長沙の無人タクシーが提起する疑問:本当に無人運転が可能なのか?

長沙の無人タクシーが提起する疑問:本当に無人運転が可能なのか?
  • 自動運転
  • 無人

現在、スマートカーには2つの呼び方があります。自動車会社がクローズドなシナリオでテストするコンセプトであれば、「無人運転車」と呼ぶことができます。一方、ユーザー市場に販売される量産車であれば、定義、プロモーション、使用のプロセスにおいてのみ「自動運転機能を備えた車」と定義することができます。この文言は、違法性の有無に関わるため、非常に重要です。

[[325655]]

参考資料1:「自動車運転免許の申請及び使用に関する規則」、「道路交通安全法」等道路安全法規における自動車の運転または運転免許に関するすべての指示では、自動車を運転するには自動車運転免許を取得する必要があると示されており、これは自動車の運転手は人間である必要があることを意味しています。現在、無人運転車に法的地位を与える明文化された規制はなく、つまり中国では無人運転車が道路を走行することは許可されていない。

[[325656]]

参考2:中国は国連道路交通条約に署名していない。海外では、無人運転車の合法性が認められている国(小規模国)もあるが、自動車台数や道路状況の複雑さなどを考慮すると、基本的には無人運転車の「小規模実証実験」にあたる国・地域といえる。中国の自動車の数は3億台を超えています。これらの車に無人運転機能があり、システムが十分に堅牢でなかったらどうなるか想像してみてください。

[[325657]]

自動運転タクシーの「本当の姿」

  • 安全管理者
  • テスター

長沙の無人運転車は実際には無人ではない。普通のタクシーは車内に運転手がいればよいが、このいわゆる無人運転タクシーには「安全」と「テスト」の2人のスタッフがいる。安全担当者の仕事は、車が制御不能になったときに引き継ぐことです。簡単に言えば、彼は「バックアップドライバー」または監視者です。これらのタクシーは、運行中に自動運転モードのみを使用し、実際の運転安全の主体は依然として人間です。

[[325658]]

まとめると、長沙の無人タクシーはまだ単なる見せかけに過ぎない。本当の無人運転には車内にスタッフを乗せる必要はなく、このタイプの車の登場は車両運行の輸送(人員)コストの削減を目的としている。第二に、現在のルールでは自動運転車の出現は認められていない、あるいは普及は難しい。せいぜい商用車分野で一定の地位を占める程度であり、つまり現段階でこれらの車を自動運転車と定義することはルールを回避しているように思える。

[[325659]]

自動運転車の問題点

  • サイバーセキュリティ
  • ハードウェアの安定性
  • ソフトウェアの安定性

シェアカーを使用する場合でも、オンラインでタクシーを予約する場合でも、これらの公共交通手段はオンラインで注文でき、車両はネットワークのバックグラウンドを通じて情報へのアクセスを制御することもできます。そして、これらの自動車はモノのインターネットの端末となり、ネットワークセキュリティが第一に考慮される要素となる。なぜなら、1~2トンから数十トンの重さのこれらの自動車が遠隔操作され、車両の運転制御権限が獲得されると、無人自動車は最高の「武器」になると考えられるからだ。

各種測距レーダーからカメラまでの情報収集、ESP車体安定システムから派生したさまざまな機能、特定の使用シナリオに限定されているこれらの機能のほとんどの安全設定、車両の数百のセンサーと高負荷処理システムに至るまで、ハードウェアの安定性を理想的に制御することは現在困難です。これらのハードウェア デバイスを複雑な道路上で高負荷で実行した場合、故障率はどの程度高くなるでしょうか?第二に、ソフトウェア プログラムの実行では、常に何らかのバグが避けられないようです。さまざまな種類のシンプルなアプリは、シンプルなスマート デバイスではまだ絶対的な安定性を実現していません。信頼性の高い自動車で安定するかどうかは議論の余地がないようです。そうでなければ、長年のテスト中に業界の大手企業によって拒否されたのはなぜでしょうか。

[[325660]]

要約:自動運転車が登場し、普及するだろうが、運転主体は依然として人間であるため、車両は従来の自動車のすべての特性を備えている必要がある。専用道路とバックエンドのリモートコントロールを組み合わせない限り、無人運転車は理論的には普及できない。

[[325661]]

<<:  深層強化学習について知っておくべきこと

>>:  AIもボトルネックに遭遇。人工知能技術のストレージ性能要件の分析

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

効率的な多次元空間ポイントインデックスアルゴリズム - Geohash と Google S2

[[201793]]導入毎晩残業して家に帰るときは、Didiやシェア自転車を使うこともあります。ア...

メイン検索と店内検索の共同最適化の予備調査と試み

背景と概要Taobao プラットフォームには、検索、推奨、広告など、多くのサブシナリオがあります。各...

IDCの予測: 今年のAI市場規模は1565億ドルに達し、前年比12.3%増となる

市場調査会社IDCは、2020年の世界の人工知能市場の規模は2019年に比べて12.3%増加すると予...

...

AI と SEO の組み合わせ: 祝福か呪いか?

検索エンジンは誕生以来、基本的な検索エージェントから人工知能 (AI) と機械学習 (ML) に基づ...

優れたオープンソース音声認識エンジン13選

自動音声認識 (ASR) は、人間とコンピュータの相互作用において重要な役割を果たし、転写、翻訳、デ...

...

...

情報抽出における画期的な進歩! NLP は大規模に実装されようとしているのでしょうか?

AI におけるブレークスルーには、一般的に 3 つの種類があります。学術ランキングで上位を占め、学...

面接の質問に必ず読むべき一冊! Python のトップ 5 ソート アルゴリズムとその実装コード

ソートは、すべての IT エンジニアと開発者にとって不可欠な知識スキルです。コーディング面接に合格す...

4つのディープラーニングフレームワークの紹介:初心者はどのように選択すべきか?

[[381945]] 01 テアノTheano は、BSD ライセンスの下でリリースされたオープン...

...

自動運転の倫理的ジレンマを解決する: 道徳規範を数式に変換する

暴走列車が線路を走っています。5人が線路に縛られており、列車に轢かれそうになっています。この時点で、...