反対方向から収束へ、アリババと百度の自動運転技術の道筋は何を経験したのか？

最近、アリババは初めて自動運転技術の路線を発表し、自動運転車両と道路インフラの連携による自動運転の実現に注力している。同時に、アリババDAMOアカデミーと運輸省道路研究所は、共同の車両道路協力実験室の設立を発表した。

その後、百度はこれまでの単一車両インテリジェンスへの重点を変更し、今年末までにApollo車両・道路連携ソリューションを正式にオープンソース化すると発表した。わずか数日違いで、この2つの大企業は主要な技術ルートの発表を競い合い、どちらも車両と道路の連携の重要性を強調した。この点では、中国の自動運転の方向性も、統一された考え方と同じ目標を持って、急速に進んでいます。

自転車知能の欠点

自動運転は自動車の知能化の重要な部分です。スマートカーは人々のより多様なニーズを満たすことができます。しかし、スマートカーも本質的には車であり、その主な機能は乗客や貨物を運ぶことです。従来の自動車と比較したスマートカーの最も重要な改良点は、交通安全性と輸送効率の向上であるはずであり、この前提の上でコストを可能な限り削減し、徐々に普及させていくべきである。

現在、自動運転の主流の技術的方向性は、依然として単一車両の知能化です。 Googleやゼネラルモーターズなど、自動運転の国際的リーダーは、主に車両に搭載されたセンサーと人工知能に依存し、高精度の地図の支援を利用して自動運転を実現しています。

自転車インテリジェンスが直面する最初の問題は、センサーのコストが高いことです。現在、自動運転車のセンサー装備は車両全体のコストの約40％を占めており、高級車にしか自動運転機能を搭載できないという状況となっている。関連する予測によると、2023年までにセンサーのコストは車両総コストの26%に低下すると予想されています。たとえ26%まで下がったとしても、多くの車両にとってはまだ高すぎる。

高価なセンサーは自動運転の普及を大きく制限します。自動運転車は人間の運転行動を模倣していますが、最終的には人間の運転とは異なります。自動運転車と人間が運転する車両が道路上で共存すると、交通環境は実際にはより複雑になります。 1 台の車両の知能だけに頼って安全を確保したいのであれば、十分な数の自動運転車両が必要です。

道路が自動運転車で埋め尽くされ、全てが同じ速度で走り、渋滞や交通事故がなくなり、輸送の効率が大幅に向上する日が本当に来るかもしれません。しかし、このシナリオはまだ遠い。

センサーには死角や使用条件があり、悪天候などの状況では性能が大幅に低下します。高精度の地図は、自動運転車に道路状況の情報を提供し、安全な運転に役立ちます。しかし、高精度の地図は事前に描かれており、リアルタイムで更新することは困難です。

クラウドソーシングは、高精度の地図を更新するという問題に対する比較的経済的な解決策です。ただし、クラウドソーシング ソリューションを実装するための前提条件は、道路上に要件を満たす車両が十分にあることです。クラウドソーシングされた車両がすべての道路を包括的にカバーできるかどうかという疑問もあります。高精度の地図は自動運転車に「記憶」と更新情報を提供することができますが、自動運転車の安全性を保証することはできません。

過去に自動運転による交通事故が頻繁に発生したことは、既存の自動運転技術がまだ不完全であることを示しているだけでなく、単一車両知能の限界を露呈しています。

なぜ車と道路の連携を開発するのでしょうか?

車両と道路の連携と単一車両の知能化の最大の違いは、インテリジェントな道路インフラの追加です。アリババはこれを「車両・道路協調認識基地局」と呼び、百度はこのインフラを備えた道路を「スマート道路」と呼んでいる。このインテリジェントな道路インフラは、さまざまなセンサーとコンピューティング ユニットで構成されており、カメラのように道路に吊り下げられ、一定の間隔で配置されます。

このデバイスは、自律走行車に周囲の道路状況に関する情報を提供し、緊急事態をリアルタイムで監視し、近くの車両に事前に準備するよう通知することができます。このデバイスがあれば、高精度の地図をリアルタイムで更新することも問題になりません。このデバイスは、変化する道路状況を高精度の地図データベースにリアルタイムで送信し、それに応じて更新することができます。

このデバイスの助けにより、スマートカー自体のセンサーに対する要件が削減され、それに伴うコストも削減されます。これにより自動運転の普及が促進されます。そうすることで、車のセンサーの一部が実際に公共インフラに移され、自動運転車を支援するだけでなく、人間が運転する車に情報を送信することもできます。センサーの利用効率が大幅に向上し、自動運転にかかるコストをより分散しやすくなります。

自動運転車が実用化され始めました。例えば、ウェイモの無人タクシーはまもなく商業運行が開始される予定だ。人間が運転する車両と自動運転車は、最終的には同じ道路を走行する必要があるでしょう。両者の間の矛盾は解決しなければならないところまで達している。

インテリジェントな道路インフラの重要性は、車両のインターネットを含む、異なる車両間の通信にもあります。将来、道路を走るすべての車両が自動運転車になるわけではありませんが、すべての車両がインターネットに接続されるようになります。車両のインターネットにより、乗客やドライバーは娯楽やショッピングにインターネットを利用できるようになりますが、これは真の車両のインターネットではありません。正確には車内でのインターネット接続です。

車両のインターネットのより重要な意義は、異なる車両間の通信にあります。人間の運転手は経験を通じて他の車両の行動を判断し、予測することができます。自動運転車がこうした判断を下すのははるかに困難です。

車両のインターネットを通じて、自動運転車は他の自動運転車や人間が運転する車両に関する情報を取得できるため、認識の盲点を打破し、誤判断を減らすことができます。これにより、交通事故の発生を減らすことができるだけでなく、車載インテリジェンスへの依存度と車載コンピューティング リソースの消費も減らすことができます。

米国と比較すると、中国の道路環境はより複雑で混雑しており、自動運転の導入には大きな課題がある。スマートカーが単独でこのような複雑な道路状況に適応するのは困難です。たとえ適応できたとしても、より高価なセンサーと、より高度な人工知能と計算能力が必要となり、全体的なコストは非常に高額になるでしょう。

インフラストラクチャの助けにより、自動運転は、自動運転にとって非常に難しい都市交通シナリオなど、より多くのアプリケーションシナリオに適応できます。結局のところ、ほとんどのシナリオに適応できる自動運転だけが、人間を運転作業から真に解放することができるのです。

車と道路の連携は、単一の車両の知能を単純に否定するものではなく、単一の車両の知能を交通システム全体の知能に拡張するものです。短期的には、車両と道路の連携は必ずしも自動運転に役立つ必要はありません。車道連携サービス基地局は、まず既存の一般車両をインターネットに接続し、車両の配車・管理機能を強化します。この比較的基本的なアプリケーションは、交通効率を向上させる効果を達成できます。

9月14日、ダイムラーとボッシュはメルセデス・ベンツE63を使用した自動バレーパーキングのデモンストレーションを完了した。このメルセデス・ベンツの車には運転手もセンサーもありません。代わりに、駐車場にセンサーを設置し、車両が自動駐車を完了できるようにインテリジェントな改造を施します。

この自動駐車ソリューションの焦点は、自律走行車ではなく、車両ネットワークと車両と道路の協調技術です。適用シナリオは公共駐車場です。これは実際に、自動車の人工知能がインフラに移行する傾向を反映しています。

この技術が発展し続ければ、自動運転はインフラの知能にさらに依存するようになるでしょう。自動運転業界における政府の役割はますます重要になるでしょう。

自動運転は人工知能の応用分野です。スマートホームなどの他の AI アプリケーションでは、異なる企業間の標準統一の問題を考慮する必要はなく、狭いエリア内で内部接続するだけで済みます。自動運転はパブリックドメインに属し、安全性の問題を伴います。さらに、車両ネットワークと車両・道路連携の両方に統一された標準が必要です。そのためには、さまざまな企業の自動運転が統一された標準にアクセスできる必要があります。

現在、私の国は自動運転産業の推進に非常に熱心であり、インフラ構築も非常に優れています。自動運転がインテリジェントなインフラへと進化するにつれ、政府はより良い役割を果たすことができ、標準の統一も容易になるでしょう。規格の制定や統一により、自動運転の普及も加速するだろう。

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。