自動運転：「乗っ取り」という言葉を恐れるのをやめよう

編集者注：過去2年間、ロボタクシーの公共運行は中国の多くの場所で開花しました。これらのロボタクシーに搭載されている自動運転システムは、信号機の認識、歩行者の回避、車線変更、追い越しなどの一般的なシナリオにも対応できます。この文脈では、ゼロテイクオーバーは業界の発展のためのハードカレンシーになっているようです。

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「ヒーローは乗っ取りの回数で判断される」ようなこの現象を受けて、辛志佳は10人近くの業界関係者と議論し、5つの重要な観点に基づいて、彼らの目から見た優れた自動運転システムとはどのようなものであるべきかを整理した。

5年前には誰もが驚いたデモが頻繁に登場し、業界全体に実用的なスタイルが広まったことから、自動運転開発の第二波が到来したという声もある。

認識、計画、意思決定アルゴリズムの競争から、各地でのロボタクシーの運行開始まで、今年は自動運転の実現にとって重要な年になるという声もある。

これらの記述はまだ結論が出ていないものの、現在ではほぼすべての自動運転システムが、信号の識別、歩行者の回避、車線変更、追い越しなどの一般的なシナリオを処理できるようになっていることがわかります。

しかし、外部がこの業界の発展を理解するための重要な窓口として、関連する業界レポートの焦点は主に道路状況、天候、基本的な車両構成（LIDAR、カメラ、車両モデル）、安全担当者の引き継ぎ回数にあり、内容の均質性は高い。

この情報は確かに重要であり、業界の進歩も祝う価値があります。同時に、次のことも考える必要があります。

• 業界関係者や目撃者の視点から、自動運転システムの良し悪しをどう判断すべきでしょうか。単にテイクオーバー数だけで判断するのではなく、もっと掘り下げた内容を探るべきなのでしょうか。
• 自動運転技術の実装の重要な段階において、ロングテールシナリオはすべてのプレーヤーにとって避けられない話題となっています。自動運転が現在道路上で遭遇している、または遭遇する可能性のある主要なチャネルの問題はすべて解決されているのでしょうか?

これらの問題に対して、Xin Zhijia は、自動運転技術企業、OEM、Tier 1、ユーザーの観点から、約 10 人の業界関係者とともに、次の 5 つの側面について議論し、まとめました。

優れた自動運転システムに備わっているべき機能や特徴をすべて完全に紹介することはできないかもしれませんが、その一端を垣間見るには十分です。

買収は少ないほど良いですが、それはシナリオによって異なります。

過去2年間で、全国の多くの都市で一般向けのロボタクシー運行サービスが急増しました。一見遠い存在に思えた自動運転技術がユーザーの生活に近づき始めており、手動による引き継ぎの回数は間違いなくユーザーエクスペリエンスに影響を与える最も直感的な指標となっています。

現在メディアに試乗公開されている自動運転車は走行ルートが決まっており、テクノロジー企業はそのルートをもとに多くのテストを行ってきた。自動運転の本質は、車両の運転制御を「機械」から「人間」に移譲することだ。

このような状況では、買収ゼロが業界のハードカレンシーとなっているようだ。

AutoXの担当者が指摘したように、ユーザーによる試乗中に手動による引き継ぎが依然として発生しており、これは高い確率で発生する事象であり、一般的な交通シナリオを安定して処理することは、成熟した自動運転システムの基本的な品質です。

確かに、テイクオーバーの数は技術的な安全性と密接に関係しており、安全担当者やいかなる形態の直接的な人間介入にも頼らないことによってのみ、自動運転技術はより大きな商業的価値をもたらすことができる。

ただし、手動による引き継ぎを単純に自動運転技術の未熟さと同一視することはできず、引き継ぎ率を自動運転システムの優秀性を評価する唯一の基準とすることはできないことに留意する必要がある。

かつては自動運転業界の指標となっていた「自動運転離脱報告書」は、近年ますます論争を呼び始めている。カリフォルニア州運輸局（DMV）が発表したこのレポートは、買収数などの指標に基づいて主要な自動運転企業の強さをランク付けしようと試みている。

しかし、議論の余地のある点の 1 つは次のとおりです。

• 操作シナリオの客観的な複雑さ、あるいは安全担当者の主観的な判断さえも、手動による引き継ぎの回数に影響を及ぼす可能性があります。

「メディアの試乗体験で言及されている『ゼロテイクオーバー』は、現在、PR レベルでのゼロテイクオーバーを指しています。 「自動運転企業の関係者は新志佳にこう語った。

非メディアテストライド（R&D テストフェーズなど）の場合、プレイヤーはシステムを磨くために、より複雑なシナリオを選択する傾向があります。テストの意味は問題を見つけることであり、問​​題を継続的に見つけて解決することで、システムを安定した反復期間に進めることができます。

古井テックの担当者はODD（Operational Design Domain）シナリオの重要性について次のように語った。

「業界のほとんどの人がまだ L5 ではなく L4 以下のシステムについて話しているのだから、ゼロ テイクオーバーは ODD シナリオと組み合わせる必要があります。」

SAE J3016規格の定義によれば、レベル4の自動運転であっても、ODDシナリオを超えた場合には人間のドライバーが運転を引き継ぐ必要があります。

そのため、異なるシナリオでは、同じ自動運転システムであっても乗っ取りの回数は大きく異なる可能性があり、シナリオを考慮せずに乗っ取りゼロについて語ることは意味がありません。

一方、テイクオーバーの回数はシステムの信頼性をかなり反映している可能性があるが、自動運転システムの性能を評価するためには、テイクオーバーの回数のみに基づいて客観的かつ公平に測定することができない他の重要な側面もある。

ロングテールシナリオの扱いが鍵だが、まだ道のりは長い

ロングテールシナリオは、自動運転の現状開発状況を業界で議論する際に避けて通れない話題となっている。

プレイヤーは通常、交差点の信号機の故障や飲酒運転など、突然の、確率の低い、予測不可能なシナリオとしてそれを理解します。

Pony.aiを含む多くのインタビュー対象者は、これらのシナリオは扱いが難しく、自動運転や完全無人運転を実現するために解決しなければならない重要な問題であると述べました。また、企業の技術レベルを反映する重要な要素でもあります。

しかし、業界には、自動運転システムのロングテールシナリオ処理能力を理解するのに役立つ定量的かつ直感的な評価システムが現在存在しません。

開発者の観点から、Furuitech は、主に 2 つの部分に分けられる評価システムを構築することが非常に重要であると考えています。

• 最初の部分は、既存の既知の危険なシナリオの概要である、既知の典型的なシナリオのシナリオ ライブラリを確立することです。これらの典型的なシナリオで自動運転システムのパフォーマンスを評価することで、自動運転システムのロングテールシナリオ処理能力をある程度評価することが可能となります。
• 2 番目の部分は、大規模な実車による道路走行 (路上テストまたはクラウドソーシング) シーンの収集、シミュレーション、およびデータ フィードバックを通じて、未知の危険なシナリオに直面した場合のシステムのパフォーマンスを評価することです。

テスト、評価、反復の継続的なサイクルを通じて、当初はロングテールのシナリオと考えられていた多くの状況が徐々に解決され、日常的に処理できる複雑なシナリオになり、最終的にはシステムが簡単に処理できる一般的なシナリオになります。同時に、システムの一般化能力も強化されます。

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興味深いのは、自動運転システムが成熟し、真の完全自動運転が実現するにつれて、さまざまなプレーヤーがロングテールのシナリオをどのように処理するかについてさまざまな考えを持つようになることです。

技術による問題解決のプロセスは段階的であるべきだと考える人もいます。現在、道路上で自動運転が遭遇する主なチャネルの問題（既知の危険なシナリオを含む）は完全に解決されるにはほど遠く、この部分にエネルギーと時間を集中させる必要があります。ロングテールシナリオ、つまり未知で危険なシナリオは、現段階では自動運転が直面している主な問題ではありません。

別の意見では、技術面では、カバレッジ ロード上のメイン チャネルの問題とロング テールの問題の最後の 1% の両方に焦点を当てる必要があると述べられています。メインチャネルシナリオやロングテールシナリオの処理を優先すると、最初から「誤った想定」に陥りやすく、そのような研究開発アイデアは後々の段階でボトルネックに遭遇する可能性があります。

しかし、インタビュー対象者全員が、ロングテールのシナリオ処理における仮想シミュレーションテストの重要性について言及しました。

自動運転システムが遭遇する可能性のあるすべてのシナリオを網羅し、システムの安全性と信頼性を確保するには、ロングテールのシナリオに対処するためのプレーヤーの道のりはまだまだ長い。

合理的なシステムアーキテクチャにより、半分の労力で2倍の結果が得られます

アーキテクチャは単純なテクノロジーでも特定の種類のコンポーネントでもなく、トップレベルの設計です。

国の正常な運営を維持するために必要な基本的な社会システムや開発計画と同様に、アーキテクチャはシステム内のエンティティとそれらの間の関係を反映します。

マクロ的な視点から見ると、自動運転技術の実現には、次の 3 つの中核プロセスが不可欠です。

• 環境認識とポジショニング。カメラやLIDARなどの環境認識ハードウェア、衛星測位や慣性航法測位関連機器、V2Xシステムなどを含む。
• 意思決定計画。これには、高精度の地図に基づく経路計画、交通参加者の行動と自動運転行動の予測に基づく意思決定が含まれます。
• 実行制御。 CAN データ バス、スロットル、ブレーキ、ステアリングなどが含まれます。

詳細レベルでは、自動運転アーキテクチャを設計/最適化する際に、プレイヤーは考慮すべき要素も多数あります。

たとえば、どのタスクがシステムによって自律的に完了される必要があるか? コンピューティング リソースはどのように割り当てられるか? 明示的に禁止されていることは何ですか?

たとえば、センサーやコンピューティングプラットフォームなどのハードウェア機器をどのように選択し、配置するか。さまざまなセンサーと車両全体の連携をどのように実現するか。安全性の冗長性をどのように確保するか。

自動運転システムにとってアーキテクチャが非常に重要であることがわかります。

言い換えれば、優れたアーキテクチャがあれば、より優れたソフトウェアの反復をサポートし、コスト、パフォーマンス、機能性などのバランスを確保し、システムの進化と拡張性を高めることができます。これは、多くの自動運転企業がシステム アーキテクチャを非常に重視する理由でもあります。

Pony.aiの関係者はXinzhijiaに対し、車両が自動運転タスクを成功裏に完了できるように、Pony.aiは車両自体を統合し、各ソフトウェアとハ​​ードウェアモジュールに冗長設計を追加したと語った。同時に、異なるハードウェアセンサー間の連携に基づき、システムに時空間同期データを提供し、より安全な車両制御を促進した。

フューリテックは、自動運転システムの安全性と信頼性の向上にも力を入れており、機能安全の開発要件とプロセスに厳密に従って製品のハードウェアとソフトウェアを開発し、システムの全範囲にわたる単体テスト、モジュールテスト、統合テストを実施して、システムの正常な動作を確保しています。

業界関係者は、さまざまな段階における自動運転システムアーキテクチャの最適化の方向性についても意見を述べた。

• システムアーキテクチャ設計の初期段階では、ソフトウェアとハ​​ードウェアの分離に重点を置き、アーキテクチャ開発の柔軟性とソフトウェアの汎用性を確保し、重複開発の問題を回避する必要があります。実際の製品開発段階では、ソフトウェアとハ​​ードウェアの統合をサポートし、ソフトウェアとハ​​ードウェアを組み合わせて徹底的な最適化を実行し、ユーザーエクスペリエンスを向上させる必要があります。

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しかし、諺にあるように、職業にはそれぞれ得意分野があります。三電化システムの開拓に優れた企業は、自動運転アルゴリズムの開発に苦労するかもしれませんし、アルゴリズムに精通している企業は、専門的な自動車開発の知識が不足している場合が多いのです。

OEMの観点から、Cheryの担当者はXin Zhijiaに次のように語った。

• 単一の OEM または Tier 1 の限られたデータでは、自動運転アルゴリズムの急速な反復と進化をサポートするには不十分です。ただし、OEM と Tier 1 間の現在の協力は、依然として主に従来のものです。両者は、相互に利益があり、双方に利益のある新しい協力モデルを模索する必要があります。

優れた自動操作機能により、ユーザーは快適に感じます

上記の 3 つの側面が自動運転システムのハードパワーを強調するものであるならば、それらは車両が自動運転タスクを安全かつスムーズに完了できることを保証するための前提条件です。

そして、自動で操作する能力はソフトパワーであり、差別化されたサービスの重要な現れであり、ユーザーエクスペリエンスを向上させる鍵となります。

無人ミニバスの開発を積極的に進めている宇通の関係者はこう語る。

• 「自動運転機能は、人間のドライバーと同様のサービス機能として捉えることができます。例えば、人間のドライバーは運転するだけでなく、さまざまな状況に対処する必要があります。例えば、車内で誰かが転倒した場合、システムがそれを識別して対処する必要があります。」

Chery 社も同様の見解を持っています。人間と機械の良好な連携により、ユーザーは車を使用する際に心理的に安全な体験をすることができます。

ユーザーエクスペリエンスは「人」を起点とした実際のアプリケーションから生み出される主観的な感覚であるため、ユーザーの心理的安全性を十分に考慮する必要があります。

システムは、熟練したドライバーのように自然で快適な加速と減速、正確でタイムリーなステアリング操作、その他の運転判断を行うことに加えて、情報表示やその他の適切な手段を通じて人間とコンピューターの対話も行う必要があります。

フレンドリーで人間味のある人間とコンピュータのインタラクションにより、自動運転機能を使用するユーザーが引き起こす混乱、緊張、不安などの感情を軽減または排除することができます。

具体的には、次の側面からユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。

• インタラクティブ インターフェースに表示される情報や車内での音声放送など、システムの動作をユーザーが理解できるようにします。
• 機械的で難解な言語ではなく、わかりやすい言語を使用してユーザーと対話します。
• 音楽を聴いたり、ビデオを視聴したりするなど、ユーザーのパーソナライズされたニーズを満たします。
• ユーザーの協力を得て自己改善をサポートし、ユーザーからのフィードバックを得るためのチャネルを提供します。

つまり、自動運転開発の本質は、最終的にA地点からB地点までの輸送タスクを安全に完了することです。車両の始動から自動運転、駐車まで、プロセス全体が固まります。

近い将来、システムの自動操作機能はますます重要になるでしょう。

生産ライン管理、遠隔保証、コスト管理など

もちろん、完璧な自動運転効果を実現し、快適なユーザーエクスペリエンスを提供するだけでは十分ではありません。

自動運転システムを本当に現実的で大規模な製品にしたいのであれば、一見些細なことのように見えるが、非常に重要な多くの問題に直面する必要があります。

たとえば、大規模生産において、通常の操作中に障害が発生しないように、ハードウェアの消耗状態をより明確に把握するにはどうすればよいでしょうか。

同時に、自動運転車において極めて重大な安全事故が発生した場合、遠隔で緊急措置を講じることができるのでしょうか?

さらに、コスト削減は常に主要な自動運転企業が直面する大きな障害となってきました。

Baiduは最近、Polar Foxと提携し、共同で無人運転車「Apollo Moon」を発売した。

コストは48万元と低く、業界のL4自動運転量産モデルの平均コストの3分の1に過ぎないという。ロボタクシーとしては初めて、一般量産乗用車の価格帯に収まるモデルとなる。

自動運転システムの開発コストは高く、部品のコストも高くなります。他のプレーヤーは、システムのパフォーマンスに影響を与えずに、サプライチェーンの統合機能を強化し、コストを最適化するにはどうすればよいでしょうか。

これらの問題は、自動運転システムの迅速かつ大規模な導入の進展に影響を及ぼす可能性があります。

要約する

自動運転技術は、より多くの乗客と密接につながり始めており、同時に将来の旅行に無限の想像空間をもたらします。

元の質問に戻ります:

• どのような自動運転システムが「優れている」と言えるのでしょうか？

多くの不確定要素があるため、勝者を判断するための単一の基準は決して存在しないかもしれませんが、1つ結論付けることができます。将来の主なテーマは、技術的背景とアルゴリズムの能力での競争から、製品の定義とエンジニアリングのスピードでの競争へと徐々に移行することです。

おそらく市場はすぐに最終的な答えを出すだろう。

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