очень. GM хочет ускориться, но без превращения покупателей в бета-тестеров.

Что ждет покупателей в 2028 году

Если планы GM сработают, новые батареи дадут больше запаса хода на ту же энергию, упрощенные электроприводы помогут снизить производственные затраты, а единая электронная архитектура ускорит появление новых функций. Модели будут быстрее доходить от чертежа до конвейера, а технологии — скорее переходить из дорогих машин в массовые.

Но пока в презентации смешаны результаты, расчеты и обещания.

В конце концов, покупателю безразлично, сколько процессорных часов ушло на разработку его машины. Ему важно, чтобы она дальше ехала, реже ломалась и стоила своих денег.

Источники: GM Forward, GM Newsroom, Fortune, Associated Press (AP), Road & Track, Reuters, McKinsey & Company, Axios.