自動運転車への移行にはどのくらい時間がかかりますか？

私は最近、米国で開催された最初のAutoSensConferenceに参加しました。 AutoSensは、質の高い会議を提供するだけでなく、魅力的な体験も提供しました。デトロイトは、モビリティの最後の革命、つまり組立ラインを介した自動車の大量生産の歴史的なパイオニアとして、このイベントを主催するために選ばれました。また、デトロイトは現在、次のルネッサンス、つまり大量生産された自動運転車のルネッサンスをリードしています。

会議のハイライトの1つは、M1コンコースレーストラックの形での会場でした。これは、本質的に自動車愛好家のためのカントリークラブであり、プライベートガレージと最先端の1.5マイルのパフォーマンストラックを完備しています。会議には、無人車両を専門とする会社であるDataspeedが提供する自動運転テストも含まれていました。

この経験をさらに発展させるために、ヘンリーフォードグリーンフィールドビレッジでディナーイベントが開催されました。これは、フォード、エジソン、ライト兄弟などの偉大な発明家への歴史的な賛辞です。展示され、Dataspeed自動運転車と道路を共有したのは、本格的で機能的なフォードモデルTでした。これは、自動車に革命をもたらし、今日の個人輸送の主要な形態となった最初の組立ラインの自動車です。この絶妙な車を自動運転車と並べて見ると、馬車から自動運転車への移行、および人間が運転する車から自動運転車への移行で発生したはずの類似点と課題について考えました。

自動車の驚異的な革命
1世紀前、通常の馬車が馬に引っ張られたとき、馬を引っ張らない車の概念は、根本的な目新しさとして認識されていました。ほとんどの革新的な発明のように、自動車は両手を広げて受け入れられませんでした。それは、主要な輸送手段である馬にとって危険で、印象的で、迷惑であると考えられていました。道路を乗っ取り、馬、バギー、馬車、荷馬車に取って代わる車への道は、迅速でも単純でもありませんでした。この陽気なビデオは、自動車の運転手が大きな音を立てて自分の存在を知らせるために、すべての交差点で降りることを要求する法律を描いています。

法律は、他の興味深い方法の中でもとりわけ、銃器または他の形態の爆発物を放出することを含めて、これがどのように実行されるべきかを定めました。これは、今日のラッシュアワーの交通に深刻な問題を引き起こすでしょう！

賢明な投資家も自動車ベンチャーを嫌っていました。 AmericanAutoHistory.comのこの記事によると、1903年、ミシガン貯蓄銀行の社長は、「馬はここにいるが、自動車は目新しさ—流行。」 私たちは皆、ファイナンシャルアドバイザーからのより良い洞察を望んでいると思います。

今日の観点から、1世紀後、この懐疑論を嘲笑するのは簡単です。しかし、自動車を採用することへの抵抗は、今日の自動運転車への躊躇と大差ありません。将来的には、自動運転車の規制に向けた現在の警戒と停滞の進展は、過度の慎重さを伴うと見なされる可能性があります。

結局、お気づきかもしれませんが、道路に馬がいないことからもわかるように、車が優勢でした。自動運転車も同様の道をたどると思います。自動車と馬のタイムラインをガイドラインとして使用すると、自動運転車が徐々に増加することで、特に都市や人口の多い地域で、自動運転車が個人輸送の主要な形態になります。さらに、馬の場合のように、趣味やレジャーを除いて、約30年以内に手動で運転される車が根絶されることを期待する必要があります。私の同僚のガンが面白いことに説明しているように、カーレースでさえ自動運転車に乗っ取られる可能性があります。

自動運転車は次の大きな変化です。大量生産が鍵です
自動車は、モデルTの前からかなり前から存在していましたが、上流階級しか入手できませんでした。多くの裕福な個人が車を所有していましたが、インフラストラクチャーの欠如と法律の制限のために、彼らは彼らと多くをすることができませんでした。組立ラインが完成し、車の数が大幅に増えた後は、道路を舗装し、それに応じて交通を規制するしかありませんでした。

次の革命を起こすために、まだ大きな一歩があります。自動運転車は多くの見出しを作っていますが、道路上のすべての車両を置き換えることをまだ脅かしていません。そのためには、自動運転車は大量生産と競争力のある価格設定の恩恵を受けるでしょう。自動運転車のコストが向上するにつれて、より多くの人が自動運転車を利用できるようになります。

人工知能を信頼してあなたを駆り立てることができますか？
私の例えを続けると、1世紀前の自動車に対する懐疑論は、今日、自動運転車が、人々も懐疑的な別のテクノロジーである人工知能（AI）によって駆動されるという事実によって補完されます。ロボットがいつか世界を支配するという先入観に加えて、自動車メーカーは自律技術を信頼しないという人間の本能を克服しなければなりません。それが故障している場合はどうなりますか？故障した場合はどうなりますか？時間内に反応しない場合はどうなりますか？これらはすべて、信頼できるスティードと最初の自動車、および信頼できる車と自律型プロトタイプの両方に関する正当な懸念事項です。今日、自動車は馬よりも安全で効果的であることは誰にとっても明らかです。そこに着くまでに時間がかかり、道路、信号機、標識が必要でしたが、今では人々は車の中でとても快適なので、問題は運転の仕事に集中し続けることになります。

では、AIはどうですか？ディープラーニングやその他の形式のマシンインテリジェンスは、モバイルデバイスや組み込みデバイス、音声インターフェイス、および私たちの生活の他の多くの側面で広く普及しています。これらの技術は絶えず進歩しており、囲碁のゲームから画像認識に至るまで、ますます多くの分野で人間の成果を上回っています。これらの技術は確かに安全な自動運転車につながります。

組立ラインにより、自動車の製造が効率化されました。 DSPはAIを効率的にしています
自動運転車革命の主な課題の1つは、過熱したCPUとGPUを備えたサーバーでいっぱいの部屋を必要とするのではなく、これらの超人的な頭脳を組み込みシステムに効率的に詰め込むことです。サイズ、コスト、および消費電力をすべて精査して、大量消費のために生産コストを実現可能にする効率的で効果的なソリューションを作成する必要があります。

たとえば、CEVA-XM6などのビジョンおよびイメージングプロセッサに基づく効率的な組み込みシステムは、超低電力と正確なコンピュータビジョンの両方を実現できます。 CDNNディープラーニングツールキットを使用して開発を合理化することも可能です。これらのプラットフォームの可能性を解き放つ方法について詳しくは、オンデマンドウェビナーをご覧ください：組み込み型ニューラルネットワークプラットフォームのビジョンベースの自動運転と促進の課題 。