マースク：5 G技術による自動運転に根本的な課題は存在しない

5 Gの著地に伴い、ますます多くの応用の見通しが明るくなってきた。

7月9日、テスラのエロン?マスクCEO（以下「マスク」）は世界人工知能大會で、5 G自動運転が間もなく訪れると発言した。「私は將來的に5 G自動運転を実現することに非常に自信があり、すぐに実現すると思います。テスラはすでに5 G自動運転に非常に近づいており、今年中にL 5レベルの基本機能を完成させる自信があります」

マースク氏は世界人工知能大會で、5 G自動運転はもうすぐ來ると発言した。ビジュアルチャイナ

彼から見れば、5 Gの技術に頼って、現在の自動運転の分野には底辺の根本的な挑戦は存在しない。しかし、多くの詳細な問題は依然として解決しなければならない。「私たちが直面している課題は、これらの小さな問題をすべて解決し、システムを統合して長い尾の問題を解決し続けることです。多くのシーンの問題を解決すると、時々奇妙な狀況が発生するので、訓練を解決し、奇妙なシーンを解決するシステムが必要です」

これは、自動運転の商業化シーンも新たな段階に入ることを意味する。今年に入ってから、疫病は短期的に自動車産業に影響を與えているが、同時に業界に「無人」経済の盛んな発展空間を見せている。國際ロボットエンジニア學會の基準によると、自動運転はL 0からL 5の6段階に分けられる。現在、L 4技術はすでに著地しており、L 5レベルの自動運転こそ、道路全體の狀況を実現する自動運転である。

これまでの無人清掃車、無人物流車、自動運転搭載トラックなどが到著しており、將來的には巨頭たちが全道狀況での自動運転の研究開発を加速させる。しかし、滴滴もグーグルもUberも、今強化しなければならないのはマイルテストだ。無人運転は依然として悪天候や交通事故などの極端な狀況に直面しなければならない。

なんこうけつごう

近年、AlphabetのWaymoやUberを含む自動車メーカー、およびテクノロジー企業は自動運転業界に數十億ドルを投資している。國內では、百度、滴滴外出も積極的に配置されている。長沙が4月に市內で無人タクシーを運営すると発表したのに続いて。北京、上海、広州でもこのほど、自動運転網契約車の本格運用開始が相次いで発表された。

しかし、この技術は準備が整い、自動運転車を完全に信頼できるようにするには時間がかかります。これについてマースク氏は、テスラが作成したシミュレーションはすべて現実世界の複雑さのサブセットであるため、同社は現在、L 5レベル自動運転の詳細な問題に非常に集中しているとみている。そして、これらの問題はテスラ車両が現在搭載しているハードウェアバージョンに基づいて解決できると信じているが、將來的にテスラの車両は、ソフトウェアのアップグレードだけでL 5レベルの自動運転を実現することができる。

これは、現実の3次元道路狀況、交通狀況が非常に複雑になるため、自動運転にはさらに多くのシーンのデータが必要であることを意味しています。技術の発展、人類の生産力の解放の観點から見れば、自動運転は一日も早く普及すべきである。比較的に見ると、ソフトウェアとハードウェアの完璧な結合も小さな挑戦ではない。

マスクから見れば、これもちょうどテスラの大きな強みだ。2018年にはテスラが獨自のチップを研究する試みを開始し、2019年4月にはテスラFSD（Full Self-Driving Computer）自動運転チップを搭載したAutopilot 3.0システムを発表した。

改造自己研究FSDチップは14 nmプロセスを用いて製造され、演算速度は従來の200フレーム/秒から2000フレーム/秒に向上したという。「現在、ポイント積演算に特化した専用の自動運転チップが開発されています。従來のTPU、CPU、またはその他の類似製品を使用すると、數百ワットの電力がかかり、トランクが巨大な冷卻システムに占有されるため、コストが高く、體積が大きく、エネルギー消費が高い」とマースク氏は大會でチップを自己研究する理由について言及した。市場には合理的で低消費電力のシステムはありません。

ソフトウェア応用の複雑な自動運転システムでは、エネルギー消費は自動車の走行距離にとって非常に重要である。マースク氏によると、このチップにはモーター計算用の8ビット加速器がある。テスラの完全自動運転システムを活用するには、少なくとも1年かかるかもしれない。

人工知能アルゴリズム、訓練システムについて、マスカー氏は、人工知能システムは主にチップの発熱量と通信速度に制限されているため、テスラはより効率的なコンピュータを開発し、ビデオデータをより効果的に処理するための新しい通信と放熱冷卻システムを開発していると述べた。

テスラは現在、中國で無人運転に関するエンジニアリングチームを設立している。

態度が慎重である.

テスラの無人運転分野での進度は加速し、5 G技術のサポートも欠かせない。先週、3 GPPは公式に5 G R 16規格の凍結を発表した。一連の新生技術を結集した5 Gに対して、その通信規格と技術の開発を擔當する3 GPPは、2018年に初の技術規格R 15を形成し、5 G低遅延、ネットワークカバー強化などの特徴が規範的な意味で確定された。

これは5 G発展史上のもう一つの重要なマイルストーンとなり、車のインターネットを含む複數のモノのインターネット応用の開発進展を加速させるに違いない。國內市場では、無人運転も2カ月近く急速に上昇しており、百度は長沙で無人運転タクシーの市內運営を展開し、AutoXと文遠知行は高徳タクシーを通じて試験を公開し、ボルボは共同で自動運転タクシーの試験運行を展開した。

政策の支持の下、現在、國內で有人試験の許可が開放されている都市は広州、長沙、上海、武漢、滄州、北京の6都市である。上海市だけで、上汽、BMWを含む20社の自動車企業が78枚のスマートネットワーク自動車テストライセンスを取得した。

しかし、21世紀の経済報道記者の取材を受けた複數の業界関係者から見れば、安全慎重さは依然として最も重要な信念であり、一挙にはできず、盲目的に加速することもできない。千尋位置首席科學者の馮紹軍博士は、完全性は未來のデジタル無人世界の標準裝備であり、ユーザーが自動運転車、ドローンなどのスマートデバイスを使用する際に、より安全で安心に使用することができると考えている。自動飛行する飛行機のナビゲーションに比べて、無人運転カーナビは世界的な技術的難題である。

比較的に、自動車は位置決め精度に対する要求が高い。飛行機が著陸しようとしたとき、精度に対する要求は依然としてメートル級だった。スマート運転車にとって、車道は狹く、道端の障害物との距離は短いが、車の位置決め精度に対する要求は10 ~ 30センチである。また、車が道路を走っていると、周辺の木や同行するトラック、都市ビル群に遮られ、他の無線信號に干渉される可能性もあります。

「センチメートル級の精度を判斷することは人間には難しいが、機械は受信したナビゲーション情報が信頼できるかどうか、利用できるかどうか、安全かどうかを判斷する必要がある。これには完全性を借りる必要がある」と馮紹軍氏は明らかにした。完全性を備えた時空知能サービスは、すぐにハイエンドの主流車種にカバーされ、無人運転をよりスマートに、安全にし、より早く來ることができる。

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