人工知能が普及せず、自動運転に支障？

今回の世界経済サイクルが底を打つにつれ、過去2年間の多くのホットスポットが「衰退」し、「閉鎖」し始めている。

人工知能資本は冷え込んでいる

データによれば、2018年第2四半期以降、人工知能分野への世界的な投資熱は徐々に低下している。今年5月、中国情報通信研究院データセンターは「世界人工知能産業データレポート」を発表し、それによると、2019年第1四半期の世界人工知能資金調達規模は126億ドルで、前月比7.3%減、資金調達件数は310件に達し、世界資金調達額の29.7%を占めた。

2019年第2四半期以降、国内の人工知能投資・融資件数と金額は減少傾向を示しており、融資が完了したのはわずか30件で、前年同期比45.5％減、融資総額は50億元で、前年同期の40％未満となった。これまで公表された資金調達情報から判断すると、資金調達を発表した国内の人工知能企業には、AIチップ企業のHorizo​​n Robotics、ビッグデータと人工知能のユニコーン企業Minglu Data、Megvii Technology、Tesloopなどがあり、いずれも各分野のリーダー的存在であり、すでに投資はリーダー企業に向かっており、人工知能分野がノックアウトステージに入ったことを示している。

しかし、人工知能は本当にブロックチェーンやVRなどの技術のように、2、3年の人気の後、冷却期に入ろうとしているのでしょうか？

これは人工知能の長い歴史に依存します。

ガートナーのハイプサイクル

人工知能の発展は自動運転の発展の触媒となる

1950年代に人工知能が誕生した

1950年代から60年代にかけて、人工知能が最初のブームを迎え、さまざまな知能ロボットが誕生しました。

1980年代には、人工知能は第二のブームを迎え、各国はインテリジェントコンピュータを開発しました。

1990年代には、IBMのディープ・ブルーがチェスの世界チャンピオンを破り、人工知能は第三次ブームを迎えました。

[[279100]]

狭義の人工知能は、主にニューラル ネットワークとその派生アルゴリズムを指します。人工知能が低迷していた 1970 年代には、ニューラル ネットワークは数学的な限界のために広く疑問視されていました。 2012年頃にも、学校でニューラルネットワークを教えていた先生はこう断言していました。「博士たちは長年ニューラルネットワークに取り組んできましたが、彼らが行ったのはシミュレーションと論文の発表だけで、大規模な応用の可能性は低いのです。」

しかし、2016年にアルパ碁が囲碁の世界チャンピオンを破り、人工知能は新たな道を歩み始めました。この年は「人工知能元年」とも呼ばれています。最近、「シェアリングエコノミー」や「ブロックチェーン」など、初年度の話題が多すぎます。まったく新しい技術であれ、「古いボトルに入った新しいワイン」であれ、常に新しい概念の誇大宣伝の波をもたらし、資本の熱狂を引き起こします。自動運転は、この時期に新たな発展の機会をもたらしました。

[[279101]]

人工知能の発展は主に以下の理由によって影響を受けます。

1. 計算能力の向上。ニューラル ネットワークには大量の浮動小数点並列計算が含まれており、近年のチップの計算能力の飛躍的な向上により、人工知能の応用の基盤が整いました。

2. ポリシーサポートとトップレベルの設計。世界各国の政府は人工知能の発展を支援するためにさまざまな政策を導入しています。前述のように、人工知能は米中貿易戦争の焦点となっています。

3. 需要によって駆動される。経済の発展に伴い、人工知能の応用により、一部の人間の労働が実質的に置き換えられ、新たなインテリジェントな体験が提供されるようになりました。

4. 資本の役割。

2016年から2019年まで、人工知能は素晴らしい3年間を経験しましたが、人工知能の歴史的法則は、頂点に達した後は新たな静寂の波が来る可能性があり、人工知能が駆動する自動運転も影響を受けるだろうと語っています。

自動運転のジレンマ

自動運転車とAIの関係

自動運転の発展は、主に人工知能の発展によって推進されています。第一に、表に示されているように、自動運転は技術的な詳細において人工知能のサポートを必要としており、人工知能の発展は自動運転の根本的な原動力です。第二に、自動運転とシェアリング旅行の組み合わせは、人工知能の最大の応用シナリオであり、市場規模は兆単位であり、資本も好んでいます。

興奮の裏には、商品化しても利益が出ない恥ずかしさも隠せない

9月以降、自動運転業界では良いニュースが続いています。 9月16日、上海は3社にインテリジェントコネクテッドカー実証アプリケーションライセンスの第1弾を発行し、9月22日には武漢が世界初の商用自動運転ライセンスを発行した。不完全な統計によると、約20の地域で200件以上のスマートコネクテッドカー公道テストライセンスが発行されています。この「スタンプ収集」ライセンスは長い道のりの第一歩に過ぎず、真の商用化にはまだ遠い道のりです。

9月26日、アポロとFAW紅旗が共同開発したロボタクシー自動運転タクシー「紅旗EV」第1弾45台が長沙の公開試験区間で試験運行を開始した。具体的な運行結果はまだ検証されていない。

[[279102]]

「紅旗EV」ロボタクシー

グーグルのWaymo Oneは2018年12月5日、米国フェニックスで自動運転タクシーサービスを開始した。商用化は初となるが、まだ試験段階だ。

[[279103]]

Waymo Oneには車内モニターが搭載され、乗客の支払いは2つに分かれており、1つはレンタカー代金、もう1つは車両の運行状況を監視し、問題発生時に介入する遠隔オペレーターに支払われる「指定運転料」となる。

Waymo One は規模、範囲、形態の面ではまだ実験中ですが、実験の範囲は絶えず拡大しています。

これに対し、百度は中国式の道路と車両の協調型自動運転の道を歩んでいます。V2xの参加により、百度と紅旗はより良い結果を出すことが期待されます。

アヒルは春に川の水が温まる時期を知っており、首都は最も敏感です

ユニコーン企業を生み出す日本のソフトバンク・ビジョン・ファンドは、ウーバー、ディディ、ウィーワークにそれぞれ100億ドル以上を投資してきた。ウーバーとディディは長期にわたって損失を出し、それが企業価値に大きな影響を与えている。ウィーワークのIPOが失敗した後、同社の企業価値は470億ドルから約120億ドルに下落した。

一方、国内の多くの自動運転新興企業はすでに冬の準備を進めており、生き残るのはそれほど簡単ではない。結局のところ、大手資本はすでにリスクを認識しており、資本の冬は避けられない。

自動運転の開発は技術の法則を尊重しなければならない

自動運転には多くの利点があると言えます。政策があり、多くの政府が自動運転の発展を支援しています。資本があり、多額の資本が自動運転の分野に投資されています。需要があり、旅行市場と自動運転は真のニーズです。技術があり、GoogleやBaiduなど、多くの大手インターネット技術企業が自動運転の分野に参入しています。人気があり、自動車業界からテクノロジー業界に至るまで、自動運転は間違いなく注目の1つであり、多くのインターネット従事者が自動運転の研究開発分野に参入しています。

しかし、一見完璧と思われた自動運転がなぜ期待に応えられなかったのか？

自動運転は大規模なシステムプロジェクトであるため、人工知能はその要素の1つに過ぎず、車両側の改造、IC設計、環境改造、法律や政策のサポートなども存在します。

現在の人工知能は50年にわたる蓄積を経て、多数の博士レベルの研究者がアルゴリズムを推測、革新、改善した結果です。短期間に多額の資本投資が行われ、数十年にわたって人工知能に蓄積された潜在エネルギーが刺激され、今回の人工知能の爆発を引き起こしました。しかし、人工知能アルゴリズムが自動運転の要件を満たすことができるかどうかについては誰も明確な答えを出していないため、大きな疑問が残ります。

人工知能の発展法則から判断すると、自動運転が本当に実現されるまでにはまだまだ長い道のりがある。市場に本格的な普及が訪れる前に、根本的な問題を現実的に解決するには長い沈黙の期間が必要になるだろう。一歩ずつ進み、一口ずつ食べなければなりません。