テクノロジー大手が自動運転市場への参入を急いでいる背景に、あなたが知らないことは何でしょうか?

ファーウェイは最近、「自動運転ネットワークソリューション白書」を発表しました。これは、将来のネットワークアーキテクチャ、運用・保守アーキテクチャとその主要技術を体系的に解説し、ネットワーク要素、ネットワーク、クラウドの3層AI機能の連携を強調し、人間と機械の連携に向けて前進し、業界チェーンのオペレーターと企業のデジタル変革の参考資料を提供します。

しかし、自動運転ネットワークはこの記事の主人公とは全く関係ありません。そのため、常識の誤解を防ぐために指摘されています。

今月初め、半導体大手のインテルもMaaS（モビリティ・アズ・ア・サービス）ソリューション企業Moovitを約9億ドルで買収した。 2012年に設立されたMoovitは、8億人以上のユーザーとサービスを擁しています。都市交通アプリケーションでよく知られており、イスラエル版Didiとして知られています。

では、なぜインテルは世界的なパンデミックのさなかにこの新興企業を買収したのだろうか?

インテルは2017年に153億ドルを投じてイスラエルの自動運転企業モービルアイを買収し、2019年にはAI企業ハバナ・ラボを20億ドルで買収した。これに先立ち、インテルはFPGAチップ大手のアルテラと視覚アルゴリズム企業モビディウスも買収し、自動運転チップの完全なソリューションを形成した。

こうした頻繁な動きの背後には、実は自動運転分野における慎重な計画がある。現在、自動運転はインテルに大きな付加価値をもたらしています。財務報告によると、2019年に自動運転チップはインテルの最大の成長事業分野となり、10億ドル近くの収益を達成した。同時に、インテルは世界の運転支援（ADAS）市場シェアの70％以上を獲得しました。

データは自動運転の「燃料」であるというのが業界の共通認識となっている。Moovit は、世界最大の公共交通機関データおよび分析会社の 1 つであり、Google マップの主要競合企業であると主張している。データは政府機関、ユーザー、公共交通機関の運営者などから提供されており、データソースは多様で比較的信頼性が高い。膨大な運転移動データの計算と処理は、まさにインテルが望んでいることだ。

「ロボタクシー」などの自動運転サービスはまだ初期段階だが、市場機会は大きい。インテルは、ロボタクシーの市場だけでも2030年までに1600億ドルに達すると予測している。

自動運転

おそらく、自動運転に対するほとんどの人の第一印象は、人間の介入なしに自動運転できる車だということだろう。しかし、自動運転は本当に私たちが考えるほど簡単なのでしょうか? 自動車メーカーが主張する L2 と L3 は何を意味し、その違いは何でしょうか?

自動運転システムは、知覚、意思決定、実行という3つの主要なシステムで構成されています。現在、知覚層では主にセンサー技術を使用しています。システムは知覚データを取得した後、データを分析、決定、予測し、対応する制御アクションを完了します。

自動車の標準化団体である SAE International は、運転自動化のレベルを次のように分類しています。

• レベル 0 – 自動化なし (「手動」): 自動化システムは警告を発し、一時的に介入する場合がありますが、車両の持続的な制御はありません。
• レベル 1 – 運転支援 (「マニュアル」): ドライバーと自動システムが車両の制御を共有します。ドライバーは常に完全な制御を行う準備ができていなければなりません。
• レベル 2 – 部分的な自動化 (「ハンズオフ」): 自動化システムが車両を完全に制御します (加速、ブレーキ、ステアリング)。ドライバーは運転状況を監視し、自動システムが適切に反応しない場合にはいつでも介入する準備を整えていなければなりません。
• レベル 3 – 条件付き自動化 (「目を閉じた」): ドライバーは、テキスト メッセージを送信したり、映画を視聴したりするなど、運転タスクから安全に注意をそらすことができます。車両は、緊急ブレーキなど、即時の対応が必要な状況に対処します。車両が運転者の介入を必要とする場合、運転者は製造元が指定した限られた時間内に介入する準備をしておかなければなりません。
• レベル 4 – 高度な自動化 (「安心」): レベル 3 と同じですが、安全上の問題に関してドライバーの注意は必要なく、限られたエリア (地理的に保護されたエリア) または特別な状況 (交通渋滞など) でのみサポートが必要になります。
• レベル 5 – 完全自動化 (「ホイールオフ」): ステアリング、ブレーキなどの人間の介入は必要ありません。

ますます多くのプレイヤーがゲームに参加しています

自動運転の波の中で、私たちがよく知る自動車メーカーだけではなく、ファーウェイやインテルに代表される機器メーカーやインターネット企業も自動車市場に参入し、業界は変化を遂げています。これらの大手企業はすでに、チップ、オペレーティング システム、アプリケーション ソフトウェアの分野で一定の蓄積があり、それが一定の優位性をもたらすでしょう。

グーグル

Googleが所有するWaymoは、自動運転の分野における「先駆者」と言えるでしょう。 WaymoはもともとGoogleが2009年に立ち上げた自動運転車プロジェクトだった。Googleから独立したのは2016年12月のことだ。Waymoの設立は、Googleが自動運転車研究プロジェクトを長期的に持続可能な事業とみなしていることを意味する。

2012年、Googleは自動運転車の路上テストのライセンスを取得し、2015年にはGoogleの自動運転車の路上テストが開始され、2016年にはGoogleの自動運転事業の商業組織としてWaymoが正式に設立され、2018年にはWaymoが主導してフェニックスで自動運転タクシーサービスWaymo Oneを立ち上げ、現在は商業化段階に入っています。

最近、ウェイモはさらに7億5000万ドルを調達し、過去2か月間で同社の投資額は30億ドルに達した。

アマゾン

数年前、アマゾンは、より多くの商品を自社で輸送したいという思いから、自動運転車技術の研究を専門とするチームを結成した。アマゾンは2018年に自動運転分野への参入を発表し、トヨタと共同で多機能コンセプトカー「e-Palette」を発表した。 2019年2月、Amazonは自動運転のスタートアップ企業Aurora Innovationに投資した。

最近、アマゾンが自動運転のスタートアップ企業Zooxの買収交渉中であり、交渉は最終段階にあるとの噂が流れている。このニュースが事実であれば、この買収により、この電子商取引大手の自動運転技術における影響力が拡大することになる。

2014年に設立されたZooxは、世界で最も有名な自動運転のスタートアップ企業の1つですが、財務状況が悪いため、しばらく買い手を探していました。現在までに、このスタートアップは評価額27億ドルで10億ドルを調達している。

りんご

2018年、Appleは70台の自動運転車隊を編成し、登録に成功して公道に投入した。この隊は19か月間で総走行距離80,739マイルを走行した。アップルは5月、社内で従業員を輸送するために人間の運転手が乗る自動運転車の提供を開始した。同年、アップルはNASA、ウェイモ、テスラの元自動車エンジニアを採用した。

2019年1月、Appleは組織再編のため、Project Titan（Appleの自動運転プロジェクト）から200人以上の従業員を解雇した。 5ヵ月後、Appleは自動運転のスタートアップ企業Drive.aiの買収を発表した。これはAppleの自動運転の研究開発能力を強化するためにエンジニアリングの才能ある人材を採用することを目的とした動きである。

マイクロソフト

マイクロソフトは他のテクノロジー大手ほど早くから自動運転の分野に参入したわけではないが、自動車が生成する膨大なデータを処理するために Azure の計算能力を活用したいと考えている。 2016年3月、マイクロソフトとトヨタは、ロボット工学、AI、自動運転の分野におけるトヨタの研究を支援する5年間の協力計画を締結した。マイクロソフトは6月に戦略を転換し、自動車会社の研究開発向けにデータとコンピューティングのサポートサービスを提供した。 2019年12月、マイクロソフトとエリクソンは、自動車メーカーによる大規模な自動運転技術の開発を支援する、自動車のインターネット向けクラウドサービスの開発で協力しました。

百度

百度は中国で最も早く自動運転の分野に参入した企業の一つだ。百度は2017年にオープンソースの自動運転プラットフォーム「Apollo」をリリースした。同社の最高執行責任者（COO）はこれを「自動運転分野のAndroid」と呼んだ。アポロには、シボレー、フォード、ホンダ、トヨタ、フォルクスワーゲン、インテルなど130社以上のパートナーがおり、自動運転分野では世界最大のエコロジカル・プラットフォームである百度アポロ自動運転エコロジカル・アライアンスも設立している。

百度は2018年以来、北京市政府から周辺の33の道路で路上試験を実施する許可を得ている。北京市の交通管理部門もT4レベルのテストライセンスを発行し、百度がトンネルや学校エリアなどの複雑な区間でテストを実施できるようにした。 2019年12月現在、百度は合計300台の無人運転車を保有しており、都市部での総走行距離は300万キロメートルに達している。

百度は米国シリコンバレーに自動運転技術に特化したAI研究所を開設した。また、適切な時期に自動運転事業を分離する計画だ。今年4月末、百度アポロ・ロボタクシーが長沙に上陸し、無人タクシーが大規模運行の段階に入った。これは、国家レベルの申請を通じて一般に公開された中国初のロボタクシーサービスでもある。

百度は昨日、北京市宜荘経済開発区にあるアポロパークが完成したと発表した。アポロパークは現在、車両と部品の倉庫、遠隔ビッグデータクラウド制御、運行指揮、保守・調整、研究開発・試験の5つの主要機能を統合した世界最大の自動運転と車両・道路連携アプリケーションの試験拠点であると理解されている。この基地の完成により、アポロの自動運転および道路車両協調技術製品の成熟と応用が加速されます。

ファーウェイ

ファーウェイは、自動車製造自体と比較して、将来の自動車産業の価値の70％は車両のインターネットから生まれると信じており、当然ながらこの機会を逃したくはありません。ファーウェイはこれまで、アウディ、GAC、BAICなど多くの自動車会社と提携しており、早ければ2021年に量産車を発売する予定だ。

Huawei Cloudは2019年4月、モデル構築、トレーニング、シミュレーション、ラベリングを含むライフサイクル全体のサービスを提供する自動運転クラウドサービス「Octopus」をリリースしました。このシミュレーションの最大のセールスポイントは「高い同時インスタンス処理能力」です。10,000 以上のシミュレーション シナリオを提供し、1 日あたり 500 万キロメートル以上の仮想走行距離をテストでき、3,000 インスタンスの同時テストをサポートします。

ファーウェイは2019年11月、NavInfoと協力し、同社の地図データを採用し、5Gを無人運転車に適用することを計画した。

アリ

2018年、アリババは自動運転事業の計画を正式に発表した。Cainiao LogisticsとEle.meの食品配達プラットフォームはどちらも配達コストの高さという問題に直面しており、自動運転がこの問題を解決する鍵となるかもしれない。アリババDAMOアカデミーの自動運転研究室長である王剛氏はまた、アリババの自動運転はスマート物流・輸送プラットフォームを構築する位置づけにあり、ターミナル無人配送と公道ビジネスモデルの双方を推進するという二本柱の戦略を確立していると述べた。

技術実装の道筋から見ると、アリババはL0-L3自動運転を飛ばし、直接L4自動運転技術の研究開発を進めている。さらに重要なのは、アリババは車路協調+単一車両インテリジェンスを通じて、既存の自動運転ソリューションの研究開発の難しさや高コストを解決したいと考えていることだ。

JD.com

4月13日、京東物流グループの自動運転主任科学者である孔奇氏は、感染症予防と制御に関する記者会見で、無人配送における大きな進歩となるレベル4自動運転技術を紹介した。 L4レベルの自動運転技術が物流業界に導入されると、人との接触が大幅に減少します。宅配業者は標準の手順に従って車両を消毒し、荷物を配置します。クリックして出発すると、車両はテキストメッセージまたは音声通話で受取人に自動的に通知し、顧客が荷物を受け取るのを待ちます。その後、自動的に次の集荷地点に移動するか、配達場所に戻り、コミュニティ環境に応じて障害物を自動的に回避します。

テンセント

テンセントは、自動運転事業において、ビッグデータクラウドプラットフォーム、シミュレーションテストプラットフォーム、高精度マップの3つの強力な製品を発売した。シミュレーションテストプラットフォームを例にとると、テンセントのシミュレーションプラットフォームTAD Simは、専門的なゲームエンジン、産業グレードの車両ダイナミクスモデル、仮想および実際の交通流などの技術を組み合わせた、自動運転車両向けの大規模なロールプレイングゲームであることがわかります。

自動運転シミュレーションプラットフォームTAD Simは、産業グレードの車両ダイナミクスモデル、プロフェッショナルゲームエンジン、3D再構築技術、仮想現実交通流技術を統合し、認識、意思決定、制御アルゴリズムなど、実際の車両上のすべてのモジュールのシミュレーション実験を完了できます。また、スタンドアロンとクラウド展開もサポートしており、1つのシステムでフルスタックアルゴリズムの使用ニーズを満たします。

社会が発展し続ける中、自動運転は常に大きな注目を集めています。従来の自動車メーカー、インターネット企業、新興企業を問わず、誰もこの大きなチャンスを手放したくありません。しかし、あらゆるチャンスの裏には、あらゆる種類の課題や困難が伴います。絶え間ない探求と突破口を開くことによってのみ、新たな活力が生まれます。