Hoppa till innehållet

Mapillarys vd: ”Då tar självkörande bilar över i storstäderna”

Om 15–20 år är förarlösa taxibilar en vanlig syn i flera av världens storstäder. Utvecklingen riskerar att försvaga biltillverkarnas ställning, enligt Jan Erik Solem, vd och grundare av snillebolaget Mapillary.

Jan Erik Solem, vd och grundare av snillebolaget Mapillary.
Jan Erik Solem, vd och grundare av snillebolaget Mapillary.

Uber och Lyft. Tesla och Google. Volvo Cars, Ford, GM och Volkswagen. Listan är lång på de storbolag som satsar på teknik för självkörande bilar.

De närmaste 20 åren spås tekniken revolutionera gods- och transportsektorn. Miljontals taxi- och lastbilschaufförer världen över riskerar att bli arbetslösa. Men samtidigt uppstår nya jobb för de som utvecklar, bygger och förvaltar de förarlösa fordonen.

Uber vill ju bli en slags operatör för transporter.

”De flesta biltillverkare tror att vi om 3–4 år har nått nivå 4 av 5 i utvecklingen. Det innebär att föraren av en bil fortfarande har en ratt och kan köra bilen själv, men att bilarna är självkörande på exempelvis motorvägar och i andra vältrafikerade områden”, säger Jan Erik Solem, vd och grundare av Mapillary, ett startupbolag i Malmö som utvecklar teknik för självkörande fordon.

Läs mer: Ubers kris sätter skyhög värdering i gugning

Han spår att vi får se ”nivå 5”-fordon, det vill säga helt förarlösa bilar och lastbilar, köra lagligt på vägarna redan om 10–20 år.

Jag tror att vi får se självkörande bilar ta över gatubilden i några av världens storstäder.

”Största hindret mot självkörande bilar är juridik och lagstiftning kring trafikregler. Men jag tror nog att vi får se självkörande bilar ta över gatubilden i några av världens storstäder inom 15–20 år. Kanske i USA, kanske i Kina. Jag tror inte Sverige blir först”, säger han.

Jan Erik Solem är snillet som sålde sitt förra bolag, ansiktsigenkänningsbolaget Polar Rose, till Apple 2010.

Mapillary startades för fyra år sedan som ett slags crowdsourcat Google Maps och har lockat 83 miljoner kronor i riskkapital från Niklas Zennströms Atomico och av Silicon Valleys Sequoia Capital.

Foto:
Exempel på två ”annoterade gatubilder” som visar hur olika miljöer analyseras.

Bolaget tar hjälp av allmänheten för att samla ihop en global bilddatabas av gatuvyer. Bilderna annoterats (objekt som fotgängare, fordon och skyltar identifieras), kopplats till en algoritm och används för att ”träna” datorerna i självkörande fordon i simulerade trafiksituationer

Jan Erik Solem vill inte berätta vilka specifika kunder han har. Men han bevakar utvecklingen på marknaden noga och Uber är givetvis av särskilt intresse.

”Uber vill ju bli en slags operatör för transporter. Lyckas man blir hårdvaran, det vill säga bilarna, mindre viktiga, vilket givetvis oroar biltillverkarna”, säger han.


Mer om Mapillarys teknik i detta avsnitt av Digitalpodden:

https://embed.acast.com/digitalpodden/applesborshicka-sjalvkorandemapillaryochkollektivhusitechvarlden

Du hittar även Digitalpodden på Acast och direkt i iTunes


Har du lyssnat på Digitalpodden? Vad tyckte du? Ge oss gärna feedback! Vi finns på Twitter, Facebook och givetvis även på mejl

Innehåll från Publicis SapientAnnons

Från hype till att göra skillnad i den stora AI-eran

Shivaun Anderberg, Nordic Data & AI Lead, Publicis Sapient
Shivaun Anderberg, Nordic Data & AI Lead, Publicis Sapient

Allt fler företag står inför utmaningen att integrera AI-teknologi i sin verksamhet på ett effektivt sätt. Publicis Sapient är drivande i att stötta ledande företag att nå maximal effekt från framtidens affärsmodeller, att integrera relevant digital teknik och stärka kundupplevelser – områden där AI har en betydande roll.

Från att förstå de grundläggande stegen för att ta AI i bruk till att undvika potentiella fallgropar är det avgörande för företagsledare att driva rätt strategier för att dra nytta av AI:s fulla potential. Shivaun Anderberg, Nordic Lead Data & AI på det globala konsultföretaget Publicis Sapient, poängterar den enorma affärsnytta som AI kan generera. Hon rekommenderar starkt att det första steget, för alla aktörer, är att bedöma sin befintliga infrastruktur och kapacitet att hantera data.

– I den AI-era som vi befinner oss i är data det absolut mest värdefulla som ett företag kan ha. Det blir därför särskilt viktigt att faktiskt se över vilken typ av data ni besitter, likaså hur tillgänglig den är. Det vi har sett med våra svenska, såväl som nordiska, kunder är att alla har stora mängder data som omfattar samtliga delar av verksamheten. Det innebär att de aktivt letar efter effektiva sätt att koppla ihop och använda den för att frigöra värde – som i praktiken ska innebära effektivitetsförbättringar, kostnadsbesparingar och innovation.

Första stegen mot AI-integration

Shivaun fokuserar även på vikten av att definiera specifika, mätbara mål för vad AI ska uppnå inom bolaget, annars är risken överhängande att projekten varken blir värdeskapande eller lönsamma.

– Vi rekommenderar att börja med ett pilotprojekt, som man kan skala upp och som visar på konkret värde, innan större investeringar görs. Att etablera tydliga framgångskriterier och kontinuerlig uppföljning är helt avgörande för att säkerställa att investeringen leder till önskade resultat.

Utmaningar och lösningar

Trots de många fördelar som AI kan leda till finns det också betydande risker och utmaningar att hantera. Dålig datakvalitet kan leda till felaktiga slutsatser och beslut, och en bristfällig förändringsledning kan undergräva de anställdas engagemang och acceptans av nya system. 

– För att undvika dessa fallgropar bör företag investera i utbildning och utveckling av sina anställda samt etablera starka principer för dataskydd och etik. 

Skalning av AI i företagsmiljö

En central fråga som ofta diskuteras bland företagsledare är hur man effektivt kan skala AI från experimentella projekt till full verksamhetseffekt. 

– Det är en nyckelfråga som kommer att vara högt upp på agendan i alla styrelserum under de kommande fem åren, säger Shivaun och fortsätter: 

– För att lyckas med detta krävs en stark organisatorisk struktur, kompetensuppbyggnad och tydliga ansvarsområden. Företagen måste också hantera relevanta relationer med AI-partners och ha robusta dataflöden och system som stödjer AI-applikationer kontinuerligt. Dessutom är det viktigt att upprätthålla och säkerställa tydliga ansvar och etisk användning av tekniken.

Genom att förstå dessa nycklar kan företag förbättra sina operativa processer och säkerställa hållbara AI-strategier. Det är en investering i framtiden som kräver noggrann planering och stort engagemang på alla nivåer i organisationen, menar Shivaun och avslutar: 

– I slutändan beror skillnaden mellan ett rent AI-experiment och framgångsrik verksamhetsutveckling på vilka stöd- och ledningsfunktioner som finns tillgängliga för projekten. 

Läs mer om Publicis Sapient här

 

 

Mer från Publicis Sapient

Artikeln är producerad av Brand Studio i samarbete med Publicis Sapient och ej en artikel av Dagens industri

Det verkar som att du använder en annonsblockerare

Om du är prenumerant behöver du logga in för att fortsätta. Vill du bli prenumerant kan du läsa Di Digitalt för 197 kr inkl. moms de första 3 månaderna.

spara
1180kr
Prenumerera