Kína egy rendkívül ravasz megoldással segít az orosz autópiacokon, de nem szövetségesi jóindulatból, ajándékként, hanem saját érdekei szerint. Az elmúlt másfél évben tízezrével szállítottak nyugati márkájú autókat Kínából Oroszországba, miközben e tranzakciók formálisan nem sértik a gyártók exporttilalmait. Ennek magyarázata a globális autóipar sajátos szerkezetében rejlik. Számos európai, japán és amerikai márka kínai vegyesvállalatokban is gyárt járműveket, ezért az ott készült modellek kínai exportként hagyják el az országot. A szankciós rendszer csak a közvetlen exportot tudja hatékonyan korlátozni, a harmadik országon át szervezett kereskedelmet már sokkal kevésbé, vagy egyáltalán nem tudja leállítani, így a „szürkeexport” jószerivel zavartalan. Google Gemini mesterséges intelligencia által generált fotó Ennek lényege, hogy a járművet Kínában hivatalosan eladják és regisztrálják, vagyis az export a dokumentumok szerint már használtnak minősül, noha a kocsik 0-kilométresek. Ezután az autót azonnal kiviszik az országból, majd Oroszországban újonnan, és persze jelentős felárral tovább adják. A gyakorlat egyszerre kerüli meg a gyártók exportkorlátozásait és a szankciós ellenőrzést, miközben a kereskedők busás profitot vágnak zsebre, különösen a prémium kategóriákban. Kína azért is lett ideális közvetítő, mivel nem csatlakozott a nyugati szankciókhoz, hatalmas gyártókapacitással rendelkezik és az Ukrajna elleni háború óta Oroszország legfontosabb kereskedelmi partnerévé lépett elő. A járművek zöme közvetlenül Kínából érkezik, más részük Kazahsztánon vagy más közép-ázsiai országokon keresztül jut be, ami tovább nehezíti a szankciókerülő műveletek nyomon követését és a büntetés érvényesítését. Maga az orosz autópiac szerkezetileg teljesen átalakult. A nyugati márkák eltűnésével keletkezett űrt a kínai gyártók rendkívül gyorsan betöltötték, és néhány év alatt kulcsszereplőkké váltak. Míg a háború előtt a kínai autók részesedése elenyésző volt, ma már azok adják a piac többségét, Oroszország pedig a kínai autóexport egyik legfontosabb célországa. Egyetlen év alatt több mint egymillió kínai jármű talált gazdára Oroszországban, ami történelmi rekordnak számít. Mindez annak ellenére, hogy a kínai modellekre sok a panasz javítási követelés, de az még mindig jobb a semminél. Ráadásul a kínai modellek nem túl drágák, így a középosztály és a hadiiparban dolgozó munkások megengedhetik vásárlásukat. A hazai autóipar ezzel párhuzamosan látványosan visszaesett. Az AvtoVAZ és más belföldi márkák a külföldi alkatrészek hiánya, a technológiai elszigeteltség és a beszállítói láncok szétesése miatt kénytelenek egyszerűbb, kevesebb elektronikát tartalmazó modelleket gyártani. Az orosz jármúgyártás állami támogatás nélkül ma jószerivel nem lenne életképes, miközben a versenyképes technológiák alkalmazó orosz gyártóművek jelentős része továbbra is importfüggők. A szankciók leglátványosabb kudarcát a luxusautók piaca mutatja, ahol a kereslet gyakorlatilag változatlan maradt. A tehetősebb orosz vásárlók továbbra is hozzájutnak a legújabb Mercedes, BMW vagy Lexus modellekhez, igaz, jóval magasabb áron és gyakran hosszabb várakozási idővel. E járművek többnyire magánimportőrökön, közvetítő cégeken és bonyolult logisztikai láncokon át jutnak be az országba, ami a kereskedők számára rendkívül jövedelmező üzletág. A modern prémiumok esetében azonban maga a jármű csak a történet egyik fele, mivel ezek az autók valójában folyamatosan frissített, hálózatba kapcsolt digitális „rendszerek”, amelyek működéséhez szoftveres támogatás, navigációs adatbázisok, biztonsági javítások és online szolgáltatások szükségesek. A nyugati gyártók többsége az agresszió után leállította az oroszországi online szolgáltatásokat, megszüntette a hivatalos telemetriai kapcsolatokat és sok esetben blokkolta a fedélzeti rendszerekhez tartozó alkalmazásokat is, ami elvileg azt jelentené, hogy az újonnan behozott járművek gyorsan „digitális elszigeteltségbe” kerülnek. A gyakorlatban azonban a tulajdonosok és az importőrök kerülő megoldásokhoz folyamodnak. Ennek egyik módja, hogy az autót nem orosz, hanem harmadik országbeli – kazah, örmény, grúz vagy akár egyesült arab emírségekbeli – felhasználó nevéhez regisztrálják, így a szoftvergyártó rendszere nem érzékeli, hogy a jármű ténylegesen Oroszországban üzemel. Mivel az ilyen országok többsége nem csatlakozott a technológiai korlátozásokhoz, a jármű ugyanúgy megkaphatja az over-the-air távfrissítéseket, mintha legálisan exportálták volna. Ehhez a „besegítő” országból vásárolt SIM-kártyát vagy roamingképes adatkapcsolatot használnak, amely fizikailag is „külföldinek” láttatja a jármű kommunikációját. A kialakult rendszer lényegében egy kolosszális árnyékgazdaságot hozott létre több ország hallgatólagos vagy tudatos engedélyével, amelyben informális kereskedői hálózatok, logisztikai vállalkozások, vámoptimalizáló konstrukciók és offshore cégek működnek együtt. A modell sok tekintetben emlékeztet az orosz olajexportot fenntartó „árnyékflottára”, mivel decentralizált, nehezen nyomon követhető és folyamatosan alkalmazkodik az új korlátozásokhoz. A mai orosz autópiac így egyszerre több valóságot tükröz. A tömegek számára elsősorban kínai modellek állnak rendelkezésre, miközben a hazai gyártás inkább csak politikai okokból marad fenn, és műszaki szempontból gyengébb alternatívát kínál. A jómódúak továbbra is nyugati autókat vásárolnak, csak drágábban és informális csatornákon keresztül. A választék látszólag bőséges, valójában azonban sokkal korlátozottabb és torzabb, mint a háború előtt volt. A modern kínai gyártmányú Haval (Great Wall Motorshoz tartozó almárka) példája illusztrálja, hogy az orosz autópiac súlypontja nem csak az illegális import irányába tolódott, hanem részben a helyi gyártás felé, csak éppen nem európai vagy japán, hanem kínai vállalatokkal. A Haval már a háború előtt felépített egy komplett gyártóüzemet az oroszországi Tula régióban, és a szankciók után ma a Haval az egyik legnagyobb személyautó-gyártó Oroszországban. Mivel a legtöbb nyugati autógyár leállította vagy eladta oroszországi üzemét, a kínai vállalatok (Great Wall, a Chery és mások) kevés versenytárssal és politikai támogatás mellett tudtak terjeszkedni, részben helyi összeszereléssel. Ez is jelzi, hogy a nyugati technológia és tőke helyét fokozatosan a kínai veszi át, ami hosszú távon az oroszok gazdasági függőségét is növeli Peking irányában. Bár az orosz kormány időnként vámemelésekkel és más szabályozásokkal próbálja védeni a hazai ipart, a kínai gyártók nélkül működésképtelen lenne az autópiac. Másfelöl viszont mindez jól mutatja a szankciós politika korlátait a mai globalizált gazdaságban. Amikor több ország között oszlik meg a termelés, a tulajdonosi struktúrák bonyolultak és a kereskedelem harmadik országokon keresztül zajlik, akkor a teljes elszigetelés szinte lehetetlen. Oroszország példája arról tanúskodik, hogy a hivatalos kivonulás nem feltétlenül jelenti a termékek tényleges eltűnését, csupán azt, hogy az ellátás drágábbá, lassúbbá és kevésbé átláthatóvá válik. A gazdasági izoláció helyébe új függőségi rendszer jött létre, ennélfogva Moszkva mindinkább Peking felé orientálódik.  

A nyilvános töltőpontokat üzemeltető cégek alapvető érdeke, hogy hálózatukban a töltőpontok rendelkezésre állása a lehető legnagyobb legyen. Nincs annál kellemetlenebb egy hosszabb út, mondjuk egy nyaralás, vagy síút alkalmával, amikor a megtervezett útvonalunkon lévő töltő üzemen kívül van. Ez nem csak időt vesz el az utazótól, de felesleges idegeskedést is hoz magával. A Porsche Csoport töltőmegoldásokkal foglalkozó Moon leányvállalata is felismerte, hogy ahhoz, hogy a ma még fehér foltokat jócskán tartalmazó hazai töltőtérkép elérje az elvárt lefedettséget és a magasfokú rendelkezésre állást, érdemes további szolgáltatásokat nyújtania a töltőpont üzemeltetők számára. Vevőszolgálati pont és alkatrészraktár A töltőhálózatok eszközeinek karbantartása, frissítése, műszaki felügyelete felhasználók számára nem látható, de komoly háttérmunka. Ezért 2025-től a Moon nem csak forgalmazza és értékesíti ezeket az eszközöket, hanem már teljes körűen ellátja azok vevőszolgálati feladatait is. Jogosulttá vált a cég többek között a garanciális ügyekben való eljárásra. Így a külföldi gyártó, vagy annak hazai képviselete helyett közvetlenül az értékesítőhöz lehet fordulni műszaki hiba esetén. Ez gyorsítja az ügyintézést, amelynek eredményeképpen az adott töltőpont hamarabb tud újra autókat fogadni. Emellett folyamatban van a Moon-nál egy új hazai alkatrészraktár létrehozása, amely szintén gyorsítja a hibákra való reagálást. Ahogyan arra a Moon szakemberei felhívták a figyelmet, jelenleg olyan fejlődési fázisban van az elektromos autózás, amikor egy nem működő töltő miatti negatív ügyfélélmény az indokoltnál nagyobb hatással lehet a rendszer használhatóságának megítélésére. Nem csoda, hanem technológia Idén tavasszal írtunk először arról, hogy az egyik budaörsi nagyáruház parkolójában lévő DC töltő meghibásodott és a gyártó csődje miatt nem volt lehetőség a javításra. Az üzemeltetők a Moon-hoz fordultak, akik egy pilot projekt keretében még a nyáron telepítettek oda egy nagyteljesítményű töltőt. Az új töltő Budaörsön (forrás: e-cars) Fontos volt a fejlesztés is, miközben az áramszolgáltató 50 kW-nál nagyobb teljesítményre nem tudta kiépíteni a környéket. Itt kapott főszerepet az az új elgondolás, hogy a meglévő betáplált teljesítmény mellett megoldják az annál sokkal magasabb teljesítményű járműtöltést. A rendszer lényege, hogy helyben egy 233 kWh-ás akkumulátor van telepítve, amelyet az 50-es betáplálás folyamatosan tölthet. Így érhető el, hogy a csatlakoztatott EV-t akár 195 kW-os teljesítménnyel is lehet tölteni. Ehhez a töltőpont nyilván használja a folyamatos 50 kW-os ellátását, a maradék igényt pedig a feltöltött akkumulátor biztosítja. A korábbi 50-es töltő helyett így most egy villámtöltő üzemel és a Moon adatai szerint a töltőpont népszerűbb, mint valaha. Remek a kihasználtság és az óriási akkumulátor szinte soha nincs lemerülve. Ha ez mégis megtörténne, akkor még ott van a folyamatos 50 kW-os ellátás. Egyedi is, hiszen a legközelebbi ilyen technológát alkalmazó töltőért egészen Spanyolországig kellene mennünk. Nem várható energiaár növekedés A töltőpontok üzemeltetőinek lokációnként több tízezer eurós költségeket kell viselniük a töltő telepítésekor és további költségek merülnek fel az üzemeltetés során is. Maga az értékesített energia pedig nem lakossági áron áll rendelkezésre, mint a háztartásokban, hanem piaci áron. Ennek ellenére a Moon szakemberei az energiakereskedelmi foglalások alapján nem számítanak áremelkedésre. Azért, hogy ezt az árszínvonalat a szolgáltatók képesek legyenek tartani, érthető, hogy ahol lehet csökkenteni igyekeznek az olyan költségeket, mint például az úgy nevezett teljesítmény díj. Teljesítmény díj akkor merül fel, hogyha 50 kW-nál (3x80A) magasabb energiaigény van egy töltőponton. Csakhogy ezt a díjat akkor is fizetnie kell a töltőponthálózatnak, ha senki sem használja a töltőt. Itt kap újra szerepet az 50 kW-os betáplálás mellett csaknem négyszer akkora töltőteljesítményű pont, ami az említett körülmények között a teljesítménydíj elkerülése miatt nagyon jó megoldás, nem is beszélve azokról a lokációkról, ahol az áramszolgáltató nem, vagy csak nagyon hosszú határidővel tud teljesítményt emelni. A Jedlik Ányos Klaszter és az EU-s projektek A Moon a Porsche Hungárián keresztül tagja a szakmai együttműködési hálózatnak, amelynek célja a magyarországi e-mobilitás iparági szereplőinek (energiaszolgáltatók, járműipari cégek, egyetemek) összefogása. A Jedlik Ányos Klaszter (JÁK) felismerve azt, hogy az áramszolgáltatók sokszor csak lassan és jelentős költségek mellett képesek a hálózatbővítésre új ötlettel álltak elő. Ha nem lehet úgy ahogy akarom, akkor úgy akarom, ahogyan lehet! – szól a bölcselet és valami ilyesmi van az új megközelítés mögött is. Vannak ugyanis olyan pontjai az országnak, ahol rendelkezésre áll a magasabb teljesítmény, így a bővítés viszonylag rövid idő alatt és alacsony költségek mellett kivitelezhető. Ahol a töltőhiányos területek és az egyébként jó ellátással rendelkező területek összeérnek, megoldható lenne a gyors és alacsonyabb költségű töltőtelepítés, az egyeztetések jelenleg is zajlanak. A Moon ezen kívül részt vesz az alternatív üzemanyagok infrastruktúrájáról szóló EU-s rendelet mentén indult projektekben is, amelyek fő célkitűzése, hogy az EU-s főútvonalak mentén legalább 60 km-enként olyan töltőcsoportokat létesítsenek, amelyek összteljesítménye legalább 400 kW, és a töltőoszlopok egyenként is minimum 150 kW-os töltésre képesek. Cikkünk megjelenését a Porsche Hungaria támogatta.

A klímasemlegességre irányuló terv a város meglévő és jövőben tervezett intézkedéseit egy átfogó, hosszú távú koncepcióba fogja össze. Stratégiai iránymutatásként szolgál a politika, a közigazgatás és a lakosság számára is. Fotó: https://www.eisenstadt-tourismus.at A város vezetése többek között folytatni fogja a fotovoltaikus, napelemes rendszerek kiépítését a város tulajdonában lévő épületek tetején, szeretnék fejleszteni a tömegközlekedést, és a városi épületek fűtését is átállítanák fosszilis tüzelőanyagokról klímabarát rendszerekre. Fontos pont kerékpáros és gyalogos közlekedés feltételeinek megerősítése. Intézkedéseket terveznek a hulladékkeletkezés megelőzésére és a hulladék újrahasznosítására, valamint a a zöldterületek növelése és a klímabarát területrendezésre.  

A mesterséges intelligencia eddig főleg „szem” volt az ITS-ben. Most viszont „agy” lesz belőle: nemcsak rögzíti, mi történik az úton, hanem valós időben döntéseket készít elő jelzőlámpáknak, forgalomirányítóknak, sőt a szabályszegések kezelésének is. A nagy kérdés: ez végre valódi áttörés? Az ITS International szakértőket kérdezett – és a válasz meglepően egy irányba mutat. Az ITS International elemzése szerint az AI évek óta ott van a közlekedésben: elektronikus útdíjszedésnél, forgalomfigyelésnél, rendszámfelismerésnél. A fordulat nem abban mutatkozik meg, hogy „megjött” a mesterséges intelligencia, hanem abban, hogy a számítási kapacitás és a szoftverek szintet léptek: amit korábban csak központi szerverekkel, drágán és lassan lehetett, az ma már egyre gyakrabban „kint az úton”, helyben, és valós időben fut. Peter Ummenhofer (Vitronic, a forgalmi üzletág termék- és megoldásvezetője) úgy fogalmaz: a korábbi „okos kamerás” korszakból most jutottunk el oda, hogy az AI a forgalommenedzsment kulcstechnológiája: képes járműveket és sérülékeny közlekedőket (gyalogos, kerékpáros) észlelni és követni csomópontokban, forgalmi jelzéseket dinamikusan vezérelni, torlódást előrejelezni és optimalizálni az áramlást valós idejű szenzoradatokból. Vagyis: nem utólag magyaráz, hanem előre dolgozik. A Vitronic egy 1984-ben, Wiesbadenben alapított német technológiai vállalat, amely ipari képfeldolgozásra és közlekedési megoldásokra specializálódott; a közlekedési szektorban sebességmérő és piroslámpa-ellenőrző rendszereket, átlagsebesség-mérést (section control), rendszámfelismerő (ANPR) technológiát, valamint útdíj- és forgalommonitoring megoldásokat fejleszt és szállít világszerte. Az utóbbi években a cég erősen épít a mesterséges intelligenciára alapuló képfeldolgozásra, ahol az AI nem csupán észlel és dokumentál, hanem döntéstámogató szerepet is betölt a forgalomirányítás és a közlekedésbiztonsági enforcement (automatikus szabályérvényesítés) területén. Brian Fuller, a Sensys Networks elnöke kifejezetten lehűti a csodavárást, mégis ő mondja ki az egyik legfontosabb mondatot: „Az AI nem lesz minden közlekedési alkalmazás számára tökéletes megoldás, de más technológiákkal kombinálva új magasságokat érhet el.” – és azt is hozzáteszi, hogy a deep learning (mélytanulás) látványosan visszavágta a videoanalitikában a téves riasztásokat. A lényeg nála a kombináció: radar ott jó, ahol olcsón és stabilan kell adat; vezeték nélküli szenzor ott, ahol nincs infrastruktúra; a videós AI pedig ott, ahol a „mi történik valójában?” kérdésre kell válasz. A Sensys Networks egy amerikai székhelyű technológiai vállalat, amely elsősorban vezeték nélküli, útpályába telepített szenzorokra épülő forgalomérzékelő és jelzőlámpa-optimalizáló megoldásairól ismert; rendszereiket világszerte alkalmazzák csomóponti forgalomszámlálásra, torlódásfigyelésre és adaptív jelzőlámpa-vezérlésre. A cég megoldásai az úgynevezett edge-alapú adatfeldolgozásra épülnek, vagyis az adatok elemzése részben helyben történik, ami gyorsabb reakcióidőt és stabilabb működést tesz lehetővé, különösen városi környezetben. Az utóbbi években a Sensys Networks a mesterséges intelligencia integrálásával tovább erősítette pozícióját, különösen a forgalmi mintázatok elemzése és a dinamikus közlekedésirányítás területén. Toni Marzo, az Intertraff alapító-vezérigazgatója szerint az AI terjedését az hozta el, hogy a globális tech-óriások befektetései „demokratizálták” az eszközöket: ma már a közlekedési és kamerás enforcement (kamerás szabályérvényesítés) piac szereplői is hozzáférnek kép-felismerési, objektumdetektálási, viselkedéselemzési modellekhez komoly saját K+F nélkül. De az igazi figyelmeztetés tőle jön: a „régi kamerahálózat + AI frissítés” sokszor vágyálom, mert az AI csak olyan jó, amilyen a vizuális adat, amit kap. Ezt a gondolatot ő maga így vési kőbe: „Az AI teljesítménye csak annyira jó, amilyen minőségű vizuális adatot kap.” Ha nincs célhardver, kalibrált optika, szinkronizált megvilágítás és valós helyzeteket lefedő adathalmaz, a legjobb modell is elbukik – és jogilag védhető, folyamatos (24/7) enforcementből nem lesz semmi. Az Intertraff egy holland közlekedéstechnológiai vállalat, amely elsősorban kamerás közlekedésfelügyeleti és automatikus szabályérvényesítési (enforcement) rendszereket fejleszt és szállít világszerte; megoldásai közé tartoznak a sebességmérő, piroslámpa-ellenőrző és rendszámfelismerő (ANPR) rendszerek, valamint komplex, AI-alapú videóanalitikai platformok. A cég az utóbbi években kifejezetten a mesterséges intelligencia integrálására fókuszál, különös hangsúllyal a nagy pontosságú objektumfelismerésre, a jogilag védhető bizonyítékkészítésre és az edge-alapú (helyszíni) adatfeldolgozásra, amely lehetővé teszi a valós idejű döntéstámogatást a közlekedésbiztonság és forgalomirányítás területén. Christopher Kettell (TRL Software, vezető technológus) brutál őszinteséggel húz párhuzamot a korábbi „forradalmak” és a mai AI között: blokklánc, Big Data, IoT, okosváros – mind megígérte a mindent, aztán legfeljebb szigetszerű fejlődést hozott. A híres mondatát érdemes változtatás nélkül idézni, mert pontosan leírja a közlekedési tech-ipar örök hibáját: „A tanácsadók azt kiáltották: „Az adat az új olaj” – miközben elfelejtették, hogy a nyersolaj finomítók nélkül használhatatlan.”. Szerinte az AI-nál mégis van három kézzelfogható különbség: már most hoz mérhető eredményeket; a generatív AI (pl. ChatGPT, Copilot) „közérthetővé” tette a használatot; és valós közlekedési problémákra ad választ (kereslet-előrejelzés, útvonal-optimalizálás, forecast). A nagy állítása pedig ez: „Az AI csak egy újabb kör a trendek körhintáján, vagy valóban valami kézzelfogható? Véleményem szerint ez valós dolog. A korábbi hype-ciklusokkal ellentétben itt egyértelmű különbségek látszanak.” A TRL Software az Egyesült Királyságban működő közlekedéstechnológiai vállalat, amely a neves Transport Research Laboratory (TRL) kutatóintézetből nőtt ki, és adatvezérelt közlekedésbiztonsági, forgalomelemzési és infrastruktúra-optimalizálási megoldásokat fejleszt. A cég szoftverei nagy mennyiségű forgalmi, baleseti és szenzoradat elemzésével támogatják a döntéshozókat – például veszélyes útszakaszok azonosításában, kockázatelemzésben és beavatkozások hatásvizsgálatában. A TRL Software különösen az AI-alapú előrejelzés és a bizonyítékalapú (evidence-based) közlekedésbiztonsági tervezés területén aktív, ahol a cél nem pusztán adatgyűjtés, hanem mérhető kimenetek elérése a közúti kockázatok csökkentésében. Darren Odom (Network Optix, mobility platform alelnök) a legjobb hasonlatot adja: eddig a videó „felvétel” volt, most „döntési input” lesz. És nem egyetlen csodafegyver miatt, hanem mert „minden egyszerre érett be”: modellek, edge compute, adatcsövezés, operatív eszközök. Ennek a váltásnak a mondata: „És hogy miért most? Mert végre minden szükséges feltétel egyszerre állt össze. Az AI már elég pontos, az edge-alapú számítás elég olcsó, az adat- és rendszerarchitektúra elég kiforrott, a szabályozási és irányítási keretek pedig elég erősek ahhoz, hogy valódi működési eredményeket hozzanak – ne csak pilot projekteket.” Network Optix egy amerikai székhelyű technológiai vállalat, amely nyílt architektúrájú videómenedzsment-rendszert (VMS – Video Management System) fejleszt, és amelyet világszerte alkalmaznak városi, közlekedési és biztonsági infrastruktúrákban. Platformja lehetővé teszi, hogy különböző gyártók kamerái és szenzorai egy egységes rendszerben működjenek, miközben a beépített AI-alapú analitika valós időben képes objektumfelismerésre, eseménydetektálásra és adatvezérelt döntéstámogatásra. A cég fókusza az edge-alapú (helyszíni) feldolgozás és a skálázható adatkezelés, amely különösen alkalmassá teszi intelligens közlekedési és smart city (okosvárosi) alkalmazásokra. Hazánkban is nagyot tud(ná)nak lendíteni a mobilitásmenedzsment hatékonyságán a jól használt AI megoldások Asad Lesani (Ouster, okos infrastruktúra termékekért felelős alelnök) arra mutat rá, hogy a „régi szenzorvilág” (pl. induktív hurok) eleve autóközpontú volt, ezért vak a sérülékeny közlekedőkre, a kamerák pedig szenvednek rossz fényben, napszemben, időjárásban. Nála a game changer a digitális Lidar: stabil, skálázható, nagy felbontású 3D téradatot ad, ami „ideális üzemanyag” a modern AI-nak. Ő ezt úgy foglalja össze, hogy innentől nemcsak elemezünk, hanem reagálunk is: „Már nem csupán elemezzük a forgalmat; a fizikai AI-t életre keltjük a közlekedési infrastruktúránk egészében – lehetővé téve, hogy lássa, megértse és reagáljon arra, ami az úton éppen történik, valós időben.” Az Ouster egy amerikai technológiai vállalat, amely digitális Lidar (lézeres 3D érzékelő) rendszereket fejleszt autonóm járművek, ipari automatizálás és intelligens infrastruktúra számára. A közlekedési szektorban megoldásai nagy felbontású, valós idejű téradatot szolgáltatnak kereszteződések, autópályák és városi csomópontok megfigyeléséhez, lehetővé téve a járművek és sérülékeny közlekedők pontos észlelését gyenge fényviszonyok vagy rossz időjárás esetén is. A digitális architektúrára épülő Lidar-rendszerek különösen alkalmasak mesterséges intelligenciával (AI) kombinálva, mivel stabil és strukturált adatot biztosítanak a forgalomirányítási és közlekedésbiztonsági döntéstámogatáshoz. Magyarországon is egyre több a „rendszerszintű” közlekedési kihívás, amire már nem elég a statikus táblázat és az évenkénti hangolás: csomóponti torlódások, munkaterületi káosz, sérülékeny közlekedők védelme, célzott ellenőrzések, és a közpénzből fenntartható üzemeltetés kényszere. A cikk egyik legkeményebb üzenete magyar szemmel az, hogy az AI nem varázsmatrica a régi infrastruktúrán: ha „ráengedjük” a mesterséges intelligenciát rossz minőségű képre, hiányzó megvilágításra, rendezetlen adatfolyamokra és gyenge irányítási keretekre, akkor nem okos város lesz, hanem drága csalódás. Viszont ha a cél a mérhető kimenet (kevesebb baleseti kockázat, rövidebb utazási idő, kevesebb felesleges beavatkozás), akkor az edge-alapú AI és a jó minőségű szenzoradat olyan lökést adhat az üzemeltetési hatékonységnak, ami itthon is új szintre emeli a forgalomirányítást és a közlekedésbiztonságot. A fenti logika – hogy az AI már nem csak „figyel”, hanem döntési rendszerré áll össze – szépen rímel az Autószektor közelmúltbeli fókuszaira. A „Londonban már nem az ember dönt – az AI kapcsol zöldre” azt mutatta meg, hogyan válik a jelzőlámpa-adat és a valós idejű vezérlés közpénz- és időtényezővé, nem tech-demóvá. A „Nem a sofőr a gyenge láncszem – hanem a rendszer” ugyanebből a nézőpontból emeli be a felelősséget: ha rendszerszinten rosszul paraméterezünk, nincs jó adat és nincs kontroll, akkor a technológia csak gyorsabban termeli a rossz döntéseket. Végül „Az autonómia új frontja: a Waymo beszállt a közlekedésbiztonság elit klubjába” azt a dimenziót adja hozzá, hogy a „data-driven safety” (adatvezérelt biztonság) nem PR-szlogen, hanem iparági belépő a következő korszakba – pontosan az, amiről az ITS International is beszél: valódi üzemeltetési eredmények, nem pilotok. Forrás röviden: ITS International – AI: do believe the hype (2026.02.10.) Képek: AI generált illusztrációk (ChatGPT)