自動運転車はどれくらい遠いのでしょうか?

現在、5Gや人工知能産業が活況を呈しており、さまざまな大手企業が利益を最大化するために「応用シナリオ」の作成を急いでいる。その中で、自動運転車は重要な応用プラットフォームとなるでしょう。Google、Baidu、Uberなどの大企業が長期的な研究開発投資を行い、データを収集するだけでなく、多数の新興中小企業もこのプロセスに参加するでしょう。誰もが「無人運転」ができるだけ早く路上で実現することを期待しており、無人運転によって交通が改善され、運転免許試験が改革されることをさらに期待しています。実際のところ、自動運転車を明確に定義するのは簡単ではありません。第一に、それは自動車であり、メルセデス・ベンツ、BMW、アウディなどの伝統的な自動車メーカーによる設計計画が必要です。言い換えれば、彼らが生産するものは自動車に似ています。第二に、それはロボットであり、車載コンピュータシステム、環境センサー、高速で正確な制御システム、および大量の情報インタラクションが必要です。この観点から、Google、Baidu、Uberなどのインターネットテクノロジーの巨人も必要です。

さらに、交通は個人の安全にも関係しています。自動車事故は通常、1～2世帯を破滅させます。そのため、いかなる交通規則も自動車の加速を促すものではありません。しかし、自動運転車に置き換えられる場合、交通法制度を大幅に改革する必要があります。同時に、一部の利益団体に影響を与え、推進作業は困難で長期にわたるものとなるでしょう。では、自動運転車はどのくらい遠いのでしょうか?

徐々に、準自動運転車が道路を走るようになるかもしれません。

実は、自動運転車のコンセプトは新しいものではありません。1970年代には、米国や英国などの先進国が自動運転車の研究を始めました。先駆的な企業の中には、コストやROIに関わらず20年をかけて研究し、調整やデバッグに粘り強く取り組んできたところもあります。例えば、Google の自動運転車は 20 万キロ以上走行しています。同社の車はカメラ、レーダー センサー、レーザー距離計を使用して他の車両を「感知」し、Google 独自の地図を使用して基本的に安全に目的地に到着します。 Google はこれを非常に重視していますが、現時点では実際に量産された製品はまだありません。結局のところ、人間の脳には複雑な交通状況を素早く判断し、正しい決定を下すことができる数十億のニューロンがあります。もちろん、Google の製品は先進的で強力ですが、それでも「人間の運転手」に匹敵するものではありません。自動運転、所有者とのコミュニケーション、銃弾に耐えられるといった完全な無人運転に対する私たちの印象は、SF 映画の中にしか存在しないものです。

幸いなことに、5Gと人工知能関連産業は自動運転車に新たな機会をもたらしました。これまでは、複雑なトラフィックとデータ量の不足が懸念されていましたが、現在では、5Gの超強力な帯域幅と人工知能の自律的な「学習」方式により、人間の脳の動作メカニズムを短期間でシミュレートできるようになります。さらに、5G時代には遅延の概念が完全になくなり、「無人運転」の要件にも合致しています。結局のところ、わずか2秒の「遅延」が2家族、あるいはそれ以上の家族に不幸をもたらす可能性があります。

完全な自動運転はまだ遠いですが、段階的な準自動運転はすでにかなり成熟しています。たとえば、今日のセンサー技術はすでに非常に進歩しています。複雑な世界の交通状況や過度に複雑な交通状況を正確に特定することはできませんが、周囲の車両との距離を「感知」することは十分に可能であり、安全基準を超えると自動的にブレーキをかけます。このような技術は交通事故のリスクを大幅に減らし、人間の脳の過失による結果を基本的に回避します。さらに、自動後退システムも多くの女性ドライバーに人気があります。結局のところ、狭いガレージでは多くの女性は方向をまったく判断できないため、3つの駐車スペースを購入してから国境を越えて駐車する必要があります。既存の自動駐車システムはすでに非常に成熟しており、センサーを通じて駐車スペースまでの距離を判断し、低速で駐車を完了できるため、女性ドライバーの恥ずかしさを回避するだけでなく、駐車中の傷を最小限に抑えることができます。さらに、中国の無人運転研究の先駆者として、百度は研究開発にも多額の投資を行っています。彼らは野心的な目標と段階的な目標を持っています。将来的には、世界で初めて「無人食品配送車」を発売する可能性があります。有人車より50倍楽です。何しろ、スープをこぼしても捨てればいいのですから。

技術には常に蓄積と継続的な開発と探求が必要です。わずか 5 年で、自動運転に関連する数万件の特許が生み出されました。同様に、資本の世界にも適切なフィードバックが必要です。そのため、これらの技術は、自動車をプラットフォームとしてだけでなく、徐々に生活や生産に入り、段階的に進歩することが、利益を還元する最も効果的な方法でもあります。

法の支配と倫理、自動運転車が直面する非技術的な問題は何でしょうか?

技術革新は、いつも春の雷鳴のように、抑制されず、刺激的です。マルクスも「科学技術は主要な生産力である」と言っています。しかし、技術は常に冷たく、その激しい発展の過程で人間の本性と衝突することがよくあります。現在、無人運転技術は膨大な数の特許を蓄積しており、「質的変化から量的変化へ」という臨界点を待つばかりである。資本と組織も努力する準備ができている。技術の豊かさに比べると、法整備の進展は相対的に遅く、むしろ白紙状態とも言える。実は、無人運転車に関する第一の問題は生産資格です。冒頭で述べたように、無人運転車には従来の自動車と新興技術企業の完璧な組み合わせが必要であり、誰が主導的な役割を果たし、誰がサポート的な役割を果たすかについて、非常に綿密に議論する必要があります。

当然、自動車はスマートフォンよりもはるかに複雑で、個人の安全にも関わってきます。一般の企業が十分な基盤なしに自動車を製造すべきではありません。設計能力そのものに加えて、ベアリング用特殊鋼の硬度、エアバッグの反応速度、アンチロックブレーキシステムなど、いくつかの詳細な技術も非常に重要であり、これらはすべて非常に詳細な技術要件です。メルセデス・ベンツ、BMW、アウディは強固な基盤を持ち、自動車産業の中核を担っていますが、自動運転車のイノベーションは、ブランド力も十分にあるGoogle、Baidu、Uberなどのテクノロジー企業にあり、誰もが自動運転車の最初の金の壺をめぐって競争したがっています。したがって、経営者が自動車会社とテクノロジー会社の利益をどうバランスさせるかが、自動運転車の普及における最初の課題となるだろう。

さらに、自動運転車は業界に何らかの変化をもたらすに違いない。BMW、メルセデス・ベンツ対グーグル、百度の戦いは神々の戦いとも言えるが、このようなプロセスは連鎖反応を引き起こすに違いない。たとえば、伝統的な自動車教習所のコーチはおそらく職を失うだろう。彼らが教えることのできる、駐車スペースへのバック、カーブでの運転、坂道での駐車と発進、縦列駐車、直角旋回など、すべてが「車載コンピューター」システムに入力され、標準的で完璧かつ正確になる。やくざのような雰囲気のあるコーチの中には、新しい仕事を探す必要のある人もおり、このプロセスは再び管理者のレベルを試すことになるだろう。

最後に、これは非常に深いテーマですが、自動運転車は倫理的なジレンマに直面するでしょう。典型的な例を挙げると、自動運転車が乗客を乗せた商用車に衝突した場合です。2 台の車が衝突すると、商用車はコースから外れ、より多くの乗客が死亡する危険にさらされます。一方、自動運転車が商用車を避けた場合、自動運転車自身の車の所有者が危険にさらされる可能性があります。全体的な論理的観点から言えば、自動運転車は「より多くの人がもたらすリスク」を回避するはずだが、ロボットの一種であるため、所有者に積極的に危害を加えることはできない。言い換えれば、そのような意思決定権は機械やプログラムに委ねられるべきではないということです。これを踏まえると、自動運転車の立法や規制にはまだまだ多くの作業が必要であり、5年間の事例収集なしには完成は難しいだろう。言うまでもなく、自動運転車が普及するには、技術的な観点から見ても、法律や倫理的な観点から見ても、ある程度の時間がかかるでしょう。しかし、技術と法律の成熟には長いプロセスが必要な場合もあれば、一瞬で終わる場合もあります。しかし、確かなのは、将来的には自動車学校の試験の難易度が下がり、運転の疲労がなくなるということだ。同時に、安全性と娯楽性が大幅に向上するだろう。