Dobrý den, předně děkuji, že jste si našel čas pro náš rozhovor. Mohl byste se, prosím, na začátek našim čtenářům představit?
Vystudoval jsem na ČVUT v oboru automatizace a měření. Jako každý začínající inženýr jsem prošel několika firmami. V tuzemsku lze k jedné z nejvýznamnější zkušenosti zařadit firmu Wayks, která se zaměřovala na výrobu tantalových kondenzátorů. Zde jsem se z pozice provozního inženýra vypracoval až na šéfa technologie. Jedna z mých nejzajímavějších zahraničních misí pochází z Číny, kde jsem strávil 3 roky. Mezi hlavní pracovní zájmy patřila stavba továrny pro 1500 zaměstnanců, kde jsem se zabýval veškerou činností spojenou s touto stavbou. Jednalo se o proškolení pracovníků, zahájení stavby, přípravu potřebných podkladů a tak dále. Následovalo také několik pracovních zkušeností v pozici provozního ředitele v USA.
Po návratu do ČR jsem byl zaměstnán ve firmě Honeywell, kde jsem byl zodpovědný za inženýring a vývoj v oblasti automatizace. Následovala zkušenost ve společnosti Siemens, kde jsem pracoval jako šéf digitalizace se zájmem o průmysl 4.0, integraci dat a celkově o pozitivní ovlivnění průmyslu. Následně jsem byl osloven firmou Valeo, kde bylo poprvé možné prokázat potenciál mezi automobilovým průmyslem a automatizací v rámci Siemensu. Tím mezi firmami vznikla skvěle se rozvíjející synergie. I já byl tímto spojením velmi obohacen, protože do této doby jsem se o automobilový průmysl vůbec nezajímal a až po této nabídce přišla možnost hledat vhodné spojení mezi těmito druhy odvětví. Tím se mezi mé hlavní pracovní zájmy zařadila snaha o hledání řešení, jak nejvhodněji spojovat automobilový průmysl a automatizaci.

Můžete nám povědět podrobněji o firmě Valeo?
V tuto chvíli jsem ve Valeo zaměstnán pátým rokem, a proto nejspíše nebudu vědět přesné detaily minulosti. Co však můžu říct, je to, že Valeo je obrovský korporát, který zaměstnává více než 110 000 zaměstnanců po celém světě, jenž se zaměřuje na automobilový průmysl. Nejde pouze o zaměření na ADAS systémy, což je tedy oblast, které se věnuje pobočka právě v České republice. Jde i o další zaměření, které se věnují například „Vision“, což je vše spojené s výhledem před vozidlo. Jde tak například o stěrače nebo světlomety.  Dalším bodem zájmu je určitý tepelný komfort. Zde se jedná o vývoj topení, klimatizace apod. Další vývojovou divizí je divize komunikační. Dle mého pohledu je ovšem stále nejdůležitější divizí, divize zabývající se ADAS systémy, která má své hlavní vývojové centrum na pražské centrále. V České republice má tak v tuto chvíli firma Valeo 5 výrobních závodů a 1 vývojové centrum, kde je v tuto chvíli zaměstnáno přibližně 4 500 zaměstnanců.
Všechny tyto pobočky jsou velmi úzce propojeny a jejich nezměrnou výhodou, jakožto u většiny správně nastavených korporací, je to, že je možné jakýkoliv produkt vyvinout či vyrobit na jakémkoliv z těchto míst. Veškeré validační postupy tak zde probíhají automaticky. Pokud na jakékoliv lince nastane dílčí problém, dané postupy jsou automaticky převáděny zpět do vývoje a následné nápravné akce a korelace jsou velmi efektivní. Z tohoto pohledu se tak již dostáváme konkrétně k vývojovému centru v Praze.
Pražské vývojové centrum prioritně podporuje divizi autonomního řízení, ale jsou zde i oblasti, které se zaměřují na vývoj interface tzv. člověk-stroj nebo na vývoj kompresorů či e-mobility. Těmto oblastem se v Praze věnuje přibližně 700 pracovníků z nichž 80 % má plné inženýrské vzdělání a až 50 % dokončené doktorské vzdělání. Toto vysoké zastoupení vysokoškolsky vzdělaných pracovníků je důsledkem naší aktivní spolupráce s předními českými technickými vysokými školami. Tyto spolupráce jsou pro Valeo naprosto klíčové, protože si tak tím sami můžeme vychovávat budoucí pracovníky. Pevně věříme, že tyto spolupráce jsou také neméně podstatné i pro dané vysoké školy. V tuto chvíli je u nás zaměstnáno přes 30 studentů, kteří pochází například z ČVUT, VUT nebo ostravské VŠB.
Tím bych rád navázal na vývoj konkrétních technologií, které Valeo vyvíjí. Valeo je v tomto poměrné unikátní, jelikož se zabývá vývojem všech typů senzorů, které jsou při využívání ADAS používány. To znamená, že jde o vývoj jak senzorů, které se zabývají vývojem detekování blízkých předmětů, což jsou ultrasonické senzory, tak i vývojem senzorů pro automatizaci na rychlostních komunikacích, což jsou kamery, radary a LiDAR. Naším primárním zájmem tak je vyvíjet ADAS, který využije všechny výhody zmíněných senzorů, a vozidlu tak poskytne co možná nejlepší a nejpřesnější informaci. Jako příklad bych rád uvedl využití kamer, které spolehlivě fungují v rozmezí 300 až 500 m za příznivého počasí. Ovšem v momentě, kdy je viditelnost ovlivněna například deštěm, mlhou nebo sněžením, nastává v rámci kamer problém s orientací. V takovém případě začnou plně plnit svoji úlohu radary a LiDARy.
Za vývoj generace laserového senzoru (LiDARu) první a druhé generace dostalo pražské vývojové centrum cenu „Pace Awards“, na což jsme náležitě hrdí, jelikož byl tento LiDAR majoritně vyvinut právě v Praze. Dále bych rád zmínil radarový systém, který je v tuto chvíli nejvíce používán a probírán. Má také zároveň nejméně omezení. Jeho největší nevýhodou je ovšem to, že není schopen detekovat stojící předměty. Z toho důvodu je vhodné používat jak radar, tak LiDAR, čímž se jejich jednotlivé nedostatky vzájemně vylučují. V našem vývojovém centru pak máme jako hlavní náplň práce integraci těchto systémů. To přesně znamená, že v rámci pohybu vozidla po silnici se snažíme pomocí výpočetních metod zjistit, který z daných senzorů je schopný zachytávat ty nejpřesnější informace. Tu nejpřesnější informaci poté použijeme ať už v systému, který má pro řidiče informativní charakter, nebo se týká takzvaného aktivního řízení. Mezi to spadá například Lane Assist, který řidiči přímo napomáhá s řízením, konkrétně v tom případě s držením vozidla v jeho jízdním pruhu. To tedy ve zkratce představuje naši hlavní výzvu, kdy se snažíme přiblížit sny mnoha řidičů, kteří jezdí dlouhé vzdálenosti, aby je vozidlo samo dovezlo z bodu A do bodu B.
Rád bych nyní dle vlastních slov shrnul a definoval jednotlivé úrovně autonomního řízení od  úrovně 1 – úrovně 5. Zjednodušeně by se dalo říci, že úroveň 2 jsou systémy asistenční, které řidiči pouze říkají, co má dělat, a samy tedy neřídí. Úroveň 3 už je skutečně autonomní vozidlo. Ovšem přítomný řidič musí být po vyzvání systému schopný vozidlo do 10 sekund převzít, protože systém vyhodnotí, že pro tento moment není schopný vozidlo ovládat. Na úrovní 4 jsou vozidla, která mají své standardní řídící prvky, ovšem většinu času má vozidlo řídit samo. Na úrovni 5 již vozidla tyto standardní řídící prvky, jakým je třeba volant, zcela postrádají.
V tuto chvíli je Valeo s většinou svých senzorů absolutní světovou špičkou a dalo by se tak říci, že ve vývoji a spolehlivosti této senzoriky je skutečné absolutní jednička, maximálně dvojka… To potvrzuje i fakt, že 30 % vozidel, které jezdí po světě a mají v sobě určitou úroveň autonomního řízení, má zabudovanou aspoň část součástek od Valeo, přesněji tedy od Valeo z České republiky. Další zajímavou částí, kterou bych rád zmínil, je celý proces vývoje produktů Valeo. Dle klasických postupů se u nových senzorů navrhnou jeho parametry, následně se celý senzor designuje, vytvoří a zkonstruují se jeho prototypy, a poté je zahájena validace senzoru. Z pohledu validace má Valeo velmi přísně nastavená kritéria, což je vidět i na tom, že v případě validace ať už pouze senzoru či celého systému, se validaci věnuje až 40 % všech nákladů v rámci vývojového procesu.

Optická laboratoř Valeo (foto: Valeo) 

Testování laserového senzoru v městské zástavbě (foto: Valeo) 
 

Kdo je pro firmu Valeo největší konkurencí?
V tomto ohledu jsou pro nás největšími konkurenty firmy Bosch a Continental. Ovšem naší nespornou výhodou je to, že jsme schopni zajistit všechny senzorové technologie současně. Přesněji řečeno, že nejsme na nikom přímo závislí a můžeme dodat všechny senzory současně. Je ovšem nutné zmínit, že na tomto poli existují mnohé podniky, které experimentují s LiDARovou technologií a nejsou přímo automotive firmou. Mezi takové spadá například Mobileye, jejíž čipy jsou v tuto chvíli tím nejvyšším standardem pro kamerové technologie.
K tomu bych rád dodal, že ne každá firma pohybující se na tomto poli je pro nás nutně přímým konkurentem. Například právě s firmou Mobileye máme smluvené strategické partnerství, při kterém Valeo využívá jejich čipy a my naopak k daným kamerám přidáváme tu nejvhodnější optiku a zajišťujeme tak co možná největší efektivitu. Dalo by se tak říct, že při vývoji ADAS systémů se nejedná o nějakou přímou konkurenci mezi firmami, ale spíše o rozvinutí širší spolupráce a vzájemné pomoci. Není tomu tedy jako při vzájemné konkurenci jednotlivých automobilek.

Můžete nyní prosím uvést nějaké konkrétní automobilky, které využívají produkty Valeo, případně třeba i nějaké konkrétní modely vozů?
V tuto chvíli bude složitější říct nějakou automobilku, která technologii od Valeo nepoužívá. Hlavním milníkem bylo Audi A8 z roku 2018, což bylo první vozidlo na světě, které se představilo s úrovní autonomie 3. Toto vozidlo v sobě mělo naši první generaci LiDARu a její produktový název zněl: „Valeo SCALA“, což je zkratka pro laserový scanner. Rád bych ještě zmínil, že toto bylo první vozidlo, které v sobě mělo z hlediska sériové produkce zabudovaný LiDAR. Existují další, známější firmy než Valeo, které tuto technologií ve vozidle v tuto dobu využívaly, ovšem žádná z nich neměla svůj LiDAR zahrnutý do sériové produkce. Ostatní firmy na rozdíl od nás například bojovaly s energetickou náročností svých produktů. To je ve vývoji velký problém, jelikož se plynule přechází ze spalovacích vozidel na elektricky poháněná vozidla, tak do těchto vozů není možné dát senzor, který je energeticky náročnější než například klimatizace. V tomto ohledu jsou naše senzory dál před konkurencí, a to zejména tedy v kombinaci efektivity a nízké energetické náročnosti, se kterou ostatní společnosti mnohdy bojují. Dalšími vozy, které v tuto chvíli využívají LiDAR od Valeo a jsou certifikovány na autonomii úrovně 3, jsou Honda Legend, Mercedess S-Class a Mercedes EQS.

Jaký je hlavní rozdíl mezi LiDARem Scala a známějším 360stupňovým LiDARem?
Z technického hlediska v případě kombinace našeho zařízení SCALA a tohoto LiDARu s rotovacím zrcátkem je naše první generace senzorů principiálně velmi podobná. Rozdíl mezi našimi senzory a Vámi zmíněnými je zejména ve velikosti. Zatímco zrcadlový LiDAR ke správnému fungování potřebuje krabici o rozměrech 40 x 50 cm, naše technologie je vměstnaná do velikosti 10 x 5 cm. Daný princip je v tomto ohledu velmi podobný. 
Zorné pole 1. generace našich LiDARů je asi 145°, což je i ve zmíněném Audi A8. Pro tyto účely je toto zorné pole dostačující a k tomu je možné informace přijímané z tohoto zorného pole doplnit informacemi z kamer, které snímají informace z různých dopravních značení. Pro tuto první generaci je tak toto řešení dostačující. U vyšších generací je poté nutné osadit vozidlo více LiDARy pro plný rozhled kolem vozidla. Což je jistě sympatičtější řešení, než mít jednu velkou snímací krabici ve střešní části.

Je možné v ČR vidět na veřejných silnicích vidět testovací vozy Valeo?
Jistěže ano, je možné naše vozidla vidět na veřejných komunikacích nejen v ČR, ale po celém světě. Mají zeleno-bílou barvu s různými nápisy, které popisují hlavní pracovní činnosti, kterými se zabýváme. K tomu je na nich také napsáno naše hlavní motto, tedy „Smart mobility“.

Testovací vozidla s vestavěnou elektronikou (foto: Valeo) 

Vozidlo s vestavěnou mapovací stanicí na kalibraci (foto: Valeo) 
 

Jaká jsou dle Vás hlavní technologická odvětví související (nejen) s dopravou, jež budou v nadcházejících letech nabývat na důležitosti?
Dovolil bych si vyjmenovat jenom pár z nich. V minulých letech bylo hojně probírané takzvané „Smart City“. Nyní tento zájem částečně upadl a jsou řešeny trošku jiné programy. Rád bych ovšem řekl, že dané smart city a smart mobilita k sobě mají blíž než kdykoliv předtím. To, co čeká vozidlo za rohem ulice, neodhalí žádný ze systémů vozidla. Za roh nevidí ani kamera, ani radar, ani LiDAR. Vozidlo ovšem může takzvaně vidět za roh pomocí některých součástek či běžných prvků infrastruktury. To nejběžnější, jak se může vozidlo podívat za roh, je například mobilní telefon. V momentě, kdy by vozidla a mobilní telefony mezi sebou mohly vzájemně komunikovat, tak by to byl opravdu velký pokrok. Například telefon cyklisty vyšle do vozidla signál, že jede za rohem. Jede takovou a takovou rychlostí. Dané vozidlo už se může v ten moment připravovat na tu situaci, kdy by cyklista například při vjetí do křižovatky nebrzdil a nerozhlédl se. Vozidlo tak díky tomu podnětu může upravit svoji rychlost tak, aby dokázalo zastavit i v takovém to případě, a může tak zabránit vážně dopravní nehodě.

Vnímáte i nějaká negativa s příchodem autonomní mobility?
Ano, samozřejmě vnímám i rizika s nástupem autonomní technologie. Osobně si myslím, že největším problémem bude, aby se samotní řidiči dozvěděli, co jejich auto umí, a zejména to poté uměli také používat. V tuto chvíli má každá automobilka svůj specifický název pro různé samořídící systémy. Terminologie tak v tomto není jednotná. Ne, že by to ty automobilky dělaly schválně, ale bohužel to tak je. Stejně tak je to se znalostí všech 5 úrovní autonomního řízení dle SAE. To, co jednotlivé pojmy znamenají, běžný řidič také bohužel neví. Je tedy absolutním základem lidem v obecném jazyce vysvětlit, co to autonomní řízení znamená a jak s ním mají pracovat. Tohle bude dle mého největší problém. Ne samotné technologické či jiné problémy, ale vysvětlit principy tohoto typu řízení všem obyčejným lidem/řidičům. Tohle by dle mého měl být hlavní úkol autoškol, předat tyto informace o moderních vozidlech dále a informovat už od prvopočátku sednutí do vozidla. Zanedlouho již řidič nebudou muset vědět, jak vyměnit ve vozidle žárovku, protože většina vozidel směřuje k diodovým světlometům, a ty si běžný uživatel vozu sám neopraví. Naopak by tuto mezeru měly vyplnit informace právě o autonomních vozech a autonomním řízení. Stejně tak to nedává smysl z toho hlediska, kdy hodně aspektů směřuje k tomu, že většina vozidel bude poskytována formou carsharingu, a proto se o celý servis vozu bude starat jeho poskytovatel.
Stejně tak si myslím, že velkým problémem je a bude legislativa. My už dnes technologicky dokážeme zvládat spoustu věcí ve smyslu autonomního řízení, ovšem legislativní procesy jsou mnohem pomalejší než technologický vývoj. Valeo již dnes má několik vozidel, která dokáží bezpečně dojet z Prahy do Paříže a zpět. Problémem je, že legislativa nám tento provoz neumožňuje. Toto je další riziko, které v tomto směru vnímám. Zpomalení technologického procesu vlivem legislativy. Dále bych rád zmínil, že samozřejmě víme o tom, že vozidla s vyšší úrovní automatizace budou dražší než ta bez autonomních prvků. Ovšem dnes za veškeré věci spojené s provozem vozidla může samotný řidič. V momentě, kdy by to však legislativa vhodně uchopila a následně představila, tak by dané dražší autonomní vozidlo mohlo za svůj provoz/jízdu zodpovídat samo. Přesněji by za případnou havárii či jiné problémy mohl být zodpovědný prodejce či poskytoval daného vozu. Tím by byl samotný uživatel vozu zprostěn zodpovědnosti za provoz vozu, což je věc, za kterou by si přirozeně daný uživatel musel připlatit. To vše je opět otázkou dalších legislativních kroků, které v tomto ohledu znatelně stagnují před rychlostí vývoje, který by takovýto provoz umožňoval, ale legislativa mu v tom zabraňuje.

Jaká je vzhledem k autonomní mobilitě vize firmy Valeo do budoucna?
V České republice je v tuto chvíli přibližně 6,5 milionů vozidel. Průměrné stáří vozu je necelých 16 let. Každým rokem na české silnici přibude 120 000 nových vozidel. V České republice je přibližně 60 000 km silnic. Nyní si prosím zkuste představit délku vozu a k tomu si představte délku silnic, a myslím si, že sami uznáte, že se dostáváme k hrozivému číslu, kolik vlastně tato vozidla mohou na našich silnicích zabírat prostoru. To souvisí se zácpami, zhoršující se dopravní situací a neustále menším rozdílem mezi dopravní špičkou a běžným provozem. Při představě, že každým rokem na území ČR přibývají pouze desítky km silnic a dálnic ročně, a vozidel přibyde okolo 120 000, musí být všem jasné, že tato situace je dlouhodobě neudržitelná.
Nyní bych se rád dostal k tomu, jak k vyřešení tohoto problému přispívá Valeo. Statisticky je dokázáno, že během životnosti vozu je vozidlo aktivně používáno 5 % času a 95 % času parkuje. Autonomní systémy, které jsou doménou divize ADAS Valea, směřují k tomu, že by se vozidlo mohlo využívat více než pouze z 5 % času. Ideálním využitím by se zdálo číslo mezi 10 % až 20 %, což už představuje enormní úsporu množství vozidel. Někdo by na to mohl mít jiný názor, ovšem větší používání vozidel směřuje k jejich většímu opotřebení. Tím by došlo k plynulejší rotaci vozidel, tedy snížil by se průměrný věk vozového parku v ČR a zamezilo by se tak odstavením starých vozidel na parkovacích místech, a celá doprava by dostala zdravější dynamiku. To by se dalo nazvat první cílem z hlediska autonomní mobility. Druhým bodem by mohla plynulejší doprava. Opět na to může mít spousta lidí odlišný názor. Ovšem tento efekt se může plně projevit, až když bude na silnicích větší počet autonomních vozidel, a bude možné tuto propojenou mobilitu více vnímat. Třetím efektem a směřováním Valea je za pomocí plynulejšího provozu snížení emisí. Snížení produkce CO2 do ovzduší je stále aktuálním tématem nejen pro Evropu, ale pro celý svět, takže si myslím, že to může být také jedním z ústředních bodů koncernu Valeo do budoucna. Toto by dle mého měly být 3 hlavní body, na které bude mít autonomní mobilita do budoucna enormní vliv.
Dále bych rád dodal, že k dosažení těchto cílů je pro nás zásadní neustále inovovat naše pracovní prostředí, používat nejmodernější simulační a validační prostředky a neméně klíčová je pak pro nás spolupráce právě s předními českými univerzitami, které se určitým způsobem zapojují do fungování automotive či oblastí s ním spojených. Co bych dále rád zmínil, je snaha o zapojení umělé inteligence. V Praze máme malý tým, který je úzce spojený s pařížskou pobočkou, která se zaměřuje na vývoj umělé inteligence a dále pak s panem profesorem Svobodou z ČVUT. To jsou všechno renomovaní odborníci, kteří se na umělou inteligencí specializují. S jejich pomocí pak můžeme veškeré vývojové pokroky v oblasti neuronových sítí zavádět do praktického provozu. To je jedna z výhod integrovaného prostředí Valeo, díky kterému můžeme být i nadále velkými kroky před konkurencí.

Testování nouzového brzdění na Polygonu v Milovicích (foto: Valeo) 

Testování senzoru pro nákladní vozidla (foto: Valeo) 
 

Jak byste popsal stav českého vysokého školství z pohledu spolupráce firmy Valeo s akademickým sektorem?
Momentálně na naší pražské pobočce máme zastoupeno celkem 32 národností. To by se určitě nedalo definovat jako něco špatného. My hledáme konkrétní lidi, s konkrétními vlastnostmi. Při hledání požadovaného pracovníka je vypsaná soutěž, a pokud se nám přihlásí jeden člověk z Asie, další z USA a další z ČR, tak jednoduše vybereme toho nejlepšího. Dalo by se tak říci, že čeští absolventi u nás mají místo a jsou na naší pobočce hojně zastoupeni. K tomu je však potřeba podotknout, že ne ve všech případech jsou úplně nejlepší. To je ovšem na jednu stranu poměrně přirozené a pochopitelné. Jednoduše vždy hledáme toho nejlepšího s těmi nejlepšími znalostmi.
Na firmách jako je Valeo většinově také stojí to, aby byly schopny zajistit, že tu ti dostatečně proškolení inženýři budou a budou mít zájem se věnovat potřebné problematice. Firmy se tedy samy musí snažit o to, aby vysoké školy generovaly dostatečně proškolené pracovníky, a zejména také, aby byly v dostatečném počtu. Pokud se chceme z montovny posunout k mozkovně, musíme pro to také něco dělat. Přesněji motivovat studenty již od útlého věku, aby šli na některý z požadovaných technických oborů, a co víc, aby u něj po celou dobu vydrželi a měli chuť se v něm sami zdokonalovat. S tímto úmyslem máme několik programů, abychom podpořili popularizaci technického vzdělání. Máme například výborné zkušenosti s jednou střední technickou školou, kam jsme věnovali průmyslového robota, aby ho žáci mohli používat ve výuce, a tím se tak mohli učit v reálném prostředí reálnému programování, které je připraví na skutečné pracovní problémy a průmyslové prostředí. V rámci spolupráce s vysokými školami se snažíme aktivně podávat návrhy k diplomovým pracím, studentům nabízíme částečné úvazky, aby již od samého začátku měli možnost si u zkusit pracovní nasazení a měli možnost se seznámit s naším pracovním prostředím. Je to dle nás výborný typ motivace zájmu o techniku a práci u nás s podpořením dostatečného zájmu o práci v tomto technickém prostředí.

Pokud byste měl dát radu člověku, například právě studentovi, který má zájem o kariéru spojenou s autonomními vozidly, na co by se měl zaměřit?
Na tuto otázku dle mě neexistuje jednoznačná odpověď, a proto bych rád odpověděl lehce zeširoka. Valeo je technologická firma, a tak by se dalo hovořit o zaměření na software, mechatroniku, mechaniku a tak podobně. To, co my tady řešíme, je komplexní mechatronický problém, který zasahuje do více oborů. Zároveň ale neméně podstatnou částí, kterou řešíme, je psychologie. Řešíme, jak člověk reaguje na upozornění systémů o převzetí řízení. Řešíme, jestli systém vnímá stav člověka, který je schopný převzít řízení. Dalším oborem, který se dá ve Valeu výborně uplatnit, je ekonomie, kvalita nebo enviromentalistika. Dle mého mínění tedy není možné ukázat na jeden konkrétní obor, který je u nás nejvíce uplatnitelný. Je to velmi komplexní problematika, kterou se zabýváme. Závěrem k této otázce bych tak dodal, že 90 % absolventů technických univerzit u nás najde uplatnění. A nemusí to samozřejmě být pouze absolventi technických univerzit, jak jsem již zmínil.

Děkuji Vám za fascinující rozhovor plný poučných náhledů člověka z praxe.