• Главная
• Технологии
• Стартап из Казахстана хочет снизить ДТП с помощью ИИ-диагностики авто

Стартап из Казахстана хочет снизить ДТП с помощью ИИ-диагностики авто

Система выявляет дефекты автомобилей за секунды без остановки транспорта

Система компьютерного зрения Pulsar.ai сканирует автомобили в движении и выявляет скрытые дефекты днища. Стартап уже тестируется в дилерском центре Алматы, готовится к внедрению на платных трассах и проходит международную акселерацию в США.

Об идее, устройстве технологии и задачах масштабирования проекта рассказал сооснователь Pulsar.ai Баглан Олжабаев.

От гаража до пилота в дилерском центре

Идея Pulsar.ai родилась не в лаборатории и не в бизнес-инкубаторе. По словам сооснователя, все началось с обычной поездки в такси.

«Водитель вел машину агрессивно, я сделал ему замечание, а в ответ услышал: "Это не моя машина". В тот момент я четко осознал: никто системно не контролирует техническое состояние миллионов автомобилей на дорогах. Это огромная слепая зона, которая напрямую влияет на безопасность. Мы с командой решили это изменить», — рассказывает сооснователь Pulsar.ai.

Первые версии системы команда разрабатывала на собственные средства, собирая прототип вручную.

«Всего четыре месяца назад мы финансировали разработку исключительно собственными средствами и собирали первый прототип вручную в гараже. А сегодня наша технология уже запущена в одном из крупных дилерских центров», — говорит Баглан Олжабаев.

SmartRail создавался небольшой командой инженеров, разработчиков и предпринимателей. Проект изначально развивался как частная инициатива без привлечения крупных инвестиций.

CEO компании – Жанар Галымжан. Она отвечает за стратегию, партнерства и масштабирование. Техническая команда фокусируется на разработке аппаратной части, систем компьютерного зрения и AI-моделей.

Сегодня SmartRail объединяет специалистов в области искусственного интеллекта, инженерии, программного обеспечения и развития бизнеса.

Как работает технология

Основной продукт Pulsar.ai – устройство Smart Rail. Оно устанавливается прямо на поверхность дороги или въезда в сервисную зону и внешне напоминает «лежачего полицейского».

«Внутри нее интегрированы высокоскоростные камеры и AI-процессор. Машина просто проезжает над ней в обычном режиме. За эти 3 секунды система делает от 10 до 500 фотографий днища и автоматически распознает дефекты. Водитель сразу получает готовый отчет на телефон. Никаких остановок, никаких очередей и никаких усилий со стороны автовладельца», – объясняет основатель.

ИИ анализирует поток изображений в реальном времени, распознает аномалии и формирует заключение.

«Состояние днища автомобиля невидимо снаружи. Коррозия, утечки масла, повреждения подвески – все это скрыто от глаз. Классическая ручная диагностика требует подъемника, времени и свободного механика. Такой подход невозможно масштабировать на миллионы машин. ИИ здесь необходим, потому что система анализирует огромный поток изображений в реальном времени и принимает решение за считаные секунды. Человек может качественно проверить одну машину за 20 минут. Наша система способна пропускать тысячи машин в день, затрачивая всего по 3 секунды на каждую», – отмечает Баглан Олжабаев.

​По его мнению, есть три вещи, которые человек не способен делать физически.

«Первое – это скорость и масштаб: мы сканируем тысячи машин в день, вообще не останавливая транспортный поток. Второе - консистентность: ИИ не устает, не отвлекается и одинаково внимателен как на первой, так и на тысячной машине за смену. Третье – самообучение: каждый скан, который затем подтверждает механик, делает нашу модель точнее. Мы не заменяем человека - мы масштабируем его опыт на весь трафик», – говорит он.

Точность и ограничения

Заявленная точность системы составляет 85–95% в зависимости от типа дефекта.

​​«Утечку технических жидкостей мы находим с точностью до 90% - она отлично видна визуально. Коррозию – до 95%, так как у нас накоплен огромный датасет по ржавчине. Остальные дефекты распознаются с точностью до 88%. Где система пока может ошибаться? Это очень свежие микротрещины, которые еще не дали видимых признаков, или дефекты, перекрытые другими элементами конструкции автомобиля. Именно поэтому у нас реализован цикл самообучения (self-learning loop): каждый случай, когда механик находит скрытый дефект, дообучает модель. Система умнеет с каждым днем», – отмечает команда.

Бизнес-модель и кейсы

Основным клиентом Pulsar.ai выступает бизнес, тогда как водитель - конечный получатель ценности.

«Мы работаем с операторами крупной инфраструктуры: торгово-развлекательными центрами, платными дорогами и дилерскими сетями. Они платят нам за каждый скан или по CPA-модели. При этом сам водитель получает отчет о состоянии своего автомобиля абсолютно бесплатно, что создает win-win ситуацию для всей цепочки», – считает Баглан.

В одном из пилотных проектов, по словам основателя, из первых двух тысяч автомобилей у 23,6% были выявлены потенциально критические дефекты.

«Для дилера это превратилось в поток готовых, обоснованных лидов на ремонт, для клиента – в реальную безопасность на дороге, а для нас – в подтверждение того, что модель идеально работает в полевых условиях», – говорит он.

Pulsar.ai работает по инфраструктурной CPA-модели.

«Для ТРЦ мы закладываем небольшую микротранзакцию с каждой проехавшей машины. Для дилеров работает плата за лид: привели человека на сервис благодаря обнаруженному дефекту – получили комиссию. Для платных дорог предусматривается фиксированная ставка за каждый проезд. Для партнеров это выгодно, потому что они не несут капитальные затраты (CAPEX) - все оборудование мы ставим за свой счет. Бизнес платит только за реальный измеримый результат», – отмечает основатель.

При этом экономические параметры проекта команда не раскрывает, ссылаясь на активные переговоры с крупными игроками.

Глобальный рынок

На глобальном рынке уже существуют решения в области автоматизированной диагностики. Однако, как отмечают в Pulsar.ai, большинство из них требуют остановки транспорта и работают в контролируемой среде.

«Самый известный мировой игрок в этой категории – компания UVeye. Однако большинство существующих на рынке решений создавались для стационарных сервисных центров или строго контролируемых зон досмотра. Они требуют сложной, дорогой инфраструктуры и остановки машины. Наш ключевой фокус – это работа в реальном, динамичном транспортном потоке. Почему гиганты вроде Bosch или Tesla не здесь? Их фокус смещен на бортовую диагностику или стационарное оборудование для СТО. Наша же задача – проводить мгновенный аудит прямо во время движения, делая диагностику незаметной частью городской среды», – отмечает Баглан Олжабаев.

От ТРЦ до платных трасс

Сейчас Pulsar.ai тестируется в дилерских центрах и на площадках с высоким автомобильным трафиком. Следующий этап – интеграция в дорожную инфраструктуру.

«Прямо сейчас наш приоритет - масштабирование на площадках крупных ТРЦ и первые шаги по запуску на платных трассах Казахстана. Это уже далеко не просто идея. У нас есть официальный письменный ответ от Дирекции платных автомобильных дорог АО «НК «КазАвтоЖол» – они официально подтвердили готовность рассмотреть презентацию и провести демонстрацию возможностей SmartRail. А это государственная структура, управляющая сетью с пассажиропотоком в 74 млн проездов в год», – говорит Баглан.

Планы масштабирования

Параллельно команда развивает международное направление. Одним из этапов стало участие в акселерационной программе DraperU Hero Training в США.

«Это позволило получить обратную связь от международных экспертов, изучить требования глобального рынка и адаптировать стратегию масштабирования продукта. В рамках программы команда работала над развитием бизнес-модели, международным позиционированием и возможностями интеграции SmartRail в существующую транспортную инфраструктуру. Полученный опыт помог подтвердить, что проблема автоматической диагностики автомобилей актуальна не только для Казахстана, но и для других рынков, включая США», – отмечает Баглан.

Также компания рассматривает расширение на рынки Центральной Азии и СНГ – Узбекистан, Кыргызстан, Азербайджан, и ведет переговоры с партнерами в США.

«Следующий шаг - экспансия в Центральную Азию и СНГ: Узбекистан, Кыргызстан, Азербайджан. Глобальная цель нашей команды – сделать так, чтобы каждый автомобиль в мире имел прозрачный и проверенный цифровой паспорт технического состояния», – заключил Баглан Олжабаев.

При работе с материалами Центра деловой информации Kapital.kz разрешено использование лишь 30% текста с обязательной гиперссылкой на источник. При использовании полного материала необходимо разрешение редакции.

Вам может быть интересно

Читайте Kapital.kz в