中国工程院院士の李軍氏：単一車両知能には5つの大きな問題があり、自動運転には新たな技術的ルートが必要

Leifeng.com（公式アカウント：Leifeng.com）注：少し前、2020年世界インテリジェントコネクテッドビークルカンファレンスで、中国工程院の院士である李軍氏が「中国のインテリジェントコネクテッドビークル開発には革新的なブレークスルーが必要」と題する基調講演を行いました。

彼は、自動運転車の開発には新たな技術的ルートが必要、インテリジェントコネクテッドカーの開発には新たな技術的ブレークスルーが必要、インテリジェントコネクテッドカーの開発には国家システムエンジニアリングが必要であるという3つの側面から、中国のインテリジェントコネクテッドカー開発の次の焦点について包括的に説明した。

雷峰網は李軍院士の講演内容を原文の趣旨を変えずに編集・編集しました。全文は以下の通りです。

国内外の現在の開発状況と動向を踏まえ、私は本日の講演のタイトルを「中国のインテリジェントコネクテッドカー開発には革新的なブレークスルーが必要」としました。

多くの新技術が発表されているものの、真のブレークスルーはまだ必要であり、中国は独自のインテリジェントコネクテッドカー技術の道筋を開発する必要がある。

自動運転車には新たな技術の道が必要

2016年に米国SAEは、自動運転の起源でもある現代の自動運転車向けに5段階の分類規格SAE J3016を提案しました。

それで、この情報源の性質は何でしょうか?

その本質は自転車の知能です。したがって、この点をしっかりと見極める必要があります。L1、L2、L3、L4、L5に分かれています。主なレベルはすべて車自体が対象なので、「自動運転」と呼ばれています。

この言葉は自動運転と翻訳されており、平たく言えば単一車両の知能を意味します。これは、DDT、ODD、OEDR、DDT フォールバックなど、自動運転を実現するために自動車が備えていなければならない 4 つの主要な車両特性を定義します。

したがって、自動運転を初めて定義したとき、すでに車が自動運転しているかどうかを予測していたことがわかります。

もちろん、自動運転車が故障することもあります。故障が多すぎると、もはや自動運転とは言えなくなります。この規格が発表されてから数年にわたる進歩を経て、誰もが問題に気づきました。1 台の自転車をスマートにできるのか?

昨年、世界的に新たな同盟が結成されました。欧州連合、米国、日本が共同で新たな同盟を設立し、ISADと呼ばれる新たな標準を提案しました。

ISAD規格は、自動運転を支える車外設備を5段階に区分したもので、自動運転に関する国際規格が世界で提案されるのは今回が2回目。

このうち道路レベルAは自動運転への参加と呼ばれ、単独車両知能ではないことを意味します。

したがって、誰もが国際的な動向の大きな変化に注意を払う必要があります。

自動車は交通機関の一部であるため、ISAD 標準には交通機関も組み込まれています。また、道路、交通機関、車の接続性ももたらされるため、これらは大きなトレンドの変化です。

このような大きなトレンドの変化の中で、何を使って接続できるのでしょうか?

欧州連合は、5G接続を使用する5Gカーを最初に提案した。

5Gは簡単に言えば水道管であり、先ほど述べた3つを繋ぐのが5Gの機能です。

5Gは中国の強みだが、現在のところ中国の5Gのほとんどはまだ自動車サービスに利用されており、運転には関係していない。

このような大きな流れを受けて、米国運輸省は従来のL1、L2、L3を改良し、単一車両インテリジェンスの従来の定義に外部車両エンパワーメントを追加し、外部車両エンパワーメントを状態、傾向、行動調整の3つのレベルに分けました。

さらに、車両外部のインテリジェンスのレベルが L3 以上に向上しており、ある意味では SAE は単なる単一車両のインテリジェンスを超える傾向にあることを意味します。

最後に、ISO 世界標準化機構は、ODD、ISAD、交通ルールを統合して、自動運転車の新しい世界標準フレームワークを確立する、世界的に一貫した標準を交渉しています。これは現在議論中であり、非常に大きな国際的な背景があります。

このような背景から、中国のインテリジェントコネクテッドカーはどのように発展していくのでしょうか。次に、中国のインテリジェントコネクテッドカーがどのように飛躍を遂げることができるかに焦点を当てます。

インテリジェントなコネクテッドカーの開発には新たな技術革新が必要

現在、自転車の知能には主に 2 つの種類があります。

• 1 つのタイプは主に Waymo で、これはマルチライン ライダーを知覚に使用しており、これを飽和知覚と呼んでいます。この飽和知覚の最大の利点は、非常に感度が高いことです。欠点は、高精度の地図に大きく依存し、コストが非常に高いことです。
• もう一つのカテゴリーは、視覚認識（カメラに依存）に基づいており、主に大量の人工知能とデータ学習を使用するテスラに代表されます。

周知のとおり、テスラの時価総額はトヨタを上回り、時価総額で世界最大の自動車会社となった。これら2種類の自動車ルートはいずれも「実現」のみに焦点を当てており、つまり単一車両自動車のインテリジェント技術ルートです。

現在、国内の自動運転企業のほとんどがこの2つの技術ルートにあります。では、他の技術ルートはあるのでしょうか？

現在の自転車インテリジェンスには 5 つの大きな弱点があります。

• 自動運転にはAIに頼らざるを得ない。AIにはブラックボックス効果がある。それをどう克服するか？
• RAND シンクタンクは、自動運転には 110 億マイルの道路テストが必要だと考えています。どうすればそれが実現できるのでしょうか?
• 完全自動運転には、少なくとも数百万の極端な動作条件があります。ソフトウェア設計をどのように保証し、検証できるのでしょうか?
• L3、L4、L5の自動運転は、特にLiDARとドメインコントローラーが非常に高価です。どうすれば自家用車の量産に参入できるのでしょうか?
• 完全自動運転車の実際の運転安全性をどのように確保するか？現在、自動運転車による死傷者数は増加しており、バッテリーの熱暴走よりも大きな社会問題となっています。

上記の 5 つの問題に対して、私は 8 つの技術的ブレークスルーを提案しました。

• まず、インテリジェント コネクテッド ビークルという新しいコンセプトは、単一の車両のインテリジェンスだけではありません。これを避ける必要があるのは、単一の車両の知能が常に自動運転機能の上限に達しており、この上限に到達するのは非常に難しいためです。
• 2 つ目は、自転車はインテリジェントでなければならないが、下限まで押し上げなければならない、という点です。
• 3つ目は、自動車自身の自動運転機能と外部からの支援を組み合わせて、誰にとっても便利になる境界を見つけることです。
• 4つ目は、この技術ルートに沿って次世代の自動車製品を開発することです。これは完全に新しい製品であり、既存の車に搭載できるものではありません。私たちは新エネルギーの教訓から学ぶ必要があります。私たちは常にそれらを搭載しているので、新しい技術コンセプトは非常に重要です。未来はエントロピーの概念です。自動運転車は常にエントロピーを増やしています。鍵となるのは、エントロピーをいかに減らすかです。

2 番目の新しい技術革新は、車載認識とオフボード認識を統合した統合認識技術です。

自動運転で最も難しいのは、市街地の交差点を通過することです。上の写真からわかるように、交差点を渡る時のシーンがあります。このシーンは車内と車外で同時に感じられ、同時にデジタル化され、その情報が車に送信され、車載コンピューティングプラットフォームが最終的な認識、計画、意思決定を行うことができます。これは、イネーブルメントとイネーブルメントの統合技術と呼ばれます。現在、これを実現できる車はありません。

3つ目は勉強することです。私はかつて、ソフトウェアが自動車を定義し、データが自動車を開発し、チップが自動車を製造するという観点について言及しました。

データなしでは自動車を開発することは不可能です。かつての従来の自動車も、エンジンの調整にデータに依存していました。このような自動運転ソフトウェアの学習・成長システムを確立する必要があります。現在、中国のOEMおよび一次サプライヤーは、この点について反省する必要があります。

4番目はサポートであるクラウドです。 EUが提供する3つの主要な支援は非常に明確です。サポートは路側施設から提供されますが、路側施設は車両の自動運転認識の一部にならなければなりません。認識部分がなければ、路側施設は役に立ちません。運転に参加せずに情報を提供するだけでは役に立ちません。

5は安全です。機能安全については誰もが知っています。これは米国道路管理局が示した数字です。機能安全はわずか 0.7% を占めており、その理由の大部分は期待される機能安全です。

セキュリティ問題を解決するための主な対策は3つあります。 1 つ目はオフライン セキュリティです。セキュリティを解決するには、研究開発方法を見つける必要があります。2 つ目は成長と学習です。3 つ目はオンライン セキュリティで、私はこれをセキュリティ ブレインと呼んでいます。安全性は、車の下だけでなく、車上にも実装する必要があります。車の下の安全性の開発に常に 26 か月または 36 か月を費やすことはできません。これは受け入れられません。

6つ目は5Gです。 5GはV2Xだけではありません。5G車には3つのビジネスモデルがあり、その中核となるのは無人運転です。5G車は車をデジタル車に変える複雑なシステムです。5G車には3つの主要な商品属性があります。 5G 車は、どの 5G を使用するかを定義する前に、車のデータのニーズ、データ構造、およびデータ伝送を把握する必要があります。

セブンはチップです。現在、私たちは車載チップに注目していますが、有効化と権限付与がシステムである場合、チップは車内だけに搭載されているわけではなく、車外のチップも同様に重要です。

8はテスト中です。車が生産される前に、その車が成熟していて安全であることをテストして検証する必要があります。中国における安全性の流通のシナリオはどのようなものですか?

今のところ、国家の権威あるシナリオは公表されていません。車を売ると、保険会社はあなたに保険をかけることをあえてしません。保険会社があなたに保険をかけることをあえてしなければ、その車は売れません。発生確率が非常に低いシナリオが何であるかを知る必要があるため、常に道を開くことはできず、実験室を構築する必要があります。

現在、我が国は高度自動運転実験室や試験技術の面で遅れをとっており、これに大きな注意を払う必要があります。諸外国は現在非常に発展していますが、開発実験室や開発ツールがなければ自動車を生産できないことはわかっています。

インテリジェントコネクテッドカーの開発には国家システムエンジニアリングが必要

まず、SOS（システム・オブ・システム）と呼ばれる理論を見つける必要があります。これは、有限の数の独立して動作可能なシステムから構成され、相互接続されてより高い目標を達成できる全体です。

私たちの自動運転は非常に大規模なシステムプロジェクトであり、国家プロジェクトでもあります。例えば、米国は国家プロジェクトに組み入れており、欧州連合も5Gカーを国家プロジェクトに指定し、タイムテーブルやロードマップも策定している。

中国も、シナリオ標準、地図標準、通信標準、交通標準、安全標準など、独自の中国インテリジェントコネクテッドカー標準を持つべきであり、単一車両のインテリジェンスだけではないはずだと私は提案します。

中国の国家インテリジェント車両プロジェクトは、マクロレイアウト、メソレイアウト、ミクロレイアウトを持ち、スマートシティ、スマート交通、スマートエネルギー、スマート車両の統合という4つの主要な統合を強化する必要があります。私たちは、先進的で破壊的なテクノロジーを打ち破り、独自の道を切り開かなければなりません。

結論

中国科学技術協会は今年、2020年の主要な科学課題と工学技術上の挑戦を発表し、デジタル交通インフラがいかにして自動運転や車路協調を推進できるかが主要な科学課題であり、国の主要な科学課題は国家プロジェクトでなければならないと指摘した。自動運転を国家プロジェクトに昇格させ、独自の革新の道を切り開く方法。このチャンスをつかんでこそ、中国のインテリジェントコネクテッドカーは世界の最前線に躍り出ることが可能になる。

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