自動運転車：今度はジェンセン・ファンの約束が現実になる可能性があるから

「未来の自動車は超人的な能力を備えていなければなりません」。それは 2016 年 1 月のことで、私たちはラスベガスの CES に出席していました。MGM グランド カジノの小さな部屋で、Nvidia の CEO であるジェンセン フアンがジャーナリストとの小規模な会議に割って入り、自動運転の将来についてのビジョンを語ってくださいました。また、当時自動車業界で感じられた楽観的な見方のおかげで、彼の言葉からは、その未来が今や近づいており、ほとんどそれに触れることができるように思えました。現在に遡ります。ちょうど 10 年後、ファンはラスベガスに戻り、今では毎年、ロックスターのように大観衆にスタジアムに歓迎されています。 アルパマヨ 1 人当たりオープンソース AI モデルの新しいファミリーは、「自律走行車に推論をもたらし、異常なシナリオを熟考し、複雑な環境で安全に運転し、運転上の決定を説明できるようにします。」

もう一度行きましょう: Nvidia の CEO が期待していた「超人的な能力」の痕跡が 10 年も続いた後、フアン氏はこれまで以上に決定的な攻撃に戻りました: «私たちのビジョン – 彼は数日前、ホテル・フォンテーヌブローのステージから説明した いつかすべての車やトラックが自動運転になるということであり、私たちはその未来に向けて取り組んでいます。」

運転支援システムのおかげで、その間に私たちの車が実際に安全になったことも考慮すると、私たちはそれを信じたいのですが、しかし、疑問が自然と生じます。過去 15 年間で何が止まったのか、あるいは少なくとも減速したのは何でしょうか。おそらく自動車分野で最も待ち望まれていた革命は何でしょうか?そして、なぜ今は違う必要があるのでしょうか？順番に行きましょう。

最先端の技術

答えるには、まず現時点での状況から始めなければなりません。自動運転には 5 つのレベルがあり、レベル 1 は電子運転支援システム (ADAS) によるドライバー支援の最初の形式を表し、レベル 5 はどこでも、どんな状況でも運転できる自動運転車を表します。 「今日では誰もがレベル 2 と 2+ に取り組んでいますが、一部の企業が立ち上げたレベル 3 はまだちょっとした「おもちゃ」です」と、自動運転のイタリアのパイオニアでありコンピューター工学教授であり、現在は 2015 年にアメリカのアンバレラ社が買収した自動運転システムの開発を専門とするパルマ大学のスピンオフである Vislab のゼネラルマネージャーを務めるアルベルト・ブロッジ氏は説明します。ブロッジ氏は、同社の最新成果を発表するために出席したラスベガスのCESからも、車の制御が最終的に人工知能に渡されるべきレベル3であることを私たちに明らかにした。「それはまだ非常に限定的である。太陽の下でのみ、交通量が少なく、特定の道路で、1時間あたり最大90台までしか機能しない。」友人に見せるために買うのです – 彼は冗談を言います – 実際に使うためではありません。今後は改善され、確実にレベル 4 に到達しますが、まだ時間がかかるでしょう」と彼は結論づけています。

つまり、Google の Waymo や世界のいくつかの大都市に存在する中国の代替サービス、物議を醸しているテスラの完全自動運転システム (2025 年にイタリアに導入されるはずだったがまだ見られていない) やメルセデス・ベンツの実験 (エヌビディアと 4 年間協力している) などのロボタクシー サービスを除外すると、自動運転は正確に高度運転支援システムが適用されるレベル 2 で何年も行き詰まっていることになる。 （ADAS）は、車を車線の中央に保つことを目的として、ブレーキ、アクセル、および部分的にステアリングも管理します。そして、ドライバーは常にステアリングホイールに手を置いて指揮を執っています。

厳しい現実

もちろん、ADAS は毎日命を救っていますが、2010 年代半ばにメーカーや大手テクノロジー企業がおそらくあまりにも軽々しく行った約束からはほど遠いことを認めなければなりません。なぜ？その理由は数多くあります。確かに、技術が言われているほど成熟していなかったため、また、路上での運転の無限の変数を管理するのに十分に洗練された AI システムから、ローカル (つまり個々の車) で動作させるためのコンピューティング能力に至るまで、すべてが少し欠けていたためです。さらに、運転システムを開発する (場合によっては遠隔でその動作を監視する) べき労働者、専門家、科学者の数が不十分でした。

そして、純粋に文化的な興味深い質問もあります。毎年 120 万人が路上で命を落としており (WHO データ)、理論上の自動運転システムは主に人的ミスによりこれらの恐ろしい数字を大幅に減らすことができますが、世論は機械の単一の致命的なエラーよりも現状を受け入れる傾向があるようです。 2018年にエレイン・ハーツバーグの死によって引き起こされたセンセーションを考えてみてください。エレイン・ハーツバーグは自動運転車、ラファエラ・バスケスが運転するウーバーに衝突されて命を落とした史上初の人物です。このシステムの監督に雇われていた運転手だったが、最終的には注意力を散漫にして致命傷を負ったのです。

自動運転が苦労して克服しなければならなかった障害の中に、新型コロナウイルス感染症の流行があった。これにより、世界の半分で自動車の生産、販売、流通が完全に阻止され、自動車を動作させるために今や絶対に必要なチップも遮断された。そしておそらく誰かは、自動車産業が「再始動」した数か月間、チップ危機のせいで、先進的な駆動システムはおろか、携帯電話を充電するためのUSBソケットさえも車に装備することが困難になったことを覚えているだろう。

次に、法的な問題があり、これは非常に厄介であり、依然として終わりのない議論の主題です。実際にレベル 2 までであれば、ドライバーが完全に制御できるため、「責任は常にハンドルの後ろに座っている人にあります – ブロッジは思い出します – レベル 3 に移行すると、責任は少なくともある程度は自動車メーカーまたは技術プロバイダーと共有される必要があります。」これが、業界が細心の注意を払って行動することを選択した理由を説明しています。」

最後に、長年にわたり、コストも大きな問題となってきました。自動運転システムが機能するには、高解像度のカメラからレーダーやライダー、レーザー技術を使用して物体までの距離を計算する高度なリモートセンシングシステムに至るまで、さまざまな種類のセンサーが必要です。したがって、これらのセンサーが収集する大量のデータをリアルタイムで処理し、それに基づいて即座に意思決定を行うには、十分に強力なハードウェア頭脳が必要です。お金がかかるものはすべて「冗長」システム、つまり、メイン システムに障害が発生した場合に稼働できるように、システムの重要な部分ごとに少なくとも 1 つの「複製」システムを備えている必要があります。特に自家用を目的とした自動車にとって、経済的に持続不可能な道路。

何かが変わった

これまでのところ、速度が低下している（あるいは中断されている）原因の多くは、おそらく技術の進化ではなく、道路上での自動運転の到来であることは間違いありません。しかし、フアン氏は今でもそれを信じており、私たちが話したように、10 年後、自動運転のための推論機能を備えた新しいオープン VLA (Vision-Language-Action) モデルである Alpamayo R1 を立ち上げて、ラスベガスの話題に戻りました。自動車業界と、Nvidia ソリューションによる自動運転の開発を望むすべての企業にとっての魅力は明らかであり、ジェンセン氏率いる会社が、ハードウェアとソフトウェアの観点からの大きな進歩と、既存のほぼすべての生成 AI を実行する GPU の成功のおかげで蓄積された莫大な資本に支えられているときに実現します。

つまり、それはもはや 2016 年ではなく、2020 年や 2021 年ですらない、なぜならその間に AI は「推論」することを学習したからです。Alpamayo 1 は、思考の連鎖 (「思考の連鎖」) と推論を使用する 100 億のパラメーターを備えた VLA (視覚-言語-行動) モデルであり、より人間と同じような方法で考えるため、より複雑な状況 (混雑した交差点や交通途絶中の交差点を渡るなど) を解決できるようになります。システムが事前にそうするようにトレーニングされていない場合でも、ライトが点灯します。私たちが現在使用している最も高度なマルチモーダル LLM とまったく同じように、Alpamayo は問題をさまざまなステップに分解し、その後単にセンサーからの入力を収集し、それに応じてステアリング ホイールやブレーキを作動させるだけでなく、最も安全なルートを選択することでどの行動を取るべきかを判断し、最後にドライバーに選択の理由を示して何をするつもりかを伝えます。紙の上ではほとんど SF のようです。それで、ついにそこに到達したのでしょうか?再びブロッジ氏が私たちに注意するよう勧め、同時に励ましています。「『すごい』効果を生み出すために大きな発表をする人がたくさんいるので、少し注意する必要があると彼は示唆していますが、それは本当です。VLM の使用は昨年の真のビッグニュースです。」これについては、すでに昨年の CES 中に、当社のチップ上で自動運転スタックとともに実行される VLM を使用して実証しました。従来のスタックは、障害物の存在や車線の幅などの物理的な情報を提供しますが、シーンを解釈することはできませんとブロッジ氏は説明します。しかし、VLM はコンテキストの解釈を提供します。つまり、目の前に止まった車が配達中の宅配業者なのか、故障した車なのか、信号で並んでいる人なのかを理解します。これにより、追い越すべきか待つべきかを判断できるようになり、これまで自動運転車が単に失速してしまうような状況が解決されました。」 つまり、今が本当に適切な時期なのかもしれません。

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