自動運転に関する毎年恒例の議論：量産化は3つの要因によって推進され、その本質はデータ軍拡競争である

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「AIは自動運転における応用科学です。いくつかのコアアルゴリズムの開発に加え、70％はインテリジェント運転エンジニアリングです。」

「テスラのデータ駆動型アプローチにより、自動運転は多数のシナリオ、量産車両、閉ループデータ駆動のサポートを必要とする軍拡競争であることが誰もが認識するようになりました。」

「L2とL4の根底にある考え方は異なります。安全管理者がいるかどうかにかかわらず、技術、設計思想、技術の実装、製品、そしてそれらを商品化するプロセスは根本的に異なります。」

…

Quantum位 MEET2022自動運転ラウンドテーブルでは、量産化、安全性、データ駆動など、今年の自動運転業界の最もホットなトピックが白熱した議論を交わした。

完全に、そして無条件に。

テンセントの交通プラットフォーム部門ゼネラルマネージャー兼自動運転部門ゼネラルマネージャーの蘇奎鋒氏、UISEEの共同創設者兼チーフシステムアーキテクトの彭金戦氏、メインラインテクノロジーのCEOである張天雷氏が会議で自動運転の量産化について意見を述べた。

2021年にすべての自動運転企業が直面する最大の試練は、量産化です。

インターネットプラットフォーム、物流・貨物、マルチトラック会社出身の自動運転分野の3社は、それぞれどのような答えを出したのでしょうか。

大量生産が進むにつれて、データとセキュリティの課題は業界にどのような新たな課題をもたらしましたか?

今年の自動運転業界で、ゲストにとって最も驚きと衝撃を与えた出来事は何でしたか?

MEET Smart Future Conference について: MEET Conference は、Quantum 位が主催するスマートテクノロジーの分野におけるトップビジネスサミットであり、最先端テクノロジーの実装と業界への応用を探求することに専念しています。 MEET2022はオンラインで開催され、20以上のライブ放送プラットフォームとチャンネルが会議をライブ放送し、200万人の業界ユーザーがオンラインで参加します。 Quantum位 WeChat、Toutiao、Zhihu、Weiboなどの充実したメディアマトリックスに加えて、新華社通信、フェニックステクノロジー、テンセントテクノロジー、The Paperなど数十の主流メディアが会議と関連コンテンツを報道し、累計オンライン露出は2,000万を超えました。

トピックのハイライト

2021年度期末試験、「量産」の問題にどう答えましたか？
なぜ今年になって自動運転の量産化の潮流が生まれたのか？
自動運転の安全性に関する白熱した議論についてどう思いますか?
自動運転はデータに関する軍拡競争なのか？
今年最も予想外だった自動運転の進歩とは？

（座談会はQuantum位編集長のLi Genが主催しました。Quantum位は原文の意味を変えずに内容を編集・整理しました。皆様にさらなるインスピレーションと思考をもたらすことができれば幸いです。）

フォーラムの記録

（トピックポイントは後ほど追加されます）

2021年の自動運転のキーワード：量産化

Quantum の Li Gen 氏:皆さん、こんにちは。毎年、当社の自動運転パネルはカンファレンス全体で最も注目される部分です。今年も自動運転業界の最新動向に注目しています。

1年目は技術の進歩について、2年目は商業利用について、そして今年は大量生産についてお話しました。

まずは、本日ご招待した3名のゲストについて簡単にご紹介したいと思います。司会者がすでにご紹介しましたが、私は別の視点からゲストのことをもっとよく知っていただくお手伝いをします。

今年の自動運転に関するフォーラムであろうと、先ほどの共有セッションであろうと、彼らは集団として人々の代表であり、自動運転の壁に立ち向かう人々です。

蘇奎鋒博士はテンセントの自動運転事業のゼネラルマネージャーです。2016年にテンセントに入社し、自動運転チームを設立しました。2017年に私が彼に尋ねたとき、彼は2つのキーワードを挙げました。1つ目は製品化、2つ目は量産です。

UISEE Technologyの彭氏は、かつてロボット工学の分野で働いていました。UISEE Technologyは、物流や無人車両ですでに多くの成果を上げています。昨年、ロボタクシーや大型トラックが登場した後、それらがフルスタックシステムであることが判明し、彭氏はその背後にいる生みの親でした。

最後に張天雷博士です。メインラインテクノロジーは、商業用途で安全管理者を最も早く排除した企業です。天津港と寧波舟山港では無人コンテナトラックが運用されており、無人輸送を実現しています。

今年、自動運転の各サブトラックにご招待したゲストの最大のテーマは量産化です。本日は、このテーマに沿って自動運転に関するパネルを開催します。

まずは蘇奎鋒博士に、テンセントの自動運転の量産化の進捗状況についてお聞きしましょうか？

テンセントの蘇奎峰氏：まず、業界に対する私の認識についてお話しし、その後、テンセントが何をしてきたかを見ていきたいと思います。

過去1年間、特に2021年は、自動運転と高度支援運転の両方が、特に商用車において大きな進歩を遂げたと言えるでしょう。誰もが新エネルギーと新勢力の大量生産を目にすることができ、それは少し前に開催された広州モーターショーでより深く反映されていました。

一方、先に述べたメインラインテクノロジーが支援する港湾物流をはじめ、ロボタクシーはIPO企業や実際に港湾を運営する企業を問わず、大きな進歩を遂げていることがわかります。これは、テクノロジーの進歩とともに、各社が独自の実装・量産化の方向性を模索していることも示しています。

テンセントは、業界の発展を支援し、業界がより多くのことを実装できるように支援するという独自のポジショニングを持っています。相対的に言えば、ロボタクシーや商用車に関する研究は少ないです。

テンセントのサポートはさまざまな側面に反映されています。一方では、自動運転ツールチェーンで多くの作業を行ってきました。簡単な例を挙げると、量産化の最終段階ではまだテストが必要です。以前、スタンドアロンのクラウドシミュレーションを行っていたときに、いくつかのテスト組織と共同で車両インザループテストも行いました。自動運転テストを行っている多くの友人がこの側面を理解していると思います。この作業は量産化の実現に役立ち、または大幅に促進します。

一方で、私たちはいくつかの垂直シナリオにも取り組んでいます。テンセントは深センのペンギン島に新しい本社プロジェクトを進めており、交通シナリオ全体とロボバスを調整します。

自動運転自体は単なる車ではなく、むしろ技術なので、交通問題の解決にも自動運転技術を活用することになります。

逆に言えば、交通問題を解決することは自動運転の実現につながるでしょう。大規模な交通シナリオは本質的に、自動運転にとってより良く、より適切な自然な運転環境を提供するため、テンセントは過去1年間、特に交通の面で多くの作業を行ってきました。

テンセントは、一方では、国内の 4 つのインテリジェントコネクテッドデモンストレーションゾーンのうち 3 つに参加しています。他方では、スマートハイウェイ向けのソリューションを多数リリースしています。当社のチームは、自動運転の認識決定計画、シミュレーション、データプラットフォームに関連する作業を数多く行っています。

テンセントの実装は現在主流の自動運転の実装とは多少異なりますが、自動運転に関する技術的な研究開発も継続して行っています。

例えば、先ほど申し上げた道路と車両の協調による自動運転、さらには単独車両による知能型自動運転などです。テンセントもテスト用の自動運転車両を保有しており、技術とシナリオに基づいて実装を続けていますが、実装の方向性は異なります。

全体的な中核的な位置付けは2つの方向にあります。1つは業界の飛躍を支援することであり、もう1つは大型輸送を背景に垂直分野での自動運転を行うことです。

Quantumの李仁：テンセントの自動運転の量産化の構想は、表面的にはより基本的なもので、業界がこれを実現するのを助けていますが、Yushiはよりオンラインで、1点1点をつなげて線を形成しています。このフルスタックシステムはどのように設計されているのでしょうか？

UISEEテクノロジーの彭金展氏：当社は無人運転業界で初めて商用運用に携わった企業です。2019年末に香港空港で真の無人車両運用を実現しました。現在までに香港空港には20台近くの無人車両があり、上汽GM五菱工場には現在100台以上の無人車両があります。

大量生産について言えば、おそらく数百台の車が自動車業界にとってまだ本当の大量生産とは言えません。しかし、無人運転車や自動運転の業界にとって、特に過去2年間でそれは非常に珍しいことになりました。

立ち上げ期は、どちらかというと技術や製品を磨くことに注力していました。しかし、ここ1、2年、特に事業規模が拡大して以降、私たちは確かに量産と事業において「復活」を遂げました。

工場を含め空港の運営に実際に関与しているため、多くの指標や制限条件があり、運営の効率に影響を与えることも、運営やプロセス全体に影響を及ぼすこともできません。

一旦問題が起こったら、すぐに運行を再開できるような非常に強力な技術的解決システムがなければなりません。自動運転技術の限界を理由に、1週間や数日間停止しなければならないとは言えません。

第二に、数百台の車両をほぼ 1 日 24 時間、週 7 日、年間 365 日稼働させることも、製品の品質にとって大きな課題となります。

UISEEテクノロジーは比較的早くからスタートしたため、当時はエコシステムを含めた業界全体がまだ特に成熟しておらず、サプライヤーやネットワークに多くの問題がありました。

これには、品質検査の品質だけでなく、パートナーやサプライヤーの品質も関係しており、個別に議論する必要があります。また、量が多くない場合があるため、品質を向上させるためにさまざまな手段を講じる必要があります。

最後に、量産は運用・保守体制のテストでもあります。つまり、早朝、夜間、日曜日に多くの人が勤務しなければならず、いつでも発生する可能性のあるさまざまな問題に対処しなければならないということです。

これは、UISEE Technology が業界で先駆的に進めてきた経験だと思いますので、皆さんと共有したいと思います。ありがとうございます。

Quantum 社の Li Gen 氏: UISEE Technology は自動運転車の開発に取り組んでおり、量産化について何らかの考えや感想を持っています。

メインラインテクノロジーは、自治港全体で貨物用のトラックを100台以上保有し、安全担当者も排除しました。現在、天津港と寧波港では毎日通常業務が行われています。商業運営においても、量産化に対する考えや思いはありますか？

メインラインテクノロジーの張天雷氏：いくつかポイントがあると思います。まず初めに申し上げておきたいのは、当社は港湾で運行する自動運転会社ではなく、自動運転物流を行う会社であり、当社が運搬する車両は大型トラックです。

私たちはかなり集中しています。2017年に自動運転トラックの道を選び、港湾物流拠点と幹線物流のシナリオに集中してきました。他の製品や実装シナリオには触れていません。トラックが到達できるすべての場所を自動化し、最終的には無人運転を実現したいと考えています。

どのような製品でも、プロトタイプから大規模なデモンストレーションを経て、最終的に量産へと進む必要があります。このプロセスにおいて、Mainline Technology は大規模なデモンストレーション作業を数多く行ってきました。私たちは、量産技術には実は3つの側面があると考えています。1つ目は「量」、2つ目は「生産」、3つ目は「技術」です。したがって、自動運転の量産化を成功させたいのであれば、3つの側面で徹底した取り組みを行わなければなりません。

数量的にも、最近になって大規模な量産車両もいくつか登場しており、メインラインテクノロジーは現在、中国で比較的大規模な無人トラック運行クラスターを構築している。

現在、北京・上海高速道路、北京・天津高速道路など、いくつかの港湾物流拠点で約150台の車両が運行しており、毎日継続的に運行しています。

この金額は昨年9月から徐々に増加しており、昨年9月には安全管理官の排除に向けて多大な努力をしてきました。これまでのところ、メインラインテクノロジーは、安全担当者なしで本格的な自動運転を実現した港湾業界の数少ない企業の1つです。これにより、無人トラックの経済モデル全体が価値があることも実証されました。

2つ目は生産です。自動車業界は、100台、200台作ることは難しくありません。改造や試作ですぐに規模を拡大できるので、製品面からどう作るかの方が重要です。

メインラインは、国内の有名な大型トラックメーカー数社と提携し、トラックの独自の量産生産ラインの定義や各種テストなど、多くの共同開発作業を行ってきました。モデル駆動型開発に需要設計と最終テスト全体を加えたことで、「生産」全体が、以前の小さな工房での拳と蹴りによる作業（完成車の改造）から、注文がある限り生産を継続できる複数の特定の生産ラインへと変化しました。したがって、この「制作」は、メインラインテクノロジーの今年の最大の成果と進歩である可能性があります。

最後に技術ですが、実は製品に使える技術とデモの技術には大きな違いがあります。実際の製品には、信頼性、安定性、および製品全体の定義に関して、より明確な境界があります。デモでは、時間と場所が特に適した場合にのみ実行できる、魔法のような、幻想的でクールな効果を実演できます。

しかし、製品を量産した後は、いくつかのトレードオフが必要になります。特に神秘的な技術は使用できません。代わりに、より信頼性が高く、成熟しており、量産可能な、比較的安定した技術を使用する必要があります。

この過程で、量産された無人トラックがシステム内で連続的に走行できることを確認するためのテストも数多く実施しました。これまでの累計運行距離は約300万キロに達し、お客さま向けに輸送したコンテナ数は約70万個に上ります。

自動運転の量産化のトレンド、なぜ今年？

Quantum位のLi Gen：ありがとうございます、田雷先生。清華大学の学生時代から自動運転に触れてきましたが、起業においてもご自身の選択があります。例えば、物流の道では、港から始めて幹線道路を選ぶという選択をしました。選択の過程で、なぜ今年大量生産のトレンドが現れるかについて考えたことはありますか？有利な条件や大きな背景の変化は何ですか？

メインラインテクノロジーの張天雷氏：量産型自動運転システムの登場はシナリオによって異なります。シナリオが異なれば、量産化のタイミングや成熟度も異なります。主流技術の観点から見ると、特に閉鎖型で完全無人、高速で高度な支援、都市部の一部制限区域内の物流シナリオでは、今年から来年末にかけて多くのバッチのアプリケーションが開始される可能性が非常に高いです。

竹賢科技は、初期の科学研究からその後の予備的な製品化の試みまで、長い間これに取り組んでおり、現在は量産段階に入っている。真に実用的な製品を大量生産できるようになることが、同社の主な希望である。

我が国の人工知能と自動運転に対する支援は、非常に早い段階から行われ、適切なものでした。実際、私たちの3つのチームはすべて、中国国家自然科学基金から支援を受けています。蘇さんは私の先輩で、私は彼らの車の調整をしていました。BITの先生たちもデバッグ作業をたくさんやってくれました。

これまで、私たちは量と生産の不足に悩まされ、サポートのためのリソースも限られていました。私たちは常にこのような実装効果を達成したいと願っていました。

Quantum位のLi Gen氏： Peng氏は、シナリオを使って大量生産するというTianlei博士の考えに賛成です。UISEE Technologyが前回選定されたときも、シナリオは非常に重要でした。今ではそれが実証となり、最も先進的で革新的な企業の一つに選ばれたと聞いています。

UISEE TechnologyのPeng Jinzhan氏：私たち全員が国から多大な支援を受けているのは事実です。それは確かです。シナリオの観点から、全員が共通の理解を持つようになりました。無人運転車について言えば、基本的にはシナリオによって決まります。例えば、固定されたエリアであれば、空港、工場、港など、それぞれに特徴があり、基本的には1、2年走れば慣れてきます。

しかし、公道で走行できるようになるまでには何年もかかるため、本質的には自動運転はシナリオの蓄積であり、データ駆動型の産業であるため、企業に対する総合的な要求は非常に高くなります。

さて、大量生産の分野についてお話しすると、基本的に非常に明確なシナリオの特徴があります。港でも空港でも工場でも、今年は無人配送や都市内配送の業界に参入し始めました。

同時に、現在のテクノロジー、製品、完全なエコシステムのサポートにより、配信シナリオが実現可能であることもわかっています。このエコシステム全体には、ZTO や YTO と連携して実際のビジネス運営を行うビジネス関係者が含まれます。例えば、最近深センでは30社以上の流通会社がグループ標準を発行しました。また、今年に入ってからは多くの地方自治体が道路の権利を開放して交付する取り組みを始めています。このような生態学的環境のサポートがあって初めて、都市の流通シナリオの台頭が見られるのです。

もちろん、今年はロボタクシーも積極的に展開しています。ロボタクシーは無人運転技術の代表であり、将来的に大きな可能性を秘めた1兆ドル規模の市場です。シナリオとして実現し、量産化されるまでには、ある程度時間がかかると考えています。

これが UISEE テクノロジーのコンセプトです。私たちは 1 つのシステムを使用してすべてのシナリオのアプリケーションをサポートし、技術レベルではさまざまなシナリオを明確に区別しません。

私は特に非人間化に同意します。自動運転では安全担当者を排除することはできない。そうしなければ、その価値を発揮できないからだ。実は、2019年の終わりにこのことに気付きました。

安全担当者を排除できたときのみ、顧客とパートナーを真に見つけることができます。彼らは、このことが達成可能であると心から信じるでしょう。

私はこの業界で働けることを光栄に思っており、長い年月を経て、ようやくこの日（大量生産）を迎えることができました。

Quantum位Li Gen:蘇博士、量産の時点について何かお考えはありますか?なぜなら、天雷博士と彭将軍の目的や目標は、人々を排除し、大量生産を達成することだからです。しかし、あなたの視点やテンセントの自動運転へのアプローチからすると、最初の段階は完全な無人状態を追求するものではないのかもしれません。違いは何でしょうか?

テンセントの蘇奎峰氏：本質的には大きな違いはないと思います。私たちが解決したいのは自動運転の課題であり、RoboTaxi自体は無人であること、それが前提条件であり目標です。これは、生産効率の向上、あるいは人間の疲労の軽減、人間が引き起こすさまざまな問題の解決などであり、これが自動運転や無人運転の核心的な目的です。

ですから、どの参入点であっても、すべての企業がこの目標に向かって取り組んでいると思います。ただ、非常に長い産業チェーンや多数のシナリオでは、選択肢や位置付けが異なります。

振り返ってみると、なぜこの時期に量産が始まったのかというと、政策、シナリオ、技術の3つの理由があると思います。

政策の観点から言えば、中国が本当に自動運転のスタートボタンを押した兆候は、自動運転を検証シナリオとして使った李院士の国家天然資源プロジェクトだと思います。これは2008年に開始され、最も早い出発点となるはずです。

北京と上海が今年、自動運転の導入を推進しているのは、まさに政策の推進力によるものであり、また、一連の先見の明のあるリーダーや技術専門家が政策の導入を推進しているからでもある。

2つ目はシナリオです。シナリオを考慮しなければ、真の自動運転を実現することは困難です。あらゆるシナリオには、直面すべき現実的な問題があります。たとえば、商用車の場合、L2+ シナリオには、人の解放と運転の両方が含まれます。彭宗と田磊が建設した空港や大規模物流施設も、限られた範囲内で生産効率の向上とコスト削減を目的としている。これには、各垂直シナリオに応じた技術的な手段と方法が必要です。技術的なレベルでは一定の類似点はあるものの、シナリオごとに大きく異なります。

技術的な観点から見ると、業界ではコンピューティング能力、データの蓄積、アルゴリズムの成熟度において長年の経験を積み重ねてきました。 2000年代初頭から現在に至るまで、私たちはある突破口に到達しました。しかし、やるべきことはまだあります。現在私たちが目にしているシナリオは、技術面でもシナリオマッチングの面でも、私たちが期待する自動運転からはまだ程遠いものです。実際、政策は現時点で最大の障害ではなく、国はそれを推進すべきだ。

テンセントは、自社のプラットフォームを活用して、これまで蓄積してきた自動運転技術だけでなく、他の技術を自動運転のシナリオに適用したり、自動運転のようなシナリオに、より大きく、より迅速なメリットをもたらしたりしたいと考えている。

安全上の懸念に直面: 企業は敬意を払い、社会は寛容であるべき

Quantum位の李根氏：蘇社長も冒頭でモーターショーについて触れていました。自動運転は今年非常にホットな話題で、関連技術が量産され、さまざまな分野で応用されています。しかし、このプロセスでは、おそらく誰もが自分の信念に基づいて出発しただけなのでしょう。しかし、今では誰もがそれを見て、ボリュームの増加を求める声が上がっています。現時点で新たな課題はありますか?世間の認識という点では、蘇さん、私たちが考え、解決しなければならない課題は何だとお考えですか?

テンセントの蘇奎鋒氏：どんなことでも、始めから規模を拡大するまでにはプロセスが必要であり、直面する課題も大きく異なります。特に自動運転では、デモから小規模な導入、そして大規模な導入へと進むと、もともと確率が低かった事象も、規模が大きくなると一般的な事象になることがあります。

これが、自動運転のロングテール問題を解決する必要がある理由であり、生産量が増えるとテスラや他の企業で交通事故が時々発生する可能性がある理由です。これは、彼らの技術が進歩していない、または優れていないという意味ではなく、予見して克服し、改善する必要があるロングテールの問題が多数あることを意味します。

この点では、私たちはテクノロジー、あるいはアーキテクチャの安定性やセキュリティの面で畏敬の念を抱き、シナリオ、業界、個人に価値をもたらす一方で、より大きな害を及ぼすことも避けなければならないと考えています。

したがって、技術的な保証を提供する必要がありますが、認知的な観点からは、受け入れのプロセスも必要です。実践者であれ、社会の他の人々であれ、すべてのユーザーは技術的な概念を理解する必要があります。

Quantum位のLi Gen氏：蘇奎峰博士は、とてもテンセントらしいと思います。技術について非常に責任ある形で語るだけでなく、技術を良いことに使うという考えも伝えてくれます。今年、この分野と業界で起こった最大の出来事は、無人運転や自動運転は事故ゼロを意味すると誰もが思っていたが、量産車で事故が起こった後、それが不可能であることが皆に分かったことだ。それで、彭将軍はこの問題についてどう考えているのだろうか？認知には何らかの継続的な反復プロセスがあるようです。

UISEE TechnologyのPeng Jinzhan氏： 「事故のない交通など存在しない」と言われていますが、より安全なAIドライバーが誕生すると信じています。これはAI技術によって決まります。

まず、実は24時間365日稼働している非常に重量のある物流業界を相手にした場合、AIドライバーの事故率は人間のドライバーよりも低いということを、業界全体での商用導入も含め、これまでのいくつかの商用導入で実証してきたというのが1点目です。

2 点目は、世界中で何億人、何十億人ものドライバーを訓練し、安全運転を指導し、さらには毎日の運転を監督しようとすると、社会的コストが非常に高くなるということです。しかし、自動運転に取り組んでおり、自動運転やAIドライバーの安全技術を継続的に最適化している人は、おそらく世界でも数万人程度しかいないでしょう。

この場合、AIドライバーをより安全にすることができれば、その価値が社会に反映され、業界の発展を急速に促進できると考えています。蘇大統領も先ほどこの点について言及しました。我々は我々に対してもっと寛容であるべきです。

自動運転技術では事故が起きるとニュースになることが多いです。しかし、人為的な要因による交通事故は毎日起こっており、一般の人々にとってはニュースではありません。

いつの日か、自動運転による事故に対して一般の人々が正常な態度をとるようになることを願っています。その日が来れば、真の無人運転や自動運転が私たちの日常生活や社会活動の中に入り込んでいるかもしれません。

Quantum位のLi Gen: Tianlei博士はこの件についてどうお考えですか? トラックには人間の運転手はいません。技術的な保証に加えて、舞台裏の安全性に関して冗長性はあるのでしょうか?

Mainline Technology の Zhang Tianlei 氏:結局のところ、すべては安全性にかかっています。私たちはセキュリティ問題に関して少し異なる見解を持っていると思います。それは、いかなる時も私たち自身の技術とシステムのセキュリティを第一に重視すべきだということです。

設計プロセス全体を通じて、大量の機能安全および予測可能な機能安全テクノロジを導入し、大量アプリケーションで発生する可能性のある ODD を超えるシステム全体の悪用問題や、システム自体の障害によって引き起こされる一連の問題を回避する必要があります。

安全は常に最優先であり、システムのセキュリティのためにはいかなる代償も払う必要があります。

いくつかの事例を見て注意深く分析すると、安全作業システムでは、事前に安全作業を行っておけば（事故を）回避できることがわかります。

量産されている運転支援システムの安全効果は非常に良いのですが、完全無人運転システムにおける機能安全の浸透率はまだまだ十分ではないというのが現状の感覚です。

個別の事例についてお話ししましょう。東京オリンピックではトヨタ車が選手に衝突する事故がありました。この事例は、機能安全の面でまだ取り組むべき課題があることを示しています。

メインラインテクノロジーのセキュリティに取り組む特別チームもあり、2つのシナリオに分かれています。 1 つは、オープンシナリオでの高度な運転支援です。私たちが行っている設計はすべて、ドライバーとの共同運転に関するもので、私たちとドライバーの間で多くのやり取りとリマインダー作業が行われます。

限定的なシナリオは、仲介者と機械の意思決定権が交換されない、完全な無人運転として定義されます。クローズドシナリオでは、いくつかの分野で作業を行いました。まず、クローズドシナリオのある地方都市では、管理部門に実証エリアの規制支援を申請し、一定の限定されたエリア内で完全無人走行の実験と運用を行う許可を得ました。

一方で、私たちは現場の安全対策にも力を入れ、インタラクションプロセス中の混乱を防ぐなど、操作プロセス全体の最適化に努めてきました。将来的には、有人・無人車両のより広範囲な混在交通が実現されることを、お客様も期待されています。当社も研究開発やテストを行ってきましたが、これまでのところ、機能安全や法規制の面で、港湾シナリオにおける混在運行を標準化するための条件はまだ整っていません。

そのため、車が発売されて生産量が増えると、これまでは簡単に変更できたことが、変更が難しくなることがあります。また、確立された正式な（量産）プロセスがないため、その変更には多くの不確実性が生じる可能性があります。

Quantum位Li Gen：機械運転やコンピューター運転には必ず抜け穴があるため、無人運転車では100％事故ゼロは達成できないという見方があります。張天雷博士はこの見解に同意されますか？では、安全確率を 100% に近づける、つまり事故をゼロに近づけるために、私たちは今何ができるでしょうか?

メインラインテクノロジーの張天雷氏：その通りです。まず、常に正常に機能することを100％保証できるシステムは絶対にありません。私たちがすべきことは、特定の機能安全技術に基づいて、エラーによって発生するコストとエラーの確率を最小限に抑えることです。

ここでの核心的な問題は、犠牲者を避けることですが、これは実際には絶対に避けるべきことです。

例えば、何らかの理由でシステムが軌道から外れ、顧客宅の柱を倒してしまった場合、柱を修理しに行くのですが、別の人がその場所を占領したときに自分の車が止まれるようにしなければなりません。

今日柱にぶつかることは、まだ危険が潜んでいることを思い出させますが、あなたはただ幸運なだけです。しかし、これを行うときは運に頼ることはできません。自動車産業全体の開発中、車両規制と大量生産のためのヨーロッパのプロセス全体のセット全体が、非常に複雑で退屈ではありますが、プロセス全体で多くの重要な役割を果たすことができると思います。

私の兄弟は実際には沈黙しています。

Quantum

TencentのSu Kuifeng：私は、Tianleiが作成した1つのポイントに同意します。

私たちが考慮しなければならない問題は、自律運転に関しては人間が安全性を改善する方法です。確かに多くの次元があります。これには、R＆Dプロセスシステムのセキュリティなど、さまざまな公共の安全性があります。

一方、いくつかのテスト手段と方法は実際には非常に重要ではありません。

Tencentの現在のクラウドシミュレーションまたは大規模なシミュレーションは、実際には自律運転をサポートし、安全性を向上させるための非常に重要な手段です。それは唯一の手段ではなく、完全な保証とは言えませんが、少なくとも必要で本質的な手段です。

一方では、より複雑なシナリオをシミュレートできます。シーンの信頼性に関しては、シミュレーションは実際のエンティティと同じでなければならず、ループのモデル、ループソフトウェア、ループハードウェア、ループの車両などの一連の現実的な方法が必要です。 2016年以来、私が主導したチームのコアビジネスは、Tencentの技術的蓄積と利点を活用することにより、非常に詳細な自転車シミュレーションを達成しました。

一方、クラウドシミュレーションは重要かつ必要な方法になりました。必要な理由は、多くのシナリオ、特にAIデータ駆動型のアルゴリズムに蓄積され、累積シナリオの数が時間とともに増加し、回帰テストを実行する必要があり、すべてのシナリオを実行する必要があるためです。時には数十万または数百万のシーンが同時に実行されています。

R＆D効率を向上させるには、クラウドパラレルアクセラレーションを使用してシミュレートする必要があります。さらに、シナリオトレーニングを実施する際には、北京市のシミュレーションなどの実際の交通環境をシミュレートすることを望んでいるため、すべての高精度マップをクラウドに配置し、シミュレートされたトラフィックフローを配置してコーナーケースとシナリオを自動的に生成する必要があります。

手動の編集には2日かかる場合があるため、クラウドシミュレーションと都市レベルのシミュレーションが必要な手段になります。

3番目のハイブリッドシミュレーションもあります。現在、多くの場所に車両の協同組合センサーデバイスがあり、実際には実際の自律運転シナリオです。このタイプの監視対象のデータフローとトラフィックフローは、テスト環境と自動運転車をその環境に配置することができ、人工的に作成されたシーンではなく、実際のトラフィックを実行することができます。

Tencentは3つのクラウドシミュレーションテクノロジーを繰り返していますが、この作業にはさまざまな企業とのコラボレーションが必要であると考えています。たとえば、トラックのテストでは、Tianleiのモデルとアルゴリズムがより正確になりますが、私たちは専門家ではありません。したがって、Tencentの場合、シミュレーションビジネスはプラットフォームサポートを提供することに関するものです。

ただし、実際のシナリオに関しては、プラットフォームテクノロジーを通じて自律的な運転安全の改善を促進するために、TianleiやPeng Zongduなどのプロのチームと協力する必要があります。

Quantumbit Li Gen： Peng将軍はこの問題についてどう思いますか？より良いセキュリティを追求しながら大量生産を達成する方法は？

Uisee TechnologyのPeng Jinzhan：最初の場所では、完全に無人事業を実装したのは、私たち自身が最初にそれを信じることができませんでした。空港は安全に大きな注意を払っているため、2年間の運用の後、顧客は今では非常に認識しています。

理由の1つは、私たちがリアルタイムであり、すべての問題がバックグラウンドでリアルタイムで提示されていることです。また、リアルタイムで監視して応答し、AIを介してそれを制御できる場合、世界のほとんどのデバイスよりもすでに安全です。

実際、TianleiとSu氏は、テクノロジーから理論から実践まで、特に無人運転のプロセス全体が常に安全であり、本当にa敬の念があると述べました。自動運転車が関与するある日の事故がもはやニュースを出さないことを願っていますが、今では事故が発生したとき、それは大きなニュースになるので、私たちは非常に緊張しています。

無人システムのそれぞれには多くの冗長性があり、非常に厳密なテストを受けています。理論的には、事故の確率は人間の運転の可能性よりもはるかに低いですが、もちろんこれにはさらに検証が必要です。

無人車の大量生産に関しては、それが来ていることがわかります。社会がより運転中の車が運用されているのを見ているなら、彼らは彼らの安全性についてより自信を持っていると信じています。ある日、人々は最終的にAIドライバーが間違いなくより安全な交通手段になることに同意します。

なぜ自律的な運転がデータの戦いになるのですか？

QuantumのLi Gen：誰もが自律運転の大量生産の重要性を非常に心配している理由は、大量生産が閉鎖ループとデータの循環をもたらすためであり、これは自律運転の進歩に非常に明らかな影響を与える可能性があります。ゆくにとって、大量生産とデータの関係と方法は何ですか？

Uisee TechnologyのPeng Jinzhan：大量生産後、より多くのシナリオ、コーナーケースなどに遭遇します。私たちが収集するデータは以前よりも何倍大きく、傾向は指数関数的に増加しています。現時点で競合しているのは、各企業がデータを処理し、新しいシナリオに適応する能力であり、これは商業用ドライバーレス市場の将来のシェアを表しています。

Su氏の紹介を今、私たちはこの点で間違いなく需要があります。

Quantum数年前、この問題に関する別の声明または別の仮説がありました。これは、データのボリュームとシナリオの問題の蓄積を通じて、たとえば、私が取り組むことが可能であると考えていると考えるかもしれません。データは普遍的ですか？

メインラインテクノロジーのZhang Tianlei： Robotaxiには、Robotruckの次元を減らす方法がありません。車とトラックが階下に駐車している場合、ほとんどの人は車を追い払うことができますが、トラックを追い払うことができる人はほとんどいません。

シナリオに関しては、いわゆる次元削減または国境を越えた攻撃は非常に困難です。 Su氏は、すべてのシナリオに多くのノウハウがあると言いました。加速、減速、スロットル、およびステアリングアクションを忠実に実行できることに加えて、オペレーティングシステムとの相互作用やオペレーショナルプロセス全体との適応相互作用など、さらに多くの側面が含まれます。

ハイエンドの人工知能と比較して、これらの仕事は物理的な仕事のように思えるかもしれませんが、それでも多くの細心の仕事が必要です。これらすべてを製品エンジニアリングとして分類します。

エンジニアリングプロセスでは、過去に成功したケースでは、エンジニアリングを改善し、反復速度を高速化する企業は、特に優れたコアテクノロジーを持つものよりも最終結果が優れている可能性があります。

正直に言うと、自律運転は人工知能の黒人技術ではなく、人工知能の黒人技術は人工知能のインテリジェントな意思決定システムにあります。今、私は小学生のレベルでさえある意思決定システムを作成するのに十分強力なモデルを見ていません。

人工知能は、いくつかのコアアルゴリズムの開発に加えて、自律的な運転に適用される科学です。

エンジニアリングで最も重要なことは、マシンに供給されるデータ駆動型および長期のデータ供給です。これは、この業界の知識ハウのレベルを決定するコアです。

データとシナリオは、高い指標を備えたテクノロジーよりも障壁になると思います。

Quantum Bit Li Gen： Su博士にとって、データとシナリオの蓄積は、Tencentの自律的な運転の位置またはシナリオにどのような支援をもたらしますか？または、どのような製品やソリューションが表示されますか？

Tencent Su Kuifeng：最初にデータとシナリオの問題について話させてください。 Tianleiの視点には自動化されたシナリオについて話していると思いますが、各シナリオには常にAIテクノロジーについて言及した以前のスピーカーと同様に、各シナリオが普段と言うこととは少し異なります。

AIは、産業の垂直分野を産業的であろうと他のものであろうと、この問題を実際に解決するのは、テクノロジーそのものではなく、シーンの理解の深さです。シナリオに対するあなたの認識は、アルゴリズムやテクノロジーではなく、この問題を解決するための中心的な障壁です。したがって、シナリオとデータは非常に相関していると思います。

Tencentの場合、特定のシナリオに焦点を当てることはできません。私たちは、より一般的な自律運転技術を蓄積して、研究開発をサポートすることを望んでいます。

私たちは自律的な運転をテクノロジーと見なし、多くの人々を募集します。また、テクノロジーをより強固なものにし、より詳細に説明します。

一方、パートナーがさまざまな業界シナリオの実装を加速するのを支援するための一般的なプラットフォーム機能を提供したいと考えています。

一般的なPeng Tianleiなどのコアテクノロジーとシナリオは、そのコア資産です。 Tencentが提供するプラットフォームは、このような技術をサポートしています。

最も衝撃的な年：彼らは何を期待していませんでしたか？

Quantum Bit Li Gen：ありがとうsu。今年、誰もがデータとシナリオの認識に重点を置いており、業界の進歩により深まり続けています。もう1つ質問したいのですが、今は自律的な運転はどの段階ですか？

この質問は、実際には毎年答えるのが非常に困難です。なぜなら、エンディングがどの日に起こるかわからないからです。ここの誰もが、自律運転の開発から現在の大量生産までのプロモーターです。 Su博士から始めましょう。

Tencent Su Kuifeng：新しいエネルギーと自律運転の実施の加速。 2021年に新しいエネルギーの変換が加速されたため、新しいエネルギー車両により、3つのコア競争力の1つが自律的な運転を行いました。このインシデントは、コンピューティングユニット全体、データリンク、およびその他の業界チェーン全体の加速を加速し、他のシナリオの加速も促進します。

これは私にとって少し驚くべきことです。それは自律的な運転自体ではなく、自律運転を促進した新しいエネルギー車の大量生産の前進です。

Quantum Bit Li Gen： Peng氏、Yushi Technologyはこの問題についてどう思いますか？

Yushi Technology Peng Renjian：私たちにとって、最大のショックは、セキュリティ担当者を排除することです。

2020年10月、Waymoはセキュリティ担当者を削除し、業界全体が開始後に加速しました。少し早く、その1年前にやった。 L2とL4は、安全担当者の場合、テクノロジー、製品、および製品に変換するプロセスなど、さまざまな根本的な考え方を持っています。

そのため、この業界が商業化、大量生産に真に入り、サービス価値を実現し始めることができるという兆候として、過去1〜2年で、より多くの無人車両を本当に削除することをいとわない。

Quantum Bit Li Gen：ティアンレイ博士はどこですか？

メインラインテクノロジーのZhang Tianlei：技術的な観点から、私が持っていた最大のショックは、4月にテスラが彼らのデータ駆動型の問題について話したことでした。

それ以降、誰もが1つのことを理解していました。つまり、自律運転は軍拡競争であり、ブレークスルー、大量生産車両のサポート、データクローズドループドライブの技術サポートを真に作成できる多数のシナリオがなければなりません。

テスラは、いくつかの面で問題を解決するために多くのエネルギーを投資してきました。たとえば、閉ループデータの概念は実装されるべきであると考えているため、最初に世界で5番目のスーパーコンピュータークラスターを構築して、これは非常に高価であり、中小国でも何もできません。

さらに、彼はまた、スマートカーの数を非常に狂ったようにレイアウトしました。舗装プロセス中に、より多くの寸法からのより多くのデータがより根本的に収集され、車両をモデル化しました。同時に、より多くのシナリオが開かれ、FSDへのいわゆる支援運転の名前と改名され、より多くの人々（車両）がデータ収集端末としてデータを収集できるようにしました。

この閉ループのように走った後、彼らの技術的なジャンプは非常に明白です。

この問題は私たちにとって大きな関心事です。

Quantum Bit Li Gen： Tianlei、Mr。Peng、Dr。Su。自動運転のラウンドテーブルのトピックは、ここで非常に強い印象を与えました。

私は今年、ここの人々が最初に始めました。

大量生産の後、私たちは新しい課題と問題に直面しています。

Tencentには独自の選択があり、メインラインにはメインラインがあります。この道路での中国の出発点は、他の国よりも悪くありません。

私の気持ちを少数の人と共有するように頼んだら、私たちは別の有名なことわざを引用したいと思います：