人間の運転、交通事故の最大の欠陥 | 自動運転車の交通安全に関する白書が発表

今年の自動運転業界は商用化がキーワードです。

年末に、百度、中国自動車技術研究センター、同済大学が共同で報告書を発表した。

「自動運転車の交通安全に関する白書」

この報告書は、自動運転の道路交通安全に焦点を当てており、自動車、道路、政策、技術など、産業界、学界、研究機関の共同成果物です。

今年は自動運転関連企業が頭角を現し、実用化が急速に進みました。

この時期に自動運転の安全性を重視する意義は何でしょうか？

自動運転に対する一般人の最大の懸念は何でしょうか？「自動運転車の交通安全に関する白書」（以下、「白書」）はどのような答えを示しているのでしょうか？

L4自動運転車に乗ることに自信はありますか?

運転手や助手席に人が乗らないロボタクシーは、ますます多くの地域で体験できるようになります。

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一般の人が安心して乗車できるようにするにはどうすればいいでしょうか？

業界では、L4以上の高度な自動運転は人間よりも信頼性が高いとよく言われますが、その根拠は何ですか？

データが物語っています。

まず、人間の運転手がなぜミスをするのかを理解しましょう。

白書は公安部交通管理局の道路交通事故統計年次報告書のデータを引用している。

2017年から2019年まで、わが国では毎年平均231,900件の交通事故が発生し、年間平均63,000人が死亡し、240,000人が非致命的な負傷を負っています。道路交通事故の約90％は、運転者の人的要因によって引き起こされています。

最も発生しやすい場所は交差点（信号なし）と信号機付近で、全体の50％以上を占めています。また、カーブなどの典型的な区間でも一定数発生しています。

これらの事故には、車対車、車対人、車対二輪車/三輪車、単独車両事故などが含まれます。

CIDAS データベースで 2011 年から 2021 年にかけてスクリーニングされた 5,664 件の典型的な乗用車事故によると、原因は次の 2 点に過ぎません。

1. 事故は、運転者がリスクを正常に認識・識別できないなどの主観的なエラーにより発生します。
2. 事故は、ドライバーの能力が限られており、内部および外部の干渉に適切に対処できないために発生します。

割り込み、スピード違反、飲酒運転、疲労運転などの主観的なエラーが、サンプル全体の 79.9% を占めました。

運転能力の限界とは、運転者自身の能力不足、または環境条件による制約により、他の交通参加者の行動を不完全に観察し、事故を引き起こすことを指し、サンプル全体の 20.1% を占めています。

したがって、交通安全において最も不確実な要素は人間です。

自動運転技術における認識、意思決定、実行システムは、道路上のさまざまな動的および静的ターゲットを完全に識別し、自律的な意思決定と車両操作を実現します。

交通規則に違反したり、疲れた状態で運転したり、飲酒運転をしないでください。

最も重要なのは、自動運転システムはロードレイジを引き起こすことはなく、他の車両や歩行者と口論したり衝突したりすることもないということです。

これにより、人間による運転中に違法な操作や運転経験不足によって生じるリスクが軽減されるか、あるいは完全に排除されることになります。

自動運転システムはなぜ安全なのでしょうか?

「ホワイトペーパー」では、百度アポロのL4技術システムを例に、一般的な自動運転システムの安全保証システムを分析しています。

1つ目は、メインシステムのセキュリティ、つまり、低遅延システム、高精度の認識、マルチセンサー冗長性などの特性を満たしながら、認識、意思決定、制御などのコアアルゴリズム機能です。

さらに、アポロのようなレベル4の自動運転システムは、車両と道路の協調保護も提供し、視界外で道路情報を事前に取得し、事前に計画決定を行い、死角などの安全上の危険を回避します。

2 番目の保護層は、ハードウェア冗長性、監視、ソフトウェア冗長性を含む冗長システムです。

ハードウェアの冗長性は簡単に理解できます。これは、センサー、車両制御、コンピューティング ユニットの「予備力」です。システムに障害が発生すると、バックアップがすぐに起動します。

障害監視システムは、システム運用中のあらゆるソフトウェアおよびハードウェア障害をリアルタイムで検出・監視し、同時にリスク予測を行うことができます。

ソフトウェア冗長システムは、軽量の認識、位置決め、意思決定制御ソフトウェアの完全なセットです。

メインシステムよりやや範囲が狭いものの、認知・判断機能も備えており、メインシステムの故障や不具合を検知すると、バックアップシステムが車両の制御を引き継ぎ、安全な駐車を実現します。

最後はリモートクラウド運転です。中国の5Gの利点により、極めて困難な状況でも、車両は遠隔地の安全担当者に運転を引き継ぎ、安全かつスムーズに通過するよう要請できる。

AIドライバーは人間のドライバーよりも信頼できるのでしょうか?

自動運転は「より安全」であることが目的ですが、では「より安全」とはどのように定義されるのでしょうか?

今回の白書でも、論理的かつ根拠のある議論が展開されています。

しかし、早速本題に入り、誤解されやすいもう一つの問題を明らかにしましょう。

自動運転＝事故なし？

白書はそれを明確に述べています。そうではありません。

実際のデータは、少なくとも現段階では、自動運転システムがすべての事故を回避することはできないことを示しています。

理由は複雑かつ多様であり、認識アルゴリズムの欠陥、センサーデータの融合の問題、極端なシナリオでのトレーニングデータの不足などが考えられます。

さらに、これは新しい技術や新しいものの開発の客観的な法則にも沿っており、一夜にして起こるものではありません。

しかし、「自動運転≠事故ゼロ」だとしても、事故事例を分析すると、次のことがデータから証明される。

人間による運転と比較すると、自動運転の安全確率は1億以上高くなります。

「白書」は、事故につながる2つの大きな要因のうち、第一に、自動運転システムは人間の運転手の主観的な誤りを回避できるため、事故の原因の80％を効果的に回避できると指摘している。

ドライバーの能力限界による事故原因については、自動運転車は路車協調技術を活用して周囲の環境をあらゆる角度から認識し、事故リスク要因の90％以上を事前に検知できる。

さらに、万が一事故が起こった場合でも、自動運転により負傷の程度を軽減することができます。

カリフォルニア州運輸局が公開した自動運転の事故事例によると、自動運転車は交通事故を完全に回避することはできないものの、人間が運転する車に比べて事故による死傷者や物的損害を大幅に減らすことができるという。

2019年から2020年にかけて発生した149件の事故のうち、死亡事故はなく、負傷者が出なかった事故が83％近くあった。

事故で人が負傷したケースのうち、エアバッグが作動したのは 2 件のみで、この 2 件の事故での負傷は軽微でした。残りの20件余りの事故では、安全担当者または事故の相手方だけが背中や首の痛みを感じていました。

したがって、ホワイトペーパーでは、公式データと業界をリードする事例データを引用して、次のような結論を導き出しています。

自動運転車の普及により、交通参加者の不規則な運転行動がさらに減少し、ヒューマンエラーによる事故が減少するでしょう。

避けられない事故に直面した場合、自動運転車は他の対象の行動を規制することはできませんが、事前にリスクを予測し、事故による二次被害を効果的に回避し、道路交通の死傷者を大幅に減らすことができます。

自動運転の安全性レポート、なぜ今？

百度、中国自動車技術研究センター、同済大学が自動運転の安全性に関する報告書を発表したタイミングは、熟考する価値がある。

なぜ今なのか？今何が起こっているのでしょうか?

今年の自動運転業界における大きな出来事の一つは、レベル4以上の自動運転の商用化です。

百度は北京、長沙、広州など多くの場所でL4ロボタクシーの商用運行を開始し、40万人以上の人々にサービスを提供してきた。

12月初旬、百度は北京市宜荘経済開発区で中国初となるロボタクシーの充電試験ライセンスを取得し、業界の好景気循環の第一歩を踏み出した。

さらに、SAICなどの大手自動車メーカーもアポロに追随し、ロボタクシーの商業運用を検討し始めており、新興勢力のXpeng Motorsも数日前にロボタクシーへの参入を発表した。

乗用車の場合、代表的な例はWM Motorで、同社はBaiduと協力してBaidu AVP自動駐車を新モデルに適用し、特定のODD内でいくつかのL4機能を初めて実現しました。

政策面では、2021年11月現在、全国38省市が管理規則を公布し、70の試験モデル区を建設し、5,200キロ以上の試験道路を開設し、1,000件以上の試験ライセンスを発行し、道路試験の総走行距離は1,000万キロを超えています。

関連する安全規制は徐々に立法プロセスに入りつつあります。

公安部は2021年3月24日、「道路交通安全法（改正草案）」に関する意見募集の公告を出し、自動運転機能付き車両の路上試験や通行に関する関連要件、違反や事故の責任分担などを明確にし、自動運転システムと路上試験に法的地位を与え、自動運転の大規模な商業利用に向けた法的環境を整えた。

これは、経営陣の判断や業界の認識に関係なく、自動運転の到来は止められないことを示しています。

主な理由は、主にロボタクシーによって具体化されるレベル4自動運転の商業化の前提が、まず成熟していることです。

百度などの大手企業はすでに安全管理官を排除する技術的能力を備えている。

立法やパイロット プロジェクトは、政策が技術を理解し、産業の発展を促進するための自然なプロセスです。

AI自体の技術的特性上、「人間に近づく」には長い時間がかかりますが、いったん人間のレベルに近づくと、非常に短い時間で人間を超えてしまいます。

自動運転の他にコンピュータービジョン技術の別の分野である顔認識技術がその最たる例です。

したがって、現時点では、自動運転に対する国民の認知度を高め、政策の改善を支援し、業界のコンセンサスを確立することが非常に重要です。

業界のリーダーとして、Baidu には当然、市場教育の任務を遂行する義務があります。諺にあるように、能力が大きければ大きいほど、責任も大きくなります。

そして、今やらなければ、いつやるのでしょうか?

自動運転の安全教育の緊急の必要性

今年だけでも、運転支援に関わる事故がいくつか発生し、自動運転に対する世間の不安が高まっています。

業界内には「L3、L4なんていらない、運転支援と呼べ」と言う人さえいる。

画一的なアプローチは自動運転の本質と目的を無視しており、国民の懸念を和らげることはできないだろう。

新しい技術の進歩は、戦う機会を逃すという悪影響を及ぼす可能性もあります。

結局のところ、自動運転は世界の新技術サイクルの中で最も破壊的かつ重要な変革技術であり、現在および将来の世代に利益をもたらすことはよく知られています。

おそらく、この切迫感こそが、百度、中国自動車技術研究センター、同済大学を最前線に導き、「自動運転は事故ゼロではない」という考えを広めるためにリスクを負うことを可能にしたのかもしれない。

両社の共同ホワイトペーパーでは、データと調査結果を用いて、自動運転車は事故を完全に回避することはできないものの、人間の運転手よりも信頼性が高く、交通事故のリスクや損失を大幅に削減できることを証明している。

現段階では、自動運転は、自動車や飛行機などの他の交通手段が最初に発明されたときと同様に、徐々に適切なリスクを受け入れ、相対的な安全性を定義するという歴史的な段階を経ています。

しかし疑問なのは、「白書」の業界リーダーとして、なぜ百度がそのような理解を持っているのか、ということだ。そして、あえてそのような明確な理解をするのでしょうか?

他に理由はありません。練習すれば完璧になります。

まず第一に、商業的なシナリオで大規模に自動運転技術を実際に適用している企業だけが、自動運転の安全性の重要性を個人的に理解し、自動運転の安全性を積極的に受け入れる動機を持っています。

百度が今年発表した自動運転の商用化レイアウトには、ロボタクシー、無人物流、スマート交通、無人バス、乗用車、鉱山などのシナリオが含まれており、その範囲は広く、速度も他のプレーヤーをはるかに上回っています。

迅速な商品化への自信は、百度アポロの約10年にわたる技術の蓄積から生まれています。

2,100 万キロメートルの路上テスト走行距離と 411 のテスト ナンバー プレートの背後には、真の「データ駆動型」のクローズド ループがあり、これにより、データが真に「戦闘をサポート」し、迅速な反復的な進歩を達成できます。

第二に、Baidu は業界をリードする立場にあり、業界が迎えようとしている重要な転換点を痛感しています。

中国の市場規模、産業チェーンの連携、政策へのアクセス、そして自動運転企業自身の技術力は、自動運転産業の成熟とリーダーシップに共同で貢献してきました。

自動運転の次の爆発的な成長期を迎えるために必要な条件は、安全性の問題にうまく答えることです。

規制当局と国民が自動運転技術の信頼性と安全性を認識して初めて、政策はよりオープンになり、市場はより広がるでしょう。

政策と市場の進歩は、技術の進歩を促進する可能性があります。

百度が主導する「自動運転車交通安全白書」の発表も、業界の今後の発展に警鐘を鳴らした。

安全第一は自動運転の永遠の原則です。技術力を誇張したり、ユーザーを誤解させたりしてはいけません。

L4 の強さがあっても、謙虚で慎重な L2 であれば、より着実かつ迅速に行動できる可能性があります。

もう一つ

白書では、百度の試験車両が信号無視の民間車両に衝突された事故を明らかにしたことは注目に値する。

2021年の公道テスト中に、対向車が赤信号を無視したため、安全担当者が車両を回避できずに車両衝突が発生しました。

事故当時、試験車両は交差点を左折し、対向車が直進して赤信号を無視し、交差点進入後、車両の前部が試験車両の右前方に衝突した。

当時、百度の自動運転実験車は交差点の真ん中まで走行し、反対車線に走行中の車両があることを感知した。予測された走行軌跡に基づき、赤信号を無視すると安全上のリスクがあると予測した。

自動運転システムは、安全の観点から、違法な交通車両を事前に回避するためのブレーキ措置を講じます。

しかし同時に、試験車両に乗っていた安全担当者も、赤信号を無視して試験車両に向かって走ってくる車を発見した。運転本能に任せて、彼は手動でアクセルペダルを踏み、試験車両を手動運転モードで加速するように指示し、最終的に民間車両に衝突された。

最終審査では、自動運転システムが完全に制御し、手動運転が介入していなかった場合、試験車両は間に合うようにブレーキをかけ、民間車両が試験車両の前を通過し、この衝突は発生しなかったことが示されました。

要約すると、大体こういう意味です。人間の運転による重大な違反や信号無視に加え、人間の安全担当者の本能的な反応によるものでもあります。そうでなければ、完全に自動運転に任せたら、どんな事故が起きるでしょうか？

このホワイトペーパーには、人間の運転が交通事故の最大の欠陥であるという一文が書かれています。