中国の自動運転はアメリカの自動運転と比べてどう劣っているのか？

アリゾナ州フェニックスからテキサス州エルパソまでの距離は約 690 キロメートルで、地図に示されているように、車で 6.5 時間以上かかります。最近、2つの都市を結ぶ高速道路を運転したことがあるなら、追い越したトラックは自動運転だった可能性が高いでしょう。

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これは、自動運転企業TuSimpleが世界最大級の宅配便会社UPS（ユナイテッド・パーセル・エクスプレス・サービス）と提携した2番目の自動物流輸送ルートである。2019年3月に開設された最初のルートと合わせて、TuSimpleは、双方の無人輸送サービス協力は各ルートで週10回、週20回に増加したと述べた。

TuSimple の交通サービスが自動運転を商業化していることは特筆に値します。幹線物流輸送の分野では、米国で自律走行を本格的に実用化した数少ない企業のひとつです。

北太平洋を越えて、私たちの目は向こう側にある中国に向けられています。中国でも自動運転が本格化しているが、よく見ると今のところ実用化を達成したと明言する企業はない（低速での自動運転は当面議論の対象外）。自動運転に関しては、米国の方が中国よりも進歩が早いようだ。

では、自動運転における中国とアメリカの差の原因は何でしょうか?

なぜ中国の発展は遅いのでしょうか?

私たちの議論の焦点は、輸送車両が基本的にトラックである幹線物流シナリオにおける自動運転です。

現在、商用自動運転を発表している企業でも、車両に「セーフティオフィサー」を同乗させています。オフィサーの役割は、走行中の車両を監視し、不測の事態が発生した場合には適時に車両を引き継いで災害を防ぐことです。

企業が事業化を発表していないからといって、事業が進んでいないわけではない。自動運転トラックを「路上に」走らせ始めた企業もあるが、これらは一様に「テスト」や「試験運用」に分類されている。つまり、中国の物流自動運転企業はまだ試験運用段階にあるのだ。この観点から見ると、米国は確かに先行している。

ここで言及されている「前線」には、ある歴史的な理由があります。 TuSimple は Geek Park (ID: geekpark) とのインタビューで、米国は 15 年前に自動運転車の開発を開始しており、タイミングの観点から言えば、先行者利益があると述べています。さらに、立法、基準、政策支援の面では、米国は中国よりも速い。

アメリカは連邦制国家であるため、自動運転に関する法律は州ごとに異なります。州によっては政策の範囲が比較的緩やかで、実用化に関しても同様です。たとえば、TuSimple が選択した 2 番目のルートには、アリゾナ、ニューメキシコ、テキサスが含まれます。商業化が可能であるという事実は、これらの州が自動運転企業の繁栄を認めていることを証明している。

自動運転の実用化に需要がある企業であれば、認められた範囲で十分に事業を展開できる。政府はこれに対して大きな規制的役割を果たさず、むしろ企業がより大きな責任を負わなければならない。テスラのオートパイロット車の事故やウーバーの自動運転による死亡事故などがその典型的な例です。

対照的に、法的レベルでは、中国の自動運転に対する規制は非常に厳しい。現在、中国のすべての自動車会社や自動運転会社の車両運行はすべて「路上テスト」または「試験運行」であると理解されています。当然ながら、高いリスクを回避するために、中国のルートでは安全性が優先されます。

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「中国政府はより多くのことに責任を持ち、より多くの監督権を持っているため、責任もより大きくなっている」Plus.ai ChinaのゼネラルマネージャーであるRong Li氏は、Geek Parkに対し、Plus.aiは物流や輸送のシナリオ向けの自動運転技術の開発にも注力すると語った。同時に、容麗氏は、厳しい監督は自動運転の発展が遅くなることを意味するものではないとも述べた。

「今日見られる先進技術の多くは米国発祥だが、中国はまさにその技術を大規模に導入し、人々の生活に革命をもたらした国だ」とロン・リー氏は例を挙げた。中国は過去2年間、5G、車と路の連携など、これまでの純粋な自動運転技術ルートとは異なる技術ルートを積極的に推進しており、「クラウド+車+路」の技術ルートは他を追い抜くチャンスがあるかもしれない。

規制を超えてビジネスの違い

規制レベルに加え、自動運転の商業化においても中国と米国の間にはまだいくつかの違いがある。例えば、実務家が非常に懸念している中国と米国の人件費の差はどれほど大きいのでしょうか?

この質問に答えるには、需要の観点から見ると、次のレベルに分けることができます。

1. 政府の観点から見ると、前述のように、中国は明らかに自動運転の商用化に対する需要が大きいが、さまざまな条件が未熟なため、まだ試験運用段階にあり、車道連携の開発に懸命に取り組んでいる。これは責任の問題であり、技術的なルートの問題でもあります。

2. 企業、つまり経済的利益の要求の観点から見ると、米国の労働コストは確かに中国よりも高く、トラック運転手についても同様です。

Geek Parkが入手したレポートによると、アメリカのトラック運転手の人件費は中国のトラック運転手の約3倍であり、TuSimpleもGeek Parkにこれを確認した。事業運営の観点から見ると、企業は確かに、莫大な運営費となる人手を機械に置き換えることで、ある程度の人手を節約したいと考えています。

しかし、中国では労働力不足の問題もあります。統計によると、米国には350万人のトラック運転手がおり、中国には1600万人の長距離トラック運転手がいる。米国の運転手不足は大きいが、中国も将来的に労働力不足に直面するだろうと考える専門家もいる。 「今、こうしたきつい、疲れる仕事を喜んで引き受ける若者は多くない」。業界のある上級関係者はギーク・パークに対し、現在の流行病を例にとると、運転手が運転するどころか職場に戻ることさえ問題になっており、自動運転車はそうしたシナリオにとって最高の機会であると語った。

さらに、自動運転輸送のコストには、実際には人件費だけでなく、燃料消費という非常に重要な部分も含まれます。

自動運転による燃料節約に関する業界の観測は、一般的に 5 ～ 10% の範囲です。最近、TuSimple とカリフォルニア大学サンディエゴ校 (UC San Diego) は共同で、TuSimple の自動運転技術により大型トラックの燃料消費量を少なくとも 10% 削減できることを示す研究を完了しました。

この10%を過小評価しないでください。燃料費は中国とアメリカの艦隊の運用費用の約30%を占めており、人件費に劣りません。自動運転によってこの 30% という数字が 27% まで下がるとすれば、車両の規模に関係なく、1 パーセントポイントごとに大きな出費となる。この観点から見ると、中国と米国は同じスタートラインに立っている。

3. 一般の人々：ボストンコンサルティンググループが2018年に発表した人工知能技術の世界的な応用に関する調査レポートによると、調査対象となった中国人の31％が自社や機関が人工知能技術に関連するツールを使い始めたと回答したのに対し、米国ではその割合は24％で、中国では人工知能の受容度が高い。

この時点で、私たちは単純な結論を導き出すことができます。中国と米国の間には確かに溝がありますが、それは人々が想像するほど大きくはありません。ある意味では、中国のニーズは米国のニーズよりもさらに緊急です。

大規模な商用ノードはどこにありますか?

自動運転というと、まずは手作業やブラックテクノロジーの代替を思い浮かべる人が多いだろう。しかし、実際に大規模な商用運用に導入するには、時間がかかるかもしれない。

Plus.aiは2019年末に自動運転サービスを完了した。Plus.aiのL4自動運転トラックは3日足らずで米国の東海岸と西海岸を2,800マイル（4,500 km）走行し、乳製品会社Land O'Lakes向けのエンドツーエンドの貨物サービスを完了した。

李容氏は、この自動運転サービスを完成させる過程で、PlusAIは通過する各州の対応する自動運転政策を研究し、遵守したため、超長距離輸送を実行できたと述べた。この輸送サービスの意義は、自動運転技術が長距離の車両運転をサポートできるということだけでなく、さらに重要なのは、米国の気候が西から東まで大きく異なることです。この輸送サービスは、PlusAIがさまざまな気象条件での車両運行データを取得するのに大いに役立ちます。

TuSimpleはまた、新たに開通したルートは距離が長く、夜間の運転も長くなり、大雨や強風などさまざまな厳しい気象条件に遭遇するだろうとも述べた。テクノロジーサービス企業にとって、データの取得も重要なリンクです。

では、自動運転を大規模に応用するためのノードはどこにあるのでしょうか?

Rongli 氏は、大規模な商業化は技術開発の成熟度と高い相関関係にあると考えています。つまり、技術的には可能であり、大きな商業的価値をもたらす可能性があるのです。

電気自動車はエジソンの時代から存在していましたが、家庭用として本格的に商品化されたのは近年のことです。その背景には、実は技術の未熟さがあります。自動運転も同様で、コスト削減や効率化の効果を企業運営で実現できるほど成熟した段階にはまだ達していない。

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周知のとおり、高度な自動運転には高価なLIDARを含む多数のセンサーが必要です。また、Geek Parkの前回の記事「低速自動運転の初の大規模テスト」でも触れましたが、小型の無人運転車は、普通の車やトラックは言うまでもなく、かなりの費用がかかります。

実用化を重視する一方で、前提条件として自動運転トラックの実用化がある。栄麗氏の見解では、既存のトラックに多数のセンサーを設置して規模を拡大する方が、製品とも言えるインテリジェント運転機能をトラックにあらかじめ搭載するよりもはるかにコストがかかる。現在、PlusAIはFAW Jiefangと協力して、フロントマウント型の自動運転トラックを開発している。RongliがGeek Parkのために計算したところ、この車両を購入した場合、車両のコストは2年以内に回収できることが判明した。

TuSimpleはGeek Parkに対し、世界的な自動運転産業の商業化を加速させるためには、業界全体でよりオープンな政策と各国からの環境支援、そしてより強力な技術的保証が依然として必要だと語った。さらに、技術の信頼性についてもさらなる検証が必要です。TuSimpleは、2021年に安全監視なしで初の物流輸送を実施することを望んでいます。

確かに、業界全体から見れば、自動運転は長期的な競争であり、企業は10年以上の長期的な視点で業界の発展を見守る必要があります。自動運転企業が今最もやるべきことは、大規模な商用化よりも、本当の意味での決算をすることだろう。