自動運転は次元削減による攻撃が困難

2021 年以降、Robotaxi をターゲットとする L4 自動運転会社の一部は、テクノロジーを通じて商業収益のブレークスルーを達成しようと、新しいビジネスへの分化を始めています。

自動運転企業がL2レベルの運転支援機能を開発している現象を、一部の人は「次元削減攻撃」と呼んでいます。

彼らの見解では、L4 自動運転企業は、ソフトウェア アルゴリズムの利点を利用して、より豊富な機能と運転体験を備えたスマート カーを提供できると考えています。ちょうど「三体問題」の高次元の生き物のように、低次元の生物と文明の容易さを簡単に破壊します。

しかし、これを否定する人もいます。ソフトウェアアルゴリズムを得意とする自動運転企業が、ソフトウェアとハ​​ードウェアの組み合わせを重視する自動車機能の研究開発分野に参入することは、容易なプロセスではない可能性があるとしている。

双方がそれぞれの意見を持っており、区別するのは困難です。しかし確かなことは、競争が激化する自動車サプライチェーンに参入する自動運転企業が、スマートカーの開発に新たな技術力を貢献する可能性があるということだ。

L4レベルの自動運転企業がL2レベルの運転支援開発という分かれ道に乗り出すことは平坦な道なのでしょうか?

危機下の選択

ショッピングモールは戦場のようなものだと多くの人が信じています。終わりのないビジネス戦争において、企業が兵法をうまく活用できれば、窮地を脱することができるかもしれない。

この状況は、商業化の霧の中に閉じ込められている一部の自動運転企業にも当てはまります。彼らは封鎖を突破するための奇襲攻撃を求めています。

そう思いながら、L2運転支援システムに目を向けた。

過去の期間、一部の L4 自動運転企業は、完全無人ロボタクシーの商用規模の運行を実現し、エベレスト山頂に登頂することを使命として、エベレスト山頂でのロボタクシー事業に注力してきました。何としてもサミットを。

数年が経つにつれ、徐々に終点までの距離は縮まってきますが、まだ目標は見えず、自動運転車の規模拡大に伴い資金の消耗も増大しています。

これを裏付ける例は、ゼネラルモーターズが最近発表した第2四半期財務報告書で、同社の自動運転会社クルーズが毎日500万ドル以上の損失を出しており、その損失は6億ドルから増加していることを明らかにした。同期間では9億米ドルに達しました。

クルーズ自動運転フリート

同時に、大規模な商業化が目前に迫り、景気も冷え込んでいることから、投資家からの供給は徐々に減少しつつあります。衣食住が不足する危機の中、路上で疲労困憊して倒れる企業もあれば、酸欠と寒さで重傷を負う企業もあった。

現時点で、彼らの主な目標はもはや空を見上げることではなく、生き残ることです。

幸いなことに、中国の自動車市場の変化は、自動運転企業に生き残りのチャンスをもたらしました。

一方で、中国におけるスマートカーの急速な発展には、自動運転技術の統合が必要です。

テスラや小鵬汽車が推進するインテリジェント運転支援システムでは、量産車に高度な自動運転機能が搭載されているかどうかが、製品の最大のセールスポイントの一つになりつつある。技術的に遅れているため、万里の長城、吉利、フォルクスワーゲン、ゼネラルモーターズなどの OEM は自動運転部門を設立し、L2 以上の自動運転機能を開発しています。

ただし、自動運転システムの開発は一部の OEM にとっての選択肢であり、現在、条件が限られているため、一時的に開発を断念する OEM が増えています。自社研究であろうとなかろうと、できるだけ早く後続製品の市場の注目を集めるためには、外部の協力を求めて量産可能な自動運転システムを開発するのが得策です。

一方、スマートカー市場の急速な発展を背景に、国内の OEM はより柔軟な協力方法や、完全なソリューション提供方法を​​採用する傾向にあります。外国の伝統的なサプライヤーは徐々に OEM のニーズを満たさなくなり、国内のサプライヤーにポジションを埋める機会が与えられています。

さらに、従来の外国サプライヤーのほとんどは、これまで自国に技術研究開発センターを設立してきたため、急速に変化する中国市場のニーズに自社の技術が対応することが困難になっています。

高公インテリジェントオートモーティブの研究者によるモニタリングデータによると、2022年第1四半期末時点で、中国の乗用車フロントエンド標準装備市場におけるボッシュの市場シェアは2021年の27.79%から25.61%に低下した。

伝統的な外国サプライヤーの現地化が相対的に不足しているため、OEM は国内の自動車サプライヤーとの協力を試みており、これが後者の成長に貢献しています。Moshi Intelligent や Freetech などの多くの地元 Tier 1 企業急速に成長してきました。

内向きには、L4 自動運転技術の実用化は難しく、代替手段を見つける必要がありますが、外向きには、市場の需要は旺盛で、強敵の勢いは弱まりつつあります。自動運転企業がL2レベルの運転支援システムを開発するのは自然なことのように思える。

さらに重要なのは、スマート カーのコンピューティング能力が向上し、センサーの数が増加するにつれて、全体のコストが大幅に低下し、インテリジェント支援運転システムの低コストの大量生産アプリケーションの条件が提供されることです。

存亡の危機のさなか、L4 自動運転企業はこの状況を利用して方針を転換し、生き残る可能性のある方法を見つけました。

これは本当に次元削減攻撃なのでしょうか?

この道が平坦かどうかは誰にもわかりませんし、それは問題ではありません。重要なのは、一部の自動運転会社は、この道を歩むことに一縷の希望があるように見えることを認識していることです。

これは本当に可能ですか?

自動運転実践者の

王華さん（仮名）は新支社に対し、L2～L3レベルの運転支援システムとL4～L5レベルの完全無人システムの間には必要な接続がないと語った。自動運転にアップグレードすることはできますが、自動運転システムは運転支援に直接次元を下げることはできません。

両者間に必要な接続がない場合、L4 自動運転会社は L2 ～ L3 支援運転システムを開発する際にどのような困難に直面するでしょうか?

技術的な問題は避けられないハードルです。

まず、自動運転企業は乗用車の量産経験が比較的少ないです。

多くのADASサプライヤーが新志家に対し、L4自動運転企業のほとんどは技術研究開発のコストを気にしておらず、通常は高出力チップを使用し、量産の技術的ルートにはあまり注意を払っていない、と語った。 L2レベルの運転支援に切り替えると、商品開発が制約されるなど「贅沢から倹約への転換」が難しくなる可能性がある。さらに重要なことは、次元の削減はアルゴリズムを再利用できることを意味するものではなく、多くのものを覆して再構築する必要があることです。

これまで、自動運転企業は、自動運転システムの安定性と進歩を競う堀としてディープラーニングに基づくソフトウェア アルゴリズムを使用し、自動運転システムを大量にプレインストールする方法にはあまり注意を払っていませんでした。自動運転企業は自動車の製造について十分な知識を持っていません。

Zhiji Software のシニアマネージャー、イン・ウェイ氏は新志家に対し、OEM と自動運転会社との協力は互いに学び合っているとも言える、と語った。自動運転企業は車両製品を扱う際に問題に遭遇した場合、OEMからその解決方法を学び、OEMも自動運転企業から優れた方法論を学び、ソフトウェア開発能力を強化することになる。

第二に、自動運転企業は、一部のシナリオではデータの蓄積が比較的不十分です。

自動運転サプライヤーの技術担当者は新志家に対し、低速シナリオでの自動運転と高速シナリオでの自動運転ではアプリケーション層に違いがあると語った。

自動運転には、データを収集してシステムを反復するための長期テストが必要です。低速シナリオと高速シナリオの違いにより、2 つの異なるシナリオで自動運転によって収集されるデータが異なります。 、両者の練習方法も異なります。

これまで自動運転企業は、広く適用できる高速シナリオでのさまざまな種類のデータの収集に重点を置いていましたが、運転支援機能の開発を始めた企業は低速シナリオに重点を置いていました。

まったく異なるシナリオ、そして当然データもまったく異なります。

したがって、L4 自動運転企業は、自動駐車などの低速シナリオ向けの機能を開発するのに有利ではありません。

3 番目、コンピューティング能力が大幅に低下しているときに自動運転システムを開発することは、カタツムリの殻の中で道場をやるようなものです。

多くの自動運転企業は、これまで自動運転車の応答性を宣伝する際に、その高いコンピューティング能力についてよく言及してきました。しかし、量産車ではコストを考慮して、より高い計算能力を備えたチップを構成することは現時点では不可能です。

大規模なコンピューティング能力の条件下での開発に慣れている自動運転企業にとって、非常に限られたコンピューティング能力の下でどのようにして L2/L3 自動運転システムの開発を完了するかは大きな課題です。新しいZhijiaは、それを「贅沢から倹約へ移行する難しさ」に鮮やかに例えています。

自動運転企業にとって次元削減への道は長く、困難です。

自動運転会社の非技術的問題

自動運転会社が技術的問題を解決したとしても、運転支援システムを車に搭載するプロセスは簡単ではない可能性があります。

まず、自動運転企業はソリューションの低コスト量産を実現する必要があります。

これまで、一部の自動運転企業はテクノロジーに焦点を当て、さまざまな種類の多数のセンサーを介して自動運転を実現するために、可能な限り信頼性の高い知覚システムを作成しようと試みてきました。自動運転ソリューションのコスト 多くの企業がリリースした自動運転ソリューションは数十万元、場合によっては数百万元の費用がかかり、大規模に適用することはできません。

自動運転企業が全体のコストを削減して量産モデルに適用しようとすると、車両規制を遵守しながらハードウェアのコストを削減する方法を考慮する必要があり、これは自動運転システム開発者にとっての課題です。ハードウェアを扱うことはあまりありませんが、実際には簡単ではありません。

自動運転企業が低コストの大量生産自動運転ソリューションを発売した後、OEM がその費用を負担できるかどうかも問題になります。

「自動運転を開発しない自動車会社は消滅するだろう。」 上海汽車の王暁秋社長は、自動運転技術を自主的に制御するOEMの重要性を反映してこう述べた。

ソフトウェアを制御するために、フォードやトヨタなどの海外OEMは先に自動運転会社を買収し、フォルクスワーゲンは自動運転部門を設立した。

イン・ウェイ氏は新志家に対し、Zhiji Autoは自主研究とサプライヤーとのオープンソース協力を望んでいると語った。

ドメイン コントローラーと OTA が車両のパフォーマンスと運転エクスペリエンスを決定するようになるにつれて、OEM は、スマート運転機能の開発において、1 つのコントローラーの組み合わせ内で自己研究とオープンソースの連携をより適切に統合する必要があることに気づきました。

これは、OEM が外部の自動運転会社と協力する場合、自動運転会社は完全な自動運転ソリューション セットを提供することはできませんが、関連機能についてカスタマイズされた共同開発を行う可能性があることを意味します。

自動運転企業がOEMと協力する場合、予定通りに製品を納入できるかどうかも問題となる可能性がある。

業界関係者は新志家に対し、両者が一度か二度協力するだけで、自動運転会社は短期間に数百台のカスタマイズされた自動運転車をOEMに提供できるが、製品の機能は非常に難しいと語った。 OEMを完全に満足させます。

同氏は、真に成熟した製品には双方の長期的な協力が必要であると考えています。製品には自動運転技術、ワイヤー制御技術、新しいソフトウェア技術が搭載されており、マッピングと製品の開発に長期間を必要とするためです。研磨して完成です。

現在、一部の自動運転企業はOEMと製品を共同開発しようとしていますが、協力の過程で双方とも必然的に多くの問題に遭遇し、製品の納入が遅れる可能性があります。

自動運転企業が別の商業化の道を模索するには、次元の削減が必要になる可能性がありますが、このプロセスは簡単ではありません。

変化、自動運転の新たなテーマ

近年、多くの自動運転企業が商業収入の獲得に成功する中、自動運転業界が世界に参入しようとしているという噂が広まっています。ノックアウトフェーズ。

自動運転企業のグループが躍進する一方、別のグループは依然として混乱している。

これまで、特定のシナリオに集中することが自動運転技術の急速な発展の秘訣だったとしたら、自制心の境界線を取り除き、さまざまな形で技術を真に実践することが新しいテーマになるかもしれません将来。

L4 自動運転企業は、自動車サプライチェーンに参入し、中国の自動車産業の発展に貢献する新たな勢力である運転支援機能の開発に注目しています。

しかし、自動運転企業が運転支援の開発に着手したばかりであることは否定できず、今後はまだ多くの困難が待ち構えています。

L4 自動運転企業が運転支援機能の量産化において新たな進歩を遂げることを楽しみにしています。

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