自動運転 / 自律運転（用語）

ロシアYandexの自動運転部門がGrubHubと提携、米国の大学キャンパスにロボット配達を展開

ロシアの大手ハイテク企業であるYandex（ヤンデックス）の自動運転部門としてスピンオフしたYandex Self-Driving Group（ヤンデックス・セルフドライビング・グループ）は、フードデリバリーサービスのGrubHub（グラブハブ）と提携し、米国の大学キャンパスで複数年にわたりロボットによる配達を行うと発表した。Yandex Self-DrivingのDmitry Polishchuk（ドミトリー・ポリシュチュク）CEOからの発表によると、同社はこのパートナーシップの期間中に250以上のキャンパスにサービスを提供したいと考えており、まずは今秋に数十台のロボットを導入することから始めるという。

Yandexの自動運転部門は、2020年9月にUber（ウーバー）との合弁会社からスピンオフした。2021年5月には、自動運転で合計700万マイル（約1100万キロメートル）の走行距離を記録し、当時のWaymo（ウェイモ）を上回ったと発表している。Yandexは2017年よりフルサイズの自律走行車を開発しており、イスラエルのテルアビブやミシガン州のアナーバー、ロシアのイノポリスで、ロボットタクシーを使ったテストを行っている。2020年4月には、ロシアのスコルコボで、同社の自律走行車と同じ自動運転技術スタックを搭載した重量約68キログラムの6輪自動走行ロボット「Yandex.Rover（ヤンデックス・ローバー）」による商業配達を初めて開始した。

「技術は確かに非常に複雑ですが、小さな町や大都市の特定の地区では、配送ロボットやロボットタクシーの形で導入を開始できるレベルに達しています」と、同社の広報担当者はTechCrunchに語り、次のように続けた。「3～4年後には、モスクワやニューヨークのような都市の中心部における渋滞時間帯に、経験豊富な人間のドライバーと同じように、安全かつ効率的に運転できるレベルに到達すると、私たちは確信しています」。

Yandexの商業化へのアプローチは独特だ。自動車用の自律走行技術を開発している多くの企業の中でも、Yandexはまずロボットで市場に出ようとしており「それは非常に効率的な方法のように思えます」と、広報担当者は語っている。「2018年6月に始まった配達用ロボットを作るというアイデアから、このようなきちんとした商業契約を結ぶまでに2年を要しました」。

Yandex.Roverは、ロシアではすでにフード配達プラットフォーム「Yandex.Eats（ヤンデックス・イーツ）」と食料品速達プラットフォーム「Yandex.Lavka（ヤンデックス・ラフカ）」で商用テストを行っている。同社の発表によると、Yandex.Roverは、時速5〜8キロメートルで移動し、歩道、歩行者エリア、横断歩道を自律的に運行できる。自動車が通行不可のキャンパスエリアには適したアイディアだ。このサービスはすでにGrubHubのアプリに完全に統合されている。ユーザーエクスペリエンスの面では、ローバーが目的地に到着すると、顧客はプッシュ通知を受け取り、外に出てアプリでロボットのハッチを開けることができる。

Yandexによると、同社の配送ロボットは、昼夜を問わず、雨天時や雪天時にも、信号機付きあるいは信号機のない横断歩道でも、運行させることができるという。ローバーはほとんどの場合、自律的に運行可能だが、同社の広報担当者によると、酔っぱらった大学生に乗られるなど、困難な状況に陥った場合には、遠隔支援のリクエストを送信することがあるとのことだ。

同社では、まだGrubhubとの提携を反映したロボットのブランド化は行っていないとTechCrunchに語っているが、今秋に数十台の車両を送り出すという目標が、無理なく達成できることを期待していると述べている。

「Yandexと協力して、大学生のフードデリバリー体験を変えていきます」と、Grubhubの法人・大学パートナー担当バイスプレジデントであるBrian Madigan（ブライアン・マディガン）氏は語っている。「私たちは、学生たちのユニークな食事のニーズに対応しようとしている全国の大学に、費用対効果が高く、拡張性があり、迅速なフードの注文 / 配達機能を提供できることをうれしく思います。大学のキャンパスは、特にフードデリバリーにおいて、自動車の乗り入れが難しいことで知られていますが、Yandexのロボットは、自動車が通行できないキャンパスの一部にも簡単にアクセスすることができます。これは大学が新しいテクノロジーを導入する際に直面する大きなハードルを効果的に取り除くことになります」。

問題は、新型コロナウイルス収束後の秋の新学期が始まる頃、酔っ払った男子学生がロボットを破壊したり盗んだりしようとする危険を掻い潜って、それらのロボットのうち何台がYandexに戻って来られるかということだ。

Yandexは、ロボットタクシーサービスの開発も継続して事業の商用化を進め、同社の自動運転技術をさまざまな場面で活用していきたいと述べている。

カテゴリー：ロボティクス

タグ：Yandex、GrubHub、自動運転、ロボット配達、フードデリバリー

画像クレジット：Yandex Self-Driving Group

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

市の現実的な問題を解決するオハイオ州コロンバスを「スマートシティ」に変えたテクノロジーたち

2015年、米国運輸省はSmart City Challenge（スマートシティ・チャレンジ）を主催した。米国全土の中規模都市から、データとテクノロジーを活用したスマートモビリティシステムに関する先進的な構想を募集するコンテストだ。全米から78の都市が応募し、オハイオ州コロンバス市が優勝した。

2016年、人口100万人弱のコロンバス市は、その構想を実現するための資金となる連邦助成金5000万ドル（約55億8000万円）を優勝賞金として受け取った。そのうち4000万ドル（約44億6000万円）は米運輸省、1000万ドル（約11億2000万円）はPaul G Allen Family Foundation（ポール・G・アレン・ファミリー財団）が出資している。

構想を実現するためのこのプログラムは2021年6月中旬に終了したが、コロンバス市は今後も同市の財源を使ってテクノロジーの統合を進めて「協働イノベーションの実験都市」としての役割を続け、社会問題に取り組んでいくことを発表した。とはいえ、これは具体的にはどういうことなのだろうか。

コロンバス市の「スマートシティ」は、トヨタが富士山麓で建設を急ピッチで進めている実証実験の街「ウーブン・シティ」とはまったく異なるものだ。そもそも、コロンバス市はウーブン・シティのようなものを目指しているのではない。

Smart Columbus（スマート・コロンバス）構想の担当者であるMandy Bishop（マンディ・ビショップ）氏は、TechCrunchに次のように説明する。「私たちは、単にテクノロジーの実用化を目指してテクノロジーを導入しているのではありません。モビリティや交通についてコロンバス市が抱えている問題に注目し、それらの問題の一部に集中して取り組むためにコンテストの賞金を使っています」。

同市が抱える問題には、各種モビリティへのアクセシビリティの欠如、公共交通機関では十分にカバーされていないエリアがあること、駐車スペースに関する課題、運転マナーの悪さのせいで衝突事故が多発していることなどが挙げられる。ご推察のとおり、多くのスタートアップがこれらの問題を解決すべく取り組んでいる。本稿では、そのようなスタートアップが提供しているソリューションについて紹介する。

Etchによる「Pivot」アプリ

Etch（エッチ）は、コロンバス市を拠点とし、地理空間ソリューションを提供するスタートアップである。2018年に創業したばかりの同社にとって、スマート・コロンバス構想への参加は本格的な経験を積む機会となった。同社は、バス、配車サービス、カープール、マイクロモビリティ、個人用の乗り物を組み合わせてオハイオ州の中心部を移動するルートを検索するためのマルチモーダル交通アプリ「Pivot」を開発した。

EtchのCEO兼共同創業者のDarlene Magold（ダーリーン・マゴールド）氏はTechCrunchに次のように説明する。「コミュニティのみなさんに、どんな交通手段が使えるのかを伝えること、そして、コストや他の条件に応じてその手段を並び替えるオプションを提供することは、当社のミッションの一部でした」。

Pivotアプリは、OpenStreetMapやOpenTripPlannerなどのオープンソースツールを基に構築されている。EtchはOpenStreetMapを使って、特定のエリアの現在状況に関してコミュニティからクラウド経由で集まる最新情報を取得する。これは、Wazeに似た仕組みだ。OpenTripPlannerは、異なるモビリティ別にルートを組み立てるのに使われる。

「当社のアプリはオープンソースであるため、Uber（ウーバー）やLyft（リフト）をはじめとする他のモビリティサービスと統合することによって、個人用の乗り物（所有している場合）以外にどんな交通手段が使えるのかを可視化する点で、ユーザーに多くのオプションを提供できます。このアプリによって、バスの現在地やスクーターの場所をリアルタイムで把握できるため、移動することや複数の交通手段を使うこと、Uberの利用、自転車やスクーターのレンタルにまつわる心配事を減らすことができます」。

前述の連邦助成金のうち125万ドル（約1億4000万円）が投じられたPivotアプリは、現在までに3849回ダウンロードされている。コロンバス市はPivotアプリの開発と利用促進のための資金を引き続き提供していく予定だ。

Pillar Technologyによる「スマート・コロンバス運用システム」

コロンバス市は、スマート・コロンバス構想の既存の運用システムをさらに発展させるために、スマート化向けの組み込みソフトウェアを提供するPillar Technology（ピラー・テクノロジー）を採用した。同社は2018年にAccenture（アクセンチュア）によって買収されている。2019年4月には、コロンバス市のモビリティ関連データ（2000のデータセットと209のビジュアルデータを含む）をホストするために1590万ドル（約17億7000万円）をかけて開発されたオープンソースプラットフォームが始動した。

「このプロジェクトは最低でも2022年1月まで続く予定です。コロンバス市は今後も、モビリティや交通に関する事例を積み上げて、運用システムの価値と活用方法をさらに明確にしていきます」とビショップ氏は語る。

スマート・コロンバス運用システムは、既存のデータセットに新たなデータを追加するよう他の企業を招待している。また、衝突率を低下させる方法や、駐車スペースを最適化する方法などの課題に関するソリューションをクラウドソーシングで募集している。

ParkMobileによるイベント駐車場管理アプリ「Park Columbus」

ParkMobile（パークモバイル）は、スマートパーキングのソリューションを提供するアトランタ拠点のスタートアップだ。スマート・コロンバス構想では、駐車スペースを探し回ることを防ぐことによって渋滞と大気汚染の軽減を目指すイベント駐車場管理アプリ「Park Columbus（パーク・コロンバス）」を開発した。ユーザーは駐車場の検索、予約、支払すべてをアプリ内で完結できる。

コロンバス市の広報担当者によると、スマート・コロンバス構想のイベント駐車場管理アプリは、ParkMobileの既存ソリューションを強化する形で開発されたという。130万ドル（約1億5000万円）が費やされたこのアプリは、2020年10月から2021年3月までの期間に3万回以上ダウンロードされた。同アプリには今後、予測分析テクノロジーによって路上駐車スペースを表示する機能が追加される予定で、コロンバス市は引き続き同アプリに資金を提供していく予定だ。

Orange Barrel Mediaによる「Smart Mobility Hubs」キオスク

Smart Mobility Hubs（スマート・モビリティ・ハブ）は、都市の風景になじむメディアディスプレイを開発するOrange Barrel Media（オレンジ・バレル・メディア）が設計したインタラクティブなデジタルキオスク端末だ。コロンバス市内で使える交通手段のオプションを1か所に集めて表示するこのキオスクは、Pivotアプリを物理的な端末にしたようなもので、キオスクから操作することも可能だ。無料Wi-Fiを提供したり、レストラン、店舗、アクティビティの一覧を表示したりするこのキオスク端末の開発にも、連邦助成金のうち130万ドル（約1億5000万円）が投じられた。

Orage Barrel Mediaは、コミュニティの情報を表示するこのようなキオスク端末から、広告やアートを表示するものまで、さまざまなディスプレイを提供している。スマート・コロンバス構想によると、同社のキオスク端末は6か所に配置され、2020年7月から2021年3月までの期間に6万5000回以上利用されたとのことだ。同市はまた、パンデミック後には利用回数が劇的に増加すると見込んでいる。このキオスク端末には、同市が展開する自転車シェアプログラム「CoGo（コーゴー）」も組み込まれている。CoGoでは、ペダル自転車、電動自転車、駐輪スタンド、ドックレススクーターシェアサービスと自転車シェアサービス専用の駐輪スペース、配車サービスの乗降車エリア、カーシェア用駐車場、EV充電ステーションに関する情報を入手できる。

Siemensとの提携による「コネクテッド・ビークル環境」

オハイオ州には他州に比べて運転マナーが悪いドライバーが多い。オハイオ州の高速道路パトロール隊が2021年発表した、州内における不注意運転に関するデータによると、2016年以降、不注意運転に起因する衝突事故が7万件発生しており、そのうち2000件以上が重傷事故もしくは死亡事故だという。コロンバス市は、2019年にとある保険会社が発表した、全米で運転マナーが悪い都市ランキングで第4位にランクインしたことがある。

コロンバス市がコネクテッド・ビークルの実証実験を行ってみたくなったのは、それが原因かもしれない。2020年10月から2021年3月にかけて、コロンバス市は、ビークルツーインフラストラクチャー（自動車と路上の通信設備との間で情報をやり取りすること、V2I）およびビークルツービークル（異なる自動車間で情報をやり取りすること、V2V）を実現するための車内用および路上設置用ユニットを提供するSiemens（シーメンス）と提携した。また、Kapsch（カプシュ）とDanlaw（ダンロー）といった企業も路上設置用ユニットを提供した。コネクテッド・ビークルは他の自動車および85か所の交差点（このうち7か所はオハイオ州中心部で衝突率が非常に高い交差点）に設置されたユニットに対して「話す」ことができる。このプロジェクトには、1130万ドル（約12億6000万円）が投じられた。

「このコネクテッド・ビークル環境の応用方法として、赤信号による警告、スクールゾーンの通知、交差点内での衝突警告、貨物車両や公共交通車両の信号優先通過など、11種類のさまざまな機能を考えました」とビショップ氏は説明する。

「住民が100万人あまりの地域に1100台の自動車を配置しました。そのため、衝突率が下がることは期待していませんでしたが、コネクテッド・ビークル環境から発信される信号無視防止のための警告をドライバーが活用しているのを見ることはできました。その結果、運転マナーの向上が見られており、長期的には路上の安全性を効果的に改善することにつながると期待しています」とビショップ氏は語る。

Easy Mileによる自律運転シャトルバス「Linden LEAP」

スマート・コロンバス構想の自律運転車によるシャトルバスサービス「Linden LEAP（リンデン・リープ）」には230万ドル（約2億6000万円）が投じられ、2020年2月から2021年3月まで数回の休止期間をはさみながら運用された。開始当初は、リンデン地区の4つの停留所を2台のシャトルバスが運行して、公共交通機関によって十分にカバーされていないコミュニティに交通サービスを提供した。開始からわずか2週間後に、時速25マイル（約40キロメートル）ほどで走行していた自律運転バスが急停止して、乗客が何らかの原因により座席から投げ出されてしまったため、運行は停止された。そうこうしているうちにパンデミックが発生し、人を運ぶサービスの需要がなくなってしまったため、Linden LEAPは、2020年7月から2021年3月までの期間に、3598件の食材配達と13万件の出前サービスをこなした。

コロンバス市は、連邦助成金が終了した今、この自律運転シャトルバスサービスに資金を出し続ける予定はないという。

ビショップ氏は次のように説明する。「コロンバス市には、公共交通機関を運用してきた実績があまりありません。そのため、コネクテッド環境、自律運転、電気自動車に関する技術を公共交通機関に今後どのように組み込んでいくのか、中央オハイオ交通局（CoTa）の計画を注意深く見守りたいと思います。コロンバス市としては、次の取り組みは民間企業によるものになること、そして、最終的には交通局の主導へと切り替わっていくことを期待しています」。

フランス発のスタートアップであるEasy Mile（イージー・マイル）の広報担当者は、同社が前述の自律運転シャトルバスにレベル3の自律運転技術を提供したと発表している。Society of Automobile Engineers（米国自動車技術者協会）によると、レベル3の自律運転は、運転席に人間のドライバーが座ることが依然として求められるレベルだという。

コロンバス市と自律運転技術との中途半端な関係はもともと、2018年末にスマート・コロンバス構想がDriveOhio（ドライブオハイオ）およびMay Mobility（メイ・モビリティ）と提携して、同市初の自律運転シャトルバスサービスであるSmart Circuit（スマート・サーキット）を開始したときに始まった。シオトマイル地区の中心部に設けられた全長1.5マイル（約2.4キロメートル）のルートを走るSmart Circuitは、2019年9月までの期間に、特定の文化的な名所への無料乗車サービスを1万6000回提供した。

Smart Circuitにかかった費用はわずか50万ドル（約5600万円）ほどだったが、コロンバス市は、自律運転シャトルバスプログラム全体を総合的に開発するために、さらに追加で40万ドル（約4500万円）を投じた。

Kaizen Healthによる妊婦向け移動サポートアプリ「Prenatal Trip Assistance」

女性が創業したテック企業であるKaizen Health（カイゼン・ヘルス）が最初のアプリケーションを開発したのは、健康上の問題で治療に通う必要がある人々が利用できる交通手段が少ないことへの不満がきっかけだった。シカゴを拠点とする同社は、妊婦とその家族が救急時以外のときに利用できるマルチモーダルな病院搬送サービスを簡単に手配できる同社のモデルを応用してアプリを開発した。

2019年6月から2021年の1月の期間にスマート・コロンバス構想の助成金から130万ドル（約1億5000万円）が投じられたこのアプリの利用者は、パンデミックのせいでわずか143人にとどまったが、病院への移動に利用された回数は800回以上、薬局、食料品店、他のサービスを受けるために利用された回数は300回以上にのぼった。このアプリが導入された年にオハイオ州で生まれた新生児1000人あたり平均6.9人が死亡したことを考えると、スマート・コロンバス構想に参加しているメディケイド対象医療機関が、このようなモバイルアプリの導入を含め、非救急時の病院搬送サービスを近代化しようとしていることは、良い傾向だ。

Wayfinderとの提携による、認知障がい者へのモビリティ支援アプリ

最後に挙げるプロジェクトでコロンバス市が手を組んだテック企業はAbleLink（エイブルリンク・テクノロジー）のWayFinder（ウェイファインダー）という、デンバー発の企業だ。どこで曲がるかを非常に詳細に指示してくれるナビゲーションアプリを、特に認知障がいを持つ人々向けに開発するために、Mobility Assistance for People with Cognitive Disabilities（認知障がい者へのモビリティ支援、MAPCD）に関する研究がWayfinderと共同で実施され、認知障がい者がさらに安全に自立行動の範囲を広げられるようになった。

このパイロットプロジェクトには、2019年4月から2020年4月の期間に約50万ドル（約5600万円）が投じられた。31人がこのアプリを実際に使って、公共交通機関の使い勝手が向上するのを感じた。コロンバス市の広報担当者によると、同市は現在、パートナー企業各社とともに、このアプリプロジェクトを継続していく方法を探っているとのことだ。

今後の展望

スマート・コロンバス構想が注力したもう1つの分野は、電気自動車（EV）の導入と充電インフラストラクチャーだった。ポール・G・アレン・ファミリー財団と、オハイオ州の電力会社AEP Ohio（AEPオハイオ）が拠出した資金がインセンティブとして使われて、集合住宅、職場、公共の場所への充電ステーション設置が進んだ。その結果、900か所のEV用充電ステーションを設置するというスマート・コロンバス構想の目標が達成され、同時に、新車販売台数に占めるEVの割合が2019年11月に2.34％に達し、その割合を1.8％にするという目標も達成された。

「将来的には、今後も継続していくテクノロジーやサービスにより、住民が直面している問題がコミュニティにとって理にかなった仕方で解決されていくと思う」とビショップ氏は語った。

カテゴリー：モビリティ

タグ：オハイオ、スマートシティ、駐車場、ディスプレイ、Siemens、自動運転、バス

画像クレジット：Smart Columbus

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Dragonfly）

物体を認識して分類せずに直接意思決定を行うGhostの自動運転・衝突回避技術

自動運転システムを開発するGhost Locomotion（ゴースト・ロコモーション）は、シリーズDラウンドで1億ドル（約111億円）の資金調達を実施した。このラウンドはSutter Hill Ventures（サッター・ヒル・ベンチャーズ）が主導し、前回投資したFounders Fund（ファウンダーズ・ファンド）も、Coatue（コーチュー）とともに参加した。この資金は、同社が高速道路上の自動運転や衝突防止技術の開発を続ける上で、研究開発費に充てられる。

Ghost Locomotionは、ユニバーサルな衝突回避技術の開発に取り組んでいる。このシステムは、自動運転システムが物体との衝突を回避する前に、その物体を認識して分類する必要はないという考えを前提としている。これは大きなパラダイムシフトだ。多くの自動運転システムは、まず物体を認識し、位置を特定することで、物体の大きさや距離などを判断する。

「私たちはその段階をスキップします」と、GhostのJohn Hayes（ジョン・ヘイズ）CEOは、TechCrunchに語った。「私たちの技術は、シーンに表れたあらゆる物体、あらゆる大きさを検知し、それに対する距離と相対速度を得ることが可能です。分類を行う前に、データから直接意思決定を始めることができるのです」。

Ghostの技術では、カメラが捉えたシーンの中で、ピクセルのクラスターの動きを追跡する。ヘイズ氏は、システムが物体の分類を間違えた場合や、学習していない物体を認識してしまった場合には、不具合の原因になると指摘し、分類が衝突回避の前提条件である必要はないと説明している。重要なのはシステムが行う判断の確実性だ。画像認識から始める自動運転システムは、不確実になる機会が多く、道路における安全な行動がそれだけ少なくなると、同社は主張する。

これに対する明白な反論の1つとしては、車両と歩行者では行動が異なるため、分類することによってシステムが行動を予測できるという意見があるだろう。しかし、ヘイズ氏は「分類ではなく、衝突回避から始めるべきだ」という。「その上で予測したいのであれば、それから分類すればよいのです」。

Ghostによると、このシステムの利点の1つは、必要な計算能力が少なくて済むことだという。これは特に、電気自動車のオーナーにとって重要だ。処理要求が高いと電力消費効率が悪化するからだ。バッテリー駆動の電気自動車に搭載された自動運転システムでは、システムが必要とするコンピュータの電力が1ワット増えるごとに、走行可能距離が短くなるとヘイズ氏は指摘する。

Ghostはこれまで公道以外の場所で、物理的な障害物を設置したり、拡張現実を使ったりしながら、実際の車両を走らせて、ほとんどのテストを行ってきた。判断の複雑さが格段に増す都市部における衝突回避システムのテストには、まだ着手していない。公的な高速道路でのテストもまだ始めていないが、これは2021年中に開始し、来年には規模を拡大していく予定だと、ヘイズ氏は述べている。公道の高速道路では、安全のために人間のドライバーが運転席に座った状態でテストを行う。

この会社は、2019年にTechCrunchが取材した時から、市場展開のロードマップをわずかに変更したようだ。Ghostは当時、個人がすでに所有している乗用車に、高速道路での自動運転機能を追加することができる一般消費者向けキットを開発していた。同社によれば、そのキットは2020年に、Tesla（テスラ）のAutopilot（オートパイロット）パッケージ（当時は約7000ドル≒約80万円）よりも安い価格で発売できる見込みだった。

この製品企画は完全に中止されたわけではなく、ヘイズ氏は「お客様にお届けしたい」と語っているものの、現在では自動車メーカーと直接協力して、販売前の車両に同社の技術スタックを搭載することも検討している。

「どのような形であれ、市場に参入する方法はみつかるでしょう」と、ヘイズ氏は付け加えた。消費者に直接販売する後付けキットという形では、対応する車種が限られており、システムに必要な最低限の技術要件を満たすために、比較的新しい車であることが条件となる。

今回の資金調達のニュースと同時に、Ghostは米国道路交通安全局の元主任顧問兼長官代理だったJacqueline Glassman（ジャクリーン・グラスマン）氏を法務統括責任者として迎え入れることも発表した。4月に同社に参加したグラスマン氏は、他の自動運転技術開発企業と並んで商業化を目指すGhostにとって、重要な役割を果たすことになりそうだ。

カテゴリー：モビリティ

タグ：Ghost Locomotion、自動運転、資金調達

画像クレジット：Ghost

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（文：Aria Alamalhodaei、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

アマゾン傘下のZooxが自動運転車の事故防止のために行ったこと

自律走行車業界を取り巻く話題は通常、ベンチャーキャピタルの出資やIPO（新規株式公開）、企業買収などに集中しがちである。しかし自律走行車産業の将来は、人間のドライバーよりも安全に運転できることを証明し、一般の人々の信頼を得られるかどうかという重大な課題にかかっている。要するに、安全性が肝なのである。

Zoox（ズークス）は米国時間6月22日に発表した安全報告書の中で、同社のカスタム電動自律走行車についての新たな情報を開示し、衝突防止と衝突時の保護を目的とした様々な設計の詳細を説明している。

「AV車を導入する理由は、すべてが安全性のためだと誰もが口をそろえて言いますが、実際には誰も次の項目にたどりついていません。衝突を防いで命を救うため、実際に何をすれば良いのでしょうか」。同社の最高安全イノベーション責任者であり、元国家道路交通安全局の責任者であるMark Rosekind（マーク・ローズカインド）氏はTechCrunchのインタビューの応じ、このように話している。

同氏のよると、最新の報告書がその質問に答えているという。

Zooxは競合他社とは少し違う。同社は自動運転のソフトウェアスタックの開発だけではなく、オンデマンドのライドシェアリングアプリや車両そのものの開発を行い、さらにはロボタクシーフリートの所有、管理や運営までをも計画しているのである。

12月、Zooxは同社が一から製作した自律走行可能な電動ロボタクシーを公表した。センサーを搭載したキューブ型の車体にハンドルやサンルーフはなく、4人を乗せて時速75マイル（約120km）で走ることが可能だ。当時Zooxはこの4人乗りの車両の仕様として、列車のような対面式の座席構成や、1回の充電で最大16時間の連続運転が可能な133kWhのバッテリーなどを紹介。しかしすべてを明らかにしたわけではなく、搭乗者のほか歩行者や自転車、他のドライバーをどのようにして守るのかについては明かにされていなかったのである。

誤解のないよう書いておくが、安全報告書を発行しているAVメーカーはZooxだけではない。自主的な安全性自己評価レポート（VSSA）は同業界において比較的一般的になってきており、NHTSAの自動運転システムVSSA開示指標に含まれ、車両の設計、衝突シミュレーションシナリオ、テストのベンチマーク、搭乗者や道路利用者の保護対策などの12の分野をカバーすることになっている。

Zooxの最初の安全性報告書は2018年に発表され、ここでは同社の「防ぎ、守る」という理念が紹介されている。今回発表された最新の安全性報告書には、車両の設計に関する具体的な詳細を含む、同社の安全目標の達成方法が記載されている。そしてこの最新報告書が示唆するところによると、衝突回避システムや、車両が他の道路利用者とのコミュニケーションに使用する照明システムの詳細など、さらに多くの安全性報告書が発表される予定だ。

Zooxはこれまでに100以上の安全技術を設計し、専用車両にそれらを搭載している。その中から「運転制御」「単一障害点の排除」「搭乗者の保護」という3つのカテゴリーに分類される9つの技術について、ローズカインド氏が詳しく説明してくれた。

運転制御

画像クレジット：Zoox

Zooxの車両は独立したブレーキとアクティブサスペンションシステムを備えている。つまり、それぞれのブレーキには独自の電子制御ユニットが搭載されており、道路上のトラクションや重量配分をより正確にコントロールすることができ、その結果制動時間が短縮できる。

同車はまた、現在市場に出回っているAV車には存在しないとローズカインド氏が指摘する四輪操舵と、双方向性を備えている。四輪操舵とは車線内の位置と進行方向を同時に調整できる機能である。

「弊社のソフトウェアが車両の進路を決定すると、たとえスピードを出して縁石を通過しても、1センチ単位の精度でその進路を維持し続けます」とローズカインド氏。

四輪操舵と左右対称な車体デザインにより、双方向の走行が可能になる。双方向走行が可能になると、複雑で時間がかかり、対向車との事故のリスクを高めるUターンや3ポイントターンが不要になる。

単一障害点の排除

ローズカインド氏によると、同社の設計目標として、安全性上重要なシステムに単一障害点を存在させないという点があるという。例えば同車両には2つのパワートレインが搭載されており、モーター、ドライブシステム、バッテリーが互いに連動している。システム内の1つのコンポーネントが故障しても、もう1つのコンポーネントがそれを引き継ぐというわけだ。

また、車両には2つのバッテリーのほか、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアのすべてを監視する安全診断システムも搭載されている。また、車両の四隅にはライダーやレーダーなどのセンサーが配置されており、それぞれが270度の視野を確保している。

診断システムはモニタリングにとどまらず、発見された故障や性能上の問題を軽減することも可能だ。例えば損傷や破片のせいでセンサーの性能が低下した場合、車両のクリーニングシステムを作動させたり、双方向から単方向に変えてセンサーが不完全でも基本的には問題ない位置に配置させたりすることができるとローズカインド氏は説明する。

「フェイルセーフ操作なら、走行を継続し、搭乗者を降ろし、問題があればそれを解決するか、または安全な場所に停車させることができます」。

搭乗者の保護

画像クレジット：Zoox

車内のすべての座席において5つ星の衝突防止性能を満たすというのがZooxの目標だ。同社は現在衝突テストを行っており、ローズカインド氏によると「かなり順調に進んでおり、ほぼ完成している」とのことだ。

同社は5種類のエアバッグを内蔵した新しいタイプのエアバッグシステムを設計。カーテンエアバッグが車の両サイドに配置され、また正面のものは2つに分かれており頭、首、胸を保護できるようになっている。後部座席と側部座席のエアバッグもある。

このシステムにはエアバッグコントロールユニットが搭載されており、これが衝突の場所や速度を監視して、どのエアバッグをどのような順番で展開するかを決定する。すべてのエアバッグが一斉に開くのではなく、衝突場所や衝撃の大きさに応じてエアバッグが開く仕組みとなっている。

さらに、シートやバックル、シートベルトの表面にもセンサーが設置されており、搭乗者がシートベルトを着用しているかどうかを判断することが可能だ。全員がシートベルトを着用するまでは車は動きませんとローズカインド氏はいう。

カテゴリー：モビリティ

タグ：Amazon、Zoox、自動運転、ロボタクシー

画像クレジット：Zoox

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Dragonfly）

ボルボの次世代電動フラッグシップSUVはLuminarのLiDARセンサーが標準装備に

Volvo Cars（ボルボ・カー）とLuminar Technologies（ルミナー・テクノロジーズ）が、パートナーシップをさらに強化する。両社は米国時間6月24日、Luminarの自動運転機能スタック（LiDARセンサーや独自の認識システムを含むハードウェアとソフトウェアの組み合わせ）が、2022年にボルボから登場する電動フラッグシップSUVに標準で搭載されることを発表した。

Luminarは2020年5月にボルボとの生産契約を発表したが、その時点ではLuminarのスタックは、ボルボの車両に追加費用が必要なオプションとして用意される予定だった。しかし、今回の発表によると、ボルボの「XC90」の後継モデルに全車標準で装備されることになったという。

ただし、Highway Pilot（ハイウェイ・パイロット）と呼ばれる機能を利用したい場合は、追加料金を支払う必要がある。この機能は、高速道路の認可された区間・条件下で自動運転走行が可能になるというもので、ドライバーは完全に運転から開放される。現在の路上で一般的に実用化されている多くのシステムのように、人間の運転者が監視を続ける必要さえなくなるという。市販の自動運転システムでは最も高性能なものになるが、顧客がこの機能を望むのであれば、そのための費用を払わなければならない。

この機能は、安全な状況でなおかつ合法的に使用が許可された区間であることが確認された場合のみ作動すると、両社はプレスリリースで述べている。顧客が追加料金を払わずに使える機能は、自動緊急ブレーキや車線逸脱防止支援など、自動車事故の最も一般的な原因を未然に防ぐための一連の安全機能だ。

画像クレジット：Volvo Cars

今回発表されたボルボとの契約は、Luminarにとって大きな恩恵となることは間違いない。ボルボの車両に標準で装備されるとなれば、生産量が増加することに加えて、全車両を合わせると何万キロメートルもの走行距離をシステムが経験することになるため、自動運転スタックにフィードバックできる貴重なデータを得ることができる。また、このシステムは無線でのアップデートが可能なので、時間の経過とともにシステムが「賢く」なっていくため、ドライバーにとっても恩恵がある。

ボルボはまだ、Highway Pilotの価格を明らかにしていない。また、新車購入時にオプション料金として払うことになるのか、それとも月額使用料を払う必要があるのかも、現時点では不明だ。しかしボルボによれば、完全自動運転が実現する際には、すべての車両が「ハードウェア的には準備が整った状態」になっているとのことだ。

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タグ：Volvo Cars、Luminar Technologies、LiDAR、自動運転、電気自動車

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（文：Aria Alamalhodaei、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

自動運転トラックのEmbarkがSPAC合併で上場へ、評価額は約5770億円

創業5年の自動運転トラックのスタートアップEmbark Trucks Inc.は現地時間6月23日、バリュエーション52億ドル（約5770億円）で特別買収目的会社Northern Genesis Acquisition Corp. IIと合併すると発表した。

Embark（エンバーク）は自動運転トラックに対してまた別のアプローチをとっている。ライバル企業TuSimpleのアプローチである、トラックを生産して運用するというものではなく、EmbarkはAVソフトウェアをサービスとして提供する。運送業者と車両所有者は1マイルあたりのサブスク料金を支払うとソフトウェアにアクセスできる。Embarkのパートナー企業はMesilla Valley Transportation、Bison Transport、Anheuser-Busch InBev、HP Inc.などだ。

運送業者はこのソフトウェアが使えるハードウェアを自動車メーカーから直接購入する。そのため複数の部品やメーカーで「プラットフォーム・アグノスティック」となるようシステムをデザインした、とEmbarkは話す。同社によると、ソフトウェアは1秒あたり長さ60秒のシナリオを最大1200シミュレートでき、走行する他の車両の動きのためにそうしたシナリオを使って適応予測をする。

Embarkは、SPAC取引に関する投資家へのプレゼンテーションで、2023年までに「ドライバー不要」あるいはセーフティドライバーなしでのオペレーションの開始、そして2024年に米国のサンベルト（北緯37度以南の地域）での商業展開を目標としている、と説明した。しかし、Embarkはそれを達成するためのテクニカル上のマイルストーンに到達していない。ソフトウェアはまだ緊急車両とのやり取り、タイヤ破裂や他の機械故障への対応などですべきことがある、と説明した。

合併が完了すれば、Embarkには2億ドル（約220億円）の私募増資を含め、現金で約6億1500万ドル（約680億円）が注がれる。私募増資の投資家はCPP Investments、Knight-Swift Transportation、Mubadala Capital、Sequoia Capital、Tiger Global Managementなどだ。

Embarkはまた、元運輸長官のElaine Chao（イレーン・チャオ）氏が取締役会に加わると明らかにした。まだ24州でしか商業展開が認可されていない自動運転トラックの業界に身を置く企業にとっておそらく大きな恩恵となる。

Embarkは2016年にCEOのAlex Rodrigues（アレックス・ロドリゲス）氏とCTOのBrandon Moak（ブランドン・モーク）氏によって設立された。両氏はカナダのウォータールー大学でエンジニアリングの学位を取りながらともに自動運転に取り組んだ。Y Combinatorを終了したのちにEmbarkはすぐさま計1億1700万ドル（約130億円）を調達した。ここにはSequoia Capital がリードした3000万ドル（約30億円）のシリーズBラウンド、Tiger Global Managementがリードした7000万ドル（約780億円）のシリーズCラウンドが含まれる。

合併取引は2021年下半期に完了する見込みだ。SPAC合併経由で上場する競合社のAVトラックデベロッパーPlusの仲間入りすることになる。TuSimpleは3月に従来のIPO上場を選んだ。

関連記事：中国の自動運転トラックスタートアップTuSimpleがIPO申請

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タグ：Embark Trucks Inc.、トラック、自動運転、SPAC

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（文：Aria Alamalhodaei、翻訳：Nariko Mizoguchi）

テスラは強力なスーパーコンピューターを使ったビジョンオンリーの自動運転アプローチを追求中

Tesla（テスラ）のElon Musk（イーロン・マスク）CEOは、少なくとも2019年頃から「Dojo」（ドージョー）という名のニューラルネットワークトレーニングコンピューターについて言及してきた。Dojoは、ビジョンオンリー（視覚のみ）の自動運転を実現するために、膨大な量の映像データを処理することができるコンピューターだとマスク氏はいう。Dojo自体はまだ開発中だが、米国時間6月22日、テスラは、Dojoが最終的に提供しようとしているものの開発プロトタイプ版となる、新しいスーパーコンピューターを公開した。

テスラのAI部門の責任者であるAndrej Karpathy（アンドレイ・カーパシー）氏が、米国時間6月21日に開催された「2021 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition」（コンピュータービジョンとパターン認識会議2021）において、同社の新しいスーパーコンピューターを公開したのだ。このコンピューターを利用することで、自動運転車に搭載されているレーダーやライダーのセンサーを捨て去り、高品質の光学カメラを採用することが可能になる。自動運転に関するワークショップで、カーパシー氏は、人間と同じようにコンピューターが新しい環境に対応するためには、膨大なデータセットと、そのデータセットを使って同社のニューラルネットベースの自動運転技術を訓練できる、巨大なスーパーコンピューターが必要だと説明した。こうして、今回のような「Dojo」の前身が生まれたのだ。

テスラの最新世代スーパーコンピューターは、10ペタバイトの「ホットティア」NVMeストレージを搭載し、毎秒1.6テラバイトのスピードで動作するとカーパシー氏はいう。その1.8EFLOPS（エクサフロップス）に及ぶ性能は、世界で5番目に強力なスーパーコンピューターになるかもしれないと彼は語ったが、後に、スーパーコンピューティングのTOP500ランキングに入るために必要な特定のベンチマークはまだ実行していないことを認めた。

「とはいえFLOPSで考えれば、きっと5位あたりに入るでしょう」とカーパシー氏はTechCrunchに語っている。「実際に現在5位にいるのは、NVIDIA（エヌビディア）のSelene（セレーネ）クラスターで、私たちのマシンに類似したアーキテクチャを採用し、同程度の数のGPUを搭載しています（向こうは4480個で、こちらは5760個、つまりあちらがやや少ない）」。

マスク氏は、以前からビジョン（視覚）のみでの自動運転を提唱してきたが、その主な理由はレーダーやライダーよりもカメラの方が速いからだ。2021年5月現在、北米で販売されているテスラのModel YおよびModel 3は、レーダーを使用せず、カメラと機械学習を利用して、アドバンスト運転支援システムとオートパイロットをサポートしている。

When radar and vision disagree, which one do you believe? Vision has much more precision, so better to double down on vision than do sensor fusion.

— Elon Musk (@elonmusk) April 10, 2021

レーダーとビジョンが一致しない場合、どちらを信じればよいでしょう？ビジョンの方がはるかに精度が高いのですから、センサーを混合して使うより、ビジョンを重視した方がいいでしょう。

自動運転を提供する企業の多くは、LiDARと高精細地図を使用している。つまり走行する場所の、道路の全車線とその接続方法、信号機などに関する非常に詳細な地図が必要になる。

カーパシー氏はワークショップの中で「主にニューラルネットワークを使用する、ビジョンベースの私たちのアプローチは、原理的には地球上のどこでも機能することができます」と語った。

いわば「生体コンピューター」である人間をシリコンコンピューターで置き換えることで、レイテンシーの低下（反応速度の向上）、360度の状況認識、Instagram（インスタグラム）をチェックしたりしない完璧な注意力を保ったドライバーが生まれる、とカーパシー氏はいう。

関連記事：テスラの北米向けModel 3とModel Yがレーダー非搭載に

カーパシー氏は、テスラのスーパーコンピューターがコンピュータービジョンを使ってドライバーの望ましくない行動を修正するシナリオをいくつか紹介した。例えばコンピューターの物体検知機能が働いて、歩行者を轢くことを防ぐ緊急ブレーキのシナリオや、遠くにある黄色の信号を識別して、まだ減速を始めていないドライバーに警告を送る交通制御状況に関する通知などだ。

また、テスラ車では、ペダル誤操作緩和機能と呼ばれる機能がすでに実証されている。これは、クルマが進路上の歩行者や、あるいは前方に走行できる道がないことを識別して、ドライバーが誤ってブレーキではなくアクセルを踏んだ場合に対応できる機能だ。このことによって、車の前の歩行者を救ったり、ドライバーが加速して川に飛び込んだりするのを防ぐことができる可能性が高まる。

テスラのスーパーコンピューターは、車両を取り囲む8台のカメラからの映像を毎秒36フレーム収集しており、それらは車両を取り巻く環境について非常に多くの情報を提供すると、カーパシー氏は説明する。

ビジョンオンリーのアプローチは、世界中で高精細な地図を収集、構築、維持することに比べれば拡張性が高い。しかしその一方で、物体の検出や運転を担当するニューラルネットワークが、人間の奥行きや速度への認識能力に匹敵するスピードで、膨大な量のデータを収集処理できなければならないため、課題が多いということができる。

カーパシー氏は、長年の研究の結果、この課題を教師付き学習の問題として扱うことで解決できると考えているという。カーパシー氏は、この技術をテストした結果、人口の少ない地域では人間の介入なしで運転できることがわかったが「サンフランシスコのような非常に障害物の多い環境では、間違いなくもっと苦労するでしょう」と述べている。高精細な地図や追加のセンサーなどの必要性を減らし、システムを真に機能させるためには、人口密集地への対応力を高めなければならない。

テスラのAIチームの持つ画期的技術の1つは、自動ラベル付けだ。これは、テスラのカメラでクルマから撮影された膨大な量の動画から、道路上の危険物などのラベルを自動的に付けることができるものだ。大規模なAIデータセットは、時間がかかる多くの手作業によるラベル付けを必要としてきた。特に、ニューラルネットワーク上の教師付き学習システムをうまく機能させるために必要な、きれいにラベル付けされたデータセットを手に入れようとしているときにはそれが顕著だった。

だがテスラは、この最新のスーパーコンピューターを使って、1本約10秒の動画を100万本集め、60億個の物体に奥行き、速度、加速度のラベルを付けた。これらは、1.5ペタバイトという膨大な量のストレージを占めている。確かにこれは膨大な量に思えるだろうが、テスラがビジョンシステムのみに依存した自動運転システムに求められる信頼性を実現するには、さらに多くのものが必要となる。そのため、より高度なAIを追求するために、テスラはこれまで以上に強力なスーパーコンピューターを開発し続ける必要があるのだ。

関連記事：テスラが車内カメラでAutopilot使用中のドライバーを監視

カテゴリー：人工知能・AI

タグ：Tesla、Elon Musk、スーパーコンピュータ、自動運転、コンピュータービジョン、機械学習

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（文： Rebecca Bellan、翻訳：sako）

パーソナルモビリティの「WHILL」が出産後の患者を病室まで自動運転で移動させる実証実験を産科病棟で開始

WHILLと国立成育医療研究センターは6月16日、出産後の患者を病室まで自動運転で移動させる「WHILL自動運転システム」の実証実験を開始したと発表した。同サービスはこれまで、病院外来や空港などでの活用事例があったが、病棟内での利用は国内初となる。

出産直後の患者は、身体の痛みなどのため車椅子でLDR（陣痛・分娩・回復室）から病室に戻ることが多く、医療スタッフが車椅子を押して移動しているという。その際、医療スタッフは新生児を乗せたカートや、患者さんの荷物などを運ぶ作業もあり、大きな業務負荷がかかっている。

実証実験では、WHILL自動運転システムを産科病棟に取り入れ、医療スタッフの業務効率化や患者の移動における安全性・利便性などを検証する。WHILLを実際に利用した患者からは、「従来の車椅子より振動が少ないので乗り心地が良かった」「WHILLの振動が少ないので、傷（会陰切開）に響かなくてよかった」などの声が寄せられているという。

今回の取り組みで利用しているWHILL自動運転システムは、自動運転・自動停止機能などを搭載したパーソナルモビリティ「WHILL自動運転モデル」と、複数の機体を管理・運用するシステムとで構成される、歩道・室内領域向け自動運転システムとなっている。あらかじめ収集した地図情報と、センサー群で検知した周囲の状況を照らし合わせ、自動走行・自動運転による無人での返却も可能だ。

今後、実証実験の結果を基に国立成育医療研究センターとWHILLは連携を深め、医療現場におけるサービスの向上を図る。将来的には、WHILL自動運転システムの利用範囲を拡張する計画を進め、現在の病室前までの移動サービスから、患者がベッドへの移動がより楽になるよう、各病室内まで自動運転で入っていくシステムを構築することを検討していく。

なお今回の取り組みは、内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）の「AI（人工知能）ホスピタルによる高度診断・治療システム」プロジェクトによる支援を受けて行われる。

カテゴリー：モビリティ

タグ：WHILL、出産、自動運転 / 自律運転（用語）、妊娠（用語）、MaaS（用語）、日本（国・地域）

ブリヂストンが自動運転トラックKodiakに出資、タイヤ技術と車両運行管理システムに焦点を当てる戦略的提携も

タイヤメーカー大手のBridgestone（ブリヂストン）は、スマートタイヤ技術のテストと開発を目的とした広範なパートナーシップの一環として、シリコンバレーを拠点に長距離トラックの自動運転技術を開発しているスタートアップ企業のKodiak Robotics（コディアック・ロボティクス）に、少数株主として出資することを発表した。

取引条件は明らかにされていないが、Kodiak Roboticsの共同設立者でCEOを務めるDon Burnette（ドン・バーネット）氏は、これは直接的な金銭出資であると、TechCrunchに語った。また、このパートナーシップの一環として、Bridgestone Americas, Inc.（ブリヂストン・アメリカス・インク、ブリヂストンの米国グループ会社）のCTOであるNizar Trigui（ニザール・トリギィ）氏が、オブザーバーとしてKodiakの取締役会に参加する。

この提携は単なる出資だけにとどまらない。両社はブリヂストンのタイヤ技術と車両運行管理システムの進化に焦点を当てた戦略的パートナーシップも締結している。Kodiakはテストプログラムの一環として、ダラスとヒューストン間の貨物輸送に使用される自動運転トラックに、ブリヂストンのセンサー付きタイヤと車両運行管理システムを使用する。同社は2021年5月、自動運転トラックによる貨物輸送をサンアントニオまで拡大すると発表。カリフォルニア州のマウンテンビュー周辺でも、自動運転トラックのテストを行っている。

年間10万から15万マイル（約16万〜24万km）の距離を走るセミトラックでは、タイヤを常にモニタリングしてその正常な状態を保つことが、トラック輸送の安全性には不可欠であるとバーネット氏は語り、それは人間が運転する場合でもコンピューターが運転する場合でも変わらないと付け加えた。

「自動運転システムの安全性は、最終的には、加速や減速、操舵の際に道路に接するタイヤを操作する能力にかかっています」と、バーネット氏は述べている。「タイヤが期待どおりの性能を発揮してくれると信頼できなければ、限界領域の安全性は必然的に保証されません」。

Kodiakはブリヂストンのスマートタイヤを使用して、空気圧や温度をモニターし、さらに車両の運動性や操縦性に影響を与えるホイールの負荷を測定する。Kodiakが収集したデータをブリヂストンと共有することで、ブリヂストンはタイヤの化学的特性を向上させるためにそれを利用することができる。だが、自動運転技術をてがける企業は、さらなる付加価値をタイヤメーカーにもたらすことができると、バーネット氏は強調する。Kodiakの自動運転トラックには独自のセンサーが搭載されており、タイヤがどのように使用されているかを正確に理解するための膨大な走行データを収集することができるのだ。

「Kodiakのような自動運転技術プロバイダーは、トラックがどのように運転されているかという生のデータをすべて持っています」と、バーネット氏はいう。「どのような力が発生し、どのように操舵され、どのくらいブレーキが踏まれたかということを、私たちはリアルタイムで把握しています。だから、これまでブリヂストンのような企業が集めることができなかった豊富なデータを収集することができるのです」。

これによりブリヂストンは、タイヤの最終的な寿命をより正確に予測できる予測モデルを構築することが可能になり、さらには路上でタイヤに問題が発生する可能性がある場合には警告を発することもできるようになる。「Kodiakが本当に興味を持っているのは、まさにそこなのです」と、バーネット氏は付け加えた。

今回のニュースに先立ち、Kodiakは2021年5月に、韓国の財閥であるSKグループと提携し、同社の自動運転技術をアジアで展開する可能性を検討していくと発表した。SKグループとの提携の最終的な目的は、Kodiakの自動運転技術を同地域で販売・流通させることにある。Kodiakは、人工知能マイクロプロセッサーや高度な緊急ブレーキシステムなど、SKグループが持つ製品、部品、技術を、自社の自動運転システムにどのように利用できるかを検討する。両社はまた、アジアの顧客向けに車両運行管理サービスを共同で提供することにも合意している。

カテゴリー：モビリティ

タグ：ブリヂストン、自動運転、トラック、Kodiak Robotics

画像クレジット：Kodiak Robotics

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

自動配送NuroがFedExと提携、配送ロボをライスマイルデリバリーに大規模導入

Nurl（ニューロ）は2016年に元Google（グーグル）エンジニアのDave Ferguson（デイブ・ファーガソン）氏とJiajun Zhu（ジアジュン・スー）氏が設立した自動配送のスタートアップだ。このほど同社はFedEx（フェデラルエクスプレス）と提携して荷物輸送事業に参入する。

米国時間6月15日に発表された複数年複数フェーズの戦略的提携は、Nuroの次世代自動配送車をFedExの運用に組み込むテストおよび最終的な実運用を目指している。このロボット車はNuroの最新ロボットR2に続くものだ。自動運転分野の他社と異なり、Nuroの焦点は常に、低速度電気自動運転車で人ではなくパッケージを運ぶことだ。ただしその「パッケージ」は、食料品、料理、さらには医療用品の配達が中心だった。例えばコンビニエンスストア、Domino’s（ドミノ）、Kroger（クローガー）などと提携してきた。

FedExとの契約は同社にとって初めての小荷物配達への参入だ。パイロットプログラムはすでにテキサス州ヒューストンが始まっている。今回の複数年の取り組みによって、Nuroは同社のテクノロジーをより多くの人に新しい方法で届けることが可能になり、最終的には大規模な展開を目指している、とNuroの提携責任者であるCosimo Leipold（コシモ・リーポルド）氏は言った。

FedExはこれまで独自の自動運転技術に取り組んでいて、歩道を走る配達ロボットはよく知られている。Roxo（ロクソ）と名づけられたSameDay Botは、DEKA Development & Research Corpと、同社のファウンダーでSegway（セグウェイ）と車イスのiBot（アイボット）を発明したDean Kamen（ディーン・ケイメン）氏と共同で開発された。FedExが最初にSameDay Botを発表したのは2019年2月だった。そのFedExボットは、ライダーなどのセンサーと複数のカメラを装備し、機械学習アルゴリズムと組み合わせることによって、障害物を避けて安全な経路をたどり、かつ道路や歩道の交通ルールを守る。

当時同社は、AutoZone（オートゾーン）、Lowe’s（ロウズ）、Pizza Hut（ピザハット）、Target（ターゲット）、Walgreens（ウォルグリーンズ）、およびWalmart（ウォルマート）との共同で、自動ロボットを自社の配送ビジネスに適用する可能性を探ろうとした。FedExの狙いは、小売店が近隣の顧客からの注文を受け、ロボットを使って顧客の自宅や職場に同日配達することだった。同社は、テネシー州メンフィス、テキサス州のプレイノとフリスコ、およびニューハンプシャー州マンチェスターでテストを実施した、と広報担当者は言っていた。

Nuroとの提携は、歩道から離れて車道に進出するものだ。NuroのR2は大型で公道を走るように設計されており、重い荷物を遠くまで運ぶことができる。

FedExは、Nuroの自動運転ロボットをライスマイルデリバリーに大規模導入する長期契約を結んだと語った。

「イノベーションはFedExの礎であり、今後も会社のカルチャーとビジネス戦略の重要な部分でであり続けます」と先進技術およびテクノロジー担当副社長、Rebecac Yeung（レベッカ・ユン）氏は語った。

カテゴリー：モビリティ

タグ：Nuro、FedEx、配送、自動運転、ロボット配達

画像クレジット：Nuro

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Nob Takahashi / facebook ）

自律型芝刈り機を提供する造園ロボットスタートアップScythe、芝を刈った面積に応じて料金が決まる

米国時間6月15日、2018年に創業しこれまでステルスだったScythe Roboticsが1380万ドル（約15億2000万円）のシリーズAを発表した。このラウンドを主導したのはInspired Capitalで、True Ventures、Zigg Capital、Lemnosが参加した。Scytheはコロラド州ボールダーを拠点とする造園ロボティクス企業で、True Ventureが主導した400万ドル（約4億4000万円）のシードラウンドなどと合わせて、これまでの調達金額は1860万ドル（約20億5000万円）となった。

Scytheの最初の製品は自律型芝刈り機で、RaaS（ロボット・アズ・ア・サービス）として提供されている。この方法は企業や産業界で、基本的には定期的なアップデートやメンテナンスも含めてレンタルでロボットを提供する場合に人気が高まりつつある。Scytheが芝を刈った面積に応じて顧客に課金している点は興味深い。

芝を刈る際に8台のHDRカメラとさまざまなセンサーを利用して人や動物、各種の障害物を避けるように設計されている。当然、ロボットの効率を上げるためにデータもたくさん収集する。造園はロボットにとっては比較的難易度が低い。広い面積を刈る人にとって自動化の意義は間違いなく大きい。ゴルフ場整備車輌のToroは最近Left Hand Roboticsを買収し、iRobotは芝刈りロボットを発表した（遅れているが）。

Scytheの共同創業者でCEOのJack Morrison（ジャック・モリソン）氏は発表の中で「これまで造園業者には需要に応えゼロエミッションで操業するためのテクノロジーパートナーがいませんでした。我々がそのパートナーです。当社の自律型芝刈り機はエコに貢献しつつ造園業者の成長につながります。最先端の自律機能と堅牢なオール電化設計を組み合わせてこれまでの芝刈り機よりも大幅に信頼性、生産性、安全性を高めるためにゼロから開発しています」と述べた。

今回調達した資金はコロラド、テキサス、フロリダにあるオフィスの増員、製品の研究開発、芝刈り機の新規顧客獲得に使われる予定だ。

カテゴリー：ロボティクス

タグ：Scythe Robotics、造園、芝刈り / 芝刈り機、資金調達、自動運転

画像クレジット：Scythe Robotics

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（文：Brian Heater、翻訳：Kaori Koyama）

中国のPony.aiが2022年にカリフォルニアでのドライバーレスロボタクシー運用を計画

中国と米国で運用しているロボタクシーのスタートアップ、Pony.ai（ポニー・エー・アイ）は、2022年に計画している商用サービスに先立ち、カリフォルニア州の公道でドライバーレス車のテストを開始した。

ドライバーレス車両によるテストは、運転席にセーフティードライバー（安全管理者）がいない無人自動車が走ることを意味しており、カリフォルニア州フリーモントの公道で毎日行われている、と同社は語った。Pony.aiは中国の広州でもドライバーレス車のテストを行っている。

また同社は、2021年の夏にカリフォルニア州アーバインで、セーフティードライバーの乗った無人車を使ったライドシェアサービスを再開する計画であることも話した。目標は、2022年に完全ドライバーレス・サービスを展開することだ。

「完全ドライバーレス化は完全自律運用への鍵であり、私たちの野心的計画にとって不可欠な起爆剤です」とPony.aiのCEOで共同ファウンダーのJames Peng（ジェームズ・ペン）氏はいう。

Pony.aicが商用サービスを運用するためには規制のハードールがいくつか残っている。ドライバーレス乗車サービスを有料で提供しようとする無人運転車企業は、カリフォルニア州運輸局（DMV)とカリフォルニア州公益事業委員会（CPUC）の両方から運用許可を受ける必要がある。GM傘下のCruise（クルーズ）は、CPUCから乗客輸送テストが可能なドライバーレス自動運転サービス許可を受けた最初の企業となった。DMVの最後の一歩は運用開始許可で、これまでにNuro（ニューロ）のみが取得している。

Ponyのカリフォルニア州でのドライバーレス・テストのマイルストーンは、州がPonyの6台のドライバーレス車両によるテストを約39平方マイル（101平方km）の地域で行う許可を出してから1カ月後だった。何十という会社（計55社）がセーフティードライバー付き自動運転車のテスト許可を取得しているが、ドライバーレス車両の許可受けるのは稀だ。Ponyは同州でドライバーレス・テスト許可を受けた8番目の会社で、取得企業には中国のAutoX（オートエックス）、Baidu（バイドゥー）、およびWeRide（ウィーライド）、米国のCruise、Nuro、Waymo（ウェイモ）、Zoox（ズークス）らがいる。商業的運用が可能な deployment permit（運用開始許可）を受けているのはNuroだけだ。

Pony.aiは、2016年にBaiduの開発者だったペン氏とLou Tiancheng（ルー・チャンチェン）氏が設立し、2017年にセーフティードライバー付き無人運転車のテスト許可を取得した。5月にカリフォルニア州DMVが発行したドライバーレス許可は、Ponyの州内における活動実績を踏まえて拡張された。

Pony.aiはカリフォルニア州のフリーモントとアーバインでライドシェアのテストを行ってきた。2019年、電動無人運転のクロスオーバー車、Hyundai Kona（ヒュンダイ・コナ）にPonyの自動運転システムとVia（ヴィア）のライドシェアリング・プラットフォームを搭載し、公道で乗客輸送を開始した。BotRide（ボットライド）と呼ばれるそのロボタクシー・サービスはドライバーレスではなく、運転席には常時人間セーフティードライバーが乗っていた。BotRideのパイロットは2020年1月に終了した。

その後同社は公開ロボタクシー・サービスのPonyPilotをアーバイン地区で運用開始した。その後、新型コロナウイルス（COVID-19）パンデミックのために、乗客輸送から貨物輸送に切り替えた。Pony.aiはeコマースプラットフォームのYamibuy（ヤミバイ）とも提携して、アーバインの顧客に無人ラストマイル配送サービスを提供した。その配送サービスは新型コロナパンデミックによって急増した注文に対応するための能力増強のために実施した、と当時Pony.aiは述べていた。

パンデミックが沈静化してカリフォルニア州に平常状態が戻るのに備え、Ponyは商業的ロボタクシーサービス運用の準備を進めている。その目標を達成するために、同社はすでに何社ものパートナーを集め、トヨタ自動車からの4億ドル（約440億円）を含む10億ドル（約1100億円）以上の資金を調達している。2020年11月、新たな2億6700万ドル（約290億円）の資金調達を完了した同社の企業価値は53億ドル（約5840億円）に達した。Ponyは、Bosch（ボッシュ）、Hyundai、トヨタをはじめとする自動車メーカー、部品メーカーとの提携、協業をいくつか行っている。

カテゴリー：モビリティ

タグ：Pony.ai、ロボタクシー、カリフォルニア、自動運転

画像クレジット：Screenshot/Pony.ai

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Nob Takahashi / facebook ）

自動運転技術開発のニーズに応えるためScale AIがマッピング分野に進出

自動運転にともなうさまざまな課題を解決することは非常に複雑な作業だが、それでも実現に向かうためには、まず何よりも、正確で十分にアノテーションされた質の高いデータを確保する必要がある。そこで登場したのがScale AI（スケール）という企業だ。AV業界では、特殊なLiDAR画像を含む膨大なデータのアノテーションが必要になると早くから考えていた。同社の共同創業者でCEOのAlex Wang（アレックス・ワン）氏は、2021年6月末にリリースされる新製品でマッピングの分野に進出すると「TC Sessions：Mobility 2021（TCセッション：モビリティ2021）」で語った。

トヨタをはじめとする運輸業界のパートナーとの協力関係について、ワン氏は「当社の役割は進化し続けています」と語った。「ご存知のように、私たちは顧客と協力して、データやアノテーションデータのラベリングに関する問題を解決していますが、すると次に、顧客はデータ管理に関する別の問題を抱えて私たちに助けを求めてくるようになりました。それを解決するために、私たちはNucleus（ニュークリアス）という製品を発売しました。そして現在、多くの顧客がマッピングについて、より強固なマップをどのように展開するかについて、頭を悩ませています。そこで私たちは、そのような問題の対処を支援するための製品を開発することにしました。おそらく今月末には発表できると思います」。

さらに促しても、この件に関してワン氏は具体的な話をしなかった。しかし、マッピングの課題についてや、センサーフュージョンや車両とインフラ間の通信コンポーネントなどの信号を含むAVシステムにマップを統合しようとしている企業にとって、既存のマップでは何が不足しているのかについては、さらに詳しく説明してくれた。

「全体的に私が大きな問題だと思うのは、この業界は歴史的にマッピングに非常に大きく依存してきたことです。非常に高品質で高精細なマップに大きく依存してきました。厄介なのは、これらの地図が間違っていることがあり、それにどう対処するかということです。【略】地図の信頼性や更新といった課題にどう対処するか。考えてみると、世界で圧倒的に優れた地図インフラであるGoogleマップでさえ、（人間の）ドライバーにとって十分な速さで更新されていないことがわかります」。

ワン氏によれば、この課題はScaleが創業以来、積極的に解決してきたデータフライホイールの課題と大きな違いはないという。自動運転走行では、データを迅速かつ正確に収集してアノテーションすることが何よりも重要である。その結果として、データの収集とアノテーションが改善されていき、システムが環境を把握する信頼性が高まっていく。

「絶えず変化する世界の状況にどうやって対処するか、その方法を見つけ出すことは、非常に大きな要素です」と、ワン氏はいう。Scaleが具体的に何を計画しているのかはまだわからないが、何を発表するにしても重要な要素として、地図とマッピングの精度に対する信頼を築くことが重要な要素になると考えてよさそうだ。

カテゴリー：ソフトウェア

タグ：自動運転、地図、Scale AI

画像クレジット：Bloomberg / Getty Images

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（文：Darrell Etherington、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

Waymoが米テキサスで自動運転トラックのテストを物流大手J.B. Huntと共同実施へ

Waymo（ウェイモ）は、輸送・ロジティクスの主要顧客であるJ.B. Hunt Transport Servicesのために貨物を運搬する計画だ。2社がいう「テストラン」が米国で最も交通量が多い商業回廊で実施される。

Waymoのトラッキングと貨物輸送サービスWaymo Viaが州間高速道路45号線を使ってテキサス州のヒューストンとフォートワース間で荷物を輸送する。トラックはWaymo Driver自動走行プラットフォームで動くが、Waymoの「自動走行スペシャリスト」、ライセンスを持つトラックドライバー、そしてソフトウェア技術者がオペレーションをモニターするために各トラックに乗り込む。

J.B. Huntと、Alphabet傘下のWaymoが協業するのは今回が初めてではない。両社はここしばらく自動走行トラックの試験展開のために準備してきたようだ。

「我々はここしばらくオペレーションとマーケット調査でJ.B. Huntと緊密に連携を取っていて、自動走行テクノロジーを展開するために今後も協業を続けます」とWaymoはブログへの投稿で述べた。「長期の準備に備えて、通常のメンテナンスのための最善のプラクティス、今後の施設レイアウトがどのようなものか、どのレーンが自動走行テクノロジーに最適かなどを探ります」。

Waymoはこのテストランで何台のトラックを使用するのかTechCrunchと情報を共有するのは却下したが、広報担当は「どのように協業できるか、共同で長期計画を立てるという目標を持った」期間限定のパイロットとなる、と話した。

Waymo Driverはレベル4プラットフォームであり、理論的に人間のセーフティドライバーが運転席に乗り込まなくても走行できるが、それは（天候がいいなど）特定の条件下に限定される。

WaymoはDaimlerトラックにWaymo Driverを搭載するためにDaimler Trucksとも提携した。この他に電動ロボタクシーの開発でVolvoと、自動貨物バンの開発でFiat Chrysler Automobilesとも提携している。

関連記事：Waymoとボルボが電気ロボタクシー開発で「独占」提携

カテゴリー：モビリティ

タグ：Waymo、ロジスティクス、テキサス、自動運転、トラック、J.B. Hunt

画像クレジット：Waymo

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（文：Aria Alamalhodaei、翻訳：Nariko Mizoguchi）

「アップルカー」実現に向け前進、BMW i3やi8の開発を指揮した新興EV企業Canoo元CEOがアップルに

Apple（アップル）は「Apple Car（アップルカー）」の呼称で噂されている自動車プロジェクトの開発を促進させるため、電気自動車会社Canoo（カヌー）の共同創業者で元CEOだったUlrich Kranz（ウルリッヒ・クランツ）氏を雇用したと、Bloombergが無名の情報源を引用して最初に報じた。TechCrunchがアップルに確認したところ、同社はクランツ氏の雇用を認めたが、職務内容や肩書きなどの詳細は明らかにしていない。

Canooが上場と新たなリーダーシップチームの結成に向けて舵を切った後、2021年4月にクランツ氏は同社の役職を辞任。それから数週間のうちにクランツ氏はアップルに引き抜かれたと報じられていた。今回のニュースが伝えられる数カ月前には、アップルのTim Cook（ティム・クック）CEOが、謎に包まれたApple Carに、自動運転技術が主要機能として搭載されることを示唆している。自動車業界の最先端で数十年の経験を持つ幹部を雇用したことは、アップルが自動車の製造計画を進めていることを明確に示すものだ。

クランツ氏は、BMW AGの電気自動車部門で上級副社長を務めていた時に、スポーティな電気自動車「i3」と「i8」の開発を監督した。この経歴は、将来のApple Carにおける潜在的な美学について、我々にヒントを与えてくれるかもしれない。匿名の情報筋によれば、クランツ氏は、現在Apple Carプロジェクトの責任者を務めるDoug Field（ダグ・フィールド）氏の直属になるという。フィールド氏は、かつてTesla（テスラ）で「Model 3（モデル3）」の開発を指揮した人物だ。

アップルは依然として、その自動車の計画について口を閉ざしている。Reuters（ロイター）が12月に発表した記事によると、アップルは2024年までに「画期的なバッテリー技術」と「自動運転技術」を備えた電気自動車を生産する意向だという。それ以外には、どのようなクルマになるのか、どこが製造するのか、といったことは誰にもわからない。しかし、アップルがハードウェアとソフトウェアの両方を開発するだろうということは想像に難くない。

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タグ：Apple、Apple Car、電気自動車、自動運転

画像クレジット：Canoo

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

NVIDIAが高精度マップスタートアップのDeepMapを買収、自律走行車テクノロジーを強化

半導体メーカーNVIDIAが高精度マップスタートアップのDeepMapを買収すると発表した。NVIDIAは、DeepMapのマップ技術はNVIDIAの自律走行車テクノロジーであるNVIDIA Driveに活かされるとしている。

NVIDIAの自動車部門バイスプレジデントでジェネラルマネージャーのAli Kani（アリ・カニ）氏は発表の中で「DeepMapのユニークなビジョン、テクノロジー、人材を高く評価して買収することになりました。DeepMapは我々のマップ製品を拡張し、マップの運用をワールドワイドにスケールし、完全な自動運転に関する専門性を高めるものと期待しています」と述べた。

乗用車の完全な自動化を達成する上での最大の課題として、各地域への適合と現在の道路の状況を反映した地図情報の更新が挙げられる。NVIDIAの自律走行スタックにDeepMapのテクノロジーを統合することで、精度が上がって自動車が自分の位置を把握する性能が高くなる。

DeepMapの共同創業者でCEOのJames Wu（ジェームズ・ウー）氏は発表の中で「NVIDIAと協力することで我々のテクノロジーをさらに迅速にスケールし多くの方々に早く利用していただけるようになるでしょう。NVIDIAのチームの一員として我々のジャーニーを続けていくことを楽しみにしています」と述べた。

DeepMapはGoogle、Apple、Baiduに勤務していたウー氏とApple、Googleに勤務していたMark Wheeler（マーク・ウィーラー）氏によって設立された。DeepMapはNVIDIA Driveのソフトウェアデファインドプラットフォームを使って自律走行車全体に対してマップを迅速にスケールすることができ、Over the Airのアップデートでデータストレージをそれほどたくさん必要としない。NVIDIAは今後、連携の一環としてDeepMapの新しい機能にも投資していく。

買収は2021年第3四半期に完了する予定だ。

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タグ：NVIDIA、DeepMap、買収、地図、自動運転

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Kaori Koyama）

自動運転Motional CEOが示唆する物流業界の自律的な未来

Aptiv（アプティブ）とHyundai（現代自動車）の40億ドル（約4379億円）規模の合弁会社であるMotional（モーショナル）が、自動運転トラックや物流への関与の可能性を探っていることを、同社のCEOが米国時間6月9日開催されたTechCrunch’s 2021 Mobility Eventのライブセッションで語った。

TechCrunchのトランスポーテーション担当編集者であるKirsten Korosec（カーステン・コロセック）が司会を行うパネルで、Motionalのビジネスモデルをトラック輸送に拡大する意図について質問されたKarl Iagnemma（カール・インヤマ）氏は「もちろん、同じコア技術が複数のユースケースに適用できることがすばらしいことなのです」という。「それは似ています。同じではありませんが、似ているのです。そのため、他のユースケースも積極的に検討しているところです。この分野では、さらなる活動を行う予定です。今日は特に発表することはありませんが、この先たくさん出てきますよ」。

もちろんMotionalは、たとえばロボットタクシーモデルのように、人間を運ぶための自動運転という難しい技術的問題を解決することが、最大の経済的チャンスになると考えているのだが、インヤマ氏は、人間を運ぶ場合でも小包を運ぶ場合でも、自動運転の核心には知覚、計画、意思決定、ローカリゼーションといった同じ難しい問題が横たわっていると認識している。

配送・物流モデルの何が最も魅力的なのかという問に対して、インヤマ氏は「現在開発中のものに、技術的な観点から最も近い位置にある優れたビジネスチャンスを探しているのです」と答えた。「本当に、それに尽きると思っています。こうした異なるユースケースは、場合によって、その周りにあるビジネスケースが大きく異なるため、機会も大きく異なるのです。そのことは、社内での順位付けにも役立っています。何がおもしろいチャンスなのでしょう？そしてまた、現在の技術開発の道筋に沿う形で、言ってみれば最小の労力増加で最大の機会増加につながるようにしようとしているのです。それが、Motional社内での戦略指針のようなものです」。

セッションのもう1人のパネリストだった自動運転車企業Aurora（オーロラ）の共同創業者でCEOのChris Urmson（クリス・アームソン）氏は、配車サービスや乗客輸送業における自動運転技術は、長期的には変革をもたらすビジネスであると同時に、トラック輸送を凌駕するビジネスになると認めている。Auroraは現在、ロボットタクシーではなく、貨物輸送アプリケーションに注力している。理由はいくつか挙げられるが、今すぐにでもスケールアップできるからというのもその1つだ。

「ロボットタクシー市場は発展に時間がかかりますが、貨物・トラック輸送の市場はすでに存在しています」とアームソン氏はいう。

両パネリストとも、自動運転の世界には「安直に手に入る果実」は存在しないという点で一致している。自動運転車全体の課題を解決することは難しいが、都市の道路網の変動を考慮する必要のないトラック輸送であれば、もう少し簡単に解決できるのではないかとアームソン氏は主張する。高速道路はほぼ均一な性質を持っているため、そこを走行するための自動運転システムを構築することはより容易なのだ。

「ですから、運用が規定された設計領域で技術を成功させるという最初の難関を突破できれば、技術の拡大から運用の拡大へと展開が進んでいきます」とアームソン氏はいう。「それは、従来のビジネスのようなものにより近いものに見えます。このように、事業と運営の規模を拡大し、収益源を確保しておくことで、そのコア技術を応用して配車ビジネスに参入し、その分野でも刺激的なビジネスを構築することができる余裕が生まれると考えています」。

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タグ：Motional、自動運転、物流、Aurora、ロボタクシー

画像クレジット：Motional

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：sako）

自律走行技術のAuroraがリード・ホフマン氏の最新SPACとの合併に向けて最終交渉中か

複数の関係者によると、自律走行車技術をてがけるスタートアップ企業のAurora Innovation（オーロラ・イノベーション）は、Reinvent Technology Partners Y（リンベント・テクノロジー・パートナーズY）との合併に向けて最終的な合意に近づいているという。同社は、LinkedIn（リンクトイン）の共同創業者で投資家のReid Hoffman（リード・ホフマン）氏や、Zynga（ジンガ）の創業者Mark Pincus（マーク・ピンカス）氏、マネージングパートナーのMichael Thompson（マイケル・トンプソン）氏が起ち上げた最新の特別目的買収会社だ。

その障害となっていた問題の1つは目標とする評価額で、これまで200億ドル（約2兆1900億円）という高い金額が提示されていた。現在の評価額は120億ドル（約1兆3100億円）に近づいており、早ければ来週にも取引が発表される見込みだと、この件について話す権限がないため名前を伏せている複数の情報筋は述べている。

Auroraはコメントを控えており、Reinventもコメントを辞退した。

ホフマン氏、ピンカス氏、トンプソン氏の3人は「スケールの大きなベンチャーキャピタル」というコンセプトに強気の見通しを持っており、これまで3つのSPAC（ブランクチェック・カンパニー）を設立している。そのうち2つのSPACが、非公開企業との合併を発表した。Reinvent Technology Partnersは、2月に電動垂直離着陸機メーカーのJoby Aviation（ジョビー・アビエーション）との合併を発表し、2021年後半にニューヨーク証券取引所に上場を予定している。Reinvent Technology Partners Zは、住宅保険のスタートアップ企業であるHippo（ヒッポ）と合併した。

Reinvent Technology Partners Yとして知られる彼らの最新のSPACは、8500万株の新規公開株の価格を1株あたり10ドル（約1100円）とし、8億5000万ドル（約931億円）を調達した。このSPACは追加で1270万株を発行し、総売上高は9億7700万ドル（約1070億円）に達した。同社の株はNASDAQ証券取引所に上場されており、ティッカーシンボル「RTPYU」で取引されている。

Auroraはすでにホフマン氏との関係を持っている。2018年2月、AuroraはGreylock Partners（グレイロック・パートナーズ）とIndex Ventures（インデックス・ベンチャーズ）から9000万ドル（約98億6000万円）を調達した。Greylockのパートナーであるホフマン氏とIndex VenturesのMike Volpi（マイク・ヴォルピ）氏は、シリーズAラウンドの一環としてAuroraの取締役となった。Auroraは翌年、シリーズBラウンドで5億3000万ドル（約580億円）以上を調達。このラウンドはSequoia Capital（セコイア・キャピタル）が主導し、Amazon（アマゾン）やT. Rowe Price Associates（T.ロウ・プライス・アソシエイツ）をはじめ、Lightspeed Venture Partners（ライトスピード・ベンチャーズ・パートナーズ）、Geodesic（ジオデシック）、Shell Ventures（シェル・ベンチャーズ）、Reinvent Capital（リンベント・キャピタル）の他、以前からの投資家であるGreylockやIndex Venturesも参加した。

ホフマン氏とReinventのように、1つのSPACにおける双方の会社に関係しているというのは珍しいことだが、前例がないわけではない。例えば、T.J. Rodgers（T.J.ロジャース）が設立した特別買収目的会社は、同氏が2012年から取締役を務め、筆頭株主でもあるバッテリー技術会社のEnovix（エノビックス）との合併を2月に発表したことを、当時Bloomberg（ブルームバーグ）が報じている。今回の場合、ホフマン氏はAuroraの取締役ではあるが筆頭株主ではない。

2017年にSterling Anderson（スターリング・アンダーソン）氏、Drew Bagnell（ドリュー・バグネル）氏、Chris Urmson（クリス・アームソン）氏の3人によって設立されたAuroraは、野心的な1年を過ごしている。12月にはUber（ウーバー）の自動運転部門（Uber ATG）を買収することで同意し、合併後の企業価値が100億ドル（約1兆956億円）に達する複雑な契約を行った。

Uber ATGは、Toyota（トヨタ）やDENSO（デンソー）、SoftBank Vision Fund（ソフトバンク・ビジョン・ファン）から2019年に10億ドル（約1096億円）の投資を受けて72億5000万ドル（約7940億円）の評価額となったが、同社を買収するのにAuroraは現金を支払わなかった。代わりにUberがATGの持分を引き渡し、Auroraに4億ドルを投資した。この取引により、Uberは合併後の会社の26％の株式を取得した。ちなみに、米国証券取引委員会へ提出された書類によると、UberはUber ATGの86.2％（完全希薄化ベース）の株式を保有していた。Uber ATGの投資家は、全部で13.8%の株式を保有することになった。

買収から数カ月間でAuroraはUber ATGの従業員を統合し、現在は約1600人の従業員を抱えている。さらに最近、AuroraはVolvo（ボルボ）と北米向けに自律走行セミトラックを共同開発することで合意したと発表。ボルボの自律走行技術部門であるVolvo Autonomous Solutions（ボルボ・オートノマス・ソリューションズ）を通して数年間の継続が期待されるこのパートナーシップは、ボルボの顧客のために、ハブ間の高速道路で自律的に運行するトラックの開発と配備に焦点を当てている。

Auroraは規制当局に提出した書類の中で、2021年3月の新規株式公開で5490万ドル（約60億円）分の株を売却したことを明らかにした。

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タグ：Aurora Innovation、SPAC、自動運転

画像クレジット：Aurora

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

GMの自動運転車子会社Cruiseがカリフォルニア州で無人運転車に客を乗せることが可能に

GMの自動運転車子会社で、ソフトバンク・ビジョン・ファンド、マイクロソフト、ホンダも出資しているCruise（クルーズ）は、ハンドルを握る人間の安全管理者がいないテスト車両で乗客を運ぶ許可を取得した。

この許可証は、CPUC（カリフォルニア州公益事業委員会）がドライバーレス・パイロット・プログラムの一環として発行したもので、自動運転車メーカーが商業的な運用を開始する前に満たさなければならない規制要件の1つだ。この許可証は重要だ。Cruiseは許可証を取得した最初の会社となった。しかし、この許可証に基づくテスト用の自動運転車では乗客に料金を請求することはできない。

「カリフォルニア州で乗客向けの商用サービスを開始するためには、カリフォルニア州DMV（車両管理局）とCPUCの両方から商業許可証を発行してもらう必要があります。私たちは本日、カリフォルニア州PUCから、乗客の輸送をテストするためのドライバーレス自動運転サービス許可証を最初に受け取ったことを光栄に思います」と、Cruiseの政府担当ディレクターであるPrashanthi Raman（プラシャンティ・ラマン）氏は、TechCrunchに対してメールでの声明で述べた。

自動運転車のテストと最終的な運用開始を決定する規制機関は、CPUCとカリフォルニア州DMVの2つ。カリフォルニア州DMVは、安全運転者の有無にかかわらず、自動運転車のテストを監督する。約55社が安全運転者付きの自動運転車のテスト許可を取得した。人間が運転しないドライバーレス・テスト許可証は、カリフォルニア州で商用のロボットタクシーや配送サービスを開始しようとする企業にとって新たなマイルストーンとなり、必要なステップとなっている。AutoX、Baidu、Cruise、Nuro、Pony.ai、Waymo、WeRide、Zooxは、DMVからドライバーレス許可証を取得した。

DMVでの最後のステップは、Nuroだけが達成した運用開始許可だ。この許可により、Nuroは商業規模での運用が可能になる。Nuroの車両は乗客を乗せず、貨物だけを積載できるため、CPUCの許可プロセスを回避できる。

CPUCでは「Drivered」と「Driverless」という許可証があり、いずれも企業に自動運転車へ客を乗せることを許可する。Aurora、AutoX、Cruise、Deeproute.ai、Pony、Voyage（Cruiseに買収された）、Waymo、Zooxなどが「drivered」の許可を得た。Cruiseはドライバーレスの許可証を最初につかんだ企業だ。

将来的に、ロボットタクシーでシャトルバスを運行し、乗客に乗車料金を請求したいと考える企業は、DMVとCPUCからこれらの許可をすべて取得しなければならない。

「CPUCの自動運転車乗客サービスパイロットプログラムにおける最初の無人運転許可証が発行されたことは重要なマイルストーンです。自動運転車は、個人のモビリティニーズを解決し、道路の安全性を向上させ、州内の商品を持続的かつ効率的に移動させることで、交通システムやコミュニティを変革する可能性を秘めています」と、Genevieve Shiroma（ジュヌビーブ・シロマ）コミッショナーは声明で述べた。「自動運転車の効果的な運用開始は、車両の製造、メンテナンス、サービスのビジネスモデルを変革し、カリフォルニア州の労働力に新たな雇用と産業を創出することにもつながります」。

CPUCは2020年、長い規制上の手続きをパスすれば、許可された企業が自動運転車によるライドシェアサービスを提供し料金を請求できる2つの新しいプログラムを承認した。この決定は、自動運転車業界がCPUCに対し何カ月にもわたって働きかけた結果だ。業界は、無人運転車による料金徴収とライドシェアの提供を可能にする規則変更を検討するよう働きかけてきた。

CPUCによると、Cruiseは最終的にパイロット版に参加する他の企業とともに、ドライバーレス自動運転車乗客サービスを提供する車両の運行状況について、四半期ごとに報告書を提出しなければならない。また、ドライバーレス運行における乗客の安全を守るための計画をまとめた乗客安全計画を提出しなければならない。

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タグ：Cruise、カリフォルニア、自動運転、ロボタクシー

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Nariko Mizoguchi）

【コラム】完全自律運転車の航続距離を伸ばす鍵は「光」だ

編集部注：本稿の著者Nick Harris（ニック・ハリス）氏は、科学者でエンジニア、そしてフォトニックプロセッサーを製造するLightmatterの創業者兼CEO。

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先進運転支援システム（ADAS）は計り知れない可能性を秘めたテクノロジーだ。ニュースの見出しを見ていると、自律運転車の将来は暗いのではないかと時折思うことがある。自律運転車に関する事故、規制、企業の過大な評価額が過大評価されているという意見るためだ。これらはどれもそれなりの根拠に基づく報道なのだが、自律運転車の世界が持つ驚くべき可能性を見えにくくしている。

自律運転車のメリットの1つが環境負荷の軽減であることは一般的に認められている。なぜなら、自律運転車のほとんどは電気自動車でもあるからだ。

業界アナリストによるレポートでは、2023年までに730万台（市場全体の7%）が自律運転機能を搭載するため、15億ドル（約1649億円）相当の自律運転専用プロセッサーが必要になると試算されている。さらに、2030年までに自動車販売台数の50％が米国家道路交通安全局（NHTSA）によって定義されたSAEレベル3またはそれ以上の自律運転機能を備えるようになった場合、必要とされる自律運転専用プロセッサーは140億ドル（約1兆5390億円）相当まで増加する見通しだという。

自律運転電気自動車（AEV）が消費者を満足させる航続距離、安全性、パフォーマンスを提供して期待に完全に応えるには、コンピューティングとバッテリーに関するテクノロジーを根本から革新することが必要かもしれない。

光チップの方が高速でエネルギー効率も高いため、SAEレベル3に達するのに必要なプロセッサーの数は少なくなる。しかし、光チップによるコンピューティング性能の向上がSAEレベル5の完全自律運転車の開発と実用化を加速させるだろう。そうなれば、2030年までに自律運転用の光チップの市場規模は、現在予測されている140億ドル（約1兆5390億円）をはるかに上回る可能性がある。

AEVは非常に幅広い用途で使用できる可能性がある。例えば、大都市でのタクシーサービスやその他のサービス、高速道路専用のクリーンな輸送車両などだ。このテクノロジーが、環境にすばやく大きな影響を及ぼし得ることを、我々は目にし始めている。実際に、このテクノロジーは今、人口密度も汚染度も非常に高い一部の都市で大気汚染の軽減に寄与している。

問題は、AEVが現在、サステナビリティ面での課題に直面しているということだ。

AEVが効率よく安全に走行するには、気が遠くなるような数のセンサーを駆使する必要がある。カメラ、LiDAR、超音波センサーなどはその一部にすぎない。それらのセンサーが連携して作動し、データを集めて、リアルタイムで検知、反応、予測することにより、いわば自動車の「目」になるのだ。

効果的かつ安全な自律運転に必要なセンサーの具体的な数についてはさまざまな意見があるが「自律運転車は膨大な量のデータを生成する」ということに異議を唱える者はいない。

それらのセンサーによって生成されたデータに対して反応するには、それがたとえシンプルな反応だとしても、多大なコンピューティング能力が必要とされるし、いうまでもなくセンサー本体を動かすためにもバッテリー電力が必要だ。さらに、データの処理と分析には、カーボンフットフリントがけた外れに大きいことで知られる深層学習アルゴリズムが使われる。

AEVがエネルギー効率の面でも経済的な面でも実現可能な代替輸送手段となるには、ガソリン車と同レベルの航続距離を実現する必要がある。しかし、AEVが走行中に使用するセンサーやアルゴリズムの数が増えれば増えるほど、バッテリーの持続時間、つまり航続距離は短くなる。

米エネルギー省によると、現在、電気自動車が充電なしで走れるのは300マイル（約483キロメートル）がやっとだ。一方、燃焼機関を搭載した従来型の自動車は、燃料タンクを1度満タンにすれば412マイル（約663キロメートル）走行できる。このうえ自律運転をするとなれば、航続距離の差はさらに広がり、バッテリーの劣化が加速する可能性もある。

Nature Energy（ネイチャー・エナジー）誌に最近掲載された論文によると、AEVの航続距離は都市部の走行時で10～15％短くなるという。

2019年にTeslaが開催したイベント「Tesla Autonomy Day」では、都市部の走行中にテスラの運転支援システムが作動すると航続距離が最大で25％短くなることが明らかになった。つまり、電気自動車の一般的な航続距離が300マイル（約483キロメートル）ではなく225マイル（約362キロメートル）になるということだ。これでは消費者が魅力を感じる航続距離に達しない。

第一原理解析を行うともっと詳しく理解できる。NVIDIA（エヌビディア）のロボタクシー向けAIコンピューティングソリューションであるDRIVEの消費電力量は800ワット、テスラのModel 3のエネルギー消費率は100キロメートルあたり11.9キロワットである。大抵の都市部で制限速度とされる時速50キロメートルで走行した場合、Model 3が消費するエネルギーは約6キロワットだ。つまり、AIコンピューティングだけで、自動車の走行に使われる総バッテリー電力の約13％を消費していることになる。

この例は、AEVに搭載されるコンピューティングエンジンを動かすには多大のエネルギーが必要であり、そのことが、バッテリー持続時間、航続距離、消費者に受け入れられるかどうか、という点を左右する非常に大きな問題になっていることを示している。

この問題は、現在の先進AIアルゴリズムに使われる電力大量消費型の現世代コンピューターチップを冷却するためにも電力が必要であるという事実によってさらに複雑化する。大量のAIワークロードを処理すると、半導体チップアーキテクチャは大量の熱を発生させるからだ。

このようなチップでAIワークロードを処理すると熱が発生し、その熱によってチップの温度が上がると、チップのパフォーマンスが下がる。そうすると、その熱を冷やすためにヒートシンク、ファン、その他の冷却機能が作動する頻度が増えて、そこでエネルギーが浪費され、バッテリー残量は減り、結果的に電気自動車の航続距離は短くなる。自律運転車の業界は進化を続けているが、AIコンピューティング用のチップが発する熱に関するこの問題を解決する新たなソリューションが緊急に必要とされている。

チップのアーキテクチャに関する問題

何十年もの間、我々はムーアの法則と、そこまで有名ではないスケーリング則であるデナード則を頼りに、フットプリント（専有面積）あたりのコンピューティング能力を毎年向上させてきた。現在、電子コンピューターのワットあたりの性能を大幅に向上させることはもう無理だということは広く知られており、世界中のデータセンターがオーバーヒートしている。

コンピューティング性能をもっとも大幅に向上させるには、チップのアーキテクチャから見直す必要がある。具体的には、特定のアプリケーションに特化してチップをカスタマイズする必要がある。しかし、アーキテクチャ面でのブレイクスルーは1回限りの手品のようなもので、コンピューティングの歴史においてブレイクスルーがいつ達成されるのかを予測するのはまったく不可能だ。

現在、AIアルゴリズムのトレーニングと、その結果として作られるモデルに基づく推論に必要とされるコンピューティング能力は、ムーアの法則下における増加率の5倍という指数関数的な速度で増加している。その結果、大きな経済的メリットがもたらされる程度までAEVを普及させるために必要なコンピューティング能力と、現在のコンピューティング能力との間に、巨大な差が生まれている。

AEVは、バッテリー航続距離と自律運転に必要なリアルタイムのコンピューティング能力とを両立させる点で苦戦を強いられている。

AEVのサステナビリティを向上させる「光コンピューティング」

AEVが消費者を満足させる航続距離、安全性、パフォーマンスを提供して期待に完全に応えるには、コンピューティングとバッテリーに関するテクノロジーを根本から革新することが必要かもしれない。量子コンピューターが近い将来に、あるいは中期的にでも、AEVが抱えるこの難題の解決策になるとは考えにくい。しかし、今すぐブレイクスルーを達成できる、もっと現実的な別の解決策がある。それは、光コンピューティングだ。

光コンピューティングでは、電気信号の代わりにレーザー光を使ってデータの計算と伝送を行う。その結果、電力消費量は劇的に減り、クロック速度やレイテンシーなどの重要な処理能力パラメータは向上する。

さらに、光コンピューティングでは、多数のセンサーからのインプットを同時に1つのプロセッサーコアで処理して推論タスクを実行できる（各インプットには一意の色によって記号化されている）。一方、従来のプロセッサーは一度に1つのタスクしか処理できない。

ハイブリッド型の光半導体が従来の半導体アーキテクチャと比べて優れている点は、光そのものが持つ特異な性質にある。各データインプットは異なる波長、つまり「色」でコード化され、同じ神経回路網モデルを通る。つまり光プロセッサーは電子プロセッサーに比べてスループットが高いだけでなく、エネルギー効率も大幅に良いということだ。

光コンピューティングは、極めて高いスループットを低いレイテンシーと比較的少ない電力消費量で実現することが求められる応用分野で力を発揮する。例えば、クラウドコンピューティングだ。将来的には自律運転で応用できる可能性もある。自律運転では、膨大な量のデータをリアルタイムで処理することが求められるからだ。

光コンピューティングは現在、商用化の一歩手前まで来ており、自律運転に関する今後の見通しをさらに有望なものに変え、同時にカーボンフットプリントを減らす可能性を秘めている。自律運転車のメリットがますます注目を集めており、消費者が間もなく自律運転車を求めるようになるのは明らかだ。

そのため、自律運転によって変容する業界や路上における安全性について検討するだけでなく、自律運転が環境面でサステナビリティを確実に実現できるように取り組む必要がある。つまり、今こそAEVに「光を当てる」べきだ。

カテゴリー：モビリティ

タグ：自律運転、光、先進運転支援システム（ADAS）、EV、ロボタクシー、コラム

画像クレジット：5m3photos / Getty Images

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（文：Nick Harris、翻訳：Dragonfly）