技術：いつ自動運転車を入手できるのか？

先週のTechonomyカンファレンスでの興味深いセッションの1つは、自動運転車と他の種類のテクノロジーの両方を含むより広い用語である「自律モビリティ」に焦点を当てました。 多くの参加者と同様に、私は自動運転車をいつ入手するかについて彼らの予想に最も興味があり、技術会議でよく耳にするものと比較して、このパネルは落ち着いた、ほとんど現実的な予想を提供しました。

（VerizonのMark Ba​​rtolomeo、日産のMelissa Cefkin、IntelのDouglas Davis、Trumbull Unmanne dの Dyan Gibbens 、Aurora InnovationのChris Urmson 、Backchannelの Steven Le vy）

VerizonのIoTの副社長であるMark Ba​​rtolomeoは、テレマティクスが1997年に始まったと述べ、GMのOnStarにより、同社は現在、ネットワーク上に600万台の車両を保有しています。 バルトロメオは、さまざまな種類の自律性があることに留意し、2030年までに完全に自律的な車両を使用し、2035年までにフリートの30％が完全に自律的になることを示唆しましたが、走行距離の10-20％しか占めていません。

日産の人類学者であるメリッサ・セフキンは、これはおそらく漸進的な変化であり、2026年までに適用のポケットが見られるが、それはまだ珍しいことだと指摘した。 彼女は、2025年までに60万台の自動運転車が存在すると予想しています。 しかし全体として、彼女はそのような車両への関心と信頼が低下していると述べ、消費者の期待は場所によって大きく異なるため、業界は日々の経験に集中する必要があると付け加えました。

インテルコーポレーション、IntelのAugmented Driving GroupのゼネラルマネージャーであるDouglas Davisは、何らかの形の自律性が2025〜2030の範囲の車両の大半にあると述べましたが、迅速に移動する必要があると述べました。 例えば、業界がエアバッグを採用するのに50年かかったが、これは非常に遅かった、と彼は言った。 「これは命を救うだろう」とデイビスは言った。 彼は、Intelが最近、自動車の周囲の環境について詳しく知っているMobileyeを買収し、その知識をシステムに統合していることに注目しました。

ソフトウェアとそのような車を運転するシステムを構築しているAurora Innovationの創設者兼CEOであるChris Urmson氏は、テスラのドライバーアシスタンスや低速度で移動するドライバーレスシャトルなど、今日の自動運転車への進歩を確認できると言います。速度。 彼は、応用分野は拡大し続け、「2年以内に意味のある場所に行くことができるだろう」と考えていると彼は言いました。 しかし、彼は艦隊が引き継ぐのに15年かかると警告した。 Google Xでの仕事で業界でよく知られているUrmsonは、より迅速な採用を推進する必要性についてDavisに同意し、エアバッグとは異なり、自律機能が毎日使用されていると付け加えました。

バルトロメオは、「車両だけでなく」、メディア、保険、運転を心配する必要がない場合に人々がより長い通勤を受け入れるかどうかなど、関係する他のすべての資産であると述べました。 彼は、今日車を持っていない人々がより多くの使用のために実際に運転されるマイルの数が増加することができるように見えると言いました。 この増加は、車のより良い管理によって相殺される可能性がありますが、理想的には混雑が少なくなります。 Cefkin氏は、早い時期に混雑が増えると予想しているが、最適化と適応が進むにつれて状況は改善するだろうと述べた。

デイビスは、私たちはさまざまな自律的なものを目にするだろうと述べ、彼も短期的にもっと多くのマイルが運転されることを期待しています。 しかし、彼は、移行期間の後、自動車の使用がより効率的になる可能性があり、平均的な自動車は4％の時間しか使用されていないと述べました。

また、このセッションでは、エネルギー分野のデータを収集するために過酷な環境で使用するドローンを販売するトランブル・アンマンドのCEO兼創設者であるダイアン・ギベンズが、環境および産業の持続可能性に対するこうした車両の重要性について話しました。 彼女は、「デジタル倫理を念頭に置いて」自律を進める必要があると述べました。 規制は重要であり、彼女は無人航空機に関するFAAとDOTの規則について話しましたが、「あらゆる機会に脅威もある」と指摘しました。

BackchannelのモデレーターであるSteve Levyは、まだ克服されていない障害と、私たちがまだ待っているブレークスルーについて尋ねました。 ウルムソンは、「基礎科学ではないが」大変な作業が残っていると述べた。 彼は、最も難しい問題は次の5〜10秒を予測することであり、この場合、他の車や歩行者がどこにいるかを予測するなどのことを意味すると述べました。 Urmson氏は、ほとんどの場合（ほとんどの機械学習アプリケーションのように）正しく処理することはできず、まれなイベントも処理できる必要があると指摘しました。

セフキンは、「相互作用に富んだ都市の世界は最大の課題が存在する場所だ」と述べた。 彼女は私たちが何も考えずに物事を行う方法について話し、AIはまだそれをしないと言った。 一例として、彼女は、車は道路上で非常に微妙な方法で相互作用し、人々は微小相互作用に対応するのが得意だと述べました。 Urmsonは、自律システムがこの種の推論で良くなると確信しており、人々は非常に悪いと言いましたが、とにかくそれをします。

後に、Davisは、Intelの役割は、Mobileyeのビジョン処理およびセンサーフュージョンシステム、自動車グレードバージョンのIntel CPU、LTE、5Gモデムなどの機器およびサービスをフルシステムインテグレーターに販売する「ティア2」プロバイダーの役割であると説明しました。 そのため、ビルディングブロックを販売しており、運転ポリシーの設定などを行っていません。 しかし、これらの製品は、インフォテインメントからドライバー支援、完全な自律性まで、さまざまな用途に使用されています。 デイビスは、自動運転車、データ、および関連サービスの市場が2030年までに700億ドルに達すると予想しています。