完全に無人運転? 2035年より前になる可能性は低いです!

完全に無人運転? 2035年より前になる可能性は低いです!

無人運転技術の研究に対する熱意は相変わらず高いが、現実は市場に冷水を浴びせかけている。今後15年間で、ボトルネックを突破して完全な自動運転を実現するのは難しいかもしれない。

自動車工業会(SMMT)は最近発表した報告書の中で、現在の技術的ルートと実際の応用を考えると、完全な自動運転が2035年より前に実現する可能性は低いと指摘した。

[[261904]]

報告書は業界の専門家の意見を引用し、この判断を支持する主な理由は、大きな技術的課題があることだと述べている。現在の技術的状況では、完全な自動運転の要件である「あらゆる運転状態、あらゆる道路状況、あらゆる環境において、起こり得るすべての異常な運転状況に対処する」ことを達成することは依然として困難である。

米国自動車技術協会(SAE International)は、自動運転の6段階の分類基準を制定しました。L0は純粋な手動運転、L1からL4は運転プロセスがすべてドライバーとシステムの協力により完了するか、部分的にシステムによって完了し、L5は完全な自動運転を指します。

SMMTの分析によると、世界の自動車OEMは、L3およびL4自動化技​​術の導入に向け、2018年から2030年の間に自動運転の分野に1,765億ポンド(1兆5,507億人民元)を投資すると予想されています。これにより、業界の収益が増大します。

現在、多くの国や地域でレベル3の自動運転車が走行しており、一部のメーカーのレベル4車もテストを開始しています。しかし、技術の実現と「大量生産での大規模な導入」は2つの異なる概念であることに留意する価値があります。後者は、安全性と信頼性に基づいて、さらに時間を必要とします。

より要求の厳しいレベル5の完全自動運転は2035年まで実現できない可能性があり、完全自動運転車1台あたりの組み立てコストは現在の10倍になると予想されています。


(写真提供:SMMT)

報告書はまた、英国では、自動運転の経済成長への貢献を高めたいのであれば、道路交通法、高速道路の4Gネットワ​​ーク、消費者志向の都市モビリティサービスの安全な展開などを適切に改善する必要があると指摘した。実際、これらの提案は、自動運転技術の開発に必要な支援インフラとして、この技術の開発に取り組む他の国々にも適用できます。さらに、監督の国際的調整も考慮する必要がある。

完全な自動運転を実現するにはまだ長い道のりがある

自動運転技術研究のボトルネックに直面している一部のテクノロジー大手の行動から判断すると、「迂回する」ことのほうがより現実的な選択肢であるように思われる。

ウォール・ストリート・ジャーナルの会員限定記事「完全自動運転車は近づくどころか、遠ざかっているのかもしれない」では、レベル5の自動運転はコストが高く、実現までには長い時間がかかることから、ソフトバンクなどの非現金企業では、低レベルの自動運転分野で横展開し、自動配送などの応用産業に転向し始めていると述べられていた。

未来は目に見えるだけでなく、無形であり、現在の自動運転技術でさえ抜け穴だらけであるように思われます。自動運転ソフトウェアと道路インフラの限界により、ウーバーやテスラの自動運転車は世界中で頻繁に事故を引き起こしている。

先週、テンセント・キーン・セキュリティ・ラボはテスラのオートパイロット自動運転システムのセキュリティに関する分析レポートを発表した。報告書によると、テスラのオートパイロットシステムは道路の交通標識を識別して車線制御を認識し支援するが、実験により、道路上の干渉防止標識によって自動運転システムが誤った判断を下し、間違った車線に進入してしまう可能性が容易に判明した。

これに対しテスラは、運転者はハンドルやブレーキを手動で操作することで、いつでも自動操縦システムの指示を無視できると述べた。しかし、これはまた、現在の自動運転技術では、ドライバーの手をハンドルから「解放」することがまだできないことを反映している。

テスラは今月初め、自動運転の研究で「画期的な進歩」を遂げたと述べ、4月19日にカリフォルニア州本社で開催される投資家向け会議で最新の人工知能チップを発表すると発表した。この製品はテスラの自動運転システム「オートパイロット」のアップグレード版に使用される予定だ。

マスク氏は、2019年末までに完全自動運転を実現するという野望を諦めるつもりはないようだ。

<<:  ブロックチェーンは世界を変えつつありますが、人類はどこまで到達できるのでしょうか?

>>:  顔認識のグレーな業界チェーンを解明: あなたの顔情報にはどれくらいの価値があるのでしょうか?

ブログ    
ブログ    

推薦する

...

Forbes: 14 人の技術専門家が、将来 AI によって混乱が生じる業界を予測しています。

AI の恩恵を受ける業界はどれでしょうか?人工知能と機械学習はすでにさまざまな業界に導入されており...

マイクロソフト、クラウド移行のための企業向けビジネス管理ツールを提供するAIMプログラムを開始

Microsoft は最近、顧客がローカル ERP および CRM アプリケーションをクラウドに移行...

700 を超えるチームが登録し、「ICV アルゴリズム研究タスクの第 1 バッチ」の登録フェーズが成功裏に終了しました。

中国の自動車産業は、インテリジェンスとネットワーキングを核として、競争の後半期に突入しています。新世...

...

...

少し手を加えるだけで、GPT-3 の精度が 61% 向上します。グーグルと東京大学の研究は皆を驚かせた

私たちが目を覚ましたとき、機械学習コミュニティは大騒ぎしていました。最新の研究により、GPT-3 に...

...

企業が AIoT に細心の注意を払うべきなのはなぜでしょうか?

[[401594]]過去 100 年間の最大の技術革新を思い起こすと、すぐに何が思い浮かびますか?...

CPUのみを使用して1000FPSで実行できます。これはオープンソースのC++クロスプラットフォーム顔検出プロジェクトです。

さまざまな依存環境によって常に荒廃していますか?コンピューターと携帯電話の両方で実行できる、C++ ...

【WOT2018】不正防止、電力、医療分野におけるAI技術の最先端実践

[51CTO.comより引用] 2018年11月30日から12月1日まで、WOT2018グローバル人...

...

2代目アメカ登場!よりリアルな表情で流暢に聴衆に話しかけ、数十の言語を話すことができる

ヒューマノイドロボット「アメカ」が第2世代にバージョンアップしました!最近、モバイル・ワールド・コン...

開発のボトルネックを打破し、人工知能の未来は何に頼って「はしごを登る」のでしょうか?

[[411053]]ファーウェイは7月9日、2021年世界人工知能大会およびアセンド人工知能サミッ...

オープンソース: ディープラーニングモデルと姿勢推定コードのオープンソースコードの推奨、人工知能チュートリアル

オープンソース: ディープラーニング モデルとポーズ推定コードのオープンソース コードの推奨、人工知...