流浪の地球 2: 無人運転技術が Tu Hengyu にもたらすものは災害ではなく、無限の完璧に達する探求です。

「The Wandering Earth 2」は、生命とテクノロジーについての素晴らしい議論と深い思考を引き起こしました。自動運転技術にも魂の拷問が必要だ。

映画の舞台は 2030 年ですが、トゥ ヘンユーが運転する高度自動運転車 (L4) が不幸にも交通事故に遭い、妻と娘が亡くなりました。このため、自動車の自動運転は完全自動運転（L5）レベルまで発展できるのか、本当に現実の試練に耐えられるのか、さまざまな懸念や疑念が生じている。

(画像出典: 「The Wandering Earth 2」の静止画)

自動運転テストで満点を取れば、すべてが確実であることが保証できるでしょうか?

人々はいつか無人運転が実現することを期待していますが、無人運転に対する人々の不安や恐怖は決して解消されていません。インテル中国研究所の所長として自動運転に6年間取り組んできたUisee Technologyの創設者、ウー・ガンシャ氏は、現在の自動運転技術と自動運転の成熟度について、それぞれ次のように比喩した。 .. テストで現在の技術は 98 点や 99 点を獲得できる これが 1 つ目の比喩であり、2 つ目の比喩は、自動運転技術の成熟と実用化をマラソンに見立てれば、おそらく今頃は走れるであろうということです。 -3 番目。"

ウー・ガンシャ氏は次のように説明しました。「自動運転技術は、無限の質問バンクのテストとして理解できます。しかし、無制限の質問バンクでは、99 点を獲得しても 99 点を獲得することはできません。 100 点に近いという意味ではありません。この業界では 90/10 の原則があります。道路の 90% は完了しているように見えますが、道路の残りの 10% にはまだ 90% の時間が必要です。つまり、99点から100点に上げるのは非常に難しいのです。自動運転技術企業。重要な指標は MPI (マイル パー インターベンション) と呼ばれるもので、これは自動運転が人間に引き継がれるまでの平均走行距離です。人間が引き継がないと事故が発生することに注意してください。) 2018 年のデータは、 11,000マイルあたりのマイル数になります。買収後、2019年の走行距離は13,000マイルに増加し、2020年の走行距離は特に良好で29,000マイルに達しました。これは流行のせいで、道路を走る車が減っているためかもしれません。しかし、 「2021 年には、走行距離はわずか 0 キロメートルにまで減少しました。80,000 マイルごとに 1 回のテイクオーバーがあります。」

そして、人間の運転はどうでしょうか? 「アメリカのドライバーに関するデータによると、保険会社は25万マイルごとに1件の保険証券を発行する。50万マイルごとに1件の警察事件が発生する。150万マイルごとに1件の人身事故が発生する。9,400万マイルごとに1件の死亡事故が発生するだろう」 "

"したがって、自動運転が人間と比較してその性能を 20% 向上させるには、死亡事故が発生するまでに 1 億 1,000 万マイルかかることになります。このような統計的に有意な機能を取得するには、11 マイルの蓄積が必要です自動運転技術を必要とする自動車の走行距離は110億マイルに達し、死亡者が100人以下であれば、1億1000万マイル走行後に死亡事故1件のレベルに達したとみなされます。 "

しかし、そのような証明書を取得する必要があります。これは、110 億マイルを蓄積することは、どの自動運転技術企業にとっても達成が難しいことを証明しています。なぜなら、この会社が同時に 500 台の車両を路上でテストした場合、100 億マイルの自動運転に関するデータを蓄積するには 100 年かかるからです。 MPI が基準を満たしていても、そのテクノロジーが運転よりも安全であることを証明するのは依然として困難です。したがって、2 番目の比喩は、スコアは 99 点に達しましたが、マラソンの場合、距離の 3 分の 1 しか歩いていないということです。

「悲観的な人は常に正しく、楽観的な人は常に成功できる。」

無制限の質問バンクを使用した自動運転テストで 99 点を獲得できても、決して得点することはできません。 100点、もう商品化されないのでしょうか？呉干沙氏はそうは思わない。同氏は、「自動運転技術を実用化するには3つの方法がある。1つ目は、無制限の質問バンクだ。テストで100点をどうやっても取ることはできないが、間違いを正してくれる先生が隣にいてくれる」と指摘した。 「いつでも。これを L2 支援運転と呼んでいます。」責任はドライバーにあるため、自動運転が間違いをした場合は、教師が間違いを修正します。「

」2 つ目の方法は、質問バンクです。公園内での自動運転です。このようにして、毎回無人運転者でも 100 点を獲得できるように、十分なテストを行うことができます。これは、「流浪の地球 2」の無人運転のシーンでもあります。トラックは弾薬を輸送し、基地の建設を支援します。」

(画像出典:『The Wandering Earth 2』静止画)

「3 番目のルートは広場、または無限の質問バンクにありますが、走行速度が比較的遅く、車両のサイズも比較的小さい小規模なので100点取らずとも巡回や配達シーンでの商用利用は可能です。」

したがって、実用性と商用利用の観点から、初の無制限問題バンクの商用利用は可能となります。 L4レベル以上に達するには10年以上かかり、成熟期に入るには20年かかる場合もあります。 ２番目、３番目の状況であれば、港湾の建設機械はもう実用化のレベルに達しています。

自転車インテリジェンスと車と道路の連携ではどちらが勝ちますか?

現在、多くの自動運転企業が採用しているルートは単一車両インテリジェンスですが、車両と道路の連携は自動運転の商用化を急速に成熟させることができるもう一つのルートです。車路連携のメリットは、1台の車両の視点で周囲の車両との「勝負」を考えるのではなく、「神の視点」で全体の状況をコントロールし、道路上のすべての車両を調整できることです。路側データの車両と道路の共同使用により、単一車両の自動運転のアルゴリズムが大幅に簡素化され、車両側のコンピューティング能力要件と機器要件も削減され、同時に大面積の無人運転を真に実現して経済的コストを節約できます。

しかし、ウー・ガンシャ氏は次のように考えています。「将来的には、自転車インテリジェンスが主力となり、車両と道路の連携が補助となるでしょう。」

「なぜなら、車両と道路の連携では、自転車インテリジェンスが重要だからです」は能力の下限を表しており、自転車インテリジェンスが欠如しているため、車と道路の連携だけに依存するのは非現実的である、車と道路の連携で中国のすべての道路を完全にカバーすることは不可能であり、車は我々の4Gや5Gとは異なるだろう第二に、すべての車両が車と道路の連携を活用することは非常に困難であるため、車と道路の連携が全国で 100% カバーされることは不可能であり、推定では今後 2 ～ 3 年で車と道路の連携を利用できる車両は 1% だけになるでしょう。"

"車と道路の連携を完全にカバーすることはできませんが、一部の特定の領域ではまだ達成可能です。 、空港、ターミナル、特定の高速道路など。ただし、テクノロジーを大規模に適用するには、「誰が誰が運営費を支払うのか? 顧客が認識し、喜んで支払う必要がある」という閉ループを実現する必要があります。一部のパイロット プロジェクトでは、それらを大規模に推進して適用する方法がありません。"

"さらに、車と道路の連携は自転車よりも賢明です。事故が発生したときに責任を判断するのはより困難です。車両単体のインテリジェンスであれば、車両の問題さえ解決すれば基本的にすべての問題は解決しますが、車と道路の連携ではリンク数が大幅に増加し、原因の特定が困難になります。

自動運転技術の本当の戦場はToCではなくToBです

現在多くの人がToC市場に注目していますが、自動運転の真の価値はToB市場にあります。ウー・ガンシャ氏は、「現在誰もが認識できる自動運転技術は、人々がある地点から別の地点へ移動するのを助けるために、乗用車、タクシー、無人バスに使用されています。しかし、自動運転技術の応用例は数多くあります」と語った。 "

"都市と企業の視点から見ると、最も重要なことは物を運ぶことです。都市では幹線物流が都市の運営を支えています。企業では、 「原材料から製品まで、すべての企業は物流のサポートを必要としています。これは資本の流れや情報の流れと同じくらい重要です。ほとんどの企業は、最終的には製造/生産した物理的な製品を顧客に届けることになります。」

「今では誰もが企業のデジタル変革について話しています。その本質は、人的不確実性と非効率性の問題を解決することです。人的不確実性には、労働力がますます高価で不足しており、反復的な作業を意欲的に行う人がますます少なくなっていることが含まれます。運転中であってもドライバーのスキル レベルにもばらつきがあります 人によって学習能力が異なり、スキルを習得するまでの時間も異なります 人の感情もさまざまな要因に影響されます そして自動運転技術は、人々のこうした不確実性を十分に回避できます。したがって、デジタル化後は、企業の生産プロセス全体がジャストインタイムの完璧な状態を確実に達成できるように、より包括的な知恵とより効率的な計画を立てることができます。」

ToB 自動運転アプリケーション市場は広大ですが、直面する課題に直面しています。 3 つの大きな課題 ジレンマ

自動運転には、ToB 市場において幅広い市場見通しがあります。カーネギーメロン大学の報告によると、インテリジェント運転機能を搭載した自動車は燃費を 10% 向上させることができ、自動化レベルが高くなるほど省エネ効率も高くなります。コスト効率の向上: インテリジェント運転は、長距離トラック輸送などの人件費が高いシナリオでは非常に重要であり、車両 1 台あたり年間 60,000 ～ 150,000 元の人件費を節約できます。

しかし、基準の欠如、資金の誤った配分、シナリオベースのソリューションの欠如が、市場が直面している 3 つの大きなジレンマです。ウー・ガンシャ氏は「まず第一に、規格が欠如している。統一された規格がなければ、良い技術と悪い技術が一緒に競争し、やみくもに低価格で競争し、その結果、市場で悪い貨幣が良い貨幣を駆逐するという現象が起こる」と指摘した。 . . 標準の欠如は顧客の選択にも役立たず、企業が新しい技術革新を採用することを妨げます。」

「第二に、補助金の不一致。現在、地方自治体は企業の技術革新と企業への財政補助金の活用を奨励している。これは良い政策である。しかし、政府はまた、一部の自動運転技術が普及しないことを懸念している」補助金については、自動運転技術の提供者に直接補助金を交付するよりも、ポスト型補助金を採用し、新たな自動運転技術を導入するユーザーに補助金を交付する方が、より多くの企業が新たな技術や技術を試行するようになる。 「自動運転技術の活用は、自動運転技術の変革と高度化を促進すると同時に、新技術の普及促進にも積極的な役割を果たします。」

最後に、 シナリオベースのソリューションの欠如。 Wu Gansha 氏は次のように考えています。「自動運転技術は製品ではなく、ソリューションの一部であり、デジタル ロジスティクスの一部です。これには、業界団体、大手企業、自動運転技術プロバイダーが協力して適切な現実世界のソリューションを提供する必要があります。」 「アプリケーション シナリオ ソリューションは、物流上の問題に対して実用的かつ効果的な解決策を提供します。」

たとえ Tu YY の自律意識が 2 分しかなかったとしても、Tu Hengyu 氏は娘をデジタル社会で生きさせられるよう全力を尽くします。世界 完全な人生を送るために。たとえ99点を獲得できる自動運転技術が終わりのないマラソンであっても、無数の厳格で決意を持った技術者やエンジニアリング担当者が探究と改善を続け、完璧ではないにしても、限りなく完璧に近づいています。

以上が流浪の地球 2: 無人運転技術が Tu Hengyu にもたらすものは災害ではなく、無限の完璧に達する探求です。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。