DeepMap COO 羅偉氏との独占インタビュー:自動運転の時代に、スタートアップは高精度地図の分野でどのように躍進できるのか?

DeepMap COO 羅偉氏との独占インタビュー:自動運転の時代に、スタートアップは高精度地図の分野でどのように躍進できるのか?

最近、シリコンバレーの高精度地図サービスプロバイダーであるDeepMapは、Accelが主導し、エンジェル投資家のGSR VenturesとAndreessen Horowitzがそれに続いた2,500万ドルのシリーズA資金調達ラウンドの完了を発表した。これまでに金沙江ベンチャーキャピタルとアンドリーセン・ホロウィッツが同社に700万ドルを投資したと報じられている。現在までに、DeepMap は 3,200 万ドルの資金調達を完了しています。

36Kr は、DeepMap チームのメンバーには、Google マップ、Google Earth、Apple マップのほか、関連クラウド サービス、LIDAR などの関連分野の専門エンジニアや製品マネージャーが含まれていることを知りました。 DeepMapは、自動運転に必要な高精度地図、リアルタイム測位ソフトウェア、関連する必要なクラウドサービスを提供します。現在、DeepMap は自動車産業チェーンの一部のメーカーと協力して、安全な無人運転技術をより迅速に実現できるよう支援しています。

無人運転車の各種センサーが車の目と耳であるならば、高精度の地図は車の記憶であり、車の先生です。無人運転車が道路上で安全であるための前提条件は、周囲の環境を正確に理解し、リアルタイムで識別できることです。あらゆる環境情報の中で、地図は最も重要な部分です。正確で効率的な高精度の地図サービスがなければ、無人運転車は安全に走行できません。高精度の地図を収集、描画、維持するための従来の方法では、非常に高いコストがかかります。

ここに、DeepMap のようなテクノロジー系スタートアップ企業にとってのチャンスがあります。

DeepMapの最高執行責任者(COO)の羅偉氏は36Krに対し、DeepMapは自動運転車に必要な高精度地図向けの新しいソリューションを発表したと語った。このソリューションは地図作成、地図利用から関連クラウドインフラまで、ワン​​ストップサービスを迅速かつコスト効率よく提供できる。具体的には、DeepMap は次の 3 つの方向で機能します。

  • DeepMap は 3D センチメートルレベルの高精度マップを提供します。

  • DeepMap は自動運転車が高精度の地図を「利用」するのに役立ちます。

  • DeepMap は必要なクラウド サービス インフラストラクチャを提供します。

周知のとおり、Here や TomTom などの地図プロバ​​イダーは、それぞれの市場を占めています。これらの大手企業を相手に、DeepMap の核となる競争力は何でしょうか?

羅偉氏は36Krに対し、Here Mapsのような伝統的な地図ベンダーは、自動運転の時代においても依然として伝統的なビジネスモデルを維持していると語った。つまり、彼らは前述の最初の項目「高精度の地図の提供」にのみ投資しているのだ。自動運転車が高精度地図と必要なクラウドサービスインフラストラクチャを「消費」できるように支援することは、将来の高精度地図の分野における最も複雑で労力を要する先駆的な作業です。 DeepMapは、ライダーやカメラを含む複数のセンサーからの知覚データを統合し、収集したデータを車が「理解」できる高精度の地図に変換します。 DeepMap は、自動車パートナーに一連の API インターフェースを公開し、自動運転車が高精度の地図をより適切に「利用」できるように支援します。競合他社と比較して、DeepMap プラットフォームの車両は互いに情報を共有でき、地図をリアルタイムで更新できます。同時に、自動車からクラウドに送信されたデータは効率的に処理され、リアルタイムでクラウドと自動運転車にフィードバックされます。この技術により、自動運転車において大規模かつ低コストで高精度な地図の利用が可能になります。

「自動運転車の社会的意義は極めて大きい」とディープマップのCEO、ウー・シアチン氏は語る。「しかし、自動運転車が現実世界で支障なく走行できるようにするには、正確なマッピングと測位技術が必須の条件であり、安全かつ効率的に動作できることが保証されなければなりません。この問題を解決するには、多くの時間と費用がかかります。ディープマップは自動車業界と協力して、自動運転の研究開発目標をより迅速かつ効率的に達成し、リスクの軽減とコストの節約を支援しています。」

アンドリーセン・ホロウィッツのパートナー、マーティン・カサド氏は次のように語った。「自動運転車は私たちの未来に革命的な変化をもたらすでしょう。自動運転を実現するには、高解像度の地図、リアルタイムの測位ソフトウェア、関連する必要なクラウドサービスが不可欠です。DeepMapチームと一緒に仕事ができることをとても楽しみにしています。彼らはマッピング技術、製品ビジョン、大規模なビッグデータクラウドサービスで長年の経験を持っています。」

CEOの呉霞青氏が述べたように、大手投資家に加えて、DeepMapは高精度地図を描く際に実際にクラウドソーシングのアプローチを採用しており、これは高精度地図の開発における業界のコンセンサスとも考えられています。羅偉氏は、いくつかの大手自動車メーカーとティア1サプライヤーがDeepMapの技術に大きな関心を示しており、関連する協力も交渉中であると語った。

DeepMap の見解では、自動運転車に高品質で高精度の地図と位置ガイドを提供するには、測量とマッピング、センサー フュージョン、機械学習、コンピューター ビジョン、SLAM (同時位置推定とマッピング)、幾何学モデリング、クラウド アーキテクチャ構築など、さまざまな技術的能力がチームに必要である。 DeepMap チームは、上記の技術分野で世界トップクラスの才能を結集しており、これは Rowe が常に強調してきた DeepMap の競争力でもあります。 DeepMapは今回の資金調達後、高精度マッピングおよび測位技術プラットフォームをさらに拡大・最適化し、地図測量や自動運転の分野で人材を吸収し続け、チーム規模を拡大していきます。

中国のHorizo​​n Roboticsから海外のArgo.aiやAuroraまで、テクノロジー企業の幹部が会社を辞めてスタートアップ企業を設立することが新たなトレンドとなっている。投資家から支持され、Apple、Google、Baidu 出身のコアチームを擁する DeepMap は、どれほど大きなインパクトを与えることができると思いますか?

<<:  ディープラーニングの難しさ:ニューラルネットワークが深くなるほど、最適化の問題は難しくなる

>>:  回帰、分類、クラスタリング: 機械学習アルゴリズムの長所と短所を分析する 3 つの主要な方向

推薦する

...

Google Cloud、パンデミック対策のAIモデル構築に向けCOVID-19データセットをリリース

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

...

ディープラーニングツール: TensorFlow システムアーキテクチャと高性能プログラミング

2015 年 11 月 9 日、Google は人工知能プラットフォーム TensorFlow をオ...

データから洞察まで、IBMは企業の人工知能への取り組みを加速します

[51CTO.com からのオリジナル記事] インテリジェンス + の時代では、データは企業の中核資...

従来の AGV と比較した利点は何ですか? AMRロボット業界の状況は変化する

ロボット技術の知能化は、ロボット応用分野の継続的な拡大にプラスの影響を与えています。この傾向を受けて...

研究者はAIを使って、人間には判別が難しい火星のクレーターを発見する

惑星科学者たちは、このような高度な天文学研究に人工知能を利用することは画期的なことだと述べている。 ...

画像内のオブジェクト検出のための ML データを探索および視覚化する方法

近年、機械学習データ(MLデータ)を深く理解する必要性に対する認識が高まっています。しかし、大規模な...

最大65万ドル! 2021年の米国大手企業のプログラマーの収入をみる

アメリカのテクノロジー大手は、この流行に対して全力で対応し、その力は衰えるどこ​​ろか増した。これら...

...

インテリジェントオートメーション: ロボティックプロセスオートメーションの未来

RPA は、データ入力やその他の単純作業を効率化することで、さまざまな業界の組織のビジネス プロセス...

アルゴリズムのアルゴリズム: すべての機械学習アルゴリズムはニューラルネットワークとして表現できる

機械学習におけるすべての研究は、ニューラル ネットワークの作成とともに 1950 年代の初期の研究以...

ロボット工学における最先端技術トップ10

近年、ロボット産業は急速に発展し、特に産業分野ではロボットがさまざまな分野で広く使用されるようになり...

...

...