Согласно мониторингу 1M AI News, китайская компания по беспилотной доставке Shixiqui (Neolix) выпустила AI-агент NeoClaw, который внедряет ИИ в полевых сценариях, таких как управление автопарком, сложное планирование задач и анализ операционных данных, с целью сделать управление несколькими беспилотными автомобилями столь же простым, как фраза «Одной фразой — AI всё устроит».
По мере того как отрасль беспилотной доставки продолжает развиваться в сторону масштабного внедрения, стало нормой, что операционные сотрудники первой линии одновременно управляют десятками и даже сотнями машин. Однако при традиционной модели эксплуатации все зависит от ручной «беготни» и расчетов в таблицах, и подход «человек управляет машиной» имеет естественный предел по радиусу управления. По мере увеличения размера автопарка операторы также столкнутся с проблемой «масштабирования без экономической выгоды» — расходы на персонал будут постоянно расти, управленческая сложность будет повышаться, а операционная эффективность, напротив, снижаться. Кроме того, когда компания выходит в новый город, ей обычно приходится заново формировать местную команду, обучать новичков и налаживать процессы. Традиционный подход, основанный на простом наращивании человеческих ресурсов, не только медленнее, но и приводит к тому, что уровень операционной деятельности в разных городах оказывается неравномерным, что в итоге вызывает рост общих затрат на эксплуатацию беспилотных автомобилей и прочих расходов.
А благодаря встроенным в NeoClaw ключевым возможностям для управления автопарком, контролем транспортных средств и анализом данных, независимо от того, нужно ли отдавать команды беспилотным автомобилям для доставки, запускать их пачкой в рейс или выполнять более сложные задачи — массово распознавать состояния транспортных средств, планировать зарядку, анализировать операционные данные, — пользователю достаточно просто сказать NeoClaw, что нужно сделать. NeoClaw поможет пользователю легко справиться с любыми задачами. На данный момент NeoClaw уже запущен в некоторых районах Китая, например в Циндао, а в дальнейшем охватит больше регионов.