自動運転の旧・新世代
いずれは目的地だけ指示してマシンによる自動運転が普及する、そんな話が出るようになって結構たちますが、今の状況が記事に出ていました。
※タイトル画像も上記サイト内から引用しています。
ようは、
従来世代と異なる、AIを全面的に押し出した新世代がチャレンジ中という話です。
従来世代とは、よく我々がニュースで聞く「Google系のWaymo」「Tesla」「Cruise」「日欧米の完成車メーカー群」です。
特にWaymoは先駆けとして話題となり、既に数年前から地域限定でロボタクシーを開始しています。下記に朝日新聞貴社の体験動画が乗っています。
まず、自動運転にはレベルが定義されています。
各レベルの定義と主要プレイヤーの到達状況については下記サイトで詳しく解説されていますので紹介します。
上記サイト内では「従来世代」として冒頭記事でくくられていますが、まだレベル２が中心で、大勢がレベル5に至るまでには時間がかかりそうです。
冒頭記事の新世代にあたる代表格がWayve、Waabi、Ghostで、下記にWayveの学習風景が公式Youtubeで公開されています。
世代の括り方は、従来がロボットというHW中心でくみ上げられているのに対して、AIを全面的に押し出しているのが違いです。
勿論、従来世代がAIをあまり使ってないわけではないので、そこは度合いの違いかなと思います。例えば、最近行われたTesla AI Dayでは、イベント名称のとおりAIを通じた自動運転への言及が多くありました。
Teslaは時間軸では古いですが（既に時価総額では既存完成車メーカを凌駕）、ライバルが採用したセンサーにあたるLidarは高価すぎると通常カメラを採用し、その分学習能力を高めるいわゆるAI分野に力を入れています。
こういった名前のイベントを開くことからも察せられるかと思います。
途中で触れたWaymoのロボタクシーですが、既に数年たちますが実際それが広がっているNewsは流れてきません。
このあたりは規制の問題もあるのでWaymo側の問題かはわかりませんが、少なくとも、それと別のアプローチで一気にサービスを広げたい方針のようです。
AIを全面に出すとは具体的に、コンピュータービジョンや自然言語処理で使われてきた深層学習を自動運転車に応用することです。
複雑な3Dマップの更新や、手動でのソフトウェアシステムの保守を必要とすることなく、未知の道路やシナリオへの順応性を高めた自動運転車を開発しようとしています。
WaveやGhostといった新世代ベンチャーはカメラを基に深層学習で組み立てますが、１つのシステムで全面的に制御するのと、部位ごとに独立させるやり方で若干その実装方法は異なります。
ただ、強みは確かに学習速度が従来世代より何十倍も速いとは言えなくはないのですが、あくまでシミュレーション値です。
下記サイト表を見ればわかる通り、Waymoは実世界での経験値では圧倒的な数値を誇っています。
しかも、今年に入ってAVトラックのテスト走行実験も始めており、あゆみの速度はともかく進みはあるようです。
ここは安心感というあいまいな基準でしかないですが、まだ世代交代というには早いかなというのが個人的な印象です。（旧・新とも淘汰はされると思いますが）
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