自動運転の戦いでは、LiDAR が鍵ではなく、単独車両インテリジェンスまたは車両と道路の連携が勝者となる

テスラは先日、北米で発売される新型モデル3とモデルYの自動操縦システムではレーダー技術を完全に廃止し、代わりにカメラを使用して純粋な視覚による自動操縦を実現すると発表しました。

予想通り、このニュースは報道されるや否や騒動を引き起こした。理由は簡単です。現在、スマートカー市場全体では、LIDAR は真の自動運転技術を実現するために欠かせないコアコンポーネントであると見なされています。しかし、自動運転のリーダーであるテスラは、実は業界の認識に反しており、混乱を招くことは必至だ。

しかし、自動運転の分野で長年取り組んできたテスラが、この決定を気まぐれで下したわけではない。では、テスラがレーダー技術を完全に放棄し、自動運転機能の中核コンポーネントとしてカメラのみを使用するようになったきっかけは何だったのでしょうか?自動運転技術はどこへ向かうのでしょうか？

カメラ vs. LiDAR: それぞれに長所がある異なるルート

カメラによる純粋な視覚認識ソリューションと LiDAR ソリューションの競争について話す前に、まず自動運転機能を搭載した車で現在どのようなハードウェア ソリューションが使用されているかを理解する必要があります。

現在、IdealとNIOが販売する自動運転技術を搭載した主流モデルはすべて「カメラ+レーダー」融合ソリューションを採用しており、カメラを主方式とし、レーダー測距を補助方式としている。数年にわたる更新と反復を経て、このソリューションは現在、最も成熟し、信頼性が高く、比較的低コストの主流ソリューションとなっています。

最近人気の LiDAR ソリューションは、この融合ソリューションに基づいてアップグレードされます。高次の空間測距機能を実現できるLiDARをソリューションの中核とし、物体認識用のカメラを補完し、空間認識による高度な自動運転を実現します。今年4月に発売された小鵬P5は、レーザーレーダーソリューションを搭載した世界初のモデルです。

テスラは最近、自動運転を実現するためにレーダー技術を完全に放棄し、視覚認識と測距にカメラのみを使用すると発表した。現在、自動運転機能の開発にこの方法を選択しているのはテスラだけです。

純粋なカメラ ソリューションと LIDAR ソリューションに関する議論は、実際には視覚認識ルートと空間認識ルートの間の議論であることは明らかです。では、なぜテスラは小鵬やNIOなどの他のスマートカーメーカーとは異なる、純粋な視覚認識ルートを選択したのでしょうか?

テスラの経営哲学は、常に優れた製品の生産コストを削減することで市場を大規模に占有し、高い市場シェアを通じて安価な部品を入手し、その後コスト削減作戦を繰り返すことであった。レーダー技術を完全に放棄することを選択した理由は単純です。識別にカメラのみを使用する視覚認識ソリューションのコストが非常に低いからです。テスラが現在使用している単眼カメラの価格はわずか150～600元で、1台の車両に8台のカメラを搭載するのにかかる最大コストはわずか4,800元です。

そのため、テスラは純粋な視覚認識ソリューションを通じて製造コストを大幅に削減し、車両全体の販売価格を下げ、低価格で迅速に市場を獲得し、規模の防御壁を形成することができます。

もちろん、これはテスラのCEOであるマスク氏の「第一原理」に対する極度の賞賛と切り離せないものでもある。人間は目で見て運転状況に合わせて運転できるので、カメラが周囲の環境を観察して道路状況情報を収集できれば、高価なレーダー技術を追加で使用しなくても、人間の運転と同じ効果が得られると氏は考えている。

確かに、LIDARソリューションは空間測距において明らかな利点があり、非常に短いレーザー反射時間で極めて正確なセンチメートルレベルの測距を実現でき、自律運転システムは道路状況をより正確に判断できますが、コストが高いため、すべての消費者に普及させることは困難です。

2つの技術ルートは、その実現方法が大きく異なりますが、代替関係にあるわけではなく、どちらも自動運転技術の発展方向であることがはっきりとわかります。国内のスマートカー大手3社であるNIO、Xpeng、Idealが目指すLiDARルートは、テスラが採用したカメラによる純粋な視覚ルートよりも精度が高く、個々の予期せぬ状況に対する一時的な対応能力も備えているが、コスト高という問題も抱えている。

小鵬汽車の公式ウェブサイトには、中国最高の64ラインLiDARの価格は8万ドルにもなると明記されている。このような高額な価格は、主流の自動車には手の届かないものとなるでしょう。さらに、L2+自動運転には、100を超える配線ハーネスを備えたLiDARが必要です。

では、自動車会社は、LIDAR ソリューションのカメラ機能研究開発目標を下げることで、あるいは単に Tesla のような純粋なビジョンベースの自動運転ソリューションを採用することで、コストを削減できるのでしょうか?

単一ルートは信頼できない、車と道路の連携が正しい方法

LiDAR ソリューションとカメラのみの視覚ソリューションはどちらも非常に優れた自動運転技術ルートですが、LiDAR ソリューションのカメラ機能の研究開発レベルを下げたり、純粋な視覚認識ルートを採用したりすることで、LiDAR 技術の急速な普及を達成することは現実的ではありません。

まず第一に、LIDAR のポイント クラウド イメージングが極端な道路状況に対応する能力には、依然として大きな問題が残っています。反射率の高い物体や強い光に遭遇すると、LiDAR の性能が大幅に低下し、自動運転システムが誤判断して交通事故を引き起こす可能性があります。したがって、カメラの認識レベルを下げて低コストの LiDAR ソリューションを実現することは、安全で信頼性の高い自動運転ソリューションにはなりません。

カメラだけに頼る純粋な視覚的ソリューションは、さらに危険です。ピュアビジョンソリューションは、カメラで収集された画像をシステムが識別、分析、学習し、同じ道路状況を2回目に通過するときに信頼性の高い自動運転効果を実現することに依存しています。

ただし、システムが蓄積した運転状況は、実際の運転における各ユーザーのあらゆる緊急事態を完全にカバーすることはできないため、純粋な視覚認識ルートでは、時折発生する道路状況への対応が不十分であり、テスラの純粋な視覚自動運転では、常にハイビームをオンにする必要があり、夜間に他の車両と出会うという社会習慣とは明らかに相容れないことに留意する必要があります。

そのため、テスラがモデル3とモデルYからレーダーシステムを間もなく削除すると発表した後、コンシューマー・レポートを含む多くの評価機関も、テスラのモデルの安全性評価を格下げすることで、テスラが現在純粋な視覚ソリューションを直接採用していることに不信感を表明しました。これは、純粋な視覚による自動運転ソリューションが信頼できる選択肢ではないことを示すのに十分です。

自動運転技術は、今後も長い間、カメラとレーダーの融合ソリューションの状態にあることは明らかです。純粋な視覚認識ルートと空間認識ソリューションでは、技術とコストの面で適切なバランスを実現できません。

しかし、その間にも、スマートカーには自動運転レベルを急速に向上させる近道がまだある。

2019年に我が国は「車と道路の連携」交通建設政策を提案しました。単独の車両インテリジェンスとは異なり、車両と道路の連携がこれに基づいており、より強力な道路状況情報取得機能を実現します。車両単体のカメラやレーダーから得られる情報だけでなく、道路沿いの歩行者や建物の設備、信号機などの機器を車両の自動運転システムに接続し、リアルタイムの道路状況情報を車両に送信することで、空間を横断した情報収集が可能になります。

自動運転システムは、走行する道路の空間情報を取得することで、道路状況を事前に予測できるだけでなく、車車間接続を通じて情報を共有し、車両を単位とし、道路エリアを地図として大規模な交通計画機能を実現できます。これにより、都市部の交通状況が大幅に改善されるだけでなく、自動運転の安全性能も大幅に向上します。

百度はこれまで、長沙で初の車道連携プロジェクトであるロボットタクシーサービスを開始し、その後、長沙を含む5つの都市とスマート交通プロジェクトで協力関係を結んだ。しかし、実際の応用においては、道路状況情報の収集と伝送の遅延が依然として非常に困難であるため、百度のCEOであるロビン・リー氏も、わが国で道路と車両の連携が完全に普及するには少なくとも15年かかるだろうと認めた。

一般的に言えば、視覚認識であれ空間認識であれ、現在の自動運転技術は、自動運転技術とコストの間で最適なバランスを実現できないため、最良の選択ではありません。これら 2 つを組み合わせるのが最善の選択肢かもしれません。

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。