Android の高度なインテリジェント運転技術が 10 万元前後の車両に広く採用されるまでのタイムラインが明確に設定されました。

2025年第1四半期。

コンパクトなAクラス車であるBaojun Yunhaiのオーナーは、 40万〜50万元、あるいは数百万元もする車の多くのユーザーよりも早く、いつでもどこでも道路に関係なく運転できる高度なインテリジェント運転体験を楽しむことができるという幸運に恵まれている。

その原動力となっているのは、 DJIの自動運転事業を担う企業体、 Zhuoyu Technologyだ。

同社によれば、わずか7 台のカメラと 32 TOPS の計算能力を使用してエンドツーエンドの画像フリー処理を実現するこのソリューションは、提供されれば業界に大変革をもたらすものとなるだろう。

すべては空約束なのでしょうか？ Smart Car Reference は、誰でも実際に体験できる機会を設けました。

32TOPS のエンドツーエンドのサービスは優れていますか?

体験コースは深セン卓宇本社を一周し、一般市街地道路、都市高速道路、市街地村、工事区間などを含む往復約30kmを巡ります。

午前9時頃、ちょうど朝のラッシュアワーで、片道40分ほどかかります。

Zhuoyu は、このルートに対して特別な最適化や調整は行われておらず、ルート自体はナビゲーション ソフトウェアによって自動的に生成されたものであると保証しました。

最初のハイライトは、 0 フレームから開始できることです。DJI の今後の Pure Vision エンドツーエンド システムは、道路脇の駐車位置から直接開始できるようになりました。

その過程で、彼は道路を横断していた歩行者も避けることに成功した。

途中で最初に直面した難関は、駐車車両のある変則的な右折交差点であり、交差点を曲がった後、違法駐車車両の列によって道路がさらに塞がれていた。

課題は、インテリジェント運転システムが状況をどのように理解するかにあります。違法駐車や一時駐車車両が通常の走行車線を占有しているため、多くのシステムはそれらを赤信号で待機している通常の車両と解釈し、盲目的に追従して待機します…

Zhuoyu 7V 32TOPS システムの優れた点は、目標の状態を正しく理解し、シーン全体の通過可能な領域を柔軟に識別し、正しい判断を下す能力にあります。

深センの朝のラッシュアワーの2つ目の課題は、「仕事に急いでいる」深センのドライバーから生じています。

このような突然の割り込みへの対応は、最低限の安全レベルを確保するという点では難しくありません。車両を停止させるだけです。しかし、課題となるのは、これらの受動的に作動するルールのタイミングです。相手がどの程度車線に侵入してきたら、急ブレーキをかける必要があるのでしょうか？

遅すぎると安全は保証されませんが、早すぎる場合や過度に慎重すぎる場合は、乗車体験が台無しになり、追突される危険が生じる可能性があります。

Zhuoyu Pure Visionインテリジェントドライビングシステムの最大の特長は、様々な緊急事態への対応力です。一言で言えば、状況を予測し適切な戦略を講じる熟練ドライバーの能力に匹敵する、先見性を備えたシステムと言えるでしょう。

例えば、トラックが横から近づいて割り込もうとしたとき、システムはあらかじめ相手の意図を「予測」しており、急ブレーキをかけるような急な動きはせず、冷静にトラックを回避して迂回した。

間違いなく、これはエンドツーエンドのデータ駆動型アプローチの利点です。

同様に、複雑な都市交通シナリオでも、Zhuoyu Pure Vision System は引き継ぎをすることなくナビゲートし、スムーズに通過することができます。

要約すると、Zhuoyu の最新の純粋なビジョンベースのインテリジェント運転システムの最も驚くべき点は、 7V 32TOPS などの「基本的な」ハードウェア条件下でインテリジェント運転シナリオを完全にカバーし、業界で唯一のシステムとなっていることです。

さらに「驚き」なのは、システム全体が経験豊富なユーザーの「期待」を非常に満たし、非常に「リアル」な感覚で、堅苦しい手書きのルールをほとんど感じないということです。

体験全体を通して、何か問題は見つかりましたか?

もちろんです。交差点で間違った車線に入り、右折しようとしたが、反対側のドライバーが道を譲ってくれない場合、システムは「強制的に」直進し、手動による介入が必要になります。

このようなエラーは、約 15 キロメートルの移動中に 2 ～ 3 回発生し、手動での引き継ぎが必要になった唯一の理由でした。

Zhuoyuの開発理念は安全性を最優先としており、トレーニングデータの選択において、システムが他の車両と通行スペースをめぐって競争することがないようにし、自ら「妥協」する必要があることを意味します。

しかし、こうした欠点は、インテリジェント運転のシームレスな体験に大きく影響し、オーナーの移動計画や時間に深刻な影響を与える可能性があります。Zhuoyu社内でも、これは未解決の主要課題として挙げられています。

しかし、これらの問題を解決するための方法とタイムラインは、過去のものとは大きく異なります。

「100% データ駆動型」—これはかなり大胆な発言です。

Zhuoyuがエンドツーエンドを実現する方法

Zhuoyu のエンドツーエンド技術の理解と応用は、インテリジェント運転プロセス モジュールの「モデリング」よりも明らかに一歩深いものです。

先ほど述べた「交差点を見落とす」問題を例に挙げてみましょう。エンドツーエンドシステムに移行した多くの事業者は、現在でも、交差点から2km手前でシステムに車線変更を強制したり、交差点を見落としそうになった際に手動介入を促すなど、一連のルールを適用することでこの問題を解決しようとしています。

世間では「エンドツーエンド接続に安全基準を設ける」というレトリックが唱えられていますが、実際には、エンドツーエンド接続の「ブラックボックス」の性質に対する理解が欠如していることを反映しており、パラメータを調整したいと思ってもどこから始めればよいのかわからず、人々は無力感に陥っています。

真実は、車線変更のタイミングを正確かつ安全に明確に規定できるルールは存在しないということです。したがって、ルールは安全網として機能するだけで、問題を根本的に解決することはできません。

一方、卓玉は、物事を端から端までの本質の観点から考えます。

エンドツーエンドモデルの本質は、大量のデータからセンサーデータと軌跡のマッピング関係を学習することです。その能力の上限はデータ駆動型アプローチによって得られるため、鍵となるのは高品質なデータ取得と効率的なデータトレーニングです。

上記の逆車線運転の問題に対する解決策は次のようになります。

過去に類似した手動ルールを適用した経験が、トレーニングのためにモデルに戻されます。

簡単に言えば、システムが間違ったレーンに入った場合（つまり「ルール」に違反した場合）、トレーニングプロセス中にペナルティが発生します。ペナルティが大きく厳しいほど、モデルパラメータの調整速度が速くなり、最終的にはペナルティを最小限に抑えるか、ペナルティなしでモデルが安定状態に収束します。

これもルールに従いますが、if else などの厳格なルールは使用しません。

一方、「ペナルティ収束」プロセスでは、潮汐レーンやバスレーンといった、より多くの意味情報を戦略に追加できます。人間のルール経験をモデルの学習に継続的に組み込むことで、複雑なコードを書かなくても、システムは最終的に人間に近づくようになります。

業界におけるワンステージアプローチとマルチステージアプローチをめぐる表面的な議論とは対照的に、 Zhuoyuは誰が「純血」のエンドツーエンドアプローチをより良く体現しているかを気にしません。同社が重視するのは、問題解決のアプローチと手法、そして真に「データ駆動型」のソリューションを実現できるかどうかです。

したがって、Zhuoyu のピュアビジョン エンドツーエンド ソリューションは、業界の他のソリューションと比較していくつかの明確な違いがあります。

まず、モデルを解釈可能にするために 2 段階モデル​​が採用され、出力軌跡のロジックは証拠に基づいています。

たとえば、モデルの安全性推論フレームワークでは、評価モジュールはニューラル ネットワークを使用して各候補軌道出力をエンドツーエンドで評価し、安全性検証モジュールは冗長ソフトウェアとアルゴリズムを使用して機能安全メカニズムを参照し、最終的な出力軌道の品質と安全性をさらに確保します。

第二に、DJI のエンドツーエンドのテクノロジーは、高価な最先端のハードウェア テクノロジーに依存するのではなく、DJI の長年にわたるソフトウェアとハ​​ードウェアの統合の蓄積に基づいています。

例えば、2016年にDJIが発表したドローン向け両眼ビジョン技術は、現在ではZhuoyu低コンピューティングパワープラットフォームの両眼拡張エンドツーエンドアーキテクチャの中核となっています。画像と点群の幾何学情報を同時に提供できるため、データトレーニングの効率が10～20倍向上します。つまり、同等の性能を達成するために必要なトレーニングデータ量は、従来の単眼／異種単眼ソリューションの約10%に過ぎず、ロングテールデータへの需要が大幅に削減されます。

第三に、Zhuoyu は業界で初めて、エンドツーエンドの上限と潜在能力の定量的な推定を提案しました。

現在、7V 32TOPSのピュアビジョンソリューションは、車両側のモデルパラメータ数が約1億～3億個あり、あらゆるインテリジェント運転シナリオをカバーできますが、マルチ車両ゲームシナリオではまだ欠点があります。

この経験に基づいて、Zhuoyu は、このエンドツーエンド システムの潜在的な開発レベルはおそらく 30 ～ 40% の間であると考えています。

潜在能力をさらに探求し、エクスペリエンスを向上させる方法も、単に力ずくに頼るのではなく、正確なトレーニング データのスクリーニングとターゲットを絞った最適化を通じて目指されます。

したがって、DJI が高度なインテリジェント運転技術を広く採用できるかどうかは、一方的に価格を下げて激しい競争をするのではなく、エンドツーエンドでデータに基づく理解と「カスタマイズされた指示」にかかっています。

32TOPSをエンドツーエンドで購入することは可能ですか？

実際、多くのユーザーがすでにこのZhuoyuエンドツーエンドインテリジェント運転システムを購入しています。

宝君雲海は今年第1四半期に発売されました。新型車と昨年納入済みのモデルの両方が含まれています。

基盤となるハードウェアとセンサーの構成がまったく同じであるため、直接 OTA 対応にすることができます。

この低計算能力で高度なインテリジェント運転システムが導入され、提供されると、間違いなく核レベルの重要性と業界への影響を及ぼすことになるでしょう。

中程度の計算能力 (32TOPS) で 7V によるエンドツーエンドの都市ナビゲーション支援運転を実現した最初の製品です。

エンドツーエンドの都市ナビゲーション支援運転を実現する初のフルプラットフォーム（中コンピューティング能力/高コンピューティング能力）。

すでに納入済みのBaojunやiCARなどの量産モデルを含め、既存の車両プラットフォームをエンドツーエンドで無償アップグレードできます。

まず、インテリジェント運転における水平競争について見てみましょう。Zhuoyuの公式価格は5,000元で、他のハイエンドソリューションにおけるセンサー1個分の価格と同等です。同等の機能を実現しながら、より優れた体験を提供し、将来の発展の可能性を大きく秘めています。

10 万元前後の車両に高度なインテリジェント運転技術が広く採用されれば、現在は LiDAR 技術と 20 万元を超える車両が主流となっている高度なインテリジェント運転技術に関するユーザーの認識と議論に大きな影響を与えることになります。

技術的なレベルでは、マスク氏は5年前にテスラの完全自動運転（FSD）システムをアップデートし、エンドツーエンドのコンピューティングパワーは不要であることを実証し、144TOPSという最低限の許容レベルを設定しました。DJIのドローンはこの記録を大きく上回りました。

これにより、業界は、過度に神話化することなくエンドツーエンドの本質をより正確に理解できると同時に、パラメータの調整と反復のための実行可能な方法も提供できるようになります。

最後に、産業チェーンへの影響があります。

高度なインテリジェント運転体験と7V 32TOPSの潜在能力を備えたZhuoyuはすでにその強みを明らかにし、インテリジェント運転機能とコンピューティング能力の間の従来のマッチングロジックを完全に変えました。

数千の TOPS を備えた Thor が、大量生産後も L2+ に適しているかどうかは疑問です。

おそらく、コンピューティング能力の向上よりも重要なのは、インテリジェント ドライビング チップ アーキテクチャの革新と、コックピットとドライバーの統合です。

DJI の JROZER の大量生産は、同社のインテリジェント運転ソフトウェア アルゴリズムが再びハードウェアを上回っていることをエンドツーエンドで実証しています。

もう一つ

Zhuoyu は Intelligent Vehicle Reference への「無料アップデート」の意味を説明しており、私たちもそれを皆さんと共有しています。

Zhuoyuは、最新のエンドツーエンドソフトウェアを使用して、自動車メーカーに無料のOTAアップデートを提供することを確認しました。

しかし、自動車メーカーがユーザーに料金を請求するかどうかは、サプライヤーである Zhuoyu が決定できるものではありません。

ですので、皆さんも楽しみにしていただければと思います。