Didiは最初の試みで惨敗した。自動運転は本当に良い市場なのか？

道路交通は常に人々の関心事であり、テクノロジーの時代において、人々は自動運転に大きな期待を寄せています。結局のところ、人々は現在、交通渋滞、交通事故、排気ガス汚染、駐車の難しさなどに悩まされています。自動運転は今年特に人気があります。現在、百度やAutoNaviなどの大手企業が自動運転の導入に向けて行動を起こしています。

最近、滴滴出行は上海でも自動運転技術を試験的に導入し、CCTVのキャスターを招いてその全過程を放送した。しかし、試験運用は順調ではなかった。上海での滴滴出行の最初の自動運転テストは失敗し、多くの人が自動運転に疑問を抱くようになった。自動運転技術は間違いなく将来の移動方法を変えるだろうが、真の自動運転はどれくらい遠いのだろうか？中国のオンライン配車大手として、滴滴出行が自動運転レースで勝つ可能性はどれくらいあるのだろうか？

滴滴出行の最初の自動運転の試みは、財政的および技術的な困難に直面して失敗に終わった。

6月27日、滴滴出行は上海で初の自動運転有人路上試験を開始し、その様子は中国中央テレビのニュースで放送された。しかし、雨のためカメラやレーダーが干渉を受け、ドライバーが何度もハンドルを握らなければならなくなった。長距離テストでは、急ブレーキや急ハンドル操作も発生した。

53.6キロの走行中、滴滴出行の自動運転車は逸脱や表示の重なりなどの問題を経験した。惨敗したと言える。今回の評価からすると、滴滴出行の自動運転技術は単純なシナリオでしか作動せず、歩行者や車両が存在するような複雑なシナリオでは、依然としてドライバーの操作に大きく依存している。中国工業情報化部の自動運転分類基準によれば、滴滴出行が今回実証した技術はL3基準にやっと達しており、目標のL4にはまだまだ遠い。

実際、滴滴出行は2016年に早くも自動運転の研究開発チームを設立し、高精度地図、知覚、行動予測、計画、制御の分野で専門チームを編成しました。 2017年3月9日、DidiとUdacityは世界中の技術者をシリコンバレーに招待し、自動運転アルゴリズムに挑戦し、同日、自動運転とビッグデータ技術の開発を目的としたDidiアメリカ研究所の設立を発表しました。滴滴出行は1年間の技術蓄積を経て、2018年に米国カリフォルニア州で自動運転試験の認可を取得し、国内での自動運転路上試験プログラムを開始した。

しかし、自動運転には非常に高い技術要件があり、Didiの現在の技術では明らかに満たすことができません。しかし、結果が満足のいくものでなくても、Didiはすでに多くの人的資源と物的資源を投入しています。滴滴出行の自動運転テストで使用された車両はボルボのC60モデルで、価格は約30万元。自動運転技術には、車両価格のほか、64ラインライダー、16ラインライダー、カメラ、ミリ波レーダー、超音波レーダーの搭載も必要であり、これらの装置は車両をはるかに超えるものとなる。現在、自動運転車の製造コストは100万人民元を超えています。

車自体の費用に加え、人件費もかなりの出費になります。現在、滴滴出行の自動運転チームは200人以上を擁し、年間の人件費支出は1億人民元を超える。

自動運転の人気にもかかわらず、資金調達は今のところ理想的とは言えません。現在、滴滴出行が自動運転事業のために調達した資金はソフトバンクからの5億ドルのみである。しかし、自動運転業界の「金食い虫」とも言える金食い虫需要に比べれば、5億ドルは長くは続かないだろう。自動運転事業の資金源は、最終的には滴滴出行自身に頼らざるを得なくなるだろう。

深刻な赤字に陥っている滴滴出行が、なぜ自動運転にこだわるのか。

6年間で500億元の損失を被った滴滴出行にとって、自動運転は大きなプレッシャーをもたらした。さらに、技術と資金の問題から、自動運転の実用化への道は困難を極め、長い技術蓄積が必要となり、収益化はさらに遠いものとなる。では、この場合、なぜ滴滴出行は依然として自動運転にこだわるのでしょうか?

1. 滴滴出行が自動運転業界に参入したのは、当然ながら目先の利益のためではなく、自動運転業界の巨大な市場の可能性のためです。

Zhiyan Consultingのデータによると、世界の自動運転市場規模は2019年に54億米ドルで、2020年には60億米ドルを超えると予想されています。2035年までに、世界中の自動運転車の数は5,400万台を超えると予想されています。

巨大な市場の潜在性に加えて、政策は自動運転に対する安全策も提供します。今年初め、11の省庁が共同で「インテリジェント車両イノベーション発展戦略」を発表し、インテリジェント車両を最上位の発展計画に盛り込んだ。その後、3月に自動運転の分類基準も発表された。オンライン配車サービスの大手企業である滴滴出行は、当然ながらこの機会を逃すことはないだろう。

2. Didi 以前にも、Baidu と AutoNavi が自動運転の分野に参入していた。今年4月、百度アポロオープンプラットフォームのリリース3周年にあたり、百度地図と百度APPスマートミニプログラムで百​​度の自動運転タクシーサービスが開始され、国家レベルのアプリケーションを通じて一般に公開された中国初の自動運転タクシーサービスとなった。

同月、AutoNaviは国内の代表的な自動運転企業であるAutoXと提携し、自動運転タクシープロジェクトを立ち上げ、上海で一般の体験走行を行った。オートナビは6月に自動運転旅行会社WeRideと提携し、広州市民向けに自動運転タクシー運行サービスを開始した。

百度が先行し、高徳が後続した。4月下旬から現在までの70日間で、この2つの旅行プラットフォームは集中的に自動運転タクシーサービスを開始した。滴滴出行がこの時期に市場に参入するのは当然だ。さらに、Didiのオンライン配車サービスはすでにAutoNaviに転用されており、Didiが現時点で自動運転の分野に参入しなければ、将来的に危険な状況になるだろう。さらに、自動運転技術が成熟すれば、自動車需要の一部がそれ自身で差別化されることになる。そうなると、最初に影響を受けるのは既存のオンライン配車サービス大手の滴滴出行だ。滴滴出行の市場参入も計画を進めている。

3. Didi の配車サービス事業は限界に達しており、さらなる想像力が必要です。滴滴出行自身の事業状況について言えば、滴滴出行のオンライン配車サービス事業は頭打ちとなり、他分野に事業を拡大している。現在、滴滴出行は自社のオンライン配車サービス事業がピークに達したことによるジレンマを解決するため、食品配達、用事代行、コミュニティ電子商取引へと事業を拡大している。

自動運転技術とオンライン配車サービス事業を組み合わせることで、Didiの想像力は大幅に高まり、現在大きな期待が寄せられている無人タクシー事業など、将来の産業分野を拡大することができます。滴滴出行が自動運転技術で成功すれば、無人タクシー事業でも主導権を握ることができ、将来の無人タクシー競争で他のプラットフォームより優位に立つことができるだろう。

4. 滴滴出行の自動運転への参入は、上場に向けた弾みをつけるものでもある。 Didiは現在、株式公開の初期段階にある。上海での試験運用の目的は、投資家に自動運転の壮大なストーリーを伝え、資本市場からより高い評価を得ることにある。私たちには力が足りないが、欠席できないという点が重要だ。

問題点は解決できず、自動運転にはまだまだ道のりが長い

先頭には百度があり、その後ろにはAutoNavi、WeRide、AutoX、Didiがいます。現在、自動運転のトラックにはさまざまな勢力が集まっています。誰もが自動運転業界で大きな成功を収めたいと考えていますが、誰もが克服できない技術的な困難に直面しています。自動運転が実用化されるまでにはまだまだ長い道のりがあります。これから先は長い綱引きになるだろう。最後の一切れは間違いなく大手企業の手に渡るだろう。それでは滴滴出行はどれだけの市場シェアを占めることができるのだろうか？

実際、このテクノロジー主導の競争において、Didiにまったく優位性がないわけではない。Didiは長年にわたりオンライン配車サービスに深く関わっており、ある程度のデータを蓄積しており、それが自動運転におけるDidiの優位性でもある。例えば、AIアルゴリズムを活用したインテリジェントディスパッチ、ビッグデータの運用、移動ネットワークデータの運用などです。

Didi は、膨大な量の既存のユーザーデータと運用データを活用して、自動運転を技術研究開発と運用にシームレスに統合し、自動運転業界全体のアプリケーション展開を加速することができます。さらに、滴滴出行は2019年10月、CNCC2019カンファレンスで、2つの都市の交通指標データと軌跡データセットを一般公開し、660の学校や研究機関と協力して研究を行うと発表しました。滴滴出行は自社のデータ優位性を生かし、ボルボと提携して自動運転業界にも参入した。

業界全体を見てみると、技術面ではセンサー設備が未だ不完全であり、LIDAR、高精度地図・測位、クラウドプラットフォーム、ビッグデータなどの産業チェーンも未成熟であり、誤認や見逃し率の高さなどの問題があります。

中国には高精度地図の統一規格がなく、複雑な道路状況には大量のデータセットが必要ですが、業界には大量の高品質データを入手するチャネルが不足しているのが現状です。シナリオベースの道路データの不足とデータ注釈の品質の不均一性により、データのプライバシーとセキュリティの問題が業界の悩みの種となっており、これはテクノロジーによってのみ解決できると言えます。そのため、自動運転が実用化されるまでには長い時間がかかるでしょう。

中国電動自動車100フォーラムが今年4月に発表した研究報告「自動運転タクシーサービス商業化の現状、課題、提案」によると、タクシー運転手の人件費は現在、自動運転化のコストと基本的に同じであり、技術の発展に伴い、人件費は低下するとのことだ。しかし、今日のテクノロジーでは、日常的な交通問題の 90% しか処理できません。残りの 10% は重要な問題であり、解決に 90% の時間がかかるため、明らかなロングテール効果が生じます。

技術的な難しさに加え、自動運転の実用化によってもたらされる社会的課題も考慮する必要がある。例えば、消費者は自動運転にまだ馴染みがありません。どうすれば信頼を高められるでしょうか。事故が起きたらどう対処し、責任をどう分担すればよいのでしょうか。

滴滴出行は現在、2023年までに100万台の自動運転車に投資する計画だ。1台あたり100万元のコストを考えると、滴滴出行の自動運転計画には1兆元という巨額の投資が必要になる。しかし、この資金はどこから来るのでしょうか？現状では、自動運転が大規模に運用されるにはまだ時期尚早です。