100万キロ走行した後に事故が1回起こる可能性はありますか？

人間のドライバーにとって、これは間違いなく夢物語であり、生涯でそこまでの距離を運転することはないかもしれない。

しかし、AI ドライバーにとって、これは彼らが目指す目標です。

現在、北京市宜荘市の優秀なAIドライバーは30万キロあたり1件の事故を達成しており、 4年間で事故率を86％削減しました。

初心者から熟練ドライバーまで、AIドライバーの運転技術の向上は、主に自動運転企業の努力によるものです。

あまり知られていないのは、自動運転車の開発を促進する、車両・道路・クラウドの統合に基づく安全監視ソリューションです。

このソリューションを開発した北京オートネットワークは最近、イネーブラーの観点からインテリジェントビークルリファレンスとコミュニケーションを取り、その知見を共有しました。

AI を活用したドライバー監視を強化するのは誰でしょうか?

交通ネットワークは、すべてのドライバーが技術を磨く巨大な自動車学校です。

• 毎日通勤する普通のドライバー、 1万キロごとに事故を起こす普通の学生。
• フルタイムで運転するプロのドライバー、 35,000キロ走行で事故はたった1回というトップクラスの成績。
• 登場するAIドライバーは、100万キロ走行と事故1件のみの達成を目指す。

しかし、トップスコアラーには生来の資質に加えて育成も必要であり、特にAIドライバーのような新種の人材は、学業成績の劣る者からトップスコアラーへと進化するために人間の監督を必要とします。

北京カーネットは、自動運転車を監視する必要性に基づいて、関係組織を支援するための完全な統合車両・道路・クラウド車両監視ソリューションを開発しました。

• 車両側には対応する安全管理装置が搭載されており、37種類の単一車両監視データをリアルタイムでアップロードする役割を担っています。
• 路側には、路側センシングおよびコンピューティング デバイスが設置されており、テスト車両に関連する異常なイベントを識別してロックするのに役立ちます。
• クラウドでは、統合されたデータが自動運転の監視と機能評価を確立するための基盤を形成します。

△自動運転における異常事象のサンプルデータ

その中核機能の 1 つは、車両、道路、クラウド システムの統合異常検出機能であり、主に次の 2 つの側面に依存しています。

まず第一に、北京オートネットワークは独自のイベント監視アルゴリズムを開発しました。これは主に異常なイベントを識別するために使用されます。

まず、蓄積された900TBのデータから、貴重なシナリオデータをさらに精査し、選別しました。

初期イベントスクリーニング後、急減速、緊急ブレーキ、自動運転の解除など、合計800万件の異常動作が抽出されました。

次のステップは、違反や事故などのさまざまなイベントを正確に分類するアルゴリズムを使用して、データをさらに精緻化することです。

最終的に、北京オートネットワークは膨大な量のデータから多数の異常イベントを抽出し、それを使用してアルゴリズムを反復することで、異常イベントを識別する能力を向上させました。

一方、アルゴリズムに必要なデータは依然として増加しています。自動運転車1台あたり1日あたり約3GBのデータが蓄積されることが分かっています。車両の数と合わせると、 1日に生成されるデータは3TB近くに達します。そのため、アルゴリズムも日々改善されています。

検出中に異常なイベントを見逃した場合はどうなりますか？フォールバック対策は講じられていますか？

北京カーネットは、自動運転の路上テストに参加する企業向けにプロアクティブ報告ツールも作成し、道路上で発生する異常なイベントを事前に報告できるようにした。

事故の隠蔽が発覚した場合、関係管理部門は対応する管理措置に従って会社を処罰し、処罰の重さは事故自体の重さを超えることになります。

罰はどうあるべきか？

交通管理当局と実証区の指導の下、北京カーネットは減点制度を提案しました。試験車両に故障が発生した場合、または企業が規制に違反した場合、運転免許証から減点されます。これは、私たちが運転中に信号無視をした場合に減点されるのと同じです。AIドライバーにも同様の減点が適用されます。

人間のドライバーが12点すべてを失った場合、運転免許は一時的に停止され、運転が禁止されます。その後、学科試験（科目1）を再受験する必要があります。

AIドライバーは、一定のポイントまで減点されると「サイバー運転免許」の資格が停止され、ひどい場合には試験資格が取り消されることもある。

AIのガバナンスを目的としているものの、このスコアリングシステムは「人道的」であり、「画一的」で「事故のみ」のアプローチではありません。例えば、自動運転車が赤信号で待機中に後続車に追突された場合、そのような無過失事故は記録されず、罰則も適用されません。

関係管理部門、北京オートネットワーク、実証区内の企業の共同の努力により、北京ハイレベル自動運転実証区は第3.0段階から第4.0段階へと進化しています。

北京の自動運転実証ゾーンの探査

北京市自動運転実証区（以下、実証区）は2020年に設立されました。4年間の探査を経て、車両・道路・クラウド統合インフラは現在600平方キロメートルの面積をカバーし、累計テスト走行距離は3,300万キロメートルを超え、全国の総テスト走行距離の約3分の1を占めています。

現在、合計33社、900台以上の自動運転車が試験・検証・実用化検討に参加しています。

各車両が道路に出る前は、シミュレーション テスト レポートやクローズド コース能力テスト レポートなどのレポートを提出する必要があります。

関連する報告書を提出した後、北京オートネットワークは実証区による試験通知の処理を支援します。

その後、自動運転車は安全性と交通効率の向上に重点を置いた公道テストに入る予定だ。

しかし、長期的には、安全性と交通効率は、確かに一緒に改善する必要がある 2 つの側面です。

しかし、一定期間内に自動運転車の能力が一定のレベルに達すると、安全性と効率性はトレードオフになります。

同時に、安全性を犠牲にすることで生じる潜在的な損害が大きすぎるため、減点の対象となり、企業の長期的な評価に影響を与える可能性があります。そのため、車両は効率性を犠牲にして、より保守的な戦略を採用することがよくあります。

しかし、保守的な戦略では、自動運転車の交通効率が低下し、自動運転車が「動く障害物」と化してしまうなど、新たな問題が生じることになる。

報道によれば、一部の部隊の初期の試験車両では、交通効率は一般車両の74％に過ぎなかったという。

交通効率が低いこれらの自動運転車については、北京カーネットは、車両の軌跡と路側帯のビデオを組み合わせて、交通量の多い道路で運行する能力が十分でない車両を識別する戦略も採用します。

4年間の努力を経て、テスト車両は現在、人間のドライバーに近い効率レベルで動作し、事故から次の事故までの走行距離は人間のドライバーのそれをはるかに上回り、全体的な事故率は86%減少しました。

一部の高性能試験車両は既に30万キロメートルあたり1件の事故というレベルに到達していますが、これは100万キロメートルあたり1件という中間目標にはまだ程遠いものです。しかし、これは既に人間のドライバーのレベルを超えており、非常に印象的です。

これは、実証区、北京車両ネットワーク、路上試験ユニットによる長期にわたる調査の結果です。

このような自動運転のガバナンスメカニズムは、おそらく世界でも類を見ないものである。

北京オートネットワークは、「北京モデル」と比較すると、海外の一部の車両試験管理は主に企業の積極的な報告に依存していると述べた。

自動運転の能力を直接測る指標である、カリフォルニア州で最初に発表されたMPI（平均非連動走行距離）指数も、企業が自主的に報告したものとみられる。

当初の管理は緩やかでしたが、問題に対する罰則は非常に厳しく、明らかに欠点がありました。

最近の最も鮮明な例は、クルーズ社の突然の崩壊です。

数千億ドルの資金調達と2000億ドルを超える評価額を誇る自動運転のスーパーユニコーン企業、Cruiseは、かつてGoogleのWaymoと競合していました。しかし、サンフランシスコが突如として自動運転車の一般公開を開始してからわずか2か月後の2023年10月、深刻な事故が発生し、当局はCruiseの公道試験ライセンスを正式に取り消しました。

その後、事故の原因は自動運転技術の不十分さだったことが判明した。

スーパーユニコーンは一夜にして活動を停止し、混乱に陥り、1年以上苦戦した後、数千億ドルの現金が跡形もなく消えて崩壊した。

そのため、世界的な自動運転競争において、「北京モデル」と「宜荘の経験」は、業界がより多くの「ウェイモ」を生み出し、「クルーズ」のような事態を回避するのに役立っている。

もう一つ

最近、「北京市自動運転車両規則」が正式に可決され、自家用車における自動運転の活用が明確に規定され、道路上でのレベル3自動運転がサポートされました。

支援政策が整備されたことで、業界では2025年を「L3商用化元年」と呼んでいます。

北京オートネットワークによれば、新興電気自動車企業が実証区のレベル3試験要件を満たせば、各社が協力して国家レベルのレベル3パイロットプログラムに応募できるようになるという。

しかし、北京汽車網によると、 L3は「非常に基本的な機能」であり、車両の性能が向上するという意味ではなく、むしろより多くの責任を負うことになり、したがって安全性の要件も高くなることを意味する。