各自動車会社の「地図なし」インテリジェント運転ソリューションについてお話ししましょう

01 起源

産業発展のニーズ

2022年下半期には、高速道路や都市高速道路でのインテリジェント運転の問題は基本的に解決されたとみなせる。インテリジェント運転に多額の投資をしているファーウェイや小鵬は、高速道路や都市高速道路で使用される自動車の割合が15％未満であることを発見した。インテリジェント運転は消費者が自動車を購入する際の決定的な要素とは言えず、巨額の研究開発投資を正当化するものではない。

インテリジェント運転の適用範囲をさらに拡大するために、さまざまな自動車会社が都市NOAに注目していますが、このプロセスでは、都市部における高精度地図のカバー率と鮮度が十分ではないという厄介な問題に直面しています。

中国は業界の困難に直面しており、天然資源部は2022年後半に北京、上海、広州、深セン、杭州、重慶の6つの都市でインテリジェントコネクテッド高精度地図の試験運用を発表したが、依然としてオープン都市の数が足りない、高精度地図のコストが高い、地図の審査が遅いなどの問題に直面している。

プロセスは、政策上データ収集が許可されている都市のリスト作成→地図ベンダーが自らの資格に基づいて地図を収集・作成→天然資源省が審査→自動車会社が開発・適応し、大規模に普及するという手順を踏む必要がある。上記のプロセスには2〜3年かかると予想されており、すでにスタートラインに立っている大手自動車メーカーにとって、それを待つ余裕があるはずがないのは明らかです。

そのため、高精度の地図をいかに回避するかが、業界の模索における重要な課題となっている。この過程で、「SD+」、「SD pro」、クラウドソーシング地図構築、ライトマップなど、いくつかの用語が生まれている。ここで注目すべきは、「地図なし」の実際の定義は各社によって異なるが、ポイントは同じである。地図なしとは、高コストの高精度地図に頼らないことを意味する。

上記の解決策は、依然として地図ベンダーの視点から「地図構築」自体から地図の問題を解決するものであり、「地図を利用した」インテリジェント運転に対する自動車会社の実際のニーズから都市NOAを解決するものではありません。

「スパークス」

2022年10月以前は、業界に関する公開レポートで「no picture」ソリューションについて言及されることはほとんどありませんでしたが、2023年から「no picture」ソリューションが広く報道され、普及し始めました。個人的には、2022年10月1日のTesla AI Dayが転機だったと思います。Teslaは、提案されたFSD Lanes Neural Networkソリューションにおいて、SDマップ内の道路の幾何学的および位相的関係のみを使用しました。車線レベル、数、幅、属性情報、占有特性により、リアルタイムの車線レベルの位相構造を構築できるため、車線レベルの位相構造は高精度マップからしか得られないという難点がなくなり、技術ソリューションと実装の面で高精度マップの代替手段が提供されます。

「草原火災の勢い」

自動運転技術のトレンドをリードする世界クラスの新エネルギー車企業として、テスラの技術ソリューションは、国内のさまざまな大手インテリジェント運転車企業によってすぐに追随されました。小鵬とファーウェイは、高精度の地図に依存しないBEVソリューションの開発に目を向けました。それ以来、「地図なし」ソリューションが報告され、登場し始め、2023年初頭にピークに達しました。

――2023年1月、小鵬汽車の何小鵬氏は小鵬汽車全社員会議で、2023年型X-NGPのアシスト運転では高精度地図を廃止すると明言した。

--2023年1月、理想自動車の李翔CEOは全従業員宛ての書簡の中で、理想自動車のエンドツーエンドで訓練された都市NOAナビゲーション支援運転（HDMAPに依存せず、つまり高精度地図に依存しない）が2023年末に導入されると述べた。

--2023年3月、ファーウェイの春季カンファレンスで、インテリジェント自動車ソリューションBUのCEOである于成東氏は、今年4月に発売されるM5とM5 EVの高度なインテリジェント運転バージョンには、高精度の地図に依存しないインテリジェント運転ソリューションが搭載されると明らかにした。

国内の一流スマート運転企業（HuaweiとXiaopeng）が正式に参加したことで、「マップレス」ソリューションはスマート運転業界の発展トレンドになったようだ。

0 2 進捗

テスラ

テスラが2022年に公開した計画から判断すると、テスラは高精度の地図を使用せず、代わりにSDマップを使用し、交差点の位相構造情報を構築できた。 Tesla にはマップを構築する機能がありますが、主にトレーニング データに注釈を付けるために使用されます。

2023年、テスラのFSDv12バージョンはエンドツーエンドソリューションへと移行しました。マスク氏のビデオから判断すると、現在のエンドツーエンド機能はテスラの以前のソリューションと同等か、やや劣っていますが、その進化速度は非常に速い可能性があります。

2019年頃、百度は住宅街でのエンドツーエンドの自動駐車を開発しました。これはスーパーメモリパーキングに似ていますが、シナリオは非常に限られています。しかし、Baiduと比較すると、Teslaはエンドツーエンドの結果を達成する能力が十分にあります。要約: 自動運転の世界的リーダーとして、Tesla は「マップレス」ソリューションを実装しました。

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小鵬

2023年までに、小鵬のインテリジェント運転ソリューションもテスラに追随します。その認識XNetは、純粋な視覚BEVにさらに依存し、超強力な環境認識機能を実現できます。小鵬の「マップレス」は、XNetに依存してリアルタイムで「高精度マップ」を構築することで実現されます。

Xpeng のマップフリー NGP とマップベース NGP は同じテクノロジー スタックを使用しています。唯一の違いは、元の高精度マップ入力がナビゲーション マップ入力とナビゲーション情報のリアルタイム認識に置き換えられていることです。そのためには、XNet は認識距離を拡大し、意思決定や計画に必要な視覚範囲外の環境情報を提供する必要があります。同時に、多数の道路や交差点の特徴を学習することで、複雑な道路構造を認識する能力を高めます。XNet の総認識エリアは、サッカー場 1.8 個分の大きさで、縦方向の認識が 150%、横方向の認識が 200% 増加すると言われています。

2023年上半期、小鵬はSDをベースとしたマップフリーソリューションの開発を開始し、年末までにマップフリーソリューションをリリースし、高精度の地図がカバーされていない都市で自動車線変更、追い越し、左折・右折などの機能を開放する計画だ。写真付きの情報と写真なしの情報の違いは、「写真なし」では欠けている情報を知覚によって得る必要があるということです。

次のリンクは、北京でテストされた Xiaopeng の「画像なしソリューション」のエンジニアリング バージョンのビデオです。

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「地図なしソリューション」は、道路を走行する際には基本的に問題はありません。主な問題は交差点です。交差点エリアには確かに知覚の死角があるため、それに応じた決定は慎重でためらいがちになることがわかります。ビデオの比較や個人的な接触を通じて、Xiaopeng の「マップレス」ソリューションが実際に存在することがわかりました。これは確かに SD マップのみを使用し、規制、制御、意思決定はリアルタイムの知覚情報に大きく依存しています。

段階的に見ると、Xpengのマップフリーソリューションは現在、単一都市から複数都市への一般化と拡張の段階にあります。年末までに一部のモデルでOTAが見られるようになるはずですが、来週の1024でより詳細な情報が公開される可能性があります。

地図付きのソリューションと比較して、Xpengの「地図なし」ソリューションは、一般化速度が4〜10倍速く、データの鮮度の問題を完全に解決し、コストを削減し、インテリジェント運転を普及させるという利点があります。

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「地図なし」ソリューションに加えて、Xiaopeng には「AI」運転という別のモードもあり、都市 NOA を開始するために一度学習するだけで済みます。 「AI」運転は、クラウドソーシングマップとマップなしの中間のモデルです。学習プロセスでは、ナビゲーションポイントと方向転換情報のみを記憶します。実際の操作プロセスは、「マップなし」機能と切り離せません。学習は、体験と安全性を向上させるためだけに行われます。

主な目的は、地図作成のためだけではなく、個人に合わせた運転戦略を学ぶことです。都市部で遭遇する問題から、都市部の自由空間の道路が頻繁に変化する状況では、インテリジェント運転システムは強力なリアルタイム認識および意思決定能力を備える必要があることが予測できます。

ファーウェイ

4月の上海モーターショー前にHuaweiが発表した情報から、Huaweiはレーザー+ビジョンゴッドネットワークとSDマップを使用して「マップレス」ソリューションを実装していることがわかります。実装面では、Huaweiはレーザーを使用して「占有」ネットワークと同様の機能を実現し、道路トポロジをリアルタイムで生成できます。センサー構成（レーザー+ビジョン）と基本ネットワーク（トランス）の観点から見ると、Tesla、Xiaopeng、Huaweiのソリューションは非常に似ています。

ファーウェイは第3四半期までに15都市で非地図ソリューションを普及させる計画だが、まだ実現しておらず、小鵬も旗を達成していない。

写真なしのHuaweiのエンジニアリングバージョンのテスト結果を見てみましょう。

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ファーウェイのインテリジェント運転体験は小鵬よりも優れており、「ノーマップ」ソリューションは年末までに全国で利用可能になる予定です。ファーウェイは当初、地図作成にクラウドソーシングを採用していたが、上海の復興後、難しすぎると感じて断念した。ファーウェイの広報活動から判断すると、現在は「地図なし」の解決策に全面的に取り組んでいるようだ。

ニオ

NIOのインテリジェント運転能力は常に第2層とみなされており、HuaweiやXpengとは一定の差があるものの、NIOのインテリジェント運転チームも大規模です。

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NIOのテクノロジーデーで公開された情報から判断すると、NIOの「地図なし」ソリューションは、主にその認識能力がまだ非常に高いレベルにまで向上していないため、クラウドソーシングマッピングソリューションに傾倒しているようです。上記のビデオから、NIOも「地図なし」ソリューションを模索していますが、短期間で大規模に展開できるとは思えず、HuaweiやXpengほど自信がありません。

技術発展の傾向から判断すると、NIO 社内のマップ構築チームも「マップなし」ソリューションに非常に懸念を抱いています。まだソリューションの検証段階にあり、NIO の見解では、クラウドソーシングによるマップ構築の方が現時点ではより安全です。

理想的

理想的な「マップレス」ソリューションは、主に交差点の特徴を構築してリアルタイムの認識とマッピングを支援する清華大学のテクノロジーから生まれます。

NPN ネットワークの構造は次のとおりです。

NPN は 3 つの部分で構成されています。

• オンラインセマンティックマップ予測: HDMapNet、LSS、VectorMapNet (単一フレーム画像が直接ベクトルを出力)
• グローバルマップの事前更新: 対応する場所のフィーチャを直接更新して置き換えます
• 予測事前融合モジュール: ローカル位置埋め込み、現在の事前注意モジュール、ゲート付き再帰ユニット

理想的な解決策は、次のように要約できます。道路区間の地図は存在せず、交差点の地図を作成するためにクラウドソーシングが使用されます。実際の運転の観点からは、道路セクションをマッピングする必要はありません。交差点のトポロジ構造と信号レーン関係のバインディングに難しさがあるため、Ideal は主にこの 2 つの問題を解決することに重点を置いています。

現在、Ideal では社内でも NPN ソリューションを積極的に推進しています。その利点は、オンライン マップ更新の問題を理論的に解決できることです。しかし、実際の効果はまだ不明であり、全国の都市の交差点をマッピングするような大規模なプロジェクトを実施するには多くの問題が残るだろう。

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03 エンディング

インテリジェント運転はまだ開発の初期段階にあり、転換期を迎えたばかりなので、多くの計画がまだ実行中であり、明確な答えはありません。「地図の有無」に関する議論は、しばらく続くでしょう。以下は個人的な観察と考察です:

• インテリジェント運転の分野では、国内外の技術リーダーは、テスラ、ファーウェイ、小鵬です。この3社のソリューションは基本的にすべて「マップレス」ソリューションであり、最前線にいる企業は一般的に、より遠い未来を見ることができます。
• テスラ、ファーウェイ、小鵬は、ユーザーにスマート運転を教える企業です。これにより、ユーザーの「地図なし」に対する認識も変わります。現在、ユーザーはすでに、地図なしの方がより高度なソリューションであると信じています。 「写真なし」の体験が写真ありの体験よりも優れているかどうか、あるいは実際の体験から多少離れているかどうかということではありません。
• 「地図がない」というのは、それ自体が誤った命題である。少なくともナビゲーションマップはいずれにしても使用する必要があるからだ。「高精度地図」が普及・継続されなければ、スマートドライビング都市部のNOAを満たすSDの向上が求められるようになるかもしれない。
• セキュリティ、テクノロジー、経験を考慮した上で、しばらくの間はマップ ソリューションが存続しますが、ここでのマップは、更新頻度を確保しながらも高コストを必要とせず、クラウドソーシングによるマップ構築を指します。