Uberの自動運転車はNvidiaのDriveコンピューティングプラットホームを使っていなかった

Uberは同社の自動運転車にNvidiaのハードウェアを使っていたが、Nvidiaの自律コンピューティングプラットホームDriveは採用していなかった。後者にはNvidia独自のリアルタイムセンサーフュージョンやHDのマッピング、経路計画などの機能が含まれていた。NvidiaのCEO Jensen Huangは今日(米国時間3/28)、サンノゼで行われていた同社のGPU Technology Conferenceの記者会見でそう明かした。

“UberはNvidiaのDriveテクノロジーを使っていない”、とHuangは述べた。“Uberは彼ら独自のセンサー技術と運転技術を開発している”。

Huangはまた、前に述べたコメントを繰り返して、同社が公道上の自動運転車のテストをやめたことに言及した。同社のテスト車両はせいぜい5、6台だが、テスト中止の理由は、自動運転技術に対する警戒心が高まっていることと、どんなエンジニアリングの問題でも新たな不確定要素が見つかったときには、休止し再考することが良き実践態度だからだ。

NvidiaのCEOはさらに、テストを中止したのは事故の情報を知ってから1日か2日後であり、今週初めにニュースが報道されてからではない、と述べた。

“事故が起きたということは、われわれが学ぶべき新しい情報がそこにある、という意味であり、中止してそれから学ぶべきである”、と彼は言う。“疑問の余地なく、業界の全員が学ぶべきである。とにかく、いったん停止して、起きたことから学ぶべき。停止が、何よりも優先する”。

公道で自動運転車をテストしている企業のうち、Toyota Research Instituteなどは同じくテストを中止したが、一方WaymoやIntelなどは、Uberが事故を起こしたような状況で自社のシステムは失敗しない、と公言して、公道上のテストを継続している。

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Volkswagenの自動運転スクールバスは通学だけではもったいないクールバス

自動運転車が普及したら、子どもを学校に行かせることがずっと楽になるかもしれない。そう主張したいVolkswagenはジュネーブのモーターショーに二年連続で、自動運転マイクロバスSEDRICを出展した。この未来のスクールバスは、外観がアメリカの小学校教科書の表紙によくあるような黄色で、中には学童を楽しませるための大型OLEDスクリーンがある。そして椅子の下には、かばんなどのための収納スペースがある。

乗客定員は4人だから、今のスクールバスに比べるとすごく少ないが、学校がこれを数台〜10数台持てば、今の父兄が運転する車による送迎などに比べると、ずっと楽になる。全電動のSEDRICは、親がスマートフォンのボタンを押せば来てくれるし、ドアツードアの運行なので通学時の子どもの安全性も高い。

外部に対しては、大きくて明るくて目立つLEDライトが、運転者や歩行者たちの注意を促す。ドアはガラス製の大きなスライドドアだから、子どもは楽に乗り降りができる。

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明るい黄色の外部塗装と、よく目立つライトにより、このマイクロバスの可視性はたいへん良い。乗客の安全性を再優先する車両だから、これぐらい目立つデザインにする必要があるだろう。

展示品はまだあくまでもコンセプトの段階で、自動運転マイクロバスの未来の姿を示す。でもルックスは今すでに相当クールだから、なるほど、自動運転の時代における子どもたちの都市内移動には、大きなバスは要らないな、と思ってしまう。

スクールバス、というより、クールバスかな。

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Fordが自動運転パトカーで特許を申請

Black Mirrorのシーズン4に驚かなかった人も、これにはびっくり!

Fordが、自動運転パトカーの特許を申請した。実際に特許が下りるかどうかは、まだ分からないが、そこに盛られているアイデアはちょいとおそろしい。

Motor1が見つけたそのパテントは、ほかの車が行った違反行為を検出できる自動運転パトカーを記述している。違反の発見は、自分の視覚系だけでなく、監視カメラや路側のセンサー経由でも行われる。

そのとき、このAIを装備したパトカーは、リモートで召喚命令を発したり、その車を追跡したりする。あるいは(ここからが怖いところだが)、“その方法にはさらに、システムがその車に対して一つまたは複数のアクションをリモートで執行することも含まれる”、と書かれている。

言い換えると、その自動運転パトカーは違反車にワイヤレスで接続して、乗員の身元確認をしたり、召喚令状を発行したりする。

Fordの特許申請書類には、機械学習のアルゴリズムが、その車の違反行為が警告ですむものか、それとも召喚を要するかを判定し、その結果を運転者に伝える、とある。

このパテントはまた、自動運転パトカーに乗っている警察官がその車のコントロールを運転者から取り上げたり、あるいはワイヤレスの接続を利用して各種のデータベースから違反者に関するさらなる情報を得る方法を記述している。

再度言うと、パテントに書かれていることが実際に製品として実現するとはかぎらない。私たちがロボットカーに拘引されるようになるとしても、それはまだ何年も先だ。しかしそれでも、パトロールの警官が自動化の時代の犠牲者になってしまうことは、すでに可能性の範囲内に入っている。

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レースカーが自動運転車になるとどうなるか、パリのRoboraceはコース学習のため遅かった

週末にパリで行われたFormula E Paris ePrixで、ドライバーのいないRoboraceが、1.9kmのコースを14周、完全に自力で完走した。

この自動運転車には、LiDARセンサーが5基、レーダーセンサーが2基、超音波センサーが18基、光学式速度センサーが2基、AIカメラが6台あり、そして衛星位置情報により自分の位置とルートを知る。すべてのデータをNvidiaのDrive PX2が処理し、Roboraceのプレスリリースによると、このプロセッサーの演算速度は24兆ops(毎秒24兆命令)だ。

プロセッサーは速いけどしかし、Roboraceの車自身は、まだそれほどでもない。

ハードウェアは本格的なレース向けに、300kWのモーター4台、540kWのバッテリーを一つ積み、時速は200mphを超える。しかし、ルートを学習している間、そしてエンジニアが同車の学習方式を学習している間は、後ろに人間が運転する付添車がつき、のろのろとトラックを走る。

では、パリでの初走行を、公式ビデオで見てみよう。次はベルリンのFormula Eに出て、その後もいろんなレースに出る予定だ。

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Uberの自動運転車はサイクリストを危険にさらす、と自転車愛好家グループが警告

車のオンデマンド配車で巨大企業になったUberは先週、州の許可なしで公道上の自動運転車のテストを行い、論議を招いた。

本日(米国時間12/20)Uberは、自転車愛好家たちが、その試験車両には右折時の“右フック”(巻き込み)問題があり、サイクリストを重大な危険にさらす、と警告したため、火に油を注ぐ結果となった。

このシナリオでは、車両が自分の車線から右折しようとするとき、自転車用車線に合流してから安全に右折を完了するのではなく、曲がり角でサイクリストを妨害することもありえる。

San Francisco Bike Coalition(サンフランシスコ自転車連盟)によると、これが、自転車と自動車の接触事故の主な原因の一つであり、今年の初め、Uberのためにビデオでコンサルティングしたときにも指摘した事実である:

この種の方向変えは、重傷や死亡に結びつくような自動車と自転車との接触事故の、主な原因の一つとして知られている。それはまた、われわれが職業的運転者に提供しているすべての交通安全教育において注意を喚起している、危険な行為である。その教材には、この秋というごく最近の時期にUberのためにコンサルティングしたときの、ビデオも含まれる。

The Guardianの記事によると、Uberはこの問題を知っているが、その自動運転車両の稼働を継続した。その場しのぎの策としてUberは、自転車専用車線のある道路で右折するときには人間運転者が運転するよう、命じていたという。

この“右フック”問題が大きく報じられるよりも前にカリフォルニア州の司法長官Kamala Harris(州選出の上院議員にも選ばれている)は、州自動車局の特別許可が得られるまでUberのテストを中止するよう要求した。

Uberは、Self-Driving Coalition for Safer Streets(より安全な道路のための自動運転連盟)の創立メンバーだ。本誌TechCrunchは、この記事のアップデートのために、同社と連盟にコメントを求めている。

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NvidiaのSoC新製品Xavierは自動運転車のAIを支えるスーパーコンピュータだ

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自動運転車技術のリーダーを目指して頑張るすNvidiaが、今日(米国時間9/28)もまた新しいSoCをローンチ、それはのGPU Technology Conference Europeで発表されたXavierと呼ばれるチップだ。そのXavier SoCは、毎秒20兆回の演算を行い、電力は20ワットしか消費しない。

Xavierは自動運転車専用のチップで、とくにそのAIの部分を担当する。NvidiaのCEO Jen-Hsun Huangはカンファレンスの来場者に向かってこれを、“これまでで最高のSoC”と呼び、それはNvidiaのようにきわめて長年、シリコンをいじくるビジネスに没頭してきた企業だからできることだ、と言った。

車載用チップとしてXavierは、ISO 26262の安全性基準を満たし、実際に路上を走行する車の中で使われる電子製品に求められる、国際的規格に準拠している。このSoCの製造プロセスは16nm、Nvidiaの現行の車載コンピューターDRIVE PX 2を、その構成も含めてリプレースできる。ちなみにPX 2は二つのモバイルSoCと二つの単体GPU(ディスクリートGPU)から成り、それでも消費電力は少ない。

Xavierの主な市場ターゲットは、自動車メーカー、部品等供給業者、研究機関、そして独自の自動運転車の開発をねらっているスタートアップたちだ。ただし、実際の実車搭載は至近ではない。最初のサンプルの発売が、来年の第四四半期だそうだ。

自動運転車とAIとNvidia…NvidiaはTomTomとパートナーして、自社のAI技術とTomTomの地図データを結びつけ、ローカライズされた地図データを路上の車にリアルタイムで提供することを計画している。またNvidiaは、自社製のAIベースの自動運転車を研究製品としてすでにデモしており、それは、人間運転者の運転行為を観察して学習した、と称されている。

というわけで、今のNvidiaが自動運転技術に完全にはまっていることは確かであり、グラフィクスハードウェアの専業メーカーという企業イメージも、やがて薄れるのかもしれない。

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Uberが買収したOttoが自動運転トラックによる長距離輸送業を2017年に開始予定

Yellow truck on the road. Santa Barbara county, California

Uberはこの夏、自動運転トラックを使って運送業を営むOttoを6億800万ドルで買収し、その実稼働を来年と予定している。

Ottoの協同ファウンダーLior Ronがロイター通信に、同社が2017年に長距離運送業を開始する、と述べている。以前の本誌記事にも書かれているように、Ottoは既存のトラックを自動運転車に改造し、アメリカのハイウェイを走れるようにする。ただし完全自動運転ではなく、同乗する人間ドライバーがときおり手を出す必要がある。しかし将来的には、人間ドライバーはますますひまになり、また配送の速度は向上するだろう。

それはまだ開発途上の技術だが、今後はUberの強力な支援のもとに、倉庫業や商店などの輸送業務に同社の部分的自動運転技術を提供し、輸送の効率化に寄与していくつもりだ。

Ronはロイターにこう語っている: “Uberでは、ボタンを押せば3分で車が来る。しかし運送業界では、あっちこっち電話をして空いてる車を見つけるのに5時間かかるのが普通だ。今のトラック運送業界の効率なんて、そんなものさ”。

Uberは今、その輸送ビジネスを多様化しようとしている。たとえば食べ物を配達するUber Eatsは、今後少なくとも22か国で展開して、グローバルな成長を目指すつもりだ。でもロイターが意見を聞いた専門家たちは、Uberの運送業進出に関しては懐疑的だ。しかし、今やLiorと彼のチームは、積極的に将来のパートナーと話を進めている。最初は6台のトラックでスタートするが、早期に倍増したい意向だ。

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合衆国における自動運転車開発ガイドライン全文

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アメリカ合衆国連邦政府は、自動運転車について、ドライバーレス自動車の安全な開発を行いつつ、イノベーションを阻害しないことを目的とするガイドラインを公開する旨をアナウンスしていた。そのガイドラインの全文が公開されたのでこちらでも掲載しておこうと思う。このページで読むことができるものと同じだが、もちろんTransportation.govのオフィシャルサイトでも読むことができる。

アメリが合衆国運輸省およびオバマ大統領は、事前に本文書の骨子について言及していた。その発言内容にもあった通り、本文書には現行の道路交通法をどのように適用していくのかとか、新たなルール作りについても記されている。また行政側が安全性を確認するために自動運転車の制作者に対して求めている15ポイントのチェックリストなども掲載されている。

AV Policy Guidance PDF by TechCrunch on Scribd

アメリカ合衆国運輸長官のAnthony R. Foxxによると100ページほど(に加えて注釈ページ)におよぶ本文書は、業界の関係者、法的なエキスパート、さまざまな安全管理者たちとの議論の末にできあがったものであるとのこと。

今のところ、この新しいガイドラインに対する業界の反応はポジティブなものであるようだ。自動車メーカー、セキュリティプロバイダーなど企業側の関係者たちも概ね好意的に受け取っている様子。ただしドキュメントは公開されたばかりであり、自動運転車の将来にどのような影響を及ぼすものであるかについては、さらなる検討が求められるところだ。

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(翻訳:Maeda, H

カリフォルニア州、無人走行車をドライバー必須とする法案を提出

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これを政府介入やテクノロジーへの一般的誤解と見る人たちがいることは間違いない。カリフォルニア州運輸局は、州内では自動走行車にドライバーを必要とする提案を公表した。

これは、両親が子供たちだけを送り出せる可能性や、配達サービスが配達人を雇うことなく無人走行車を利用することや、Uberが構想しているかもしれない「運転手パートナー」無しで乗客を拾う未来が、カリフォルニアでは限定されることを意味している。

またこれは、カリフォルニア州で数年にわたり無人走行車をテストしているGoolgeを失望させた。

「ボタン一つでA地点からB地点に誰でも運べる乗り物を開発することで、われわれは何百万もの人々の移動手段を変えたいと考えている。それは人間が原因である94%の事故を減らし、運転能力がないために排除されていた人々を日々目的地に連れていくことができる。安全はわれわれの最優先事項であり、これを行う主要な動機でもある。完全自動運転車がここに住む全員を手助けする可能性に、カリフォルニア州が既に限界を設けようとしてことに大きく失望している」とGoogleはTechCrunch宛の声明に書いた。

Goolgeの落胆にかかわらず、この規制は長い目で見て良いことかもしれない。高い安全率をもってしても、統一されたオープンソースの無人運転車用コードベースが無人運転車メーカーの間で共有されない限り、未知の問題に遭遇することは間違いない。現在そのようなものは共有されていない。

例えばこんなシナリオを考えてほしい ― 人間が運転する車が高速道路を逆走し始め、2台の無人運転車に向かって突進している。車線はかなり狭い。もし1台が減速してもう1台の後に付けば両方とも問題ない。しかし、共有されたオープンなコードベースがなけれは、どちらが減速すべきかを決めるルールはない。両方が加速すれば、どちらも抜くことができない。両方が減速しても問題は同じだ。

このシナリオや他の想像もできないことが、無人車が路上に増えれば間違いなく起きる。政府が、新しい技術はうまくいくと直ちには信じないことは正しいし、何らかの規制の枠組はわれわれの安全と安心を確保するために必要だ。

上院議院法案 1298号は、少なくともそのための努力を試みているようだ。提案は2つの部分からなる。1番目は、「一定の車両設備要求、設備性能基準、安全性認定、および公道において無人車両が車内に運転手がいるか否かにかかわらず、安全に運行するために必要であると局が定める事柄」を規定している。

2番目がGoogle等の無人走行車製造業者にある程度の動揺を起こしている。提案のこの部分では、無人走行車を人間が操作することを要求している。さらにGoogleその他の無人走行車メーカーは、第三者による安全試験の実施、および事故あるいは自動車ソフトウェアのハッキングを報告する基準を提供する必要がある。

TeslaとFordもカリフォルニア州で無人走行車をテストする許可を持っており、理論的にこの規制は、この種の車を一般に販売するためのあらゆる計画に影響を及ぼす。

提案された法案が通過すれば、カリフォルニア州での進展が鈍り、この種の車のメーカーがこの州を離れ別の場所へと移る結果を招く可能性がある。しかし、われわれがこの新しいテクノロジーを定義しそれに取り組んでいくにつれ、おそらくカリフォルニアでも他の州でも、これが最終決定とはならないだろう。


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(翻訳:Nob Takahashi / facebook

ストレスのないパーキングを目指して

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パーキング。それは車を所有する人たち全員にかかわる問題だ。ふだん考えたり話したりすることはないかもしれないが、日々のストレスを生む苛立ちの原因であることは間違いない。

従来、ドライバーはブロックを周回して路上駐車場所を見つけたり、妥当な料金の駐車場を探したりしてきた。しかし、駐車には、白線やガレージや駐車場以外の要素がある。

パーキング業界は25年以上にわたって変化を拒んできたが、この巨大市場 ― 全世界で1000億ドル ― は変わりつつある。投資家はオンデマンドサービスに40億ドル以上を注ぎ込んでいるが、消費者輸送市場の中立な立場に変わりはない。モバイル技術の発展は、輸送経済のあらゆる分野で破壊が可能であることを証明し、パーキングも例外ではない。

破壊の準備が整った業界

この業界の真の破壊は、〈つながっている〉自動車と予測可能なパーキングを融合する、単一ソースのソリューションが見つかるまで達成できない。つながっている車 ― スマートフォンの自動車版 ― は外の世界とやりとりし、独自の無線ネットワークを持ち、将来的には自立する。

予測可能なパーキングは、モバイル駐車ソリューションに弾みをつける技術であり、アプリを開くと同時にドライバーの行く先を予測し、ワンタッチで駐車場所を見つけられる。

各企業がパーキング市場の膨大な機会に気付くにつれ、決定版になることを目指す多くのライバルたちが現れた。SpotHeroやわれわれ(ParkWhiz)等のプレーヤーは、オンデマンド予約と前払いサービスを提供し、PassportやParkmobileは、モバイル支払を現実化し、LuxeとZIRXは便利なオンデマンド・バレー(代行駐車)サービスを提供する。

この市場で牽引力を持とうとするIT業界にとって、チャンスの宝庫は駐車をストレスのない体験にすることだ。現在ここ業界で現状に満足している会社はなく、究極の答となるべく範囲やサービスの拡大を続けている。あらゆる駐車アプリがその目的に向かって進んでいるが、業界全体としてすべきことは残されている。

摩擦のないパーキングを推進する

共通するゴールは、現在人々が直面している摩擦 ― 駐車場所を探し、財布の中から札を取り出して支払う、等 ― をすべて排除し、顧客の明確な利益を生む一つのスムーズなしくみを作ることだ。

消費者の行動は、既存の基準を上回る利便性が提供された時に変わる。これを実現するために必要なのは、摩擦のない体験からなる強力な消費者価値提案を生み出すことだ。

モバイル技術の発展は、輸送経済のあらゆる分野で破壊が可能であることを証明し、パーキングも例外ではない

摩擦のない駐車体験とは、ドライバーがA地点からB地点まで、何の制限も遅れもなく自由に移動できることを意味する。現在数多くの機能 ― キャッシュレス駐車、人間介入の減少あるいは完全回避、予約機能等 ― が、自分たちのニーズに最もよく合うものを探して各製品をテストしている消費者の手に届けられている。

駐車業界を推進するモバイルブームを通じて、業界を摩擦のない駐車体験へと後押しする重大な変化がいくつかある。例えば:

不透明価格から透明価格へ。駐車料金は歴史的に気まぐれであり ― 時間帯や地域のイベントによっても変わる ― 消費者は駐車場所に止めるかガレージに入る前に価格を評価することが困難である。駐車アプリの普及によって、業界は不透明から透明な価格モデルへと変わりつつあるので、ドライバーは目的地に着く前に駐車料金がわかるようになった。

現金から自動モバイル支払いへ。
駐車場の支払いボックスを探してチケットを差し込む面倒は、スムーズなモバイル支払いに取って代られる。消費者はアプリをワンタッチするだけで料金を支払える。

真の利便性を提供すべく利用範囲は日々拡大している。上で書いた通り、駐車を簡単にするためのアプリは尽きることがない。しかし残念ながら、一部のサービスは地域や時間帯によっては利用することができない。

業界はこれを消費者行動の変化を妨げる重大な問題と捉えており、各企業は施設の追加や時間帯の拡大、新規市場への進出を続けている。現在ソリューションの多くは重複しているが、いずれも消費者にあらゆる場所で24時間サービスを提供しようと競っている。

在庫管理と売上管理の欠落は、両者へのニーズに変わった。これらのアプリは消費者に大きな利益を提供するだけでなく、運営者にとっても良いニュースだ。モバイルアプリは駐車業界を収益管理モデルへとシフトさせ、駐車場オーナーや運営者の利益を促進している。

ExpediaとPricelineが宿泊業界に与えた影響を思い出してほしい。テクノロジーによって、ホテルは需要に応じて部屋の料金を様々に変化させることが可能になり(オフピーク時の大幅値引き等)、ホテルの利益は増加した。同じ方法によって駐車業界も勢いを増し、駐車場会社の利益を押し上げている。

実際のところ、この業界内で決定していることは何もないが、パーキングがストレスの素であることは、運営者もITリーダーたちも知っている ― IBMの調査によると、世界中のドライバーが平均20分、駐車場所を探すために費している。

摩擦のないサービスが頂点に達した時成功は生まれる。その時パーキング業界には、消費者の行動に大きな影響を与える波乱が起きるだろう。

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Toyotaが“自動運転車”ではなく“完全無事故車”の研究開発に$50Mを投じ、研究主幹にDARPAのGill Pratt博士を招聘

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今日(米国時間9/4)Toyotaが、同社の(ある種の…後述)自律走行車の研究開発のためにGill Pratt博士を社員として招聘したことを発表した。彼は主にDARPAやMITにおける業績で知られ、DARPAのロボットコンテストRobotics Challengeの創始者でもある。Toyotaは今後5年間で5000万ドルの研究開発費を投じるとともに、MITやStanfordともパートナーする。

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PrattはDARPAに過去5年間在籍し、今日はPalo Altoで行われたあるイベントの会場でToyotaにおける抱負を語った: “目標は事故を起こさない車を作ることだ”。

PrattのToyota研究部門における役職は、“Executive Technical Advisor”(重役級の技術顧問)となる。

まるでGoogleと肩を並べる気のようだが、でもToyotaは、自動運転車を作ることが目的ではない、と言っている。当面は。

Toyotaへの参加についてPratt博士は、こう語る:

“大学とDARPAで過去数十年間自分が研究してきた技術を、人間が置かれている状況を改善することに応用して、最大の効果を上げうる場所が同社だ、との確信を持つに至った。”

でも、ついでに、ほかのこともやってほしいね。とりあえずぼくなんかが欲しいのは、自動運転車だけど。もしもToyotaが、今路上に氾濫しているPriusに対するほどの研究開発努力を自動運転技術に投入してくれたら、うちら、文句ないけどね。

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車の運転はもうすぐ違法になる

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【本稿の筆者、Jay Samitは連続起業家で、 “Disrupt You!” の著者。】

車の運転は2030年までに違法になる。われわれの経済は深刻な打撃を受けるだろう、なぜなら数百万のトラック運転手、タクシー、配達人らが職を失うから。この終わりなき革新の時代、1世紀にわたる人と自動車との関係は、永久に破壊されようとしている。

その理由は、ミレニアル世代にもUberにも気候変動にも、大量輸送手段の改善にも関係ない。運転が違法になるであろう、そしてそうなるべき理由は、今われわれが交通事故死という世界最大の早期死亡原因のひとつを未然に防ぐテクノロジーを手にしているからだ。毎年全世界で120万以上の人たちが交通事故で亡くなっている(朝鮮戦争の双方で発生した犠牲者数よりも多い)。

昨年、27万5000人以上の中国人、28万8000人以上のインド人、および3万3000人のアメリカ人が、回避可能な交通事故で死亡した。ラルフ・ネーダーがこの産業を「どんなスピードでも自動車は危険」と1965年に初めて指摘して以来、自動車メーカーは車の安全性と信頼性を飛躍的に改善してきた。

シートベルト、エアバッグ、アンチロックブレーキ、タイヤ空気圧監視システムはいずれも交通事故死を減少させた。しかしこれまで、自動車メーカーは交通事故死の唯一最大の原因に対処できていない:人的過誤だ。今われわれは数百万の命を救うテクノロジーを手にしているが、社会としてその利用を義務化する意志力を、果たしてわれわれは持っているだろうか?

無人走行車は、飲酒運転も、わき見運転も、運転席で居眠りをすることもない。

Googleの無人運転車は、人間運転車が支配する路上で既に100万マイル以上を走行している。儚き命のわれわれ人間と同じ現実世界の道路条件のもとで、自動走行車は雨やみぞれや雪の中を走ってきた。これらの無人車両は、地球40周分に相当する距離を走った ー 事故を起こすことなく。

実際には、無人運転車は人間運転車に11回衝突されているが、事故の原因になったことは一度もない。データによると、地球上の衝突事故の94%は人間ドライバーの過誤が原因だ。そして教育や訓練にどれほど時間をかけても、ハンドルを持った人間の行動は改善されない。今やアルコールは、世界の交通事故関連死全体の1/3以上の原因である。

合衆国では、事故の4件に1件が、ながらスマホ運転によって起きている(飲酒運転による事故の6倍以上)。人間の手にテクノロジーを持たせれば持たせるほど、運転習慣は悪くなる。そしてロボットと異なり、人間には休息が必要だ。国立睡眠財団によると、成人ドライバーの69%が月に一度以上運転中に眠気を感じている。

無人走行車は、飲酒運転も、わき見運転も、運転席で居眠りをすることもない。車両には、カメラ、赤外線センサー、ネットワーク接続された地図、その他様々なソフトウェアが装備され、人間には成し得ない方法で正確に危険を回避することができる。

早めにブレーキをかけ、素早く方向を変え、人間の目には認識されない道路条件の変化(例えば、ヘッドライトの可視範囲外の障害物)を予測することができる。ロボットは、人間が操縦する車よりも効率的かつ効果的に、互いに情報交換することもできる。

ロボット車向けのWazeを想像してほしい:数百万のドライバーに、最適な速度を教えることで、渋滞を緩和し、通勤時間を短縮し、費用のかかる道路拡張プロジェクトの必要性を排除したソフトウェアだ。

英国政府は自動走行車が人々の命を救い生活を改善することを確信し、英国を自動走行車の規則をテストしそのための部品を製造するための世界的ハブとするための試行に、最近5000万ポンド以上を投資した。米国では、ミシガン大学が32エーカーの土地を、自動走行試験トラック専用に準備している。

TeslaのCEO Elon Muskは、「人々は車の運転を法律で禁止するかもしれない、なぜなら危険すぎるから」と公言して世界を驚かせた。20億台の時代遅れの車両が走る今、無人走行車への完全移行には20年近く必要だろう。

しかし、ワシントンDCのEno Center for Transportationによると、部分的な普及によっても、米国だけで年間2万1000人の命を救うことができる。われわれ全員、人間による運転を2030年までに禁止する努力をする必要がある ー 自分たちの命がかかっていると思って。さもなければ、2000万人の人々が不必要に亡くなっていく。

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