オートナビとDAMOアカデミーが共同で車載ARナビゲーションを発売、運転が簡単に

Amapは10月17日、DAMO Academyと提携し車載ARナビゲーションを展開すると発表した。この製品は、AutoNavi Mapの交通ビッグデータ、車線・ナビゲーションエンジン、さらに両者が共同開発した画像認識AI技術を活用し、ドライバーにより直感的な現実のナビゲーション機能を提供します。この製品は、中国で初めて本格的に実装された、さまざまなシナリオで使用できる車載 AR ナビゲーションです。

AutoNaviとDAMO Academyが発表したARナビゲーションは、まずスマートバックミラーに適用され、その後ダッシュボードや車両技術の集中制御などの応用シナリオに徐々に適用される予定です。

AR（拡張現実）は新しいインタラクションの方法です。従来の地図ナビゲーションとは異なり、車載ARナビゲーションはカメラを使用して前方の道路の実際のシーンを撮影し、車両の位置、地図ナビゲーション情報、シーンAI認識を融合して仮想ナビゲーションガイダンスモデルを生成し、それを実際の道路に重ね合わせることで、ドライバーの実際の視野に近いナビゲーション画面を作成し、ユーザーが地図を理解する難しさを大幅に軽減します。

車載 AR ナビゲーションは、どこで曲がるか、どこで車線を変更するかなど、さまざまな運転シナリオで重要なアクションを実行するようにユーザーをガイドできます。

Amap の車載 AR ナビゲーションは、通過する車両、歩行者、車線、信号の位置と色、速度制限標識、その他の周囲の環境を識別できるため、車間距離警告、車線越え警告、信号監視とリマインダー、前方車両発進リマインダー、事前車線変更リマインダーなどの安全運転支援をドライバーに提供します。

運転シナリオの複雑さ、高速性、高いリアルタイム要件により、車載 AR ナビゲーション技術を実装することは非常に困難です。車載 AR には、ナビゲーションの精度、画像認識の精度と速度、AR アルゴリズムの感度に対する要件が非常に高くなっています。

運転環境における高速かつ正確な画像認識には、高いコンピューティング リソースが必要です。バックミラー製品や現在の車載機器のハードウェア性能は、一般的に高くありません。製品体験を保証するために、AmapとDAMO Academy Visual Laboratoryは、マルチタスク学習、モデル量子化、転移学習などのディープラーニング技術を共同で開発・採用し、モデルの動作速度と最適化効果を向上させ、さまざまなシナリオのリアルタイム検出と認識を実現しました。これにより、Amap の AR ナビゲーション テクノロジーをより低価格のデバイスで利用できるようになります。

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。