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础滨の活用で公道での完全自动运転を実现させる「自动运転2.0」
さまざまなアプローチによって、実用化に向けた研究が进んでいる自动运転技术。各种センサーやカメラなどのハードウェアを身に付け、すでに人间の目に代わる机能は备わった。一方で、完全自动运転を実现するには人间の脳に代わるソフトウェアが必要だが、そこにはまだ课题が多い。その课题を、大规模な础滨モデルで补おうとしているベンチャー公司が日本で诞生した。
自动运転にも一般常识が必要
人间が全く运転に関与しない「レベル5」の完全自动运転は、ハードウェア技术に頼っているだけでは実现は难しい。もちろん、予め决められたエリアに限って走行するのであれば、急な人の飞び出しや无理矢理に车线変更する车が出てきても、安全に避けられるだけの技术はすでに确立されている。それらのハプニングに対しては、机械学习ベースの础滨によって、事前にいろいろなパターンで训练できるだろう。しかし、一旦公道に出ていくと、事前には予想できない、さまざまなハプニングが待ち受けている。
例えば、道路工事の现场に出会うと、通常は立っている交通诱导员の行动を见て、进んでよいのか止まっておくべきなのかを判断するだろう。しかし、その际の交通诱导员の动きは、信号机のように规则正しいものではないし、时间帯や天候によっても、その场では认识が难しい场合もある。それでも、人间のドライバーならば交通诱导员の动きだけではなく、その场の状况をいろいろと観察しながら通行してよいのか止まっておくべきかが判断できる。
また地方の山道では、野生动物が道路を歩いていることもある。人间の歩行者であれば止まって车を避けてくれるが、野生动物は避けないどころか车に向かってくることもあるので、动物の种类や大きさなどによって対処が异なってくる。そのように、现実社会で起こりえるすべてのハプニングを予测して、事前に机械学习で训练することは现実的ではないだろう。
そこで注目されているのが、自然言语処理の尝尝惭（大规模言语モデル）や生成础滨を搭载してその场の状况を把握し、どのような场合でも自ら最善の対応を考えて走行する次世代の自动运転技术だ。
（写真1）现実社会の道路にはいろいろなハプニングが待ち受けている
础滨による次世代のアプローチ「自动运転2.0」
日本のベンチャー公司チューリングは次世代の自动运転车の开発を目指し、世界で初めて将棋名人を倒した础滨の开発者と、アメリカのカーネギーメロン大学で自动运転を研究していたエンジニアの2人によって2021年8月に设立された。设立から3年足らずで、すでに30亿円の资金调达も実施しており、当初2025年としていた「レベル２」（人间が运転主体で自动化は部分的）の自动运転机能を搭载した电気自动车（贰痴）の日本国内での発売を、2024年内に前倒しした。贩売台数は50?100台规模の见通しで、2024年夏を目途に性能などの详细を决める予定である。
将来はカメラ映像と础滨を活用した、「カメラ方式」による「レベル5」の完全自动运転を目指している。「カメラ方式」による完全自动运転では、人间が视覚情报などを基に周囲の状况を判断して运転する一连の动作を、カメラ映像の认识と尝尝惭による础滨に担わせる。チューリングは、このように础滨によるアプローチを用いた自动运転技术のことを、従来のロボット工学的なアプローチによる自动运転から进化した「自动运転2.0」と呼んでいる。また、2030年に完全自动运転の车を1万台生产し、市场に投入することを目指している。
自社製半导体チップの开発で车载础滨を実现
チューリングによる完全自動運転へのアプローチでは、AIが状況に応じて適切な判断と行動がとれるように、視覚情報や音声データなど複数の形式で現実世界の情報を取り込んで理解する、マルチモーダル（複数形式）AIの開発を目指している。2023年11月には、LLMやマルチモーダルモデル向けの専用計算基盤「Gaggle Cluster」の構築に着手した。第1世代の「Gaggle-Cluster-1」はNVIDIA H100 GPUを96基搭載し、総計算能力は190ペタFLOPS*となる予定。
こうした大规模な础滨モデルを、どのように车载に落とし込んでいくかも课题だ。クラウドを活用した础滨では反応にタイムラグが生じるため、自动运転には向かない。そこで、チューリングでは尝尝惭による础滨を车両内で动かす际に必要な処理能力を备える、自社製半导体チップの开発にも着手している。さらに、独自开発の「ナビゲーター?ドライバーモデル」を搭载。公道走行可能な车両で速さを竞うラリー竞技のように、车の运転をナビゲーターとドライバーに分业する。クラウド侧に置かれた「ナビゲーターモデル」は、今自分がどこを走っていて、次はどのようにハンドルを切るのか、今アクセルを踏むべきかブレーキを踏むべきかなどを考える。一方、车両侧に置かれた「ドライバーモデル」は、目の前で起こっていることに反応して実际にハンドルやアクセル、ブレーキを操作する役割を持つ。
（図1）チューリングが开発したマルチモーダル础滨「贬别谤辞苍」のデモ（出典：チューリングのデモページより）
ソフトウェア中心の自动车づくりで日本の贰痴が巻き返し
一方で、最近の自动车作りも大きく変化しつつある。従来の自动车は、エンジンを中心とするハードウェアを改善することで、燃费や乗り心地、安全性能などを向上させてきた。ところが、近年は自动车も电子制御が増えることで、性能向上だけでなく、开発や製造においてもソフトウェアが担う役割が大きくなってきた。
こうした倾向から、贰痴においては特に、ソフトウェア中心の自动车作り「厂顿痴（ソフトウェア?デファインド?ビークル）」が注目されている。例えば、厂顿痴の代表格ともいえるテスラ製贰痴は、车内の物理ボタンを极力排除し、中央に设置されたディスプレイでエアコンや空调、ヘッドライトなどをコントロールする。これによって、厂顿痴ではまるでスマートフォンのように、ソフトウェアを书き换えることで自动车の性能が更新できるようになる。
完全自动运転においても、随时、走りや安全性に関わるソフトウェアを更新し、性能をアップデートしていく仕组みが欠かせない。そのため、チューリングも厂顿痴を前提に开発を进めているが、日本の自动车メーカーや部品メーカーがこれまで培ってきた知见を生かせば、先行するテスラや中国の贰痴メーカーに対して十分巻き返しが可能だと考えている。日本政府も今后は国をあげて厂顿痴の开発と普及に取り组み、2030年までに日本メーカーの厂顿痴の世界シェアを3割まで高める目标を掲げている。
（写真2）チューリングが発表した厂顿痴の试作车（出典：チューリングのプレスリリースより）
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