PPTはさておき、中国メーカーの自動運転技術はテスラからどのくらい離れているのでしょうか？

何宗

しかし、今や百度は本気になっているようだ。

今年4月の上海モーターショーで、百度はアポロプロジェクトを発表し、北京汽車グループ、奇瑞汽車などと提携して自動運転技術を共同開発し、段階的に技術を公開すると発表した。

案の定、7月にBaiduは約束通り、Apolloプログラムコードの一部をGitHubでオープンソース化した。

しかし、このオープンソースコードはリリース以来、物議を醸してきました。まず、これは百度が記者会見で言及した「無人運転車オペレーティングシステム」ではない。システム全体は、依然としてオープンソースの ROS (ロボット オペレーティング システム) に基づいています。記者会見での熱のこもったスピーチの後、オープンソースソフトウェアの修正版が公開されました。完璧ではあったものの、少し残念でした。

百度はかつて、自社のビジョンは自動運転車分野のAndroidとなり、オープンプラットフォームに依存して市場を占有し、ビッグデータを収集してさらに価値を引き出すことだ、と語っていた。しかし、Baidu はハードウェアをほとんど制御できないため、これが実行可能かどうかは不明です。

Google が Android を利用して大量のユーザーデータを収集し、それを広告販売に利用してきたのは事実だが、Android 市場全体の断片化というジレンマにも直面している。自動車におけるハードウェアの断片化の度合いは、携帯電話におけるそれよりもはるかに高い。このような環境で Android のアイデアを再現しようとするのが良いアイデアなのか悪いアイデアなのかは、判断が難しいです。

Google はおそらくそうは考えていないでしょう。同社の Waymo チームは常に Velodyne の主要顧客であったが、最近 Waymo のビジョン システムと LiDAR は社内の独立した研究開発に切り替えられた。ソフトウェアとハ​​ードウェアを組み合わせた自動運転ソリューションも提供している Waymo は、間違いなくより自信を持っているようだ。

もう一つの厄介な疑問は、Baidu にとって今さら手遅れなのではないかということだ。

テスラがオートパイロットの初期バージョンをリリースしたのは2015年だったことはご存知でしょう。今年7月時点で、最大80億キロメートルの運行データが蓄積されており、四半期ごとに16億キロメートルの割合で今も成長を続けています。自動運転に用いられるニューラルネットワークアルゴリズムでは、アルゴリズム自体の品質ももちろん重要ですが、大量のデータの蓄積、最適化、トレーニングがさらに重要です。これは、豊富なユーザーデータ - 優れた製品エクスペリエンス - ユーザー数の増加 - さらなるデータの収集 - 製品エクスペリエンスのさらなる向上、という好循環です。先手を打ったテスラはすでにこれだけの距離を走っている。百度が現在の進歩に追いつくのは難しいだろう。

しかし、最近リリースされた Baidu Apollo 1.5 により、状況は好転したようです。さらに、高精度マップ、環境認識、意思決定、LIDAR サポートなどのいくつかのモジュールもオープンしました。バージョン 1.0 と比較すると、Apollo Project 1.5 は間違いなくより強力です。特に、レーザーレーダーの追加により、プラットフォーム全体がよりプロフェッショナルなものになります。現在、自動運転研究におけるLIDARの不可欠性は、ほぼ業界のコンセンサスとなっています（ただし、テスラは例外です）。アポロはライダーによって、まさにこの輪の中に入ったと言えるでしょう。

しかし、LIDAR は新たな実際的な問題ももたらします。

百度の指定LiDARサプライヤーであるVelodyneは、今年初めにLiDARの価格を50ドルに引き下げ、年間100万個のLiDARを生産すると発表したが、現在のLiDARは依然として高価で不足している。

百度は、アポロ計画に参加するパートナーはより速い納品スピードとより有利な価格でライダーを入手できるようになると約束したが、この約束は依然として「現在在庫切れ」を意味しているようだ。

Baidu は、LIDAR に加えて、衛星測位モジュール、オンボード コンピューター、さらには電源など、すべてサードパーティ メーカーによって提供されるコンポーネントの推奨選択を詳細に説明したリファレンス ハードウェア プラットフォームも提供しました。

コアハードウェアのIPC部分には、TITAN X + E3-1275の仕様が表示されます。 PC ハードウェアに詳しい読者なら、この組み合わせがかなり強力な計算能力を表していることを知っているはずです。言い換えれば、このような膨大な計算能力の要件は、アポロ宇宙船システムの現在の最適化レベルがまだ不十分であることを示しているようです。

一方、自動車メーカーも独自の行動を取っている。

連衡

また、2013年には、BYDは北京理工大学と協定を締結し、3か月以上かけてLIDAR技術を搭載した自動運転試験車を製作し、その年の全国無人車両運転競技会で優勝した。翌年、彼らはシンガポール科学技術研究庁の通信研究所との接続を確立することに成功したと発表しました。試験車両、成果、中国国境を越えた拡大により、BYD の自動運転研究開発の歩みはこれまでのところかなり独立しています。

それから、2つの興味深い出来事が起こりました。

1つ目は、当然ながら、2016年初頭にBYDの王伝福会長が突然明らかにしたことだ。BYDの自動運転は自社だけで開発されているのではなく、百度と協力して開発されているのだ。

2度目は同年6月、BYDと浙江中和科技が「無人運転」の分野で緊密な協力関係を開始したと報道されたときだった。 BYDはその後すぐに、中和科技との協力は鉄道輸送に限定されており、自動運転車とは一切関係がないと説明した。

BYD が百度に対して好意的なのは、高精度の地図を緊急に必要としているからかもしれない。

LiDARなどのハードウェアは重要ですが、その検出範囲は結局のところ限られていることに注意する必要があります。急カーブや坂道などの道路状況では、検知距離が制限されるため、反応時間と安全性が低下します。したがって、自動運転にとって、高精度の地図は複雑な道路状況に対処するための強力な武器となります。

今年4月、百度、AutoNavi、NavInfo、Boschが協力し、中国版高精度地図のクラウドソーシング・マッピングを実施した。中国では、地図作成活動を実施したい人は、まず適切な資格とライセンスを取得してからでないと活動を開始できません。この協力体制は、国内の 13 の認定インターネット マッピング会社のうち最大規模の 3 社を驚異的に結集したものです。

BYDは地図作成ライセンスを付与された企業の中には入っていない。

このことから、BYDが自動運転車に関するHozon Technologyとの協力をいち早く明らかにした理由を理解するのは難しくありません。ソフトウェアとハ​​ードウェアを購入することも、独自に開発することもできます。しかし、ライセンスを持っていなければ、本当にライセンスを持っていないのと同じです。協力を選択しない場合、測量・地図作成ライセンスを持たないBYDには高精度の地図を入手する第二の手段がほとんどなくなる。もちろん、高精度の地図を必要としないテクニカルなルートもありますが、それはほぼ業界全体の主流のルートとは相反するものです。 BYD にそうする勇気があるのだろうか。

これからの道のりは長く困難だ

国内の自動運転車はまだ公道を走っていません。

これは良いことだ。自動車は耐久財であるため、ハードウェアのアップグレードは非常に遅くなります。後発の参入者はより優れたハードウェアに注力することができ、すぐに追いつく可能性があります。さらに、まだ発売されていないため、想像の余地が残っています。

一方、それは悪いことでもあります。前述したように、自動運転に関わる AI のトレーニングには、大量のデータのサポートが必要です。アルゴリズムのレベルが似ている場合、より多くを見ている方が間違いなくより速く実行できます。百度が合併に成功すれば、短期間で自社のAIトレーニング量をテスラのレベルに近づけることができるかもしれないが、百度がアポロ計画をどの程度コントロールできるかは不明だ。

現在、国内の関連企業がそれぞれ立場を表明し、自社のコンセプトを宣伝・披露している。彼らはあまりにもせっかちだ。

今年7月に行われた百度のデモでは、同社の自動運転車は依然として実線を越えて交通規則に違反しており、車線区分線を正しく認識できないのではないかとさえ疑われていた。このようなプラットフォームは、国内の多くのメーカーが自動運転モデル​​の研究開発を完了するのを支援すると主張しているが、その説得力には疑問がある。

もう一つの問題は、誰もが「優しすぎる」ということです。自動運転には、アルゴリズムやオペレーティング システム以上のものが必要です。より高精度でライン数の多いレーザー レーダー、より透過性の高いミリ波従来型レーダー、より高性能なカメラ、より強力で消費電力の少ないオンボード コンピューター、これらのハードウェア開発のトレンドは、誰もが無視できるものではありません。現時点では、Baidu のハードウェア分野での唯一の動きとしては、Velodyne への投資のようだ。国内の自動車会社は独自のハードウェアを開発する意図はない。ハードウェアプラットフォームの断片化によって必然的にもたらされる高い適応コストに百度がどのように対処するか、そして自動車会社がユーザーに統一された優れた体験をどのように保証するか、どちらも今や何らかの「ハード」な力を必要としている。

さらに、自動運転では、本質的には、乗客の生命と財産の安全が車両自体の手に大きく、あるいは完全に委ねられることになります。国産の無人運転車を信頼できるのか？車に乗り込み「病院へ行きます」と叫んだ後、彼は莆田システムへ運ばれた。こうした心配は単なる冗談ではあるが、まったくの不合理というわけではない。

ソフトウェア業界には、「口先だけは安い、コードを見せろ」という格言があります。おそらく、エコシステムとプラットフォームを脇に置いて、まずは品質の高い自動運転車を生産することが、この分野にとって正しい広報アプローチなのでしょう。

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。