テスラの自動運転システム一歩先へ
2019.05.05
・前回のブログ（テスラのロボタクシー構想、2019.04.27）で自動運転方式には、Lidar＋HD（高次元）地図方式とテスラ方式（クルマに多様なセンサーをつけ、AIのディープラーニングを利用して、その情報を解析することで自動運転を実現する）があり、両者のつばぜり合いが激しくなっていると述べた。
・それに関して、最近テスラ方式の優位に関するニュースが飛び交った。
・NVDIAは自動運転チップの開発メーカーとして有名だが、最近自社のブログで、テスラ方式が、自動運転に関する分水嶺を超えた（Tesla raises the Bar for Self-driving Carmakers）という記事を載せた。NVDIAの言い分だと、テスラ方式を実現するためには、リアルタイムに入ってくるデータを処理するために膨大な計算を必要とするが、テスラは自社開発のチップでこれを実現したという。
・具体的には、テスラのチップはCPU,GPU,ディープラーニング･アクセレレータを組み合わせたもので、その性能は144TOPS(兆回／秒)に達するという（公平を保てば、NVDIAもDRIVE AGX Pegasusを開発。160TOPS*2）。またディープラーニングを実現するには、それの規範になるデータが必要だが、テスラはすでに40万台に及ぶEVを世界に走らせており、それにはシャドー･モードで自動運転モードが実装されており、規範データはこれを利用できるという利点を有する。
・さらにFTのウォーターズ記者が指摘していることだが、クルマは年に8,200万台しか売れないが、スマフォは年に15億台(2018年）売れる。つまりチップの大量生産が進むと、そのコスト低下は､クルマ屋が考えている以上に速いということだ。とすれば、マスク流のチップが自動運転以外に様々な用途（例:屋内のエネルギー消費センサー）に使えれば、そのコスト低下と性能向上は､他の自動車メーカーが追いつくのは困難になる。
・HD（高次元）地図に頼る方法は、地図と現地に違いがあったとき、問題が生じる。他方でAI方式は、とくに参照する規範がないときには､うまくいかないことがある。Lidar方式が勝つか､テスラが勝つか、いずれにせよ、数年以内に決着がつくだろう。重要なのは、①チップの専門メーカーでないテスラが自前のチップを開発し、それがチップメーカーをも評価させたほどの性能を持ったこと、②テスラが自社のクルマの実車走行データを大量に保持することでAIの利点を駆使できる唯一の自動車メーカーであるということだ。
(参考）
・Rob Csongor,"Tesla raises the Bar for Self-driving Carmakers",NVDIA Blog,Apr.23,2019
・Richard Waters,"Why Tesla is taking a different appproach to self-driving cars",FT,May 5,2019