Яндекс тестирует роботакси на корпоративных маршрутах в Москве перед запуском в 2026 году
Яндекс начал перевозить своих сотрудников роботакси между офисами в Москве, чтобы отработать логику сервиса перед полным запуском до конца 2026 года. Уже в этом году на улицы города выйдет 200 машин, половина из которых заработает на коммерческих заказах, а вторая половина будет собирать данные для обучения алгоритмов.
Яндекс запустил регулярные перевозки сотрудников между своими офисами в Москве. Маршрут соединяет штаб-квартиру в «Красной Розе» и два офиса в Москва-Сити, где трудятся более 4,5 тыс. человек. Это решение позволяет отработать логику взаимодействия с пассажирами перед полноценным коммерческим запуском, который компания планирует провести до конца 2026 года.
Как работает новый маршрут
Перемещение между локациями раньше осуществлялось на личных авто, обычном такси или корпоративном транспорте. Теперь часть этих поездок берет на себя автономный сервис.
- Управление: Машины движутся благодаря системе искусственного интеллекта, разработанной в Яндексе.
- Безопасность: В салоне каждого автомобиля находится водитель-испытатель для контроля ситуации.
- Заказ: Сотрудники вызывают машину через приложение Яндекс Go, используя привычный интерфейс.
Важный нюанс: Наличие водителя в салоне означает, что система пока не считается полностью автономной с точки зрения законодательства, но уже собирает данные для перехода на следующий уровень.
Планы по масштабированию
Запуск корпоративного маршрута — часть подготовки к выходу на широкий рынок столицы. До конца текущего года Яндекс намерен вывести на улицы города 200 роботакси. Флот разделится на две равные части:
- 100 машин будут работать в режиме коммерческого заказа для обычных пассажиров через приложение.
- 100 машин будут заняты сбором данных о дорожной инфраструктуре для доработки алгоритмов.
Компания уже имеет опыт коммерческой эксплуатации роботакси в других локациях: сервис работает в городском округе Сириус под Сочи и в Иннополисе.
Стоит учесть: Разделение флота на коммерческий и исследовательский позволяет компании не терять доход от заказов, одновременно ускоряя обучение нейросетей на реальных дорогах.
Операционные последствия и практические аспекты
- Отработка пользовательского сценария: Использование сотрудников как первых пассажиров позволяет протестировать полный цикл услуги: от момента заказа и оплаты до высадки. Ошибки в интерфейсе или логике поездки проще исправить на контролируемой группе, чем на случайных клиентах.
- Зависимость от инфраструктуры: Успешная работа системы требует точных карт и стабильной связи. Масштабирование до 200 машин потребует значительных ресурсов на поддержку серверов и обновление навигационных данных в режиме реального времени.
- Регуляторные ограничения: Наличие водителя-испытателя в каждом авто указывает на текущие требования законодательства. Полная автономия без человека за рулем потребует дополнительных изменений в нормативной базе или получения специальных разрешений.
На фоне этого: Переход от тестов в закрытых зонах (Сириус, Иннополис) к сложным городским маршрутам в Москве станет главным индикатором готовности технологии к массовой эксплуатации.
Источник: yandex.ru