「無人運転」について、投資界の大物が4つの大きな予測を示した

編集者注： Chentao CapitalのエグゼクティブゼネラルマネージャーであるHe Xiongsong氏は最近、CITIC Securitiesが開催したイベントに出席し、自動運転車に関するトピックについてプレゼンテーションを行いました。共有された内容は、ロボタクシーの導入、LiDARの商用利用、新車メーカー間の競争など、実用的な情報が満載です。これにより、辛志佳は原文の意味を変えずに原文を整理・編集した。これを踏まえて、この記事は読者の利益のために書かれています。

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何雄松氏の見解では、自動運転業界には2つの投資ブームが起きている。

第1ラウンドは2015年頃に始まり、2018年と2019年にピークに達し、2019年には弱まりました。

米国のシンクタンク、ブルッキングス研究所の報告によると、自動運転車分野への総投資額は2014年から2017年の間だけで800億人民元を超えた。

それ以来、ベンチャーキャピタル機関の全体的な投資ペースは鈍化し、投資家もL4以上の自動運転の商用化サイクルが長すぎることに気づき、自動運転スタートアップへの融資頻度が減少し始めました。

資本冬の年となった2019年、Roadstar.aiやDrive.aiなどスター自動運転企業が次々と倒産した。

テスラなど新車メーカーの生産台数増加や、資本の撤退手段の多様化と利便性の向上により、2020年は自動運転への投資意欲が再燃する重要な年となった。

さらに重要なのは、自動運転の商業化プロセスが大幅に加速しており、自動運転企業は特定のシナリオや一般道路での商業運用の可能性を模索していることです。

今年、TuSimpleはIPOを成功裏に完了し、北京の高水準自動運転実証区はJD.com、Meituan、Neolixの無人配送車両に相応の道路使用権を付与し、これも自動運転技術の実装に向けた前向きなシグナルとなった。

このような状況において、何雄松氏は、自律走行商用車のシナリオと「最後の1キロメートル」の無人配達の見通しと動向について予測分析を行った。

予測1：高速有人着陸が実現するまで10年以上かかる

自動運転の応用シナリオは異なり、技術要件も異なるため、実装時間も異なります。

現在、閉鎖および低速シナリオでの自動運転の応用は、主に鉱山、港湾、ターミナル配送の 3 つの領域に集中しています。

相対的に言えば、鉱山の全体的な着陸環境は最も友好的です。

鉱山の多くは、人口の少ない遠隔地にあります。比較的単純な運転環境は、自動運転技術に対する許容度が高くなります。無人鉱山トラックは、ここではより多くの道路権を持ち、オペレーターは自分のニーズに応じて運転ルートを計画できます。

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関連データによると、国内の鉱山における自動運転市場は1000億元以上の価値があり、露天掘りの炭鉱における土石輸送は自動運転の推進と応用に最も適したシナリオであり、市場規模は年間450億元を超えています。

このような背景から、TAGE Intelligent Driving、Huituo Intelligent Driving、Easycontrol Intelligent Driving、Xidi Intelligent Driving、Yuexin Intelligent などの自動運転企業がここに集まっています。

チェンタオ・キャピタルは、国産の無人採掘トラックが2022～2023年に商用化され始めると予測している。

港湾では道路が高度に整備されており、運行環境も比較的単純なため、自動運転トラックが比較的多くの港湾道路使用権を有し、自動運転の商業運行も可能となっている。

ここ数年、新安智能運転、西京科技、法歩科技などの自動運転関連企業がこの分野に注力しており、その中でも新安智能運転は最近、世界初となる港湾における無人運転の有償商用受注を獲得した。

公道では、道路環境の違いに応じてロボタクシーと幹線物流に分けられます。

ロボタクシーは市街地の道路や高速道路を走行する必要があり、最高速度は時速120kmに達する。

複雑な動作環境と長い制動距離により、Robotaxi の予測、センサー、制動距離に対する要求が高くなります。

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何雄松氏は、ロボタクシーは上記の課題に対処する能力がまだ弱く、短期間で導入するのは難しいと考えています。ただし、環境の次元を減らすことで技術的な難易度を軽減できる可能性があります。

具体的には、まずロボタクシーの走行速度を時速120kmから50～40kmに下げ、次に比較的単純な道路を選んでロボタクシーの試験運用を行い、技術の反復を通じて適用シナリオを徐々に拡大していく。

同様に、幹線輸送が完全に無人化されるのはいつかはまだ分からない。ロボタクシーと比較すると、無人トラックは制動距離が長く、事故の危険性が高く、耐障害性が極めて低いため、技術に対する要求も高くなります。

しかし、幹線輸送が本当に完全無人運転を実現すれば、燃料節約、安全性、低コストという特徴により、ロボタクシーよりも広い市場スペースが生まれる可能性があります。

上記の特徴を踏まえ、何雄松氏は、閉鎖型低速貨物輸送シナリオの実現には2～3年、高速貨物輸送シナリオには5～8年、開放型高速旅客輸送シナリオには10年以上かかると判断した。

予測2：無人配送の大量利用は今後3年間で爆発的に増加する

ターミナル無人配送サービスを提供するNuroは昨年12月24日、カリフォルニア州で初の商用運行ライセンスを取得し、世界初の商用運行無人運転会社となった。

商業運営ライセンスを取得した後、Nuro はカリフォルニア州サンマテオ郡とサンタクララ郡で商業運営を開始し、食品、飲料、医薬品、その他の製品を日常的に配達できるようになりました。

国内の無人配送のシナリオに関しては、何雄松氏の見解はNuroの見解と一致しているようだ。彼は、スーパーマーケットの小売りのシナリオが無人配達に最も適していると考えています。

現在、中国における無人配達の典型的なシナリオは、速達、テイクアウト、スーパーマーケット小売の 3 つです。

速達の即時性要求は高くなく、待ち時間は長いが数量は多い。テイクアウトの即時性要求は高く、待ち時間は短いが環境は複雑である。また、すべての店舗に駐車場があるわけではないので、商品や付属品を受け取る際に不確実性が生じます。

スーパーマーケット小売業の即時性要求はテイクアウトよりも低く、配送ルートはより固定されています。同時に、スーパーマーケット小売業のオンライン事業にはすでに成熟した倉庫と配送員がおり、配送インフラはより完備しています。

したがって、無人配達はスーパーマーケットの小売シナリオへの応用に非常に適しています。

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現在、国内の無人配送業者は主に3つのカテゴリーに分かれています。

• Alibaba、JD.com、Meituanなどのインターネットテクノロジー企業。
• White Rhino、Neolithic、Yiqing Innovationなどのスタートアップ企業。
• Momenta や Dongfeng Yuexiang など、 OEM および Tier 1 によって承認されている企業。

陳濤資本が発表した「終点無人配送トラック研究報告」では、都市配送の「ラストマイル」が物流・流通業界で最もコストのかかるリンクであると考えている。

現在、車両モデルやセンサーソリューションなどのコストが異なるため、無人配送車両の総コストは20万元から50万元の範囲です。保険、車両の運行・保守、現場での安全運行・保守、バックグラウンドでの遠隔監視・運用人員費、クラウドプラットフォームのサービス料などのコストを考慮すると、無人配送車両のコストはさらに増加し​​ます。

何雄松氏は、今後3年間で無人配達の大量導入が爆発的に増加すると考えている。

まず、今後3年間で無人配送車両を量産することで、車両全体のコストが10万元以下にまで下がる。

無人配送車両の技術的反復により、車両の運用とメンテナンス、現場での安全運用とメンテナンス、バックグラウンドでの遠隔監視/オペレーターなどのコストも排除され、コストが大幅に削減されます。

第二に、無人配送の市場規模は数千億元にも達し、美団、JD.com、アリババなどのインターネットテクノロジー企業はすでに無人配送車両を実用化している。

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例えば、アリババは全国数十の大学にMiniluを配備し、教師や学生に速達小包を配達している。また、JD.comとMeituanは、流行期間中、病院や地域社会に医療用品や日用品を繰り返し輸送してきた。

現在、企業はさまざまなシーンで無人配送を徐々に開始しており、これは無人配送の大量適用前夜とも言えます。

第三に、ここ数年の無人配送業界の企業によるさまざまな試みにより、そのビジネスモデルは初期段階で形成されており、技術はいくつかのシナリオのニーズをサポートすることもできます。

無人配送車はすでに海外で導入されているが、何雄松氏は国内の無人配送業界の方が損益分岐点に達しやすいと考えている。

その理由は、国内の都市の方が人口密度が高く、受注効率が高くなるためです。将来、中国と海外の無人配送車両のハードウェアコストがほぼ同じになると、国内の無人配送の注文が大量に発生し、企業はより早く損益分岐点に達することになるだろう。

これを実現するための鍵は、この技術が無人配送車両の安全性の問題を解決できるかどうかにあります。

予測3: LiDARの競争は半固体の競争である

何雄松氏の見解では、LIDAR の技術的解決ルートについては本質的に議論の余地はない。さまざまな技術的ルートが、さまざまな段階で市場のニーズを満たしている。

現在、純粋なソリッドステートライダーは主にフラッシュソリューションとOPAソリューションに分かれており、後者の開発は国際的に基本的に停滞しています。

多くの企業の研究開発のおかげで、フラッシュ ソリューションの検出距離は 100 メートルにまで延びましたが、検出距離が数百メートル必要な高速道路のシナリオにはまだ適していません。

何雄松氏は、純固体レーザーレーダーの探査範囲がさらに広がるかどうかはまだ不明であり、純固体レーザーレーダーに盲目的に賭けることはリスクに直面する可能性があると考えている。

CICC Researchによると、純粋なソリッドステートLiDARソリューションが成熟し、大規模な量産に達するまでには5年以上かかるとのことだ。

半固体型ライダーは現在、量産車両に搭載されており、短期から中期的には市場の主流の選択肢になる可能性があります。

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今後の市場競争では、各社の半固体型ライダーソリューションが市場のニーズを満たせるかどうかが、各社の製品売上に影響を与えるだろう。

現在、大手企業は半固体型ライダーのさまざまな技術ルートで研究開発を行っており、大手企業には生き残るチャンスがさらに増えるだろう。

これまで、自動車グレードのLIDARは主に自動運転車を対象としていました。今年に入ってからは、車載グレードのLiDARが乗用車にプリインストールされるようになり、プリインストール市場が徐々に開拓されつつあります。

NIO ET7、智集汽車、SAIC MARVEL R、SAIC R Auto ES33、小鵬P5、Arcfox Alpha S Huawei HI Editionなど、一定の自動運転機能を備えたスマートカーが発売され、LiDARフロントエンドの量産元年が正式に幕を開けました。

スマートカーの自動運転レベルが上がるにつれて、センサーにおけるLIDARの役割も補助的なものから主的なものへと移行するでしょう。

コンサルティング会社Yoleのデータによると、2020年には、スマート運転に使用されるLIDARは世界中で約20万台、関連売上高は約9,500万米ドルに達する見込みです。また、2025年までに、スマート運転に使用されるLIDARは世界中で340万台、関連売上高は約15億3,500万米ドルに達すると予想されています。

したがって、巨大な市場が爆発的に拡大する前に、LIDAR 企業は自社製品に対する実際の需要に迅速に対応し、その後迅速に製品を改良する必要があります。

予測4: 新車メーカーは現在、レベル3の自動運転を実現できない

Tesla、Xpeng、NIO、Ideal は現在、運転支援のみを提供しており、レベル 3 の自動運転にはまだ程遠い状況です。

今年4月にSAEとISOが発表した分類標準定義の最新版によると、SAEL1-L2はドライバーサポートシステム、SAEL3-L5は自動運転システムという名称となっている。

L3 および L4 自動運転機能は、システムの動作中に ODD 制限を監視および強制し、指定された ODD を超えた使用や操作を防止できます。

ODD は Operational Design Domain の略です。自動運転のレベルが上がるにつれて、ODD もより多くの道路や環境に適応するようになります。 ODD に準拠しない条件下で運転する場合は、ドライバーが引き継ぐ必要があります。

「自動車運転自動化分類（承認案）」によれば、レベルL3の動的運転引き継ぎタスクは、ドライバーとシステムが動的に引き継ぐものであり、レベルL2ではドライバーのみが引き継ぐものである。

そのため、小鵬はNGPの運転支援機能を宣伝する際に、それが「運転支援」のカテゴリーに属し、決してユーザーにとっての「代替品」ではないことを頻繁に強調しています。

現在、中国の自動車製造業界における3つの新興勢力は、Weilaiのブランド構築、Xiaopengの自社開発アルゴリズム、Idealの製品定義など、それぞれ独自の障壁を築いています。

さらに、新車メーカーもさまざまな課題に直面しています。

例えば、NIOは駐車スペースが少なく、充電スタンドの設置が難しい大都市の状況に対応するため、車とバッテリーを分離するモードを導入しました。このモードはユーザーから歓迎されています。

しかし、今後急速充電技術が予想以上に進歩すれば、長い充電時間もユーザーを悩ませることはなくなり、NIOのバッテリー交換モデルにも影響を与える可能性がある。

テスラの開発段階は、ある程度、新車メーカーにとって参考になる可能性がある。テスラの開発段階を細かく分けると、次の 3 つの段階に分けられます。

• Mobileye チップを使用して運転支援機能を迅速に起動することで、ハードウェアとソフトウェアを統合したソリューションが形成されます。
• Mobileye のソリューションを放棄し、アルゴリズムの反復を続けます。
• アルゴリズムが形成された後、動作効率を向上させ、消費電力を削減するために、アルゴリズム用にカスタマイズされたチップが開発されます。

現在、各新車メーカーのアルゴリズム開発は一様ではなく、成熟したアルゴリズムを持つ企業はほとんどありません。現時点では、アルゴリズムに合わせてチップをカスタマイズする意味はあまりありません。

テスラがライダー陣営に加わるかもしれないというニュースがあった。He Xiongsong 氏の意見では、これはテスラにほとんど利益をもたらさないだろう。

• まず、LIDARの追加は、テスラがこれまで蓄積してきたデータが有効ではなくなることを意味し、モデルの再トレーニングには多くの時間がかかり、トレーニングされたモデルが現在のレベルに到達しない可能性もあります。
• 第二に、テスラは中国でデータを収集したり、そのデータを米国に送信したりすることはできません。そのため、米国のテスラが開発したアルゴリズムは、中国特有の道路状況にはあまり適していない可能性がある。

AIの観点から見ると、誤検知率と誤判定率は反比例します。

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公式サイトにアクセスして許可を申請してください。