Безвотэтоговотвсего
Про управление людьми, построение команд, работу с мотивацией, смыслами и айтишечкой в этом вашем крупном интерпрайзе и не только в нем
Консалтинг по ИТ и орг трансформациям https://fcon.tech
Наш телеграм канал: https://t.me/bvevvs/
Безвотэтоговотвсего
Дмитрий Круглов (СТО Яндекс.Беспилотные технологии) - про автономное будущее, Маска и научные вызовы
Всем привет, уже сегодня у нас в эфире Дмитрий Круглов - СТО “Яндекс Беспилотные технологии”. Будущее, которое вот вот станет настоящим - мне лично суперинтересно. С Димой обязательно поговорим про:
⁃ Что в целом происходит в индустрии беспилотных автомобилей?
⁃ Как устроена разработка, когда очень многое, если не все, зависит от железа?
⁃ Что там с фундаментальными этическими вопросами в сфере беспилотных автомобилей?
⁃ Почему Маск и здесь не такой как все и верит в особый исторический путь
⁃ Как тестируют гипотезы, если твой продукт - ровер?
⁃ ну и конечно про команду, культуру и вот это вот все )
Друзья мои, всем привет С вами, как обычно уже по средам, без вот этого вот всего. У нас с вами очередной эфир и у нас сегодня суперинтересный гость, наш старый знакомый Дима Круглов, cto ЯндексБеспилотной Технологии. Дим, привет, привет. Прежде чем мы начнем, напоминаем что помогают нам этот эфир делать наши дружбаны из Астана. Поэтому если, как обычно, вы сидите и не знаете где же брать тех самых разработчиков, тестировщиков, аналитиков и прочих, всех ребятушки из Астана вам помогут, приходите к ним, давай начинать. И первое с чего хочется начать, это вопрос который мы задаем всем Расскажи про себя, расскажи про свой путь, кем ты был и что ты делал до того как ты оказался в Яндексе.
Speaker 2:Вот, я не просто так уточнял у тебя сколько есть времени на ответ на вопрос, потому что я могу очень долго рассказывать.
Speaker 2:Путь у меня получился извилистый. Я недавно посчитал, что я работаю в индустрии 27 лет И забавный факт я работаю без перерыв. Отдыхал Даже неделю, нет всегда один день. Последний в одном месте, второй день новый в новом месте. У меня интересный анамнез очень разные компании, разные профили и это в какой-то степени осознанный выбор, чтобы каждый раз пробовать новое, повышать планку, создавать себе вызов. Я даже иногда себе говорю, что если ты идешь делать то, что ты уже умеешь делать, ты не развиваешься, а значит это особого смысла не имеет. Я занимался икомом. Я работал IT-директором Ламоды в период самого бурного роста, когда это еще был никому неизвестный стартап. Нужно было конкурировать уже с состоявшимися бизнесами. Мне довелось работать в Яндекс Деньгах. Мы строили финтех по образцу и подобию страйпа и в какой-то момент времени без сложной скромности называли себя лучшим финтех-проектом в России.
Speaker 2:И перед текущим проектом я успел поработать в Arrival, занимался софтом для электрического коммерческого транспорта. Вот такой получился разнообразный путь. Но самое начало, оно уходит корнями в те времена, когда компьютеры еще загружались, даже не с дискет, а с кассет. Я успел поработать с Sinclair у меня был домашний компьютер и макетофон с кассетами ES 1841, первые 386, которые привозили из-за рубежа Простые языки, в основе в начале Basic Pascal Assembler и плюсы попозже Веб. Когда начал активно развиваться, я в него переключился. Там был и JavaScript и HTML на ранних этапах. Ну вот, начиная из рук руки, я уже работал так или иначе в техническом менеджменте. Ну и дальше масштаб только рос и сложная задача только росла.
Speaker 1:Как случилось? всегда интересно вот этот момент, когда ты не был-не был руководителем, а потом хопа. И как это у тебя произошло.
Speaker 2:Это очень интересно потому что у меня был четко понятный, осознанный квантовый скачок, момент перехода из одного состояния в другое, Из рук руки до Пронта Москва. Это было лицто небольших команд, это все еще очень много работы руками. Это небольшие команды, там 10 плюс-минус человек Из рук руки хотели очень быстро перейти в веб. Не было экспертизы. Купили целиком ту группу в которой я работал и буквально через несколько месяцев встал вопрос о выборе нового IT-директора. И вот компания не побоялась сделать ставку и предложили эту роль мне. И это был сложный выбор, потому что у меня на тот момент было ноль экспертизы и я понимал что мне нужно будет, за месяц считанное, освоить там огромный скоп, гигантское количество областей, в которых я до этого никогда не разбирался.
Speaker 1:Долго сомневался, прежде чем согласиться. Несколько часов.
Speaker 2:Ну как бы кто с драматической памятью откажется от такого шанса. Ну да.
Speaker 1:Хотя разное бывает, но в целом наверное да, прикольно. Давай немножко, прежде чем дальше пойдем, про Arrival. Мне кажется, это интересная тема, потому что мало вообще кто понимает, что это было такое. Расскажи вот коротко историю, что это за место и что ты там делал Я буду говорить со своей точки зрения.
Speaker 2:То есть, это такое очень. Имхо Это хороший проект. Я на самом деле не пожалел, что пришел в него. Мне всегда нравилась автомобильная тема и я имел ее в виду там топ-3 домена в которых хотелось бы поработать. У Rival была миссия которая мне нравилась, очень правильная миссия. Это создание электрического коммерческого транспорта по цене бензинного. Потому что во всей сфере коммерческого транспорта по цене бензинового, потому что во всей сфере коммерческого транспорта цена имеет решающее значение. Людям можно продать электрическую машину дороже бензиновой под идеей, что это экологично. Но бизнес юнит-экономика, они очень в этом месте суровые, строги, будут брать то что выгоднее. И вот понятное решение сделать машину по цене бензиновой. Это значит открыть возможность продавать просто всем. Проект был сложный с самого начала потому что он был создан как союз стартапов.
Speaker 2:Внутри было сразу несколько очень перспективных направлений, но рискованных, и в каждом из них что-то могло пойти. Не так Мое личное мнение что совокупность внешних факторов, ковид и внутренняя сложность, три больших вызова. Это уникальные микрофабрики полная противоположность гигафабрики и Теслы. История про локализацию производства как можно ближе к покупателям и автоматизация за счет роботических систем. Убрать человека из цикла производства, автоматизировать по максимуму. Сделать так чтобы новый проект на фабрику накатывался за две недели с таким же темпом с каким софт обновляется Новый релиз софта и новый релиз производственного процесса одновременно. С другой стороны уникальные электрические компоненты, их большое количество, где все могло пойти не так, и третье, это сам дизайн машины. То что этот проект на сегодня не состоялся, не достиг тех целей, не означает, что сама идея неправильная. Я считаю, что так или иначе кто-то эту задачу и решит, или уже прямо сейчас ее решает и решил.
Speaker 1:Тут надо тем, кто нас смотрит, просто сказать что это была большущая, дорогущая история с капитализацией в какой-то момент, тягущая история с капитализацией в какой-то момент. Да, какой-то безумный который сейчас просто не существует. Ну то есть, компания официально закрылась и ее нет.
Speaker 2:Там происходит какой-то процесс завершения, но фактическая деятельность последние полгода не велась. Поэтому уже нельзя говорить что.
Speaker 1:Arrival есть. Можно сказать, что на той дороге, которую они попроходили, остальные наверное чему-то научились точно.
Speaker 2:Абсолютно точно И внезапно индустрия получила очень большое количество специалистов, которые внутри Райвела приобрели бесценный опыт. Мне кажется, вклад внесен и результат мы увидим. Может быть он будет в исполнении какой-то крупной компании. Может быть будет один из тех стартапов видим. Может быть он будет исполнением какой-то крупной компании. Может быть будет один из тех стартапов. Райо был не единственный кто пытался решить эту задачу. Может быть это будет кто-то из конкурентов, кто окажется или более удачливым или более аккуратным. Может быть.
Speaker 1:Ну окей, И неудивительным образом, ты оказался в Яндексе после этого всего. Как оказался в Яндексе после этого всего? как будто бы никто не удивлен.
Speaker 2:Что такое Яндекс Беспилотники сейчас и какой периметр ответственности CTO, Да это вопрос, ответ на который вряд ли будет отличаться от компании к компании. Вообще мало игроков в мире кто занимается беспилотными машинами, автономными машинами, как во всем мире принята аббревиатура AEV, autonomous vehicles, и примерно одинаково они устроены, потому что домен таков, три так или иначе направления есть. Есть часть связанная с продуктом, с его свойствами, с его операционной стороной, с обеспечением обслуживания самих машин, с водителями, с питателями, с инженерами которые поддерживают их в рабочем состоянии. Вот одно направление. Второе большое направление, это все, что касается железа, и это в случае в нашем для автомобилей, это все, что касается железа, и это в случае в нашем для автомобилей. Это обвес, это те компоненты которые мы дополнительно ставим на машину, а в случае с роботом доставки, это собственное производство, конструкторская деятельность, и это софт, и я отвечаю за софтовую часть. Софтовая часть, это сам алгоритм беспилотного вождения и это инфраструктура вокруг него. Она в целом достаточно похожа на классическую софтовую разработку. У нас тоже есть тестирование, у нас есть сервисы, облачные люди которые отвечают за инфраструктуру, за аналитику, за направление R&D.
Speaker 1:Но об этом мы чуть дальше поговорим. А здесь мне знаешь очень интересно если вот целая вертикаль отвечает за железо и целая вертикаль отвечает за софт в обычном бизнесе, который не про автономные машины, такое деление на вот такие функциональные колодцы, оно часто приводит к конфликтам, рассинхронизированности планов и вообще вот ну как бы сложностям, как вы это решаете.
Speaker 2:Ну, во-первых, мы не настолько большие, чтобы у нас получалась какая-то очень большая арка менеджмента, когда там два человека из соседних направлений через пять менеджеров, вот так вот взаимодействуют. Во-вторых во всех критичных местах у нас приняты витимы, общая цель и несколько команд. Я думаю, когда мы будем говорить про, как вообще устроен автомобиль автономный, то будет понятно, в каких местах очень тесное пересечение, очень общая задача между железом и софтом.
Speaker 1:Тогда к этому же и перейдем. Собственно да вопрос как это? абсолютно колхозный вопрос. И тем не менее, как значит, что такое этот автономный автомобиль и как в конце концов он ездит, какие у него принципы работы? расскажи нам.
Speaker 2:Во-первых дисклеймер. В мире сейчас нет машины которую можно купить и которая вот пойти в, с которую можно купить, пойти в салон и купить, которая была бы L4 автономным транспортным средством. Это значит, что она могла бы проехать, даже в ограниченных условиях заранее заданных, без человека, из точки А в точку Б. Если посмотреть на Америку, то есть несколько лидеров кто уже ездит в Сан-Франциско, в Фениксе. Тем не менее, это компании которые сами оказывают сервис. Они эти машины не продают, Они их создали и эксплуатируют самостоятельно. Это автоматически означает, что нет ответа на вопрос как сделать автономную машину, нет инструкции, нет примера, нет образца для подражания. Люди все еще продолжают искать ответ на этот вопрос. Тем не менее, про устройство внутри уже можно рассуждать. Все примерно одинаково его строят, есть блок восприятия окружающего мира, сенсоры на которые опирается машина при движении. Есть некоторое конечное количество этих типов сенсоров на которые можно опираться. Номер один лидары или обычные лазерные дальномеры, вот такие же как в строительстве Штука которая сверху.
Speaker 2:Не обязательно сверху, она может быть и в боковых фентерах, и их может быть несколько сверху. Ну да, это обычно такой цилиндрик характерный, сразу выдает так или иначе автономное транспортное средство. Камеры, естественно камеры, потому что лазерный дурномер, например, не ответит на вопрос какой знак на светофоре, какой сигнал красный или зеленый? Есть штатные для машины, сенсоры, парктроники те же. Есть очень дальнобойные штуки, радары, которые прекрасно детектят на x2, x3 расстоянии железной машины.
Speaker 2:Также прекрасно фолсят отбойники или дорожные знаки. Вот все сенсорные данные проходят, последовательность обработки и исполнения которую, если посмотреть на устройство, и у американцев и у китайцев, на верхнем уровне оно будет однотипная. Это всегда сначала локализация в пространстве понять где мы сейчас находимся, это детектировать всех вокруг нас, агентов, это спрогнозировать их возможное поведение, построить их потенциальные траектории в этом многообразии, выбрать лучшую траекторию для себя и исполнить ее через органы управления. И вот, на верхнем уровне, у всех будет одинаково. А дьявол, как известно, кроется в деталях. Что же там внутри исполняет все это?
Speaker 1:Ну вот, а если представить суровую значит московский ноябрь, третье транспортное кольцо, машина покрыта 8-сантиметровым слоем всего, как это все устройство продолжает все еще понимать, что вокруг нас происходит. ну, с учетом того, что камеры заляпаны там не знаю, лидару стало плохо.
Speaker 2:Ну, а как человек понимает в такой ситуации Перекрестясь? мне кажется, да, наверное здесь это не сработает, но в машинах даже сейчас есть штатные системы очистки и там лобовое стекло снабжается дворниками, омывайкой, не исключение. И те сенсоры которые мы используем, мы тоже используем систему очистки. Плюс есть достаточное количество внутренних датчиков которые не выдвижены загрязнению. Это и адометрия с колес и система инерционной навигации. Поэтому задача решаема, но сложная. И вообще вот ограничения, в каких условиях машина может ездить. Это как раз особенность L4, уровня автономности, l5, некое светлое будущее к которому человечество рано или поздно придет. Это ситуация, когда машина в любой точке планеты, в любых погодных условиях, без всякой там навигации оказавшись, может выехать. L4, это продукт у которого известны границы. Эти границы каждая компания задает сама, исходя из ее уровня развития технологий.
Speaker 1:Ну типа, вот здесь мы по дорогам будем ездить, а вот в отворы не надо лучше заезжать.
Speaker 2:Да, совершенно верно. А с другой стороны, если посмотреть на людей, то вообще-то у людей тоже есть эти ограничения, и в России периодически движение на трассах федерального штаба останавливаются в связи с погодными условиями, потому что риск превышает необходимость.
Speaker 1:Ну или просто дороги не становятся просто и все ехать некуда. Хорошо, тогда чуть поднимемся над этим вопросом и посмотрим на всю индустрию целиком. То есть, ты говоришь, что в мире в целом достаточно ограничено количество игроков, которые вот здесь что-то делают. Что вообще происходит с индустрией? Куда она движется? За счет чего? Давай какое-то овервью, попробуем сделать.
Speaker 2:Сейчас очень тяжелое время для индустрии, потому что однозначно она находится в долине смерти.
Speaker 2:Период хайпа прошел. Обещания которые инвесторам давались в мире что вот еще пять лет такого же темпа и мы придем к L5, не свершились, и это означает, что существенная часть компаний выбывает из игры. Это либо маленькие стартапы, у кого сложность с привлечением финансов, либо это крупные компании, которые блоки, целые направления сворачивают. Например говорят мы больше не будем заниматься легковыми машинами или мы не будем заниматься грузовыми машинами. Стараемся фокусироваться на том, во что мы верим, и это с одной стороны. Это приведет к тому, что до цели добегут немногие, а с другой стороны в automotive индустрию сейчас складывается огромное количество инвестиций чтобы ее перестроить на рельсы, когда она будет AV-совместима.
Speaker 2:В первую очередь это выражается в переходе от аналогового к цифровому управлению. То что в авиации называется fly-by-wire, в automotive можно сказать drive-by-wire. Это история, когда руль не через гидравлическую систему соединен с колесами, а между ними цифра и управление через чип. Вот, я часто рассказываю историю про то, что в Шанхае на автовыставке нет буквально ни одного стенда на котором производитель либо автомобиля. Стоимость компонентной базы, стоимость настолько снизится, а уровень оснащения настолько повысится, что порог адаптации машины будет очень низким. Они будут готовы к софту. И вот кто в этот момент доживет и прокачает свой софт до состояния чтобы соответствовать требованиям L4 автономности, тот и победит.
Speaker 1:Ну, а если ты говоришь о том, что сейчас индустрии прям-таки тяжкая долина смерти, сворачиваются они, а надежда, она вот такая отложенная во времени, есть ли как это, кроме вот этой далекой звезды, до которой просто надо дожить, скрипя зубами, еще какие-то триггеры к тому, что лучше станет?
Speaker 2:Да, если посмотреть на Штаты а Штаты опережают весь мир на сегодняшний день то там, ну сейчас. если посмотреть на Штаты, где уже есть машины которые ездят в городе и оказывают сервис в автономном режиме, и на Китае, где есть компании которые все еще пока с водителем, испытателем за рулем, но уже оказывают коммерческие услуги, то можно вот эту модель проанализировать и понять что есть ниши И выход в какую-то из ниш и начало эксплуатации коммерческой эксплуатации позволяет снизить давление на инвесторов, необходимость постоянно вкладывать в возрастающие суммы денег и повысить шансы. Опять же, кто лидеры сейчас в мире? Тот же Google с их Вейма стартапом. Они начали в 2007 году, если мне память не изменяет. И лидеры они в том числе потому что у них самый большой опыт. Они накопили больше всего данных, у них больше всего фактического проезда данных, у них больше всего фактического проезда, больше всего прогресса здесь.
Speaker 1:соответственно, Слушай, а почему Apple закрыла эту историю?
Speaker 2:как тебе кажется. Ну, apple вообще-то делала электрическую машину. Av у них было как, скорее как функция, одна из функций этого продукта, но вполне возможно опять же, ну, кто я такой чтобы оценивать мотивацию Apple в принятии решений относительно продуктов, но я бы сказал что упущено окно возможностей. Если посмотреть на то, кто производит сейчас и в каком объеме производятся электрические машины в мире, то из западных компаний Tesla абсолютный лидер, а BYD в Китае абсолютный лидер, и кажется что они так быстро наращивают им и с такой скоростью обновляют платформы, что там просто не факт что даже для третьего игрока место есть. А Apple очевидно даже не начали еще в этой гонке участвовать. Они все еще были в R&D.
Speaker 1:Ты упомянул Tesla. Я с утра читал статейку для того чтобы как-то прок. Я с утра читал статейку для того, чтобы прокачать немножечко свои знания. И вот там значит сказали, что Маск заявляет, что полагаться на лидары это вообще утопия. И будущее беспилотных автомобилей, оно все за компьютерным зрением, а лидары это зло. Вот что скажешь ты.
Speaker 2:Это очень сильное утверждение. Есть большое количество людей которые с ним соглашаются, как обыватели которые рассуждают что если человек в состоянии вести машину обладая только парой глаз, то чем бы компьютер был хуже. Так и профессионалов которые говорят что прогресс в компьютерном зрении настолько хорош что это в принципе выглядит решаемой, рано или поздно, задачей. Но тут, пока что во-первых у Tesla нет продукта L4, то есть это еще не случилось.
Speaker 2:Хотя конечно их преимущество конкурентное сильнейшее в мире, это в огромном количестве ездящих по дорогам машин которые собирают невероятное количество данных для них. А данные, это золото нашего века. Однако при этом Скажу, что компонентная база и лидары и радары продолжают дешеветь. А тот же лидар дает сантиметровую точность, и почему бы не использовать его? Я вообще на эту историю смотрю с точки зрения цены и результата, который ты получаешь. Если какой-то сенсор дает такую дельту в качестве твоего проезда, которая окупает его стоимость в идеале в несколько раз там X3, x5, то его надо использовать. По большому счету, выбор сенсоров должен быть максимально прагматичный. Ты используешь те сенсоры которые дают тебе максимальную отдачу. На сегодняшний день камеры не заменяют лидары с точки зрения точности построения картины окружающего мира.
Speaker 1:И в той же статье был тезис о том, что для автономных автомобилей вообще не нужна, не важна система GPS, и в принципе вы как будто даже пытаетесь, без них вообще существовать. Почему?
Speaker 2:Это справедливо потому что ну начнем с того что GNSS неточный. Когда ты маневрируешь в очень ограниченном пространстве, когда у тебя на обочине припаркованы машины, когда нужно проезжать не задевая их зеркала или вписываться в ограниченное пространство, то спутниковая навигация тебе не поможет. Локализация в пространстве через лидар дает очень высокую точность. Gnss используется В совокупности всех сигналов которыми машина оперирует. Просто он не первичный и не единственный для навигации. Ситуация в которой сигнал GSS пропадает не приведет к тому, что машина не сможет дальше двигаться.
Speaker 1:А вот мы с тобой говорили, и эту тему интересно немножко покрутить. То есть история про навигацию. Давай вернемся к роботам, которые что-то доставляют, и к историям про то, что робот зашел в здание в здании толстые стены и он, бедный, потерялся. Вот как это по большому счету в индустрии решают, и решают ли.
Speaker 2:Я не слышал про успешные проекты доставки внутри зданий, кто бы обеспечивал индор-навигацию. Есть некоторое количество идей связанных с локальными маячками или с построением лидарной карты или с достаточным уровнем распознавания окружающего мира чтобы в нем можно было проехать, но кажется что это не случилось, в том числе потому что на это нет какого-то сейчас большого может быть спроса. Это не случилось в том числе потому что на это нет какого-то сейчас большого может быть спроса. Везде, где есть ниша, где есть какой-то крупный рынок, туда обязательно приходит некоторое количество стартапов. Те проекты с доставкой с последней милей, которые я последние пару лет отслеживаю, они все все-таки про outdoor доставку. Сейчас Просто кажется что по крайней мере в западных странах, где домохозяйство это чаще всего отдельно стоящий дом с лужайкой, то там indoor навигация просто не нужна.
Speaker 1:Ну понятно, в Саратове лезть на первый этаж пятиэтажки.
Speaker 1:Вроде спроса нет. Окей, обычно CTO. Ну вот и гости. У нас куча гостей была CTO, это всегда про софт и про железо, но в том смысле, что это железо, которое какое-то обеспечивающее работу этого софта, у вас вообще все перевернуто, у вас как бы первично, это железяка кажется. Со стороны кажется, что это железяка, которая есть очень умный софт который обеспечивает, значит ее существование, и мне интересно, как это вообще организовано с точки зрения производственного процесса. Ну например мне суперинтересно про тестирование, чтобы ты рассказал Ну то есть, что такое припрод для ровера, ну то есть, как вообще делать тестирование физических этих всех объектов, как это у вас работает.
Speaker 2:У нас роль железа высока, в первую очередь потому что это не что-то штатное, что ты можешь сейчас на рынке как готовый комплект купить. Это не сервер, который в сборке готовый тебе поставит кто-то из крупных вендоров. Плюс история с сенсорами это всегда взаимная работа. Невозможно построить систему восприятия и локализации не взаимодействуя с ребятами которые отвечают за сенсоры и которые обеспечивают их выбор и работоспособность. Поэтому я бы не сказал, что железо первично, я бы сказал, что это равноправное сотрудничество. Мы не можем решить по отдельности задачу, ни команда железа, ни команда софта. Ты хороший вопрос вначале спросил про то насколько, когда команды такие большие и автономные, насколько высок риск конфликтов или недопонимания или ажисинхрона? Ну вот, в тех областях где наибольшее пересечение, а это восприятие, это вообще краеугольный камень, потому что восприятие стоит в самом начале цепочки и, как известно, ошибка на ранних этапах, она на всех последующих множится.
Speaker 1:Восприятие, доброту, где я как машина нахожусь, да, да И что вокруг меня.
Speaker 2:И каждая ошибка здесь, она каскадом увеличивается дальше. когда мы строим исходя из неправильной картины мира, неправильные предпосылки, исходя из неправильных предпосылок, свои неправильные действия, всегда отдельное внимание, отдельный фокус, и у нас с коллегами из железа очень короткие итерации, такие вот циклы, они побольше чем спринты в разработке. это ни недели ни две, но это и не полугодичные или годичные итерации. В той части где мы развиваем сенсоры, экспериментируем с новыми сенсорами, мы все-таки стараемся придерживаться разумных сроков в месяцы на то, чтобы проверять новые гипотезы. наверное такой ответ как бы и правильный и ни о чем. Это то, что оно многоэтапное и многослойное. Есть части очень похожие на классический софт. Никто не отменял юнит-тесты, их по-прежнему пишут. Есть интеграционное тестирование N2N. Во всей индустрии, команды, компании приходят к необходимости симуляции. Вообще, если так подумать, последние проекты про генерацию видео, это кажется инструмент гораздо больше для таких команд как наша, которая занимается автономным транспортом. Почему? Потому что это готовая модель мира которую мы можем использовать в симуляторе. Она достаточно точна.
Speaker 1:Но если это полностью физически точная модель. То есть.
Speaker 2:Они стремительно прогрессируют И последние варианты генеративного видео очень похожи, То есть, в какой-то момент времени они будут достаточно достоверны чтобы можно было генерировать огромное количество синтетических сцен для того чтобы дальше обучаться на них в беспилотности И у тебя появится этап тестирования в котором нет никакой железяки.
Speaker 2:У тебя есть симулятор который все это делает Симулятор, это то, что движет сейчас Google Симулятор, это то, что активно вкладывает NVIDIA. Причем, NVIDIA делает симулятор не только и не столько для беспилотных технологий. Nvidia делает симулятор для любой индустриальной задачи, когда у тебя есть физический мир и экспериментировать с ним слишком дорого и долго. Поэтому, да, симуляция, это кажется такой ответ на очень много вопросов в целом в индустриях человеческих которые связаны с реальным миром. Тем не менее, есть и физическое тестирование. У нас есть полигон на котором мы обязательно проверяем.
Speaker 2:Это прям какое-то место в Москве, да, это полигон, да Это физическое место в Подмосковье, на котором воссозданы определенные сцены и машины проезжают на нем и роботы доставки проезжают на нем в автономном режиме. Это фактически регресс, потому что конечное количество сцен воспроизводимых на полигоне, это конечное количество потенциальных проблем, которые мы хотим не допустить.
Speaker 1:Ну вот это интересно. То есть у тебя же действительно ладно ровер, который вроде как хотя тоже наверное не ладно, но тем не менее машина, которая едет по большим дорогам со сложными развязками. Вот этим всем Надо ли тебе на?
Speaker 2:полигоне выстраивать копию третьего кольца, если просто говорить Ну, если стремиться к стопроцентной достоверности, то да надо. Но это же не последний этап в тестировании. И мы при тестировании используем проезды в городе. В этот момент за рулем присутствует водитель испытатель. Он контролирует, что происходит, он же может и вмешаться, он же может и баг-репорт составить. Поэтому нет, мы не пытаемся воспроизвести все возможные ситуации из жизни на полигоне, но у нас есть этап АБ-тестирования, и он включает в себя городские проезды.
Speaker 1:А насколько дальше? толерантность опять же к багам здесь в проде высокая. То есть, у тебя есть софт банковский. Вот я как человек из финтеха могу сказать что честно, положа руку на сердце, толерантность такая средненькая, по большому счету Ладно, если ты не Сбер тут привет ребятам из Сбера. Да, есть история когда у тебя 0,01% базы, это в итоге 10 миллионов человек, и тебя это парит. Но в банке среднего размера тебя это не парит и ты с этим идешь. Есть история из авиации, например, где у тебя любой даже минорный баг в системе управления самолет, это в общем критикал уровня ад по идее, и они к этому жутко нетолерантны, насколько это в вашей индустрии вообще как это выглядит.
Speaker 2:Опять же, источников по которым можно судить, как это организовано у других компаний мало. Достаточно закрытая часть. Я могу сказать так что процесс как он построен у нас, его основная задача не допускать деградации, не допускать протекания багов на прот. но тут, важная поправка, мы в настоящий момент не оказываем услугу. Вот, поэтому в принципе такой вопрос к нам и к нашей клиентской базе нерименим. У нас это все еще этап R&D. Повторю еще раз мы не сделали пока машину уровня L4. Абсолютно точно, это регулируемая область, и Automotive Industry много за 100 лет своего существования здесь сделала. Существует набор стандартов, по которым любое транспортное средство должно производиться. Достаточно следовать им.
Speaker 1:Это интересно. И дальше, если покрутить еще ты сказал про тестирование гипотез длиной в месяц. И вот мне интересно опять же у вас. Сказал про тестирование, гипотез длиной в месяц, и вот мне интересно опять же у вас, что такое, у вас гипотеза, вокруг чего это строится. То есть, возьмем ритейл, там есть гипотеза о том, что, ну вот я не знаю, если выдачу товаров, мы будем делать как-то по-другому, конверсия поменяется всем хорошо. Потом пошли быстренько что-то закодили, получили. Очевидно у вас не так.
Speaker 2:Ну, тут можно сначала обсудить а что есть фича В случае с автономными машинами? фича, это выполнение какого-то из манёвров По большому счёту. Вот кстати одна из причин, почему вся индустрия плавно смещается от алгоритмического проезда к использованию все больше и больше ML-ных решений внутри заключается в том, что первичная гипотеза, что, чтобы сделать автономную машину достаточно выполнить все требования правил дорожного движения. И вот, машина тогда по идее проедет. Потому что кажется, что если ПДД, это детерминированный набор правил, как себя вести на дороге и все агенты на дороге им подчиняются, то задача конечна. Но есть нюансик. Есть нюансик Все как обычно разбивается. Во-первых необ умеет исполнять правила должного движения, она будет не в состоянии проехать. Наша гипотеза, наша фича, это исполнение какого-то из подмножества этих задач, какого-то маневра.
Speaker 1:Давай самый простой пример Уступить пешеходу на пешеходном переходе или правильно повернуть на перекрестке направо, то есть гипотеза будет сформулирована в формате вот такая машинка, вот в таких условиях должна повернуть правильно или должна уступить пешеходу дорогу.
Speaker 2:Да, и мы предполагаем что она сделает статистически достоверно Это лучше чем предыдущая версия кода. А значит мы понимаем какой набор сценариев мы должны проверить чтобы убедиться что это лучше. И в целом-то это то же самое АБ-тестирование Когда у нас есть предыдущая версия кода, есть релиз-кандидат, и мы сравниваем это на достаточно большом количестве таких ситуаций. И вот из этого момента можно сделать правильный вывод что рано или поздно точность и качество проезда будет таким что никакого города, никакого количества машин и никакого количества километров ты не напасешься, чтобы иметь достоверный прокрас событий. А значит мы возвращаемся к истории про симулятор, потому что высокая точность, которая нам нужна, она требует миллионов и миллионов километров. И есть такие слухи, инсайдерская информация, что ребята из Вейма, кто очень много и давно вкладывается в симулятор, сейчас миллионы километров проезжают для того чтобы проверить очередную гипотезу в виртуальном мире.
Speaker 1:А вот в этой теме, а как тебе кажется, во всей индустрии самая сложная задача, техническая или организационная, она вот на 24-й год, какая для всех этих Во всей индустрии, что главное в 24-м году для Ох ты? Ну то есть условно. Если мы возьмём там Ecom в России, весь давай просто в России возьмём, у него есть набор очень понятных проблем, с которыми он спотыкается, и вот они все его пытаются решить. Но эти проблемы они очень конечны, очень понятны. Вот мне интересно про ваш мир.
Speaker 2:Попробую здесь очень шаткую, но провести аналогию с Arrival. Есть период прототипирования, и в Arrival была создана альфа и бета-версия фургона. Прототип Собрать относительно несложно Привет ребятам из Атома, которые вроде бы тоже его собрали. Однако, дальше ты должен перейти к промышленной эксплуатации, к промышленному производству или к промышленному сервису, и вот это сразу на порядок более сложная задача, а может быть и на несколько порядков, потому что у тебя появляется и взаимодействие с клиентами и эксплуатационные нюансы и масштаб такой, что все корнер-кейсы вылазят. В Китае и в Штатах уже есть компании, которые готовы сделать этот шаг, пытаются его сделать сейчас Вот где-то близко к тому, чтобы сказать у нас есть продукт, у нас получилось, но сложность в том, что помимо работающей технологии внутри нужно еще вот всю эту инфраструктуру продуктовую построить, а это может оказаться сильно большего масштаба задач.
Speaker 1:Ну, да еще, это может оказаться категорически дорого сейчас. Да, да, и много всего. И это мы еще молчим о том, что надо с каждым государством договориться, о том, как это вообще, как это все возможно.
Speaker 2:Я тут добавлю мы пока знаем один кейс, ну два Это компания Cruise от General Motors и Waymo от Google, которые ездят оказывая коммерческий сервис. И вот с Cruise некоторое время назад случился неприятный казус, когда уже в ходе оказания, когда они получили разрешение на оказание сервиса в Сан-Франциско и внезапно из-за инцидента они были вынуждены откатиться назад, обратно в режим R&D. А что за инцидент? Это проще погуглить, я детали сейчас просто боюсь соврать. Но всем кто интересно, посмотрите, что там происходило в прошлом году.
Speaker 1:Окей, если от большого мира в микромир Твой главный управленческий и технический вызов прямо сейчас это что Нам нужно перестроиться на нелинейный рост.
Speaker 2:Вот есть какой-то понятный, на среднесрочной перспективе путь, но если мы будем ему следовать, то кажется это будет недостаточно быстро. Нам нужно, чтобы команда научилась генерировать идеи out of the box, и для этого их нужно перевести прямо в другое состояние. В целом это все про команду всегда И про слаженность и историю, когда люди с разной экспертизой, с разным способом мышления друг другу помогают и обогащают, а не конкурируют и конфликтуют. Мне в этом смысле очень нравится то что сделала немецкая сборная по футболу когда выиграла чемпионат мира. Расскажи Есть команды где ставка на одного лидера, команда имени Месси, но он тоже выиграл чемпионат мира, тоже выиграл чемпионат мира. Да, это было бы обидно, если бы он этого не сделал. Но тем не менее есть команды которые, когда вся команда работает на поддержку одного главного гения, лидера. А есть команды которые настолько эффективно работают, когда два человека, это не один плюс один равно два, а один плюс один равно три. И насколько я помню немецкая сборная, там практически невозможно было сказать что вот это какая-то суперзвезда. Но все вместе они играли так что они методично побеждали всех.
Speaker 1:Был период, потом все стало плохо с этой же сборной. Но да надо будет потом еще какую-нибудь примерную эту тему придумать, сейчас в футболе время как раз таких все еще звездоцентричных сборных?
Speaker 2:если посмотреть, все аналогии лживы, но тем не менее в разработке. Хорошая, слаженная команда и команда с разными людьми которые друг друга дополняют это всегда очень большая сила И сейчас основной фокус, это команда. Ты понимаешь как этот управленческий вызов, за счет чего тебе удастся решить ближайшее клип У меня есть некоторое количество гипотез, но я вот держу пальцы скрещенными и не буду сейчас их озвучивать.
Speaker 1:Вселенная имеет такую тенденцию как возвращать своеобразно И тут мы подходим к двум вопросам, которые мы задаем вообще абсолютно всем. Ты на первый уже так частично наверное ответил, но здесь хочется прям вот bottom line подвести.
Speaker 2:Что такое крутая команда? по твоему мироощущению? Некоторое количество компаний назад я пришел к модели, когда команда, большая команда, состоит из таких атомарных, автономных единиц, самодостаточных, очень осознанных, не обязательно больших 10-15 человек, очень мотивированных и хорошо выровненных с соседями. Это кстати один из способов не плодить большую иерархию, а делать структуры более плоскими за счет того что команды друг с другом умеют без тебя взаимодействовать, когда у них налажен какой-то такой коммуникационный протокол, который им позволяет решать задачи горизонтально. И это команды в которых всегда есть место для роста. Мы все испытываем острейший голод кадров, но хорошие и крутые специалисты не берутся из ниоткуда.
Speaker 2:Они где-то вырастают Если у тебя создана такая структура в которой люди могут вырасти. Это твое большое конкурентное преимущество, потому что ты не зависишь полностью от того удастся ли тебе найти человека снаружи или нет. Ты можешь какую-то часть своей потребности закрывать внутренним ростом. Чем лучше он организован, чем быстрее люди растут, чем квалифицирование не становится, тем же тебе лучше. Вот этот момент И конечно очень важна, вот этот элемент автономности насколько команды хорошо понимают, зачем они делают и в состоянии сами генерировать ответ на вопросы, как это достичь, тогда задача в целом менеджмента, это во-первых вектор и какая-то очень большая цель глобальная. Во-вторых, это поддержание этогоция гипотез и помощь в их там от себе приоритизации. То есть, это получается такой больше. Вот не direct management, не режим, когда ты задачи ставишь, а режим, когда ты помогаешь командам достигать цели. Ты обозначаешь цели, зачем это должно быть сделано, и помогаешь командам достигать цели. Ты обозначаешь цели, зачем это должно быть сделано, и помогаешь им достигать через взаимодействие с соседями, через помощь им в выборе принять решение.
Speaker 1:У нас кстати часто возникает здесь вопрос гостям, которые приходят, насколько они сами куда-то глубоко ручищами залазят. Вот насколько ты? Где глубина твоих ручищ?
Speaker 2:Насколько ты глубоко залазишь в то, что вы делаете. Мне доводится разбирать из записей, из логов конкретные сцены. Когда у нас есть очередной большой кусок недельный, например кусок наката, результаты и отдельные ситуации, я могу сидеть час разбирать отдельную выборку для того чтобы понять, что там происходило, почему так развивалась ситуация.
Speaker 2:А почему это делаешь ты. Это дает контекст и позволяет дальше, когда ты присутствуешь в обсуждении команд, что они будут делать, понимать не абстрактно, а конкретно о какой проблеме идет речь. Это одна из причин почему стоит ездить, стоит заказывать, то есть пользоваться тем, что ты создаешь, для того, чтобы не на отчетах, не в экселевских цифрах видеть, как это работает, а в реальности. Я иногда заглядываю, когда возникает какой-нибудь вопрос а что за активность была у той или иной команды, какие коммиты были? много ли там было сделано за неделю и содержательно что это было и что это были за задачи сделаны. Но конечно чаще это уровень планов среднесрочных у отдельных команд, но домен большой. Уровень планов среднесрочных у отдельных команд, но домен большой, потому что софт не ограничен только тем, что исполняется на борту машины. Есть инфраструктура доставки данных, их хранение, есть инструменты облачные, которые мы используем в разработке, и за этим тоже нужно следить, этим тоже нужно заниматься. Поэтому, так чтобы где-то можно было покодить этого. Если честно, этого уже достаточно давно нет. Я так даже не возьмусь сказать когда мы последние.
Speaker 2:Но не выглядит так что ты скучаешь по этому. Это очень интересный вопрос, потому что я знаю что есть две школы мысли И школа мысли что ты скучаешь по этому. Это очень интересный вопрос, потому что я знаю что есть две школы мысли, школа мысли, что даже оставаясь на самом-самом верху управленческой цепочки нужно делать руками какую-то часть работы. Я ее не отрицаю, но каждый раз взвешиваю на что потратить свое время И кажется что вот есть архитектура технического решения, где ты проектируешь как компоненты системы между собой взаимодействуют, какой поток данных, какая логика в каком участке. А управление технической командой, это архитектура команд Организационная. О, это архитектура команд Организационная, организационная. И кстати целый ряд неплохих публикаций на тему того, что невозможно управлять чем-то одним. Ты не можешь управлять только оргструктурой, ты не можешь управлять только архитектурой. Это всегда очень взаимосвязанные вещи. Одно в другое будет протекать неизбежно. И кажется, управляя структурой, которая создает структуры, ты просто эффективнее воздействуешь чем если бы только архитектурой занимался, и уж тем более чем если бы только занимался отдельными компонентами, отдельным кодом.
Speaker 1:За что Дима Круглов может уволить?
Speaker 2:Уволить, это значит, что всё это.
Speaker 1:Это не в смысле посадить на бенч, а это в смысле посадить на бенч, а это в смысле прям, вот все, расстаемся, харам.
Speaker 2:Есть ситуации недопустимые, абсолютно Это ситуации неадекватного поведения. Причины могут быть разные, Но за вот столько лет работы я сталкивался с супербольшим разбросом этих причин. У меня был человек который ходил в запой Системно.
Speaker 1:А разовый запой, это неадекватное поведение, или оно системно становится неадекватным.
Speaker 2:Разовый запой на локальном уровне был известен леду, там два подряд стал известен выше. В какой-то момент эскалация достигла меня и решение было очень простым, было моментальным. То есть да, но нет, ни при каких условиях. Бывают люди с настолько сложным характером что ты всегда тратишь сильно больше ресурсов на работу с ними чем ту выгоду, которую ты от этого получаешь, и вообще-то отношение на работе всегда очень про экономику. Ты тратишь какое-то количество ресурсов если они мультиплицируются, то есть, человек дает большую отдачу. Это имеет смысл делать. Если нет, если ты постоянно в дефиците вкладываешь больше чем получаешь, тогда нет.
Speaker 1:А вот в этой точке интересно как долго у тебя вот эта шкала То есть, это же всегда сколько-то вкладываешь, потом есть возврат. Как долго ты терпишь, пока возврат начинается?
Speaker 2:Кстати я недавно отметил что с возрастом я стараюсь, эту тему тоже не педалировать, но тем не менее, что этот срок сокращаться стал, как-то менее может быть, в чем-то толерантным стал, но тем не менее золотое правило Любой человек всегда имеет право как это в тюрьме имеет право на один звонок в индустрии, имеет право на то, чтобы ему всегда очень максимально понятно я должен убедиться, что он понял, объяснили что идет не так и в чем проблема. Дальше дело за ним. Есть некоторое количество людей которые способны понять и изменить ситуацию. Причем не обязательно это должен быть суперпрогресс и суперрезультат завтра. Это должна быть понятная динамика. Если понятно, что человек стал прикладывать усилия и меняться, тогда можно наблюдать и в какой-то момент времени ситуация может исправиться. Такие случаи были. Если же в этот момент Кстати такой разговор всегда полезен для обоих сторон Человек, у которого не складывается, а причины по которым может не складываться не обязательно в нем. Это каждая работа, это уникальное сочетание человека и места, и в одном может быть очень успешная деятельность, а в другом крайне неуспешная. Так вот, иногда люди понимают этот сигнал, так что это подтверждает и мои выводы тоже надо увольняться и искать другую работу.
Speaker 2:Иногда человек бездействует. Если он бездействует, то ко второму разговору мы уже приходим с решением принятым, и ну, чаще всего это зависит от цикла среднесрочного планирования, где-то оно квартальное variable. У меня был очень успешный опыт двухмесячного среднесрочного планирования. Это 6 интервалов в год.
Speaker 1:А сколько времени занимал сам процесс планирования.
Speaker 2:При относительно небольших командах, если гранулярность это 10-15 человек команды и у тебя список из 20-30 команд, то за несколько дней так два месяца можно свести.
Speaker 1:Шесть раз по несколько дней в год получается. Да, да.
Speaker 2:Но тут важна чистота Все-таки в квартальных планах. Третий месяц очень уж часто это что-то из 50 на 50. Третий месяц очень уж часто это что-то из 50 на 50. Поэтому у меня были заходы на шести интервальное планирование еще в Яндекс Деньгах, но из-за очень жесткой связки с квартальным финансовым планированием это было сложно сделать. А когда это разные процессы, как в Arrival, это получилось.
Speaker 1:И в продолжение темы про увольнение А как ты к ошибкам относишься, Если я работаю с тобой, сколько ошибок мне и каких можно сделать и какие делать вообще нельзя?
Speaker 2:Истинно, все совершают ошибки. Самое интересное что когда я анализирую, занимаюсь этим постоянно и рефлексирую про свои ошибки я даже не уверен что я могу сказать, что у меня их не наберется под половину. Но вопрос какие? Если раз за разом упорствовать и игнорировать обратную связь и повторять ошибку второй и третий раз, то так не сработает. Если это ошибки. Когда Вот, по аналогии с судами в Британии, ты принимаешь во внимание все факты которые были у человека на момент принятия решения, оцениваешь логику в которой он действовал принимая решение, и понимаешь что это было лучшее что он мог сделать в тот момент и в тех условиях, то просто нужно исправлять, делать выводы и не допускать Скорее. Вот такая логика.
Speaker 1:Ну и финальное Нас смотрит много людей, которые хотят в том или ином виде развиваться в сторону CTO, и у всех эти три буквы вызывают абсолютно разное восприятие. Я сейчас не хочу, чтобы ты уходил в дискуссию о том, кто такой современный CTO, но скорее человеку который сейчас где-то неважно он разработчик, или он там лид, или он чуть-чуть повыше, но он мечтает о том, чтобы стать сетё, например в Яндексе. Что бы ты посоветовал людям у которых реально есть вот такая мечта и не до конца понимание как действовать здесь и сейчас?
Speaker 2:У меня есть гипотеза что на сегодня вот это требование про софт-скиллы не формализовано в достаточной степени, мы не научились его хорошо измерять и не научились ставить его как требование. Окажется что успех во многом предопределен твоими именно софт-скиллами. И наверное сейчас, если кто-то для себя предполагает путь технического менеджмента, то инвестиции в софт-скиллы будут безусловно оправданы.
Speaker 2:Техническую компетенцию никогда нельзя бросать, ее нужно растить. Но она не будет единственным фактором и скорее всего не будет геймчейнджером. Достаточно вспомнить историю Ноки, где весь менеджмент был технический, с полным игнорированием софт-скиллов. Просто лучшего менеджера всегда промоутили. К чему это приводит в конечном счете? К тому, что не выстраивается команда, не выстраиваются эффективные взаимодействия людей, а это для большой структуры, когда речь идет уже о сотнях людей. Даже может быть в какой-то момент важнее технических качеств. Подстраховаться экспертами всегда можно, и кажется всю мою карьеру в каждом месте в какой-то области в которой я на тот момент не был экспертом там в Яндекс Деньгах в области информационной безопасности, а не был экспертом в Яндекс Деньгах в области информационной безопасности, а в Ламоде в области инфраструктуры, больших сервисов и организации процессов CICD ты можешь найти человека у которого ты будешь учиться и который будет экспертом, сильным игроком, тем, кто сделает State of the-the-art решения. А вот как подстраховать себя кем-то из области софт-скиллов? это мне кажется, что HR-бизнес-партнеры важны и нужны, но за тебя твою работу не сделают. Немножко, не про это.
Speaker 1:Ну что друзья, софт-скиллы всем развивать. Дима, большое тебе спасибо за то, что ты к нам пришел. Было необычно, про будущее, про настоящее, Вообще интересная очень история получилась. поэтому спасибо.
Speaker 2:Спасибо за приглашение и за крутые вопросы.
Speaker 1:Друзья, еще раз нашим дружбанам из Астана большой респект за то, что они нам помогают с этим подкастом. С вас лайки, колокольчики и все прочее. Не переключайтесь, у нас будет перерыв на неделю, а 27 числа мы вернемся со следующей серией. Всем пока-пока.