自動運転は黄澤華氏の新たな起業計画における主要課題ではない。

世界初の上場自動運転企業であるTuSimpleの共同創業者として、 AI駆動型自動運転の意思決定プロセス全体にゼロから関わり、世界初の上場自動運転企業を創り上げました。さらに、名門コンピュータサイエンススクールであるCMUの卒業生である彼が、最初のキャリアパスとしてソフトウェアを選択しなかったことは、多くの人々を驚かせました。

はい、黄澤華氏の新しいベンチャー企業であるゼロワンオートは、新エネルギーの大型トラックからスタートし、当初は短距離路線にも重点を置いていました。

しかし、これは単なる煙幕のようだ。今年のAIサミット「CVPR国際自動運転チャレンジ」に、設立わずか2年前の自動車製造会社ゼロワンがひっそりと参加し、最先端のエンドツーエンドトラックで、巨大企業エヌビディアに次ぐ2位に輝いたのだ。

彼らは衝撃的なデビューを果たすまで沈黙を守っていた。彼らのモデルの性能は初めて検証され、世界トップクラスに確固たる地位を築いた。

ゼロワンの車両製造における迅速な量産・納入と、インテリジェント大型トラックエコシステムアライアンスの効果により、「自動運転を第一選択にしなかった」黄澤華氏は、より大きな別のレベルで自動運転の究極の実現を実践しているようだ。

ゼロワンの今後の展望は未知数だと自ら認めている。

• 数百億元規模の新エネルギートラックを製造。
• 数千億元規模で、新エネルギー大型トラックを中国最高のものにする。
• しかし、自動運転の大規模な導入、運用シナリオ、グローバルプラットフォームを組み合わせると、ターゲット市場は数兆ドル規模になります。

実際、自動運転は黄澤華氏の自動車製造プロセスにおいて常に不可欠な部分となっているが、世界大会でのパフォーマンスについては、それがモデルの能力を実証したものであり、また、適切な時期に生まれたことは幸運だったとコメントした。

現時点では、大きなモデルがすべてを書き換え、自動運転のパラダイムを端から端まで作り変えているという以外に理由はありません。

彼らはそれを最後まで運び、それからテーブルをひっくり返しました。

世界第2位という結果は、全く予想外のものではなかった。

黄澤華氏は、このコンテストへの参加は実は非常に単純な試みに過ぎなかったと語った。

しかし、2022年末までに01 Autoはすでにエンドツーエンドの関連研究開発への投資を開始していました。そのため、今年のCVPRチャレンジでは、基本的に社内で比較的成熟した開発段階にあったシステムを適用し、視覚信号のみを使用して非常に良好な結果を達成しました。これはチームにとって大きな励みとなりました。

黄澤華氏は、ゼロワンオートのエンドツーエンドの投資は小規模なチームにもかかわらず非常に効果的であることが証明され、基本的なモデリングとシステム開発におけるチームの能力を示していると明らかにした。

これは、技術的なパラダイムシフトの力の証明でもあります。

同氏はOpenAIのGPT-4oを例に挙げた。GPT-4oの音声対話機能はSiriをはるかに凌駕するが、研究開発に何千人ものエンジニアを投入しているSiriとは異なり、OpenAIには数十人しか関わっていない可能性が高い。

したがって、技術的なパラダイムシフトの時期には、人数やデータパラメータの規模よりも、適切な人材と優れたモデルの方がはるかに重要です。

もちろん、生成 AI によってもたらされる技術変化に対する早期の洞察と、エンドツーエンドの技術の早期導入も、ゼロワンオートの CVPR 結果に「好ましいタイミング」の役割を果たしました。

黄澤華氏はソフトウェア分野でより深いバックグラウンドを持ち、世界最高峰の自動運転の訓練場であるカーネギーメロン大学でロボット工学を学びました。卒業後はTuSimpleに入社し、起業。技術からエンジニアリング、そして車両1台からフリートまで、自動運転の全プロセスを経験しました。

そのため、ChatGPTが登場したとき、彼はそれがAIと自動運転技術のパラダイム全体にとって何を意味するのかをすぐに理解しました。それが、ゼロワンがひっそりと自動運転の研究開発を開始した理由でもあります。

幸運もゼロワンに味方した。黄澤花は自動運転の経験があったが、生まれたタイミングが良かったため、負担も変革も必要とせず、最初から最後までゼロからスタートし、小さな一歩を素早く踏み出すことができた。

黄澤華氏は、ゼロワンオートの出発点は、自動運転の最大の欠点は車自体にあると考えたことだと明かした。そのため、限られたリソースを車輪の再発明という泥沼に投入することを避けるため、優れた車を作ることに注力し、自動運転の上位システムを開発すべきではないと明言した。

しかし、ChatGPT後まもなく、彼は自動運転技術のパラダイムが根本的な変化を遂げ、従来の自動運転能力を10倍から100倍向上させる可能性があることに気づいた。1ヶ月にわたる社内での慎重な検討を経て、彼は当初の主張を覆し、自動運転の研究開発に着手することを決意した。それは、出発点であり、終着点でもある、完全なエンドツーエンドのアプローチで推進することだった。

時間です。

エンドツーエンドの自動運転をめぐる話題と議論は、2023 CVPR ベストペーパー賞から始まりました。

しかし、黄澤華氏の見解では、エンドツーエンドは自動運転パラダイムにおいて原因ではなく結果である。

これについては 1990 年代初頭から議論やアイデアが出ており、2016 年には Nvidia もよく知られた影響力のある論文を発表しました。

コアシステムも単純です。カメラからの入力を受け取り、車両の軌道をマッピングします。

しかし、当時の技術パラダイムでは、エンドツーエンドの統合を実現すると、過学習、つまり局所的最小値に陥りやすくなっていました。当時のAIシステムは、世界とデータに対する理解が非常に限られており、小規模なデモではうまく機能するかもしれませんが、大規模なシステムでは失敗する可能性が高かったのです。

そのため、黄澤華氏は、大規模言語モデルが AI に常識システムと世界を理解する能力を与えるため、今こそエンドツーエンドの自動運転の時代が来ていると考えています。

赤信号で止まり、水たまりを認識し、そこをどのように通過するかを知っています...人間の世界を理解することで、AIはさらに関連する推論を行います。

この質的な変化は世界モデルの発展にとっても鍵となりました。

黄澤華氏は、世界モデルはすでに確立されていると考えています。大規模な言語モデルと大規模な視覚モデルを基盤として、世界全体を自動運転に投影し、エンドツーエンドの実装の基盤を提供することができます。

最もシンプルなアプローチこそが最善であり、エンドツーエンドのソリューションは、従来の手作業によるモジュール定義とそれに伴う情報損失から解放されました。もはや具体的で複雑なルールを記述する必要はなく、自動運転の大規模展開におけるボトルネックも解消されました。

「赤信号に遭遇したら停止するようにAIシステムに指示するためのルールを記述する必要はもうありません。常識を理解する能力を備えたAIは、停止する必要があることを認識するのに画像のみを必要とします。」

過去の複雑なモデルは大幅に簡素化されましたが、簡素化はエンジニアリングにおける大きな変化を意味します。

黄澤華氏は「テーブルがひっくり返った」という例え話をした。

最初の側面は人材と組織の管理です。

AI 人材はますます不足しており、モデルトレーニングやデータプラットフォームシステムのスキルを持つ人材の需要はさらに高まっています。

3～5年のタイムフレームで見ると、エンドツーエンドのソリューションは自動運転を本質的に簡素化し、これにより、位置推定、マッピング、予測計画など、多くの既存データスタックにおけるエンジニアの作業が簡素化されます。自動運転の研究開発組織は、革命的な再編に直面しています。労働集約型のデータラベリング業界でさえ、大きな変化を経験するでしょう。エンドツーエンドのソリューションは、より多くの運転データのラベリングを自動化します。モデルを理解している、あるいはオープンソースの基礎モデルを効果的に活用できるアーキテクトは、その価値をさらに高めることができるでしょう。

第二に、自動運転の上位システムの変化があります。

すでに見えているのは、CPUからGPUへのコンピューティング能力の移行、そして複数の小型モデルから単一の大型モデルへの移行です。現在も検討が進められているセンサーソリューションも、エンドツーエンドの統合により統合化が進む可能性があります。

3つ目は、コーナーケースです。これは、ロングテールシナリオ向けのソリューションであり、エンドツーエンドで優れた機能を発揮します。これにより、自動運転の普及が大きく加速します。ハンズフリー、フットフリー、アイフリーの運転モードが量産乗用車に迅速に導入され、駐車システムが真に統合され、2つの独立したシステムが不要になります。

「写真なしでも運転できる、全国を運転できる、道路があればどこでも運転できる」というメッセージを業界が広めているのは、エンドツーエンドのテクノロジーによる自信のおかげなのです。

エンドツーエンドのシナリオ移行と一般化の上限が引き上げられることで、より根本的な変化がもたらされるだろう。

L4 はもう存在しない可能性があります。

Huang Zehua 氏は、実現可能な条件下では、エンドツーエンド システムは実際には L2 と L5 の 2 つだけになると考えています。

レベル4は、当初は限定された状況と動作条件下での完全自動運転として定義されていましたが、それ自体が人間が作り上げたルールの具現化でした。しかし、これらのルールを徹底的に排除することで、レベル4の根幹そのものが破壊される可能性があります。

ついに自動運転の実用化が本格的に始まる。

エンドツーエンド以前の自動運転はモジュール式システムに基づいており、ソフトウェア システムが持つはずの限界効果ビジネス モデルを実証していませんでした。

自動運転は現実世界とのインタラクションを伴うため、従来の限界費用は非常に高く、あるシナリオから別のシナリオへの移行に必要な研究開発費や人的資源は、ソフトウェアシステムのビジネスモデルに適合していませんでした。

しかし、エンドツーエンドが実現され、完全なデータ駆動型プロセスが実現されると、シナリオは細分化されなくなり、AIシステムは移行コストも発生しなくなり、ソフトウェアの限界効果が明らかになり、自動運転の商用化は質的に変化します。

黄澤華氏は、古い体制が隅々まで覆され、新たな秩序が再編されつつあると信じている。

テストする必要がある唯一の重要な質問は、 「エンドツーエンドの下限はどこにあるか」です。

本質的に、エンドツーエンド システムは、確率モデルとして見ることができるディープラーニング システムです。

エンドツーエンドとは、情報フローを情報フローにマッピングすることであり、出力結果の安全性を確率的な観点からどのように保証するかが、自動運転においては他の AI 応用分野よりも重要です。

しかし、黄澤華氏は比較的楽観的で、業界に参入する企業が増えれば、この問題は大きな問題にはならないと考えている。何年も前に顔認識の研究に携わっていた私にとって、それが今や一般的な金融グレードのアプリケーションになっているとは想像しがたい。

AIには確かに多くの複雑な問題や課題がありますが、運転そのものはそれほど複雑ではありません。

黄澤華氏もこれに反対し、自動運転が究極の目標に到達するには、完全な説明可能性と完全にオープンなブラックボックスが必要だと主張している。エンドツーエンドのシステムは確かにブラックボックス的な側面があるが、ブラックボックスと安全性の欠如は同義ではない。

「私たちが飛行機を飛ばすのは、飛行機の原理が完全に説明できるからではなく、十分に安全であることが証明されているからです。」

実際、エンドツーエンドの統合がなくても、黄澤華氏の自動運転に対する信念は揺らぐことはありませんでした。

彼が新しいビジネスを立ち上げ、自動車製造を選んだ理由は、トラックの自動運転の実現における最大の欠点である車両そのものを解決するためだったと彼は語った。

自動運転の新たな事業、車の製造を開始。

「実際、自動運転にとって最大の問題は、依然として車両の不足です。」

TuSimpleの無人運転車をゼロから開発することに成功した黄澤華氏は、新たに出発した当初の動機の根拠を説明しました。

彼は過去10年間、トラックを中心に自動運転の開発に取り組んできたが、最終的に、トラックの自動運転の進歩を阻む要因は依然としてトラックそのものにあることに気づいたと述べた。急成長を遂げる乗用車市場と比較すると、トラックには新たなエネルギー変換プロセスが欠如しており、多くの基盤技術が改良されていなかったのだ。

最終的な視点から見ると、自動運転トラックの導入が難しいのは、優れたトラックと優れたトラック プラットフォームが不足していることです。

この欠如は問題点であり、不足であり、また、自動運転の実用化を真に望んでいる黄澤華氏が見ている起業のチャンスでもある。

彼の理解によれば、自動運転はソフトウェアを中核とする上位システムと、車両のハードウェアを基盤とする下位システムの 2 層システムです。

「自動車は自動運転の一部になる必要がある。」

黄澤華氏は、これまでの自動運転実践者たちは実際にこの感覚を持っていたと考えているが、より大きな視点で見ると、自動運転はまだ大多数の人々の間でコンセンサスが得られていない。

マスク氏は依然としてリーダーであり続けています。トラック業界では、テスラが既にセミトラックを量産・発売していますが、セミはあくまで新エネルギートラックであり、インテリジェント化には未だ至っていません。

そのため、黄澤華氏は、技術的な道筋はほぼ明確になっているため、どんなに困難であっても自動車を製造すること、あるいは少なくとも自動車製造の方向へ前進することが不可欠であると考えています。

運命の歯車もこの瞬間に動き始める。

コンピューターソフトウェアのバックグラウンドを持つ Huang Zehua 氏がハードウェアと自動車製造の分野へ進むことを決意したちょうどその時、彼はもう一人の上級ハードウェア専門家でありトラックの第一人者であるZhang Hongsong氏と意気投合した。

張紅松と黄澤花は同い年ではない。AIの天才黄澤花に比べ、張紅松は自動車業界の伝統と奥深さを体現している。彼は30年以上にわたり大型トラック分野で活躍してきた。北京福田ダイムラーと三一重型トラックの副社長を務め、三一重型トラックのプロジェクト立ち上げから上場までの全プロセスを統括した。ハードウェアの研究開発、サプライチェーン、製造に精通している。

黄澤華氏がTuSimpleで働いていた頃、二人は初めて出会い、意見を交換しましたが、深い交流はありませんでした。黄澤華氏が中国に帰国した後、偶然にも宋歌氏と頻繁に連絡を取り合うようになりました。彼は宋歌氏に自身の知見を共有し、自動運転における現状の車両の欠点を解決する方法について助言を求めました。

張紅松氏はまた、自動車会社の視点から見ても、同じ方向性を持つことの問題について考えていたという驚くべき発見をした。

さらに重要なことは、このアイデアの衝突と交流を通じて、2人は互いの根底にある価値観、考え方、性格が互いに魅力的であることを発見したのです...

私たちは同じ問題について考えているので、起業を通じてそれを解決してみてはどうでしょうか?

張紅松氏と黄澤花氏の二人は、ゼロワンモーターズを設立し、正式に自動車製造事業を開始した。

さらに、彼らは独自の経験とバックグラウンドを持っていたため、起業の方向性やプロジェクト展開について明確な理解と詳細な計画があり、予想以上にスムーズに進みました。

彼らの戦略の正確さにより、彼らは2年以内に最初のプラットフォーム上で2つのモデルの研究、開発、製造、納品を完了し、費用は約1億5000万人民元でした。

黄澤華氏はまた、乗用車の製造の閾値は一般的に50億〜100億元と認識されているが、トラックの場合は異なると明らかにした。トラック業界のサプライチェーンは再利用性が高く、カスタマイズ開発や専門的な統合が少なく、最も必要なところに最も合理的なリソースを使用できるからだ。

彼はまた、2年間にわたる車の開発プロセスには困難がつきもので、ミスや結果も避けられないことを認めた。しかし、ゼロワンオートの方向性は概ね正しく、チームは問題解決に継続的に取り組む姿勢と実行力を持っていたため、これまで期待を上回る車を完成させることができた。

黄澤花氏はゼロワンモーターズのために独自の「三段ロケット」を開発している。

第一段階は、車を製造し、市場に出すことです。次に、販売を成功させ、市場シェアを獲得し、研究開発から商品化までのクローズドループを完成させ、企業開発のフライホイールサイクルを確立します。第一段階を完了すれば、基本的に次の段階への切符を手にしたことになります。

第二段階では、自動運転基盤とプラットフォームを構築し、車両システム全体を徹底的に自社開発し、具体的なシナリオに焦点を当てることで、無人運転の実現を成功に導きます。これは、新エネルギー車向けに設計された全く新しい大型トラックプラットフォームと、自動運転向けに設計されたインテリジェント車両プラットフォームとなります。

次の段階は第3段階、つまり自動運転の大量生産と大規模な商用化です。自動運転が車両のインテリジェンスと完全に統合され、最も広い範囲とシナリオで自動運転の目標を達成します。

マスク氏のスペースXを例に挙げると、黄澤花氏の3段式ロケットは、第1段が地球の重力から脱出して宇宙へ進出する役割を担い、第2段と第3段は自動運転で火星軌道に入り、最終的には火星に着陸する。

現在、機体の量産・納入と安定した受注により、ゼロワンの第一段ロケットは軌道投入を続けている。

もちろん、宇宙の広大さを念頭に置けば、途中で成功を達成することもできます。

Zero1 Motorsは自動車の製造に加え、新たなエネルギーとインテリジェント機能も協力に開放し、 Zero Motion Smart Truck Allianceを通じてトラック業界に力を与えています。

黄澤華氏は以前、トラックのサプライチェーンは乗用車のそれとは異なり、特注のトラックが少なく、共有や再利用されるトラックが多いと論じた。

ゼロワンオートは、このより伝統的な自動車分野に、新たなエネルギー共有と自動運転関連技術の再利用の両方をもたらすことができます。

Zero1 Motorsにとって、こうしたエンパワーメントと利他主義は、最終的にWin-Winの関係を生み出します。トラックや商用車にはニッチなシナリオが多すぎるため、より多くの企業がZero1 Motorsの能力、すなわち電動化アーキテクチャと自動運転ソリューションを直接活用できれば、より大きな価値を創造し、ユビキタスな自動運転を実現できるはずです。

黄澤華氏は、この提携モデルの長期的な展望についても質問された。現時点では深く考える余裕はないが、漠然と見えているのは、ゼロワンモーターズが技術を提供し、大型トラックメーカーが生産とアフターサービスを行うという点だと述べた。

実際、このモデルはすでにHuaweiによって乗用車市場で検証されており、 Zero Motion Smart Card Allianceは商用車分野でHarmonyOS Smart Mobilityの開発を目指しているようです。

この評価は黄澤華氏の予想外だった。より正確に言えば、ゼロモーションスマートカードアライアンスは、彼が2つ目の事業を立ち上げる際の当初の想定にはなかった。起業家としての道のりを振り返り、黄澤華氏はただ一つの言葉、一つのことだけを繰り返し強調した。

トラックは依然として自動運転における最大の弱点だ。

彼が手がけた2つの企業、TuSimpleとZero One Motorsの違いを比較するように言われると、彼は擬人化のアナロジーに同意する傾向にあった。

TuSimpleは、コンピューターを駆使して世界で最も難しい技術的問題の解決に挑戦し、IOIの金メダリストを目指しています。たとえ一つだけでも、強みがあれば十分です。

しかし、ゼロワンモーターズの挑戦は、車両製造、自動運転、事業化、オペレーション、ブランディングといった分野で強みを持ちつつも、弱点を一切許さないことにある。まるで、大学入試センター試験でトップクラスの成績を収めた生徒のようだ。

現在、ゼロワンオートはすでに「予備テスト」の段階にあり、車両製造と自動運転の両方でトップクラスにランクされ、第1層に位置付けられています。

黄澤華氏は、2年間の起業での成果に興奮していましたが、世界最高の輸送ロボット企業という自身のビジョンに一歩近づいたことにさらに興奮していました。

黄澤華氏は、これは中国のトラックがこれまで実現したことのない夢だと語った。

今、私たちはゼロワンオートという名前のもと、起業家精神を通じて優秀な人材を集め、この目標を一歩一歩実現させています。