自動運転と安全性の「距離」

4月15日、2021年上海モーターショー前夜、ファーウェイは自動運転システムADSのプロモーションビデオを公開した。このシステムを搭載したBAIC αSは、上海の路上で、無人左折、歩行者への配慮、機敏な車線変更、自動駐車などの機能を実演した。これは社会的注目を集めました。上海モーターショーでは「自動運転」が社会的に議論される話題となった。

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参加した多くの自動車メーカーが自動運転機能を搭載したとする新型車を展示し、自動車業界のみならず各界の注目を集めた。

マッキンゼーが4月に発表した「2021年自動車消費者インサイト」レポートによると、次の自動車を購入する際に自動運転機能を検討する消費者が増えていることが明らかになった。 L2 支援運転とより高度な自動運転機能を比較すると、消費者は一般的に、支払い意思の点では自動運転の方が価値が高いと考えています。

しかし、最近、自動運転機能を謳う車による事故が相次いだことから、自動運転が本当にその名に値するのか、自動運転車は安全なのかといった疑問が一般社会にも広がり、議論に加わるようになった。

上海交通大学産業研究所のインテリジェントコネクテッドカー研究チーム責任者、姜偉氏は北京シンクタンクに対し、一連の興奮の背後には依然として冷静な思考が必要だと語った。自動運転技術の大規模な実用化には、ソフトウェアとハ​​ードウェアの連携と長期的なデータの蓄積が必要です。

現在、関連技術の開発サイクルは長く、テストと検証は厳格であり、統一された標準が欠如しています。産業チェーンは全体のチェーンと密接に結びついており、さまざまな業界の参加者が独自の方法でビジネスモデルを模索しているが、「完全に『主導的』な企業は一つもない」と姜偉氏は語った。

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過度な宣伝は消費者の「自動運転」への過度の信頼につながる

実際、自動運転がその名に値するかどうかについては長い間論争が続いてきました。

公開情報によると、2018年5月に一部のネットユーザーがテスラが公式サイトから「オートパイロット（完全自動運転）」機能の紹介を削除したことを発見した。オートパイロット機能の削除について、テスラのCEOマスク氏はツイッターで「このオプションはメニュー外で一時的に利用可能になるが、同社が完全自動運転機能を開始する準備ができるまでメニューには表示されなくなる」と返信した。

欧州新車アセスメントプログラム（Euro-NCAP）のこれまでの統計によると、テスラが「完全自動運転機能FSD（Full Self-Driving）」の発売を発表して以来、ドライバーの71％が完全自動運転車が購入可能になったと考えています。そのうち、ドライバーの11％は、現在の自動運転レベルでは、自動運転中に居眠りすることは完全に可能であると考えています。

上海交通大学インテリジェント車両研究室の教授兼所長であるヤン・ミン氏は北京シンクタンクに対し、テスラは過剰な宣伝をしていると疑われていると語った。宣伝広告とユーザーマニュアルには相違があり、一部の一般の人々はテスラの自動運転技術はすでに非常に成熟しており、必ずしもマニュアル通りに運転する必要はないと誤解している。 「テスラの現在の自動運転製品は、基本的にレベル2、つまり運転支援型です。」

我が国の工業情報化部の「自動車運転自動化分類」によると、自動運転車はL0からL5までの6つのレベルに分かれています。L0-L2はアシスト運転、L3-L5は自動運転です。

北京シンクタンクは、テスラであろうと他のメーカーであろうと、多くのメーカーが自社のスマートカーがレベルL4（高度自動運転）に到達したと主張していることを発見した。

楊明氏は、過剰な宣伝が疑われているのはテスラだけではない、と指摘。国内企業の中には、自社製品の自動運転機能を過剰に宣伝しているところもあるという。

公表された報道によると、今年3月、テスラの副法務顧問ウィリアムズ氏は電子メールで、テスラの現在のオートパイロットとFSD機能は自動運転ではなく、自動車技術協会（SAE）が定義するレベル2レベルの運転支援機能しか満たしていないことを認めた。

江偉氏は、一部の自動車会社が「自動運転」という新しい概念を利用し、マーケティングの過程で運転の「自動」性を過度に宣伝し、間接的に一部のドライバーを危険な運転行動に導いていると述べた。これは、スマートカー分野では、市場へのアクセスが不規則であったり、保証制度が不完全であったりといった問題が依然として残っていることを反映している。

しかし、自動運転はますます多くの人々の購入意欲の対象になりつつあります。マッキンゼーの「2021年自動車消費者インサイト」レポートによると、消費者は自動駐車、混雑した道路での自動追従、高速道路での自動運転といった自動運転機能を重要視しており、料金を支払ってもよいと考えていることが示されています。

報告書はまた、2019年の調査で、消費者の約25％が自動運転はまだ遠い将来なので検討する必要はないと考えていることも示している。しかし、この数字は2021年には20％に減少しました。

江偉氏は自動車メーカーに対し、消費者が安全運転できるよう正しく指導するよう求め、関係の規制当局も安全性と制御性を確保するために自動運転車の現在の自動化レベルに対する規制を強化するべきだと述べた。同時に、自動運転技術の実装には健全な保証システムが必要です。現状、自動運転に関する法律、規制、業界規範は非常に不完全であり、短期間で自動運転の安全レベルを測定するためのISO26262と同様の標準を策定することは困難です。

「自動運転」に匹敵する技術はまだ存在しない

自動運転技術は本当に現実のものとなるのでしょうか?

2018年、馬鴻斌氏は北京国家会議センターで開催された世界モバイルインターネットカンファレンス（GMIC）で「自動運転の過去、現在、未来」と題する講演を行った。

馬鴻斌氏は北京理工大学オートメーション学部の教授で、当時、2017年の呉文軍人工知能科学技術賞を受賞したばかりだった。馬鴻斌氏はUber事件を参考に、聴衆のために自動運転が直面する4つの大きな困難を分析し、自動運転が直面する4つの大きな「落とし穴」、すなわち法的責任、心理的要因、実施コスト、商業的収益性を提示した。

ウーバーの事件はマホニー氏の演説の1か月前に発生し、米国アリゾナ州テンピでウーバーの自動運転車が歩行者をはねて死亡させた。この事故は自動運転車による世界初の死亡事故となった。しかし、数日後、州検察はウーバーに刑事責任はないと発表した。

自動運転の安全性は、世界的な新たな懸念事項となっている。 Uber が歩行者の死亡事故を引き起こしてから 1 か月も経たないうちに、わが国の工業情報化部は公安部および交通運輸部と共同で、国家レベルの「スマートコネクテッドカー路上試験管理仕様」を発行しました。これは、我が国の自動運転分野における初の法的規制としても知られています。

馬鴻斌氏は北京シンクタンクに対し、これら4つの大きな「落とし穴」は今もなお存在していると語った。一般的に言えば、基盤となる技術レベルでは、何年も前の大手企業は基本的にすでに「それをやり遂げて」います。しかし、「技術的な枠組みシステムに関しては、今のところ根本的な変化はない」という。

馬鴻斌氏はまた、過去3年間の競争の激化、特にインターネット企業の参加により、細部の最適化、データマップ、ハードウェア加速など、現地の技術実装において多くの進歩があったが、これらの進歩はすべて現地のものであったと認めた。

ローランド・ベルガーの自動車部門のエグゼクティブディレクター、石帥氏は北京シンクタンクに対し、ハードウェアに関しては、主にカメラやレーダーなどの制御チップとセンサーがあると語った。コンピューティングチップを例にとると、大手メーカーのハイエンドチップは、コンピューティング能力だけではすでにレベル4の自動運転の要件を満たすことができますが、コアのボトルネックはまだ解決されていません。

1 つ目はコストの問題です。チップ製造には莫大な投資が必要です。7 ナノメートル プロセスから 3 ナノメートル プロセス、あるいはさらにハイエンドのプロセス アップグレードまで、R&D 投資は飛躍的に増加する可能性があります。第二に、真のレベル4以上の自動運転に必要なソフトウェアは、シナリオやポリシーの面でまだ十分に準備されていないということです。

たとえば、コンピューティング チップの自動車グレードの安全性と品質安定性、および車両の全体的な制御戦略との互換性などの問題です。つまり、「現在、ソフトウェア レベルでの主なボトルネックとなっているのは、認識融合アルゴリズムがまだ成熟しておらず、隅にある物体の正確な識別と意思決定を実現することが依然として必要である」と Shi Shuai 氏は述べています。

今年4月に発表されたマッキンゼーの「中国自動車産業CEO特集」では、自動運転車が2種類のシナリオを克服するのは依然として困難であると述べられています。

まず、ほとんどのテストは特定の領域に限定されているため、反復アルゴリズムをより複雑なシナリオに迅速に拡張することは困難です。第二に、テスト走行距離が数千万キロに達したとしても、本当に特殊なシナリオのデータはまだ少なく、特殊な状況に対応するシステムの能力はまだ弱い。高度な自動運転技術が成熟している兆候は、あらゆる種類の特殊な状況に容易に対処できる能力である。

「自動運転の未来は、実際にはさまざまなシナリオを手探りで模索し、それらのシナリオに適応して自動運転システムの安定性と信頼性を高めることが必要です。このプロセス自体は非常にゆっくりとした登りのプロセスです」とセンスタイムのモバイルインテリジェンス事業グループの副社長、石建平氏は北京シンクタンクに語った。業界のほとんどの企業の製品は、過去数年間でシステムの安定性と信頼性を大幅に向上させてきた。

石建平氏は例を挙げて説明し、3、4年前は自社製品はまだシステム構築段階だったが、現在では上海臨港だけで自律走行システムが数十万キロ安定して稼働していると述べた。また、さまざまな問題を収集し、非常に珍しいシナリオに遭遇し、それをさまざまな車種に適応させ、システムを継続的に反復してアップグレードしている。

車道連携基準の早急な策定が必要

中国工程院の院士で国家衛星測位システム工学技術研究センター所長の劉景南氏はかつて、スマート車両はライダーやカメラなどのセンサーを通じて周囲の車両、人、物体の状況を「見る」ことができるが、外側の円内の状況を「見る」ことはできないと述べた。このとき、車両と道路の連携が必要になります。たとえば、道路監視カメラや衛星が「見た」状況をスマート車両にタイムリーに送信し、リアルタイムの状況に基づいて予測を行い、交通事故を回避できるようになります。

サウスイースト大学とウィスコンシン大学インテリジェントコネクテッド交通共同研究所のラン・ビン所長は、世界の自動運転ソリューションには、単独車両インテリジェンス、インテリジェントコネクテッドビークル（V2V（車車間）通信に基づく）、道路車両連携の3種類があり、道路車両連携こそが自動運転への唯一の道であると述べた。

江偉氏は、現在、我が国の車道連携はまだ初期段階にあると述べた。車と道路の連携には複数のサブ分野があり、多くの業界関係者が予備的な調査を行っていますが、まだ不十分な点もあります。

例えば、スマートカーの分野では、現在の車載システムは主にナビゲーションとエンターテイメントに重点を置いており、車両と道路のネットワークの連携システムと組み合わせたヒューマン・コンピュータ・インタラクション・システムはまだ実現されていません。道路のインテリジェント化に関しては、わが国ではさまざまな省がスマート高速道路を積極的に展開していますが、わが国の道路環境の多様性と運営主体の断片化により、建設のペースは比較的遅いです。

例えば、クラウド制御プラットフォームに関しては、「車両-エッジクラウド-地域クラウド-中央クラウド」の4レベルのサポートシステムが基本的に形成されており、いくつかの総合的な実証構築プロジェクトが継続的に実施されています。ただし、開発の初期段階では、それをサポートするクラウド制御プラットフォームと、テスト監視やスマート交通サービスの産業発展のニーズとの間には依然として大きなギャップがあります。

15年前に車道連携研究に取り組み始めたヤン・ミンさんは、その当時、標準を策定するというアイデアが提案されたことを覚えている。同氏は北京シンクタンクに対し、「今のところ、この基準はまだ完全には形成されていない。これは確かに長いプロセスとなるだろう」と語った。車道連携にはやるべき作業が多すぎるため、通信、路側機（4.5Gセルラーモバイル通信に基づく技術。高精度の車両位置や高精度の地図などのサービスを提供できる）、通信プロトコルなどの機能の実装が含まれます。

楊明氏はまた、車道連携標準の策定も技術の進歩にかかっていると強調した。15年前には5G技術はなかったが、今は利用可能であり、車道連携標準を策定するための条件はより成熟していると言える。

石帥氏はまた、我が国はまだ単一車両知能化の段階にあるが、インフラが非常に発達しており、V TO I（車路間技術）車両道路連携ルートを最初に採用する可能性が高いという特徴があると考えている。しかし、一方ではインフラや自動車会社の協力が不可欠であり、他方では地方自治体が関連インフラを整備する決意を固める必要がある。

「短期的にはインフラ投資が膨大になるが、リターンが確実ではない可能性があるからだ」と石帥氏は述べた。車道連携とインフラ建設は鶏と卵の関係のようなものだ。政府の考慮は、成熟した安全な計画と投資リターンが見えないことから、インフラ建設への投資を検討する際にはより慎重になるかもしれないということだ。問題は、適切なインフラ整備がなければ、車両と道路の連携が実現できないことです。

姜偉氏は、まずは管理の調整をしっかり行うこと、つまり誰が投資し、誰が運営・維持し、誰が監督し、誰が調整するかという問題を解決することだと提案した。そのため、インテリジェント車両のためのキーテクノロジー、インテリジェント路側のためのキーテクノロジー、V2X通信および協調制御のためのキーテクノロジーなどのキーテクノロジーにおけるブレークスルーが必要です。

姜偉氏はまた、データ通信プロトコル、道路と車両の連携に関する標準や仕様、交通事故の追跡可能性の問題など、対応する標準と規制システムを策定する必要があると提案した。同時に、ユーザー浸透率を高めるために、BエンドユーザーとCエンドユーザー向けの異なるモデルなど、対応するビジネスモデルを模索しています。

データセキュリティ管理は急務

テスラの女性オーナーの権利保護事件以降、スマートカーのデータセキュリティも社会的な関心事となっている。ある記事によると、近年、自動運転データのセキュリティに起因する事故は世界中で珍しくなく、自動運転関連データが盗難または改ざんされた場合、財産や生命の損失に直接つながり、従来のデータ破壊よりも被害が大きいという。

実際、多くの法学研究者は何年も前からこの問題に注目し始めていました。中央党校（国家行政学院）政治法学教育研究部の講師である李若蘭氏は、2019年に発表した論文の中で、データセキュリティはネットワークセキュリティの重要な部分であると述べています。将来的には、自動運転車は「車輪付きロボット」と定義され、それ自体が大量の正確なデータのサポートと操作を必要とするようになります。自動運転車がネットワーク、インフラ、車載機器などと接続する数が増えるほど、攻撃される可能性のあるセキュリティ上のギャップも増えます。

李若蘭氏は記事の中で、自動運転の研究開発に関する現在の国の法律や政策は主に技術安全性と機能安全性に重点を置いており、ネットワークセキュリティには十分な配慮がされていないと述べた。自動運転車のサイバーセキュリティに関する法的規制は特に緊急に必要です。

全国人民代表大会の副代表で上海汽車会長の陳宏氏は、今年の2回の会議で、自動運転試験車が生成するデータ量は1日あたり最大10テラバイトに達する可能性があると述べた。

「中国の道路におけるテスラの運転は非常に精細で、前方の道路にある小さな水たまりも検知できる」。国家インテリジェントコネクテッドビークル製造イノベーションセンターの主任科学者で清華大学教授の李克強氏は以前、テスラの車載システムが作動しているときは、道路状況、ナビゲーション距離、環境シーンなど、地図調査でスキャンできるすべてのデータをテスラが収集できると公に述べた。

陳虹氏は提出した「デジタル生態環境における自動車データのセキュリティとプライバシー保護の強化に関する提案」の中で、アクセスシステムを確立し、インテリジェントコネクテッドカーデータ（高精度地図データを含む）の収集、保管、商用利用を国家関連部門が登録し管理する必要があると提案した。自動車発表カタログには、データセキュリティとプライバシー保護の要件を満たすスマートコネクテッドビークル製品のみを含めることができます。

3月20日に開催された中国開発フォーラム2021年年次総会で、マスク氏は中国におけるテスラに関するデータセキュリティ問題の可能性についても反応した。 「テスラは収集したデータをスパイ活動に使用しません。これはテスラの発展に重大な影響を及ぼすからです。」テスラは最高レベルの機密保持措置を講じる用意があり、皆との相互信頼の未来を築くことを望んでいます。

5月12日、中国サイバースペース管理局は「自動車データセキュリティ管理に関する若干の規定（意見募集稿）」（以下、「規定」という）を発行した。これは、「中華人民共和国サイバーセキュリティ法」などの法律や規制に基づいて、中国サイバースペース管理局と関係部門が共同で起草したもので、「個人情報や重要データの保護を強化し、自動車データ処理活動を標準化する」ことを目的としている。

北京師範大学インターネット発展研究所の副所長である呉神国教授は北京シンクタンクに対し、今回の意見募集規定草案の発表は、最近の一連のホットな出来事への対応であると語った。テスラの事件は、車両データ管理に関する早期の警告を反映している。大規模な事故が発生するまで、その管理方法を議論するのを待つことはできないのだ。

上海交通大学データ法研究センターの何元執行ディレクターは、今年後半に個人情報保護法とデータセキュリティ法が公布される予定であり、条例の公布は個人情報の保護に加え、国家のデータセキュリティにとっても非常に重要であると述べた。そのため、条例はデータ主権を強調し、つまり中国政府が中国国内のデータに関する最終決定権を持つべきであることを強調している。