Alighogy 2019 márciusában bemutatkozott a második generációs Peugeot 208, záporozni kezdtek rá az elismerések. Felsorolni is nehéz volna az összes szakmai díjat, közönségszavazáson elért győzelmet és egyéb trófeákat, amelyekkel a konstrukció újszerűségét, kortárs esztétikumát, páratlanul széles hajtásláncválasztékát értékelte a nagyérdemű; a kitüntetések csúcspontjaként a modell 2020-ban elnyerte az Év Európai Autója címet. Ma, közel négy évvel később a Peugeot 208 már akkor sem számít újdonságnak, ha formavilága ugyanolyan friss, mint bemutatkozásakor, az elektromos modellváltozat hajtásláncát pedig az évek során kétszer is aktualizálta a gyártó. A típus a mai napig Európa egyik legnépszerűbb új autója, életkorából adódóan azonban mostanra a használt járművek piacán is egyre nagyobb számban jelenik meg a modell. A második generációs Peugeot 208 esetében a gyakorlati tapasztalatok igazolták a szakma előzetes várakozását. Ahogy James Baggott, a Car Dealer magazin főszerkesztője fogalmazott: „A 208-as hatásosan idézi ikonikus elődeinek szellemiségét; megjelenésével visszatérnek azok az idők, amikor a Peugeot-k a használtautó-piac egyik legstabilabb ajánlatának számítottak. Nagyon is megérdemelten győzött a szavazáson a típus.” A díjat odaítélő zsűri tagjait különösen lenyűgözte a Peugeot 208 takarékos benzin- és dízelmotorokból, valamint előremutató villanymotorból álló, széles hajtáslánc-választéka. Nagyra értékelték a modell általános kifinomultságát, valamint méltatták tetszetős formavilágát, amellyel még ma is kitűnik a forgalomból. Emellett természetesen a vételár, az üzemben tartási költségek és az értéktartás összességében igen pozitív mérlege is a Peugeot 208 mellett szóló érv volt. Az ünnepélyes díjátadó házigazdája, a brit autós televíziózás ismert alakja, Mike Brewer felhasználói szemmel méltatta a Peugeot 208-ast, amely „megfizethető áron biztosít kiemelkedő kényelmet; lágy futóműve és még puhább ülései a legborzalmasabb minőségű útfelületekkel is könnyedén megbirkóznak. Az autó a piac egyik legkifinomultabb ajánlata, hajtásláncválasztéka gazdag – külön elismerés illeti a zseniális elektromos verziót –, ráadásul nagyon dögösen néz ki.” A Car Dealer magazin díja fontos mérföldkő a Peugeot 208 pályafutásában, ugyanakkor a modell értékei aligha érték meglepetésként a tudatos vásárlókat, arról ugyanis más csatornákon is elismerően nyilatkozik a szakma. Bár viszonylag fiatal kora miatt közel sem áll rendelkezésre annyi tapasztalat a második generációs modellről, mint közvetlen elődjéről, az első benyomások több mint meggyőzőek. A brit What Car? átfogó értékelésében igen kedvező képet festenek az autóról, amelynek erényeit így összegzik: „A korábbi 208-ashoz képest hatalmas előrelépés: sokkal jobban vezethető, motorjai pedig lenyűgözően takarékosak. Ha nem ragaszkodunk a nagy presztízsű névhez, könnyedén felveszi a versenyt jó néhány prémium alternatívával. Érdemes azonban vásárlás előtt kipróbálni, mert a különleges ergonómiájú iCockpit vezetői környezet – amin a kiváló körkörös kilátáshoz is hozzájárul – testalkattól függően megszokást igényelhet.” A What Car? a Peugeot 208 viszonylag magas használtpiaci árfekvését is megemlíti: ez a legjobb indikátora annak, hogy akár háromévnyi használat után, a gyári garancia hatálya alól frissen kikerülve is milyen értékes ajánlatnak számít a típus. További autós tartalmakért kövess minket Facebookon is!  

Melyik autó lehet a győztes? A közönségdíjat 2020-ban a Kia XCeed, 2021-ben az esztergomi Suzuki Vitara, 2022-ben a szintén esztergomi Suzuki S-Cross nyerte. A 2023-as díjakra 22 márka 39 autót jelölt, a közönségdíjas ezek közül kerül ki. Jelölt autók: Alfa Romeo Tonale, Audi RS e-tron GT, Audi S8, Audi TT RS, BMW iX1, BMW M3 Touring, BMW X1, Citroën C5 X, Cupra Formentor, DS 7 E-Tense, Fiat 500e, Honda Civic, Hyundai Ioniq 5, Hyundai Ioniq 6, Kia EV6, Lexus RX 450h, Lexus RZ, Mazda CX-60, Mazda MX-30, MG EHS, MG ZS, MG ZS EV, Nissan Ariya, Nissan X-Trail, Opel Combo-e Cargo, Peugeot 408, Skoda Enyaq Coupé iV, Skoda Fabia, Skoda Karoq, Subaru Solterra, Suzuki S-Cross, Toyota Aygo X, Toyota bZ4X, Toyota Corolla Cross, Volkswagen Arteon eHybrid, Volkswagen ID.5 GTX, Volkswagen ID. Buzz, Volkswagen ID. Buzz Cargo, Volkswagen Taigo. Idén az alábbi kategóriákba neveztek: magyarországi gyártású autók, kisautók, családi autók, üzleti autók, kis szabadidő-autók, közepes szabadidő-autók, nagy szabadidő-autók, sportautók, városi elektromos autók, elektromos szabadidő-autók, prémium elektromos autók, városi hibridek, hibrid szabadidő-autók, hibrid prémium autók, elektromos kishaszonjárművek. Szavazatát egy e-mail címmel csak egy autóra adhatja le a http://evmagyarautoja.hu/kozonsegdij/2023/szavazas/ oldalon. A közönségszavazás-szabályzat és az adatkezelés részletei ezen a linken érhetők el. A személyes adatokat kizárólag a közönségszavazás kapcsán kezeljük, az eredményhirdetést követően töröljük. A szavazás menete: A közönségszavazásban csak azok vehetnek részt, akik február 1-jétől február 28-ig leadták valamelyik autóra a szavazatukat, megadták nevüket és emailcímüket. Az Év Magyar Autója Közönségdíj 2023 szavazásban mindenki részt vehet, kivéve az Autós Nagykoalíció és a verseny lebonyolításában közvetlenül közreműködő cégek és szervezetek tulajdonosai, vezető tisztségviselői, munkavállalói, megbízottjai, valamint azok közeli hozzátartozói. A szavazás végeredményét, a február 28-ai zárás eredményét, az Év Magyar Autója Közönségdíj 2023 győztesét március 10-én a többi díj nyerteseivel együtt jelentjük be. Érvényesen szavazni csak a beküldött valós név és valós e-mail adatok hiánytalan kitöltésével lehet. Szavazni február 28-án 23.59 percig lehet, ezt követően lezárjuk a szavazást. További autós tartalmakért kövess minket Facebookon is!

Autógépész-mérnöki képesítéssel abban találtam meg hivatásomat, hogy megértsek bonyolult dolgokat, összefüggéseket, és azokat újságíróként úgy magyarázzam el, egyszerűen, köznyelven, ugyanakkor szakszerűen, szabatosan, hogy bárki felfoghassa. Folytonos tanulással egészen a legutóbbi időkig tisztában voltam a gépkocsi működésével, átláttam az egészet, de életünk egyre több területén megjelenő mesterséges intelligencia (MI) már kifogott rajtam. Ezért kértem okítást a fenti fejlesztőközpont PhD tudományos fokozatú vezetőjétől, Lóránd Balázstól. Ők a gépkocsi látásához, helyzetfelismeréséhez, értelmes reagálásához szükséges szoftvereket, fejlett vezetéstámogató és automatizált járművezetési megoldásokat hoznak létre, azzal a céllal, hogy egyre megbízhatóbb és olcsóbb autonóm járművek csökkentsék jelentősen a balesetek, tragédiák számát. Elsőként azt szerettem volna megtudni, hogyan „lát a pályán”, ismeri fel, és hajtja végre az autó a biztonságos haladáshoz szükséges akciót, például kikerülést vagy vészfékezést. Már a látásnál elakadtam. Persze egy kamera nem boszorkányság, de mint tudjuk, mi, emberek sem a szemünkkel látunk, az csak szenzor, agyunkban áll össze a kép, a látóidegen érkező ingerületekből. Van is „agyi vakság”, az ilyenben szenvedő embernek hiába van sasszeme, fehér bottal tapogathat. Tehát mi történik a parányi chipben, ahová befut rengeteg bit, a videokamerától, a radartól, hogyan lesz ebből a forgalmi helyzet átlátása? Egész más ez, mint például a tolatókamera képének megjelenítése a műszerfali monitoron, mivel a chipen további algoritmusok futnak le, melyek absztrakt módon értelmezik és modellezik a környezetet. Az autóban a kameraképet rendszerint olyan algoritmus dolgozza fel, amely hasonlít az emberi idegpályákat is alkotó komplex struktúrára. Az algoritmus futása során a kép darabkái (pixelek) sok százezer kisebb műveletvégző egységhez kerülnek, amelyek keresztül kasul összekötésben állnak egymással (pl. idegsejtek az agyban) és együtt dolgozzák fel a képet. A műveletvégzők működése nem változtatható, viszont az összeköttetéseik (együttműködéseik) megváltoztathatók. A fejlesztés során a mérnök feladata, hogy rátaláljon, mely összeköttetések eredményeznek olyan algoritmust, mely képes absztrakt módon értelmezni a képet. Nem lehet teljes párhuzamot vonni az emberi és a mesterséges intelligencia között, de akadnak hasonlóságok. A gyermek fejlődése során megtanul látni, felismerni tárgyakat, és nevén nevezni azokat. Úgy képzeljük, hogy bizonyos értelemben hasonló folyamat zajlik le, mint amikor a mérnök rátalál a helyes összeköttetésekre, mesterséges intelligenciára épülő algoritmusok fejlesztve. A fejlődő gyermek rámutat különböző tárgyakra, amiket mesekönyvben, vagy a világban lát, és megpróbálja megnevezni őket. Ezután a környezetétől visszajelzést kap, például a felnőttek megdicsérik, vagy kijavítják. Sok-sok ilyen és ehhez hasonló pillanat történik a fejlődő szervezetben, míg kialakul az agyunkban egy modell a világ működéséről, és végül a gyermek elég érett lesz ahhoz, hogy egyedül közlekedjen a forgalomban, és felelősségteljes döntéseket hozzon. Nem tudjuk minden részletét pontosan az agyunk működésének, de ez láthatóan nem is szükséges ahhoz, hogy egész jól működjünk, tárgyakat ismerjünk fel, tájékozódjunk, közlekedjünk. Megtudom, hogy maguk a fejlesztők sem tudják megmagyarázni, mely összeköttetések lesznek sikeresek. Ez már maga a kissé rejtélyes mesterséges intelligencia! A fejlesztés (un. tanítás) során az algoritmus nagy mennyiségű adatot „néz végig”, és ezek alapján alakulnak ki a helyes összeköttetések a műveletvégző egységek között. A kialakult összeköttetések egy statisztikai modelljét adják a világnak, mely, ha sikerült megfelelő adatot összegyűjteni, jól modellezi a valóságot. A különféle szenzorok egymásra támaszkodnak, ha a kamerát belepi a jég vagy sárpermet, még működhet a radar, van észlelés, biztonságosan tudja irányítani az autót a rendszer. A hardver általában Németországban készül, a szoftver jelentős része pedig Magyarországon. Nem segít tovább a mesterséges intelligencia összehasonlítása egyszerűbb élőlények, vagy az ember idegrendszeri folyamataival. Nincs értelme olyan kérdésnek, hogy hasonlít-e például egy hangya idegi folyamataira, amelyeket kérdéses, hogy ismerünk-e teljes egészében. Miként annak sem, hogy tulajdonítható-e IQ (intelligenciahányados) egy számítógépes rendszernek. Akármennyivel jobban teljesít a humán képességek egy nagyon keskeny szeletében, de csak abban… Ezeket a kis gondolati kapaszkodókat legjobb elengedni. Egyszerűen vegyük tudomásul, hogy a hagyományos módszerek befogadóképessége nagyon korlátozott, de az MI sokkal többre képes, betáplált tanító mintákkal, ezek alapján klasszifikál, azonosít be objektumokat, mozgásokat, szituációkat. Jó példa a távol-keleten nagyon népszerű, ősrégi go-játék: beprogramoztak rá számítógépeket, és kiderült, hogy „egész más csavarra jár az eszük”, mint az emberé, nehéz lenne megmondani, hogy melyikük „okosabb”. Firtatom, hogy összehasonlítható-e az önvezető gépkocsi, a gazdáját ugyanabban a forgalomban magabiztosan irányító vakvezető kutyával? Csak speciális képességekben, hangzik a válasz, a kutya általános és érzelmi intelligenciáját nem tudja hozni a mesterséges rendszer, de nincs is szükség rá. Ha volna igény, nulláról kellene kezdeni a fejlesztést. Adott helyzetben gyorsabb, pontosabb az MI, de például „általános” intelligenciája nincsen, csak arra használható, amire be lett tanítva. A neurális hálók nagyon sok adatból tanulnak, ez alatt alakul ki a belső reprezentáció, illetve, hogy végső soron mi lesz az inputból. Örömmel hallottam, hogy a gyártópartnerek között kínaiak, indiaiak is vannak, a legkorszerűbb technológia ezáltal bevonulhat olcsóbb járművekbe is.    Dr. Lóránd Balázs és egyik fejlesztő kollégája, Iván Dávid megvigasztalnak kissé, hogy amit náluk szeretnék elsajátítani fél óra alatt, azt egy évig tanítják az egyetemen, informatikus hallgatóknak… Nekem az alapjaim is hiányoznak hozzá. Mindenesetre leszűröm, hogy személyes intelligenciám, valószínűleg akármennyi tanulással sem lenne elég a mesterséges intelligencia működésének megértéséhez, és ezzel vélhetően így lenne olvasóim jelentős része is. Bele kell törődnünk, hogy olyan eszközöket használunk, sőt rájuk bízzuk életünket, amelyek nekünk felfoghatatlanok.  Kissé ijesztő gondolat ez, de a fokozatosan bevezetett és egyre tökéletesebben közlekedő autonóm járművek példája mutatja, hogy megnyugodhatunk. Azért sem kell túlságosan aggódnunk, mert az autóipar rendkívül jól szabályozott biztonsági szempontból. Ha a tesztek – például sokszor megismételve egy vészfékezési helyzetet „emberi” és „gépi” sofőrökkel, majd ezeket összehasonlítva – eredményei azt mutatják, hogy egy bizonyos feladatot egy számítógépen futó mesterséges intelligencia statisztikailag jobban, biztonságosabban teljesít, mint egy emberi sofőr, akkor logikus választás a gépekre bízni magunkat. A Continental budapesti Mesterséges Intelligencia Fejlesztési Központja 2018-ban indult útjára, majd tevékenységük a 2022 szeptemberében létrejött Alkalmazásfejlesztési Központtal egészült ki. A két meglévő központhoz 2022 októberében kapcsolódó szegedi tevékenységével a vállalat megkezdte országos szoftverfejlesztési hálózatának létrehozását a vezetéstámogató és automatizált járművezetéshez kapcsolódó technológiák fejlesztésére. A Continental Autonomous Mobility Hungary már több mint 200 munkatársa dolgozik Budapesten, a következő években Budapest és Szeged mellett Debrecenben bővülnek tovább. Miért bízunk meg statisztikai modellekben? Amikor pl. 1000 embert megkérdeznek és ezalapján meg lehet mondani 10 millió ember véleményét. Egyetértek, hogy egy statisztikai modellre bízni életünket ijesztő lehet, de hangsúlyozni kell, hogy ezek a modellek nagyon sok adaton vannak tanítva, lépcsőzetesen kerülnek bevezetésre és nagyon komoly autó ipari teszteken kell átmenni a rendszereknek és bizonyítaniuk, hogy jobbak, mint a korábbi, hagyományos verziók, melyek most is az utakon vannak. További autós tartalmakért kövess minket Facebookon is!  

A megrendelőnek kedden átadott szállítórepülő sorrendben az 1574. volt, amely a Boeing Washington állambeli gyárában elkészült. A Jumbo Jet a repüléstörténet része lett, megjelenésével olyan távoli városok közvetlen összeköttetése valósult meg légi úton, ami korábban nem volt lehetséges. Különlegességei közé tartozik, hogy kétszintes, és csaknem 500 utas elszállítására képes. Használják áruszállításra, valamint az elnöki repülő, az Air Force One szintén Jumbo Jet, és ezt a modellt használták a NASA űrsiklójának szállítására is. Formája miatt nevezik bálnának is. Méretei lenyűgözőek: törzsének hossza 68,5 méter, teljes magassága pedig egy hatemeletes épülettel egyezik meg. A Boeing a 747-es gyártásáról azt követően döntött az 1960-as évek második felében, hogy elveszített egy komoly katonai megrendelést a C-5A óriás szállítógépre. Az első Jumbo Jet elkészülése 16 hónapon át tartott, és összesen 50 ezer ember munkája volt benne. A gép először 1969-ben emelkedett levegőbe, és 1970-ben állt forgalomba, az azóta megszűnt PanAm légitársaságnál. A Boeing azt követően döntött a 747-es gyártásának leállításáról, hogy az elmúlt másfél évti-zedben elterjedtek a hasonlóan széles géptörzsű, két hajtóművel felszerelt nagy hatótávolságú repülők, amelyek jóval gazdaságosabban üzemeltethetők, mint a négy hajtőműves Jumbo Jetek. További autós tartalmakért kövess minket Facebookon is!