Развитие беспилотного транспорта — одно из самых амбициозных технологических направлений современности. За каждым успешным беспилотным автомобилем (БА) стоят сотни талантливых специалистов разного профиля. Кто эти люди? Как организованы команды разработчиков? Почему одни проекты насчитывают тысячи сотрудников, а другие — лишь несколько сотен? В этом материале мы рассмотрим, как устроен “человеческий фактор” в индустрии беспилотных автомобилей.
Структура команд: классический подход
Структура команд разработки беспилотных автомобилей отражает фундаментальный подход к созданию технологий автономного вождения. Большинство компаний используют так называемый классический подход — разделение работы на несколько ключевых направлений:
• Восприятие окружения и распознавание объектов вокруг беспилотного автомобиля;
• Локализация и картографирование
• Предсказание действий других участников движения
• Планирование собственного пути
• Контроль за движением беспилотного автомобиля
При классическом подходе крупные проекты разбивают команды на подразделения, специализирующиеся на одной из этих задач. Например, в Cruise (одной из ведущих американских компаний в сфере БА) существуют следующие команды:
• Perception & Computer Vision — восприятие и компьютерное зрение. Решает задачи распознавания объектов вокруг БА. В таких командах работают дата-аналитики и специалисты по машинному обучению.
• Ground Truth — создание датасетов из данных, полученных от сенсоров во время пилотных проездов. Преимущественно состоит из дата-аналитиков и дата-инженеров.
• Localization & Mapping — локализация автомобиля и работа с картами высокого разрешения. Здесь работают дата-аналитики, картографы и специалисты по ИИ.
• Planning & Controls — планирование и контроль движения БА. Программисты разрабатывают алгоритмы, планирующие путь автомобиля и контролирующие его поведение.
Отдельные команды занимаются аппаратным обеспечением: устанавливают и обслуживают сенсоры, соединительные элементы и следят за действиями самого автомобиля. Здесь работают инженеры разных специализаций — автомобильные, электрические, робототехники.
Важная часть любого беспилотного проекта — страхующие водители, которые тестируют автомобили на дорогах общего пользования. Например, в беспилотном проекте Яндекса в 2020 году работало около 80 водителей при общей численности сотрудников около 300 человек.
Миграция талантов: как идеи распространяются между компаниями
В мире беспилотных технологий постоянно происходит миграция специалистов между компаниями. Это важный механизм распространения знаний и практик в индустрии. Многие основатели собственных компаний ранее работали в других проектах по разработке БА.
Основатели компаний и их бэкграунд
Карьерные траектории основателей беспилотных компаний позволяют проследить преемственность между поколениями технологических проектов. • Waymo возглавляет Дмитрий Долгов, один из основателей проекта, ранее работавший в Google • Aurora Innovation создал Крис Урмсон, также выходец из Google • Argo.ai был основан Брайаном Сельски, еще одним бывшим сотрудником Google • Nuro создали Джинджун Жу и Дейв Фергюсон, оба ранее работали в Waymo • WeRide основал Тони Хан, бывший главный научный сотрудник Baidu • Pony.ai создали Джеймс Пэнг и Лу Тианченг, оба ранее работали в Baidu
Эти примеры иллюстрируют, как опыт работы в крупных технологических компаниях становится трамплином для создания собственных беспилотных стартапов. Причём большинство таких “миграций” происходит из двух ключевых источников — Google (США) и Baidu (Китай).
Миграция топ-менеджеров
Не менее интересна миграция высшего менеджмента. Беспилотные компании часто переманивают талантливых руководителей из компаний совершенно другого профиля: • Cruise нанял Джила Уэста, 12 лет проработавшего в Delta Air Lines, где он отвечал за операционную деятельность в 366 аэропортах в 66 странах • Apple переманил нескольких ключевых сотрудников Tesla, включая вице-президента по инжинирингу Криса Поррита и главного дизайнера Эндрю Кима • Сразу несколько компаний (Nuro, Zoox, Aurora Innovation, Waymo) привлекли бывших руководителей из транспортных регуляторов США (NHTSA, NTSB) • Совет директоров Auvetech возглавил Таави Рыйвас, бывший премьер-министр Эстонии
Миграции топ-менеджеров влияют на стратегическое позиционирование компаний и их взаимодействие с внешней средой — рынками, регуляторами и партнёрами. Но в распространении технических практик ключевую роль играют именно инженеры и разработчики.
Миграция инженеров и распространение классической модели разработки
Многие инженеры и программисты, работавшие в крупных беспилотных проектах, со временем переходят в другие компании, принося с собой устоявшиеся методики и подходы. Поскольку команды обычно организованы вокруг стандартного набора задач — восприятие, локализация, предсказание, планирование и контроль, — специалисты приобретают опыт в рамках конкретной функции. Перемещаясь между компаниями, они воспроизводят знакомую структуру и методы работы, тем самым способствуя распространению классической модели разработки автономного вождения по всей индустрии.
Размер команд: что определяет численность сотрудников
Численность сотрудников в проектах по разработке беспилотных автомобилей значительно варьируется. Этот показатель зависит от нескольких ключевых факторов: географического положения компании, типа разрабатываемого беспилотного транспорта и доступа к инвестициям.
Гиганты индустрии (2000+ сотрудников)
• Waymo — более 2500 человек (2023 г.). Такой высокий показатель объясняется тем, что компания является частью Alphabet (Google), что снимает необходимость постоянно искать внешнее финансирование.
• Arrival — около 2000 человек (2020-2022 гг.), хотя в 2022-2023 годах компания сократила штат более чем на 50% из-за финансовых трудностей.
Лидеры рынка (1500-2000 сотрудников)
• Cruise —1500-1600 человек (2020 г.), с инвестициями от General Motors
• Aurora —1600 человек (декабрь 2020 г.), значительно увеличившая штат после включения беспилотного подразделения Uber
• Argo.ai —1000 человек к середине 2021 г. (рост на 100% с 2018 г.), с инвестициями от Ford и Volkswagen
Игроки со средним штатом (1000-1500 сотрудников)
• Uber —1200 человек (до декабря 2020 г., когда беспилотное подразделение было частично перенаправлено в Aurora)
• Daimler (Mercedes-Benz Group) —1200 человек (сентябрь 2021 г.)
• Zoox —1300 человек (октябрь 2021 г., рост с 500 человек в 2018 г. после приобретения Amazon)
Развивающиеся проекты (500-1000 сотрудников)
• WeRide — 800 человек (январь 2022 г.)
• Zenseact — 550 человек (март 2021 г.)
• Pony.ai — 500 человек (конец 2021 г.)
Небольшие компании (менее 500 сотрудников)
• Navya и EasyMile (Франция) — 200-300 человек
• Яндекс — 280 технических сотрудников (2019 г.)
• Cognitive Technologies — 200 человек
• Oxbotica (Оха) —176 человек (конец 2021 г.)
• AutoX — рост с 20 человек (2017 г.) до примерно 500 человек (2024 г.)
Региональные и типологические различия
Анализ данных показывает четкую закономерность: самые большие штаты имеют компании из США, затем следуют компании из Китая, и только потом — из остального мира. При этом компании, разрабатывающие роботакси, как правило, имеют больший штат сотрудников, чем те, что создают другие типы беспилотного транспорта.
Это можно объяснить зависимостью от инвесторов. Пока беспилотные автомобили еще не вышли на массовый рынок и не начали приносить прибыль, именно инвесторы обеспечивают проекты деньгами для найма квалифицированных кадров. Найти инвесторов проще в США благодаря развитой экосистеме венчурного капитала. В Китае это также возможно благодаря государственным субсидиям и собственным фондам крупных технологических компаний.
Роботакси и сервисы беспилотной доставки представляют более понятные и привлекательные для инвесторов бизнес-модели, поэтому им легче привлечь финансирование, чем экспериментальным проектам или разработкам в области грузовых перевозок и общественного транспорта.
От технологического видения к реальности: роль людей в создании беспилотного будущего
Говоря о технических талантах в инновационных проектах, легко впасть в две крайности. Первая предполагает, что успех беспилотных компаний полностью зависит от гениальности инженеров и программистов, а технологии — лишь воплощение их знаний и способностей. Именно так действовал Uber, пытаясь быстро создать беспилотный автомобиль, переманив половину робототехников из Университета Карнеги-Меллона и предложив им высокие зарплаты. Однако этот подход не помог компании добиться желаемого результата.
Вторая крайность заключается в том, чтобы видеть в людях лишь легко заменяемый ресурс для реализации видения топ-менеджмента и инвесторов. Реальность же лежит где-то посередине: успешное развитие беспилотных технологий требует как талантливых специалистов, так и эффективной организации их работы, доступа к ресурсам и четкого стратегического видения.
Выводы
1. Классический подход к разработке БА доминирует в индустрии, предполагая разделение команд по функциональным направлениям: восприятие, локализация, планирование и контроль.
2. Миграция специалистов между компаниями играет ключевую роль в распространении знаний и подходов к разработке беспилотных технологий, способствуя глобальному утверждению классической модели.
3. Размер команд существенно различается в зависимости от географии и типа разрабатываемого транспорта: американские компании, создающие роботакси, имеют самые большие штаты (1500-2500 человек).
4. Доступ к инвестициям остается критическим фактором, определяющим возможности найма квалифицированных специалистов и, как следствие, темпы развития беспилотных технологий.
5. Универсальность навыков позволяет специалистам переходить между разными типами беспилотных проектов, как показывает пример Tesla, нанимавшей кадры из компаний, разрабатывающих роботакси.
Развитие беспилотных технологий — это сложный процесс, в котором переплетаются технологические решения и человеческий фактор. Миграция специалистов между компаниями играет ключевую роль в этом процессе: она позволяет распространять знания, передавать наработанные практики и формировать общее понимание того, какими должны быть технологии автономного вождения. Таланты становятся неотъемлемой частью экосистемы, обеспечивая компании не только необходимыми навыками, но и общим видением беспилотного будущего.
MARTA: Картография беспилотных автомобилей 