人工知能か、それとも人工白痴か?真の「自動運転」までどれくらい遠いのでしょうか?

監査専門家：劉祥泉

北京情報科学技術大学 ロボット工学科 准教授、学科長

古典的なSF映画「アイ、ロボット」をご覧になったことがありますか?

出典:「アイ、ロボット」

この映画には非常に印象的な古典的なシーンがあります。主人公が高速で走行する車に座り、手の中で事件の情報をめくっているというシーンです。運転手にはハンドルすらありませんが、車は非常にスムーズに走行できます。

出典:「アイ、ロボット」

これはおそらく、多くの人が思い描いている自動運転の原型でしょう。ハンドルやアクセル、ブレーキを操作する必要がなく、車が安全に目的地まで連れて行ってくれます。技術の進歩により、この夢はそれほど非現実的ではないようですが、自動運転の開発については依然として疑問を抱いている人が多くいます。

理由は簡単です。車が「人工知能」によって制御されているのか、「人工知能」によって制御されているのかわからないからです。

自動運転とはどの程度自動化されたものを指すのでしょうか?

自動運転機能付きの車を購入すると、販売員はよくこう紹介します。「私たちの車にはレベル2の自動運転機能が搭載されています。」

このL2は何を意味するのでしょうか?現在、自動運転にはNHTSAグレーディング（米国道路交通安全局が提案）とSAEグレーディング（米国自動車技術会が提案）という2つの一般的なグレーディング基準があり、L2という用語もこれら2つのグレーディング基準に由来しています。

国内の自動運転基準を標準化するため、2021年8月に工業情報化部が国家自動車標準化技術委員会の管轄下で提案した国家標準GB/T40429-2021「自動車運転自動化分類」の推奨規格が正式に発表され、2022年3月1日に正式に発効される。現在の運転自動化レベルはL0、L1、L2、L3、L4、L5の計6レベルである。運転自動化レベルと分類要素の関係は次の表に示されています。

出典：中華人民共和国工業情報化部

自動運転のレベルが異なれば、運用主体、監視手段、引き継ぎ方法、適用シナリオも異なることがわかります。夏里アルトが街のいたるところに存在していた時代は、L0の時代でした。 ABSやクルーズコントロールなどの機能の登場により、自動運転はL1の扉を開くことができ、レーンアシストやアダプティブクルーズなどの機能の併用により、自動運転はL2にアップグレードされました。 L3以降では、運転の役割はドライバーの操作から車両の自動運転へと変化します。 L3 は、自動運転技術の応用においても重要な分岐点となります。

自動運転技術の目標は、人間の運転手の介入なしに車が周囲の状況を認識し、判断し、行動をとれるようにすることで、「ロードキラー」を回避し、運転効率を向上させ、より安全で効率的な交通環境を作り出すことです。

自動運転にはさまざまな考え方があるのでしょうか?

どのような分野であっても、ゴールまでの道は複数あり、自動運転でも同じことが言えます。

自動運転ソリューションの「武術の森」には、「単独車両知能」派と「車両・路面協調」派という「2大流派」がある。

「シングルバイクインテリジェンス」派は、ローリングバイクのインテリジェンスに焦点を当てています。この車両は、カメラ、ライダー、慣性測定装置などのセンサーと効率的で正確なアルゴリズムを通じて自動運転を実現できます。

「車と道路の連携」派は、車だけでなく道路も規制したいと考えている。人、クルマ、道路の情報を総合的に認識することで相乗的な連携を実現し、クルマも道路も「スマート」になります。

出典｜『イップ・マン3』

これら 2 つのソリューションの違いに加え、自動運転の実現には、チップ、センサー、高精度マップなどのテクノロジのサポートも必要です。センサー分野にも、「LIDAR」派と「純粋なビジュアルコンピューティング」派という 2 つの考え方があります。

「LiDAR」派はLiDARをメインセンサーとして、ミリ波レーダーや超音波センサー、カメラなどと連携して外部情報を取得し、完全な自動運転を実現する。空間の奥行き情報を取得でき、外部照明の補助を必要としないという利点があるが、成熟度に欠け、雨天や霧天時には効果が大幅に低下する。同時に、CPU 処理能力に対する要件が高くなるため、コストも高くなります。

「純粋なビジュアルコンピューティング」派は、カメラを使用して車両に対する人間の目をシミュレートします。その「大きな弟子」は「8台のカメラ」による純粋な視覚ソリューションを使用するテスラです。低コストと高い認知度は「純粋なビジュアルコンピューティング」派の長所であるが、人工知能のトレーニングと高精度の地図への依存は弱点である。

出典: iCar

これらの「流派」にはそれぞれ長所と短所がありますが、自動運転が直面する問題は、目的地に到達するためにどの経路が最も適しているかを選択するだけではありません。

高度な自動運転の実際的な難しさは何でしょうか?

現在、一部の自動車会社は自社の自動運転レベルがL3レベルに到達したと主張している。しかし、自動運転の不適切な使用による交通安全上の問題などもあり、自動運転が本当に「一般家庭に普及」するまでにはまだまだ長い道のりがある。

現在、自動運転のさらなる発展は主に以下の側面によって影響を受けています。

01

AI開発の限界

「ディープラーニング」は人工知能をより「インテリジェント」にするための重要な方法であり、アルゴリズム、人材、試行錯誤のコストへの投資が必要となる。そうでなければ、インテリジェント運転を制御する人工知能の偶発的な「知的障害」が交通安全に大きな害を及ぼす可能性があります。

02

HDマップ中毒

現在、多くの自動運転技術は高解像度の地図に大きく依存しており、高解像度の地図の「鮮度」に対する要求も高まっています。しかし、高解像度の地図の多くは週に一度しか更新できず、そのほとんどは比較的原始的なデータ収集手段を通じて手動で更新されています。これは、常に変化する都市建設にとっては比較的遅れた状況です。

03

法律や規制の改善が必要

「トロッコ問題」って聞いたことありますか？自動運転で事故が起きた場合、責任はどのように分担され、ドライバーとの関係はどうなるのでしょうか？自動運転に関する法的責任の分担は、法的研究においてホットな話題となっている。関連する法律や規制が導入されるまでは、高度な自動運転技術にアクセスすることは困難です。

04

道路状況の複雑さ

突然車線変更する車両、暴走する電動自転車、頭を突き出す歩行者…道路の複雑さは人工知能をしばしば不意打ちします。自動運転には現在、厳格な使用シナリオがあります。 「フルシナリオ自動運転」を実現するためには、この分野の研究者は「巻き返し」を続ける必要がある。

出典：Sina

自動運転の道のりはまだ長いが、首都の交通の質の高い発展を促進するための技術革新の道筋は変わっていない。 2月末の時点で、北京市は7つの地区にまたがり、総試験走行距離が2000万キロを超える1160キロ以上の自動運転試験道路を開通させ、18社の384台の車両に試験ライセンスを発行した。北京は今年、高レベル自動運転実証区3.0の拡大を加速させる。実証区域は今年6月までに600平方キロメートルに拡大される予定だ。今年末までに、空港、鉄道駅、道路貨物輸送などの分野や産業でも自動運転アプリケーションのテストが行​​われる予定です。

インターネットを通じて、私たちは自動運転技術によって実現された多くの「ブラックテクノロジー」を見てきました。もしかしたら、いつの日か、運転者の操作なしに安全に目的地に到着できる「成熟した車」が本当に実現し、SF映画のワンシーンが日常の現実になる日が来るかもしれません。

参考文献:

「市のスマート交通『成績表』が発表され、1,160キロ以上の自動運転試験道路が開通」、北京日報、2024年3月21日、115ページ。 005

「支援運転と自動運転の注意義務の比較」江漢フォーラム 2024.3

自動運転時代では高精度地図が「標準構成」になるのではないだろうか？ 」、科学普及中国