マスク氏はまたも常識に反する発言をしました。自動運転は普及初期段階では渋滞を増加させるでしょう。

自動運転の普及初期には交通渋滞が悪化するだろう。

これは、自動運転についてのあなたの理解と異なりますか?

しかし、この直感に反する発言はマスク氏から出たものだ。

さらに、馬院士は、この一見不合理な予測に合理的な理由を見つけました。

自動運転のおかげで、道路を走る車が増えました。

自動運転は渋滞を悪化させるでしょうか？

自動運転は交通渋滞の解決策となるか？

最近、マスク氏はツイートで、交通渋滞を解消するのは非常に困難な作業であり、世界で最も強い人間でさえも渋滞に対処するという重労働を克服することはできないと述べた。

自動運転が交通渋滞を緩和できるかどうかについては、マスク氏も独自の答えを示した。

自動運転の普及の初期段階では、交通渋滞を緩和することはできないどころか、むしろ悪化させることになるだろう。

ちょっと直感に反すると思いませんか？

しかし、従来の認識を覆すことに慣れているマスク氏は、その理由も説明した。

自動運転により、人間が運転するハードルが下がり、運転できない人でも自動運転車を所有できるようになります。

その結果、自動運転の普及初期には道路上の車両数が大幅に増加し、さらに深刻な交通渋滞につながることになります。

一方、マスク氏は、これは自動運転の普及の初期段階で生じる問題だと特に強調した。

つまり、長期的には、自動運転は依然として交通渋滞の緩和に役割を果たすことになるだろう。

たとえば、自動運転は、ドライバーの個人的な技術的問題によって引き起こされる架空の交通渋滞を減らすことができます。

ゴースト渋滞は通常、道路上に多数の車両があり、運転手が急ブレーキをかけたために一時的な渋滞が発生したときに発生します。

しかし、マスク氏は自動運転が普及し始めた初期段階で、自動運転が交通渋滞を悪化させると何度も語っていました。これを裏付ける証拠はあるのでしょうか？

それは本当に存在するのです。

2019年には早くも、インペリアル・カレッジ・ロンドンのスコット・ルヴァインの研究チームが、4つの都市の16の異なる道路状況で自動運転が交通渋滞に与える影響についての実験を行った。

結果によると、道路上の自動運転車の割合が25％に達すると、交通状況が悪化することがわかりました。

25％であり、自動運転普及の初期段階です。

マスク氏は渋滞をどう解決するのか？

解決策を提示せずに問題を提起するのはマスク氏のやり方ではない。

交通渋滞の問題に対するマスク氏の解決策は非常に粗雑だ。

トンネルを掘って交通を地上から地下へ移動します。

しかし、マスク氏がただ穴を掘っただけだと考えるのは甘い考えだろう。

マスク氏のトンネル計画は、実際にはトンネル、駅、車両運行プラットフォームなど複数のシステムで構成される完全な地下交通運営計画であり、簡単に言えば地下鉄システムの自動車版とみなすことができます。

マスク氏が所有するボーリング・カンパニーがトンネルの建設と運営を担当している。

公式情報によると、トンネルに入る車両は主に自動運転と統合コンピューター監視を組み合わせた電気プラットフォームによって運行される。

車両はプラットフォーム上に駐車するだけで、プラットフォームはトンネルの床まで降下し、車両を高速で運びます。

最高運行速度は時速200kmと言われています。

しかし、交通渋滞を解消するためにマスク氏が掘ったトンネルも、つい最近ラスベガスで開催されたコンシューマー・エレクトロニクス・ショーで封鎖された…

これは…本当にちょっと恥ずかしいです。理想はとても良いのですが、現実に打ち砕かれています。

しかし一方で、渋滞が発生したトンネルは、マスク氏のトンネル計画の最終版ではないとも言われている。トンネル以外には電動プラットフォームはなく、時速200キロも出ない。乞食バージョンとしか言えない。

交通渋滞を解決する他の方法はありますか？

車道連携は1つとしてカウントされます。

いわゆる路車連携（V2X）は、無線通信と新世代の相互接続技術を使用して、車両と車両、車両と道路の間で全方位の動的なリアルタイム情報相互作用を実現し、人、車両、道路の効果的な連携を実現します。

同時に、テスラが推進する単一車両のインテリジェントソリューションと比較して、自動運転+車路協調は、国内の主流プレーヤーによって、自動運転の実装を加速するためのより良いソリューションであるとも見られています。

車両と道路の協調に基づく自動運転は、単一車両の知能に比べて路側認識およびコンピューティングシステムが追加されているため、自動運転のためのより体系的で包括的な交通情報を提供できます。

自動運転システムは、道路側で認識した情報に基づいて事前に判断を行い、自動運転の安全性を向上させます。

さらに重要なのは、道路と車両の端の知覚情報に基づいて交通信号を制御することもできることです（たとえば、交通の流れに基づいて信号の時間を動的に制御する）。これにより、全体的な交通運用の効率が最大化され、交通渋滞が解決されます。

現在、百度アポロ、ファーウェイ、テンセント、アリババなど大手インターネット企業が関連軌道に乗り、全国の多くの都市で具体的な計画が実施されている。

百度アポロを例に挙げましょう。百度は2018年にアポロ車道連携ソリューションのオープンソース化を正式に発表し、昨年5月には清華大学智能産業研究所と協力して車道連携アポロエアプロジェクトを実施しました。

現在、Baidu Apollo の道路車両連携ソリューションは、北京市宜荘、上海市嘉定、広州市黄埔など多くの都市の公道で運用されています。

さて、元の質問に戻りますが、車両と道路の連携は交通渋滞の解決に役立つのでしょうか?

河北省保定市を例にとると、データによると、過去2年間、保定市中核地域の自動車の数は毎年7％増加しているが、百度アポロエアインテリジェント交通システムを通じて一部の道路区間の交通制御を最適化した後、混雑指数は6％低下した。

データによれば、マスク氏のトンネル掘削に比べ、車両と道路の連携は交通渋滞問題の解決に効果的であるようだ。

もう一つ

車両と道路の連携によるメリットを見て、単独車両知能化を主張するマスク氏も興味を持っているようだ。

マスク氏は最近、ネットユーザーのツイートに反応した。

おそらくテスラは、こうした従来の信号機に差し込む AI 視覚デバイスを開発すべきだろう。トラフィックを確認するだけで、スループットを自動的に最大化できます。

しかし、これはあくまでも人工知能視覚装置であり、真の車両と道路の連携にはまだ程遠い。

では、交通渋滞を解決する完璧な解決策は、マスク氏のトンネル＋自動運転と、中国で人気の道路車連携＋自動運転のどちらだと思いますか？