Западные автоконцерны отрубили цифровизацию своих марок в России

Западные автоконцерны отрубили цифровизацию своих марок в России

Западные автоконцерны отрубили цифровизацию своих марок в России

Владельцы Skoda, Kia, Infiniti, Nissan и Renault больше не могут дистанционно блокировать двери, запускать двигатель и обновлять программы для работы мотора и тормозов. Ушедшие автоконцерны “замораживают” патчи. Зато теперь автоугонщики не перехватят сигнал, утешают некоторые эксперты.

О проблемах с официальными приложениями для многих популярных в России марок пишут “Известия”. Владельцы этих машин больше не могут дистанционно запустить двигатель, посмотреть остаток топлива в баке, а также сталкиваются с более серьезными запретами, например, на обновление программ, которые контролируют работу мотора, ABS и тормозной системы.

Еще одна проблема — ограничения в приложениях остановили участие российских дилеров в отзывных кампаниях. Обычно машину возвращают при угрозе возгораний. Но теперь клиенты центров обслуживания не смогут принять в участие в этих процессах и сдать свой автомобиль производителю.

Приложения напрямую не влияют на работу транспорта, но их блокировка тормозит процесс цифровизации, уточняют эксперты. За последние десять лет автолюбители привыкли, что даже машины экономсегмента предоставляют удобную функциональность: мультимедийные системы, климат-контроль, камеры, датчики и тому подобное.

Абсолютно все участники автомобильного рынка испытывают проблемы с поддержкой приложений и программного обеспечения после ухода зарубежных компаний, рассказал журналистам на условиях анонимности представитель одного из крупнейших российских дилеров. По его словам, сейчас отраслевики ищут выход из ситуации и прорабатывают механизмы обхода ограничений.

Отказ функций зарубежных автоприложений может способствовать развитию аналогичных российских решений, но это потребует больших вложений, говорит ведущий инженер CorpSoft24 Михаил Сергеев, отвечая на вопрос Anti-Malware.ru о перспективе импортозмещения в этом сегменте.

“Возможность установки российских приложений вместо зарубежных зависит от доступности необходимых данных и API (Application Programming Interface) для интеграции с автомобильными системами”, — говорит Сергеев.

Однако автопроизводители могут ограничивать доступ к определенным функциям, поэтому не все они будут работать из сторонних приложений, предупреждает эксперт.

Выходом из ситуации может стать разработка и установка российской сигнализации, которая имеет некоторые необходимые функции. Речь, например, об удаленном запуске двигателя, отображении локации на карте и открытии дверей через приложение.

У отключения приложений есть и позитивный момент, успокаивает автовладельцев вице-президент Национального автомобильного союза Ян Хайцеэр. По его словам, вероятность угона теперь снижена — ведь всегда оставался шанс, что сигнал приложения может быть перехвачен злоумышленниками.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru