Dobrý den, předně děkuji, že jste si našel čas pro náš rozhovor. Mohl byste se, prosím, na začátek našim čtenářům představit?
Vystudoval jsem konstrukci dopravních prostředků na Fakultě strojní ČVUT v Praze a následně jsem se vrhnul na téma aktivní bezpečnosti jednostopých vozidel, což obnášelo stabilizační systémy a podobné věci. Tam jsem se setkal s člověkem, který mi řekl, že když nejezdím na motorce, tak je hloupost, abych se těmto věcem věnoval. Pak jsem z motorky, respektive skútru, dvakrát spadl, takže jsem usoudil, že to hloupost opravdu je a věnovat by se tomu měli lidé, kteří umí motorku pořádně ovládat, a tedy jsou schopni lépe určit, jak má vypadat i příslušný bezpečnostní systém. Protože jsem ale u bezpečnosti chtěl zůstat, začal jsem se věnovat tématu integrované bezpečnosti a autonomním systémům ve vozidlech, což bylo někdy v roce 2008 nebo 2009. Z toho poté vznikla metodika hodnocení těchto systémů, zaměřená především na takzvaná false positives s cílem umožnit řidiči správně reagovat, respektive nezvyšovat jeho kognitivní zátěž v případě, kdy auto vyhodnotí situaci nesprávně. Tuto metodiku jsme publikovali někdy kolem roku 2012, na což se navázalo velkým německým projektem Pegasus, o němž se zmínil i kolega Vaculín v jiném vašem rozhovoru. Bylo to tenkrát velmi zajímavé období, dost jsme spolupracovali s TÜV SÜD Czech a prakticky kamkoli jsme s tímto tématem přišli, byli jsme tam brzo.
Působím na Českém vysokém učení technickém v Praze, kde mám v současnosti na starost Ústav bezpečnostních technologií a inženýrství na Fakultě dopravní, ale souběžně stále funguji částečně i na Fakultě strojní, aby se mi příliš nevzdálila témata týkající se i mechanické stránky vozidel. Na našem pracovišti na Fakultě dopravní se věnujeme zejména systémovému pohledu na provozní bezpečnost v socio-technologických systémech. V podstatě jde o interakci člověka a technologických celků. Nejedná se tedy o ono známé HMI (Human-Machine Interface), ale jde i o pasivní rozhraní, tedy například situace, kdy mobilní telefon posílá data o vašem pohybu systému, který se podle toho řídí. Každý mobilní telefon s Google mapami sbírá informace o tom, kdo kam jede i jak tam jede a podle toho vytváří různé dopravní modely a nabízí trasy cest ostatním. To může vytvářet i problémy a rizika v případě, kdy takový systém zvýší intenzitu dopravy tam, kde s ní návrh dopravního systému nepočítal, třeba v okolí dětského hřiště. A k takovým velkým systémům patří právě i autonomní doprava.

Jakým projektům souvisejícím s autonomní mobilitou se věnujete?
Zmíním se o dvou významnějších projektech. Jeden je zaměřený na hodnocení etického chování skupin automatizovaných vozidel, tedy cílí na určení optimálního chování vozidel v provozu tak, aby byla zajištěna co největší plynulost a bezpečnost silničního provozu. Stavíme na sedmi základních etických principech a snažíme se vytvořit modely, které budou tyto principy dále využívat, a to i v rámci kooperativních systémů, aby došlo k ideálnímu chování v rámci celé skupiny.
Druhý projekt je zaměřený na automatizované minibusy a jejich zapojení v režimu mobility-on-demand v kontextu hromadné dopravy. Pracuje se tak například s dynamickými přestupními uzly, aplikacemi řízení rizik v automatickém plánování cest a podobnými řešeními. Když se vše podaří dle očekávání, pak bychom se prvních takto provozovaných vozidel Lohr i-Cristal mohli v Praze dočkat v roce 2024. Tyto minibusy jsou totiž jako jedny z mála připravené na homologaci pro automatizované řízení, tedy splňují např. předpisy EHK č. 157 či rozšířený EHK 79.
Zmíním ještě jeden projekt. Od roku 2015 do pátku 24. února letošního roku jsme měli studentský projekt nazvaný Uniqway, zaměřený na sdílenou dopravu především pro studenty. Podíleli jsme se na něm společně se ŠKODA AUTO Digilab, Vysokou školou ekonomickou a Českou zemědělskou univerzitou. Veřejně dostupná flotila se skládala především z vozidel Fabia a Scala, byl tam i jeden Enyaq a dvě elektrická Citigo. Zkoumalo se především chování uživatelů z pohledu mobility. Projekt skončil na základě rozhodnutí představenstva ŠKODA AUTO, jež nenašlo finance na další chod projektu. Je to veliká škoda, protože automobilka je v podstatě jediný typ společnosti, která může carsharing udržitelně provozovat. Všechny modely carsharingu, které se dnes používají, jsou postavené na tom, že vozidlo koupíte, nějaký čas jej provozujete a následně jej prodáte dál, přičemž pak už neřešíte, co se s ním děje. A to je základní problém udržitelnosti, protože auta nezmizí ze silnice, nebude jich tu méně. Proto jediný, kdo je schopný to udělat pořádně, je právě automobilka.
Na celém projektu bylo nejzajímavější, že na něm od samotného začátku pracovali pouze studenti. Vyvíjeli všechno počínaje tím, jak bude služba fungovat, přes software, hardware, až po samotný provoz. My coby pedagogové jsme měli jen relativně malou roli, v zásadě jsme jen dohlíželi, aby vše směřovalo tam, kam zhruba má. Za dobu trvání projektu se na něm podílelo přes sedmdesát studentů. Snažíme se každopádně pro studenty najít nové příležitosti, na čem by mohli i po skončení tohoto projektu pracovat, protože teprve takovéto projekty propojující studium s praxí mají reálný dopad nejen pro absolventa, který se pak v praxi velice rychle kariérně posouvá, ale i pro firmy, které získají absolventa prakticky s několikaletým náskokem. Máme například absolventa, který nastoupil do firmy na juniorskou IT pozici a po třech měsících se stal seniorem, což určitě není běžná situace. Za dva roky v Uniqway získal zkušenosti, které ve firmě jen tak hned nezíská.

Jak vnímáte poslední dobou stále oblíbenější koncept mobility jako služby?
Všechna témata označovaná as-a-Service, tj. jako služba, přišla ze světa IT, kde to dává v mnoha ohledech smysl. Problém ale nastává, když tento koncept propojíte s živým člověkem, který se nechová úplně algoritmicky a ani nechce. A vlastně by to nebylo ani záhodno, protože tím klesá kreativita člověka a přílišná algoritmizace vlastních aktivit vede k degradaci osobnosti po všech stránkách. Velice opatrně proto musíme uchopovat to, co všechno může být nabízeno jako služba. Jedna z pozitivních věcí může být mobilita jako služba neboli Mobility-as-a-Service (MaaS). S tímto českým překladem ale moc nesouhlasím, protože došlo k tomu, že se použil hezký marketingový název pocházející z IT světa, a přidala se k němu mobilita. Správně by ale mělo být služby a procesy podporující mobilitu. Protože mobilita sama o sobě je vlastnost, schopnost jedince se pohybovat. Tuto schopnost jako službu tedy nejde nabízet.
Služby pro podporu mobility smysl dávají a je to jeden z prvků, který by měl být v dopravě zakomponován. Oproti častému tvrzení firem na tomto poli působících, že se jedná hlavně o software sdružující na jednom místě více přepravních služeb, jde ve skutečnosti o náročný organizační proces, v němž software tvoří relativně minoritní část. Je zde potřeba spolupráce firem, spolupráce se státní správou, samosprávami a dalšími institucemi, aby to fungovalo tak, jak má. Jinak si firma po pár letech řekne, že to nefunguje, a dopadne to stejně jako s naším Uniqway. Jinak řečeno, je potřeba holistický přístup a koordinace mnoha odborníků z mnoha oborů, kteří spolu musí komunikovat, přičemž si mnohdy nerozumí.

Testy navržené hodnoticí metodiky pro testování systémů integrované bezpečnosti uskutečněné v roce 2013 (foto: archiv Václav Jirovský)

Patří podle Vás autonomním vozidlům budoucnost?
Studentům říkám, že se dnes nacházíme v době, kdy se nemáme ptát, jak něco technologicky řešit, ale zda to vůbec technologicky řešit. Všechny problémy, se kterými se v dopravě potýkáme, nejsou řešitelné technologicky. Dopravní kongesce, nehody, to nejsou problémy, které můžeme řešit pouhým aplikováním nějaké nové technologie. Primární podstata řešení dopravních problémů je organizační. V tomhle samozřejmě autonomní doprava hraje svoji roli. Svoji důležitou úlohu může sehrát třeba právě v koncepci mobility-on-demand, jak jsem zmiňoval u automatizovaných minibusů, což je přesně případ, kdy to smysl dává. Pro klasický minibus potřebujete řidiče, který má řidičské oprávnění skupiny D, má profesní list, a každý z nich odveze nanejvýš dvacet lidí. A to se dopravnímu podniku nevyplatí. Naproti tomu v dlouhém autobusu, který vozí sedmdesát lidí na dálkových nebo meziměstských linkách, je už lidský řidič ekonomicky rentabilní. Navíc na těchto dlouhých trasách se řidič zpravidla setká s větším počtem nestandardních situací. Při řešení nedeterministických situací je člověk zatím stále schopen reagovat lépe než robot, takže je vždy potřeba kombinace.
Kolegové na Fakultě elektrotechnické kdysi řešili, jak by se dala nahradit doprava v Praze formou mobility-on-demand s čistě automatizovanými vozidly. V podstatě zjistili, že ač by se snížil celkový počet vozidel, zvýšily by se dopravní kongesce a nebyly by uskutečněny ani všechny požadované cesty, což ve výsledku nedává smysl. Smysl to začalo dávat až tehdy, kdy jízdy byly sdílené. Do tohoto pěkného technického systému ale vstupuje problém, kterým je člověk. Když totiž budete mít čtyři cizí lidi, tak velká část z nich si společně do běžného auta nesedne, ale do autobusu nebo minibusu už ano, protože vypadá jinak. Když vezmete minibus, který bude pětimetrový jako dnes běžné auto, tak jím lidé pojedou spíše, protože je to prostředek hromadné dopravy a bude to fungovat. Ve chvíli, kdy je ale budete chtít dávat do automatizovaného taxíku, kde budou taky sedět čtyři, ale bude to standardní vozidlo tak, jak jej dnes známe, tak si do něj sedne málokdo. Na Blízkém východě, v Turecku nebo jižní Evropě to fungovat možná celkem obstojně může - je tam celkem běžné, že takto jedou cizí lidi společně, ale na druhou stranu tam máte řidiče, který představuje onu osobu, autoritu, která i dohlíží nad tím, co se ve vozidle děje. Když tam tu osobu mít nebudete, vzniká zcela nový problém, který není dobře řešitelný technologicky.
Takže automatizovaná vozidla mají své místo v určitých specifických typech dopravních prostředků a využití v rámci dopravy, ale to je asi tak všechno. Automatizované systémy mohou mít smysl jako komfortní systémy. Určitě nemůžeme počítat s tím, jak se to ostatně často prodává, že se jedná o bezpečnostní systém, to není pravda. Když se podíváte na to, jak spolehlivý je řidič, tedy jak často se účastní dopravní nehody, tedy byl řidič nespolehlivý, tak dopravní nehoda je tak řídký jev, že i když se jich stává relativně hodně, tak se na to celkově ujeté ohromné množství kilometrů v podstatě nedějí. Když to spočítáme, člověk má míru nespolehlivosti na nějakých čtyřech deseti tisícinách procenta ujeté dráhy. Žádný technický systém takové spolehlivosti zatím ani zdaleka nemůže dosáhnout a možná ani nikdy nedosáhne. Problémem návrhu automatizovaných systémů totiž není jen zabránění dejme tomu nehodě zboku nebo zezadu nebo jakékoli konkrétní události, protože po zbytek času neřídí člověk, jako u bezpečnostních systémů vozidel, ale musíme obsáhnout veškerý proces řízení. Takže nejde o ty čtyři deseti tisíciny ujeté dráhy, ale jde o celých sto procent dráhy. A to se, řekl bych, málokdy zmiňuje. Upřímně si nemyslím, že dává smysl lidskou energii tímto směrem tak intenzivně pálit.

Dává z Vašeho pohledu větší smysl jít cestou evoluce od asistenčních systémů řidiče k autonomnímu řízení, anebo se spíše pokoušet o revoluci přímo vývojem autonomního řízení bez mezičlánku?
Obojí. Dnes v dopravě existují místa, kde dává smysl udělat rovnou automatizovaný dopravní prostředek. Třeba metro. To je řekněme to nejbezpečnější místo, kde tuto technologii můžete nasadit a ani vývoj nebude stát takové peníze a čas. Ne všechna metra jezdí automatizovaně, ale napříč světem již mnoho desítek let plno takovýchto řešení už funguje. V těchto aplikacích nemůžete jít cestou postupného vývoje, ale uděláte to rovnou. Čím více je nějaké prostředí deterministické, uzavřené, tím více dává nasazení autonomního řešení smysl. A analogicky, čím méně je deterministické, tím méně to dává smysl. To, co jezdí po kolejích, je poměrně hodně deterministické a není problém to automatizovat. To, co jezdí po silnici ve městě, kde je ohromné množství interakcí, a to často i s mnoha různými prvky, které mnohdy ani nemůžete předpovídat, tak tam to takový smysl nedává.
Z hlediska postupného vývoje to dává smysl tam, kde se objevují monotónní aktivity v téměř deterministickém prostředí, jako je třeba řízení po dálnici. Jde o skloubení nejlepších schopností člověka a nejlepších schopností automatizovaného systému. Systémy, které toto spojení využívají, budou nejefektivnější, protože automat i člověk se navzájem po celou dobu jízdy kontrolují. Je ale důležité, že v každém okamžiku musí jak vozidlo, tak řidič vědět, v jakém režimu vozidlo je a v jakém stavu je řidič a kdy ten který může reagovat. A to je velice složité, ale i tak mnohem jednodušší než udělat stoprocentně funkční autonomní řešení. I energeticky je to mnohem méně náročné. Automatizovaná vozidla musí být součástí většího celku. Samo o sobě to dává smysl jen ve velmi izolovaných případech. A i v těch je to součástí alespoň nějakého malého celku. Autonomní vozidlo samo o sobě je tak v současnosti spíše marketingový nástroj než nějaký smysluplný směr vývoje.

Koláž snímků z doby fungování studentského projektu sdílených vozidel Uniqway (foto: archiv Václav Jirovský)

Jaké jsou podle Vás hlavní přínosy autonomních vozidel?
Bezpečnost se příchodem autonomních vozidel rozhodně nezvýší. Ale můžeme udělat to, že se zavedou na trasách, kde lidé jezdí hlavně autem, protože kvůli relativně malé poptávce se tam nevyplatí zavést hromadnou dopravu. Třeba když já jedu do práce, hromadnou dopravou mi cesta trvá 55 minut, autem mi zabere 15 minut. Tento rozdíl je poměrně významný, takže když se zefektivní hromadná doprava, nebudou lidé autem tolik jezdit, a tím pádem se zmenší počet řidičů, kteří mohou dělat na silnicích chyby. Tímto přístupem tedy bezpečnost řešit můžeme. Na druhou stranu na tom vidíme, že není až tak potřeba mít automatizované vozidlo jako spíše řidiče, který odveze všechny ostatní a umí dobře řídit. Primárně je to tedy organizační záležitost. Pokud to organizačně zvládneme dobře, potom to může pomoct jak v oblasti bezpečnosti, tak v oblasti energetické efektivity. Pokud to ale organizačně nezvládneme, tak to přínos mít nebude.

Co v současnosti vnímáte jako hlavní problém autonomních vozidel?
Jednak jsou to algoritmy, které zprostředkovávají percepci okolí, to je nejnáročnější disciplína. Pokud jde o hardware, tak ten je posledních třicet let dost obdobný. Máme zdravotnické limity, jak můžeme tou kterou frekvencí kam zářit, jak daleko, jakým výkonem. V tomto směru jsme proto víceméně na fyzikálních hranicích, takže možnosti růstu jsou v oblasti algoritmů, které vyhodnocují, kde se systém pohybuje. Druhá věc, která je zásadní, je energetická otázka. Lidský mozek pracující na plný výkon spotřebovává nějakých pětadvacet wattů. Zařízení, které je schopno plně autonomní jízdy v autě, spotřebovává množství kilowatt. Dnes není problém u prototypových vozidel mít výpočetní systém, který na zpracování dat spotřebovává až čtyřikrát tolik energie než na samotnou jízdu. Takže pro optimalizaci je v tomto směru ještě hodně prostoru. Obávám se ale, že pod oněch 25 W lidského mozku se u strojů nedostaneme. Pak je potřeba zvážit, do jaké míry nám vyhovuje dávat energii větší než minimum. A opět jsme zpátky u organizace. Je žádoucí vymyslet místa, kde to energeticky může dávat smysl. Protože energie je čím dál větší nedostatek, musíme se s tím naučit pracovat, pokud chceme nadále existovat.

Pokud byste měl dát radu člověku, například studentovi, který má zájem o kariéru spojenou s autonomními vozidly, na co by se měl zaměřit?
Doporučil bych jim naučit se perfektně řídit. Ani ne tak proto, že to budou v budoucnu potřebovat, ale spíše proto, aby věděli, co vozidla zvládnou a jak se vlastně chovají. Protože dokud to nebudou znát, dokud nebudou umět zvládnout smyk, klidně i projet zatáčku řízeným smykem, tak si myslím, že je to podobné jako jsem zmiňoval na začátku s těmi motocykly. Dokud člověk nejezdí na motorce, tak ji nemůže stavět. Pokud člověk neumí vnímat okolí, tak pro něj není schopen vytvořit umělý systém, protože se v tom prostředí vlastně nepohybuje a nezná jej. Je to sice hodně subjektivní pohled, protože je ovlivněn pohledem jednoho konkrétního člověka, ale na druhou stranu má člověk schopnost vnímat a pozorovat i ostatní a porozumět jejich pohledům, a tedy i porozumět jiným pozorováním s množstvím objektivních dat. I vozidla se musí pohybovat podle toho, jaké mají kolem sebe prostředí. Když postavíte auto pro Německo a pojedete s ním do Číny, byť chápu, že to je trochu z ruky, tak se tam provoz chová úplně jinak, protože i lidé tam přemýšlejí jinak a musíte se tomu přizpůsobit. Nebo blízkým příkladem je Anglie, kde budeme jezdit na druhé straně silnice. Je zkrátka potřeba znát lidské prostředí. Pokud by se měl člověk něčemu více věnovat, tak je to právě hlubšímu poznávání společnosti a chování jedinců, aby uměl podle toho postavit autonomní systémy tak, aby dávaly smysl.
Asi největší část automatizovaných vozidel dnes tvoří především IT specialisté. A pokud vím, tak na žádné univerzitě nejen v Čechách, ale i ve světě, student softwarového inženýrství nestuduje fyziku. To znamená, že nemá žádnou představu, jak funguje reálné prostředí kolem něj a z fenoménu big-data se o něm dozví pramálo, protože právě neví, kolik dat mu pro úplné poznání chybí. Když pak máte stavět modely chování ať už prostředí, technologie, nebo lidí, tak je nejste schopní postavit, protože o tom vlastně nic nevíte. A to je ve vývoji dost zásadní problém.
Doplním ještě takovou perličku. Když jsem měl kdysi jednání na univerzitě v Michiganu, která je v oboru dopravy jedna z nejvýznamnějších ve Spojených státech, bavili jsme se právě na téma automatizovaných vozidel a jak u nich funguje spolupráce s velkými firmami. Mimo jiné jsme se bavili i o Google, který v té době představil své autonomní vozítko Firefly, a ptal jsem se, jak s Googlem spolupracují. Říkali, že jim nabízeli, že mají velké zkušenosti s tím, jak se mají vozidla chovat v prostředí, ale Google v podstatě od začátku spolupráci odmítl. Když pak pátrali po tom, proč tomu tak bylo, zjistili, že důvodem bylo, že v Kalifornii na rozdíl od Michiganu nesněží. Takže kdyby se dostali do prostředí, kde prší, sněží a fouká, najednou by neměli dostatečný marketing pro svoji technologii, jejímž cílem nebylo postavit automatizované vozidlo, ale sbírat data. Technologii autonomního řízení tak brali jako marketingový nástroj pro sběr dat, aby se dozvídali co nejvíce o lidech, vůbec nešlo o auta.

Na úplný závěr se ještě zeptám, jaká jsou dle Vás hlavní technologická odvětví související (nejen) s dopravou, jež budou v nadcházejících letech nabývat na důležitosti?
Zde se odvolám k tomu, co jsem řekl už na začátku, a to, že jsme v době, kdy si nemáme klást otázku, jak něco technologicky řešit, ale jestli vůbec. Takže nejde o to se radovat, že máme nějakou technologii, ale spíše si klást otázku, jak daná technologie pomůže člověku a společnosti. Aby se z technologií nestaly hlavně marketingové taháky, jako je právě třeba autonomní řízení nebo elektromobilita. Jsou to věci, které plošně jako jediné „správné řešení“ smysl vyloženě nedávají, ale jsou to krásné inženýrské hračky. My inženýři si s nimi velice rádi hrajeme, ale pokud se to celé neuchopí správně organizačně, nediverzifikuje, tak to smysl nedává.
Lidská společnost má jakousi zvláštní vizi, asi pod vlivem sci-fi filmů, že technologie vždy všechno vyřeší, láká nás utopie. Spíš bych ale doporučil přečíst si Konec civilizace od Aldouse Huxleyho. Rozhodně nechci být pesimista, pořád mám střípky optimismu, ale bohužel mám také dojem, že dnes se doba zvrtla do toho, že vyrábíme technologii pro technologii, ale ne technologii pro člověka. A to je potřeba změnit.

Mockrát Vám děkuji za rozhovor a obzvláště za toto poselství zdůrazňující důležitost člověka pro vývoj technologií!