無人車両はすべてのセンサーが「故障」したが、都市部の道路ではスムーズに走行できるという、その背後にあるブラックテクノロジーが海外で人気となっている。

この記事はAI New Media Qubit（公開アカウントID:QbitAI）の許可を得て転載しておりますので、転載については出典元にご連絡ください。

「マスク、V2X AI によって自動運転の実装が容易になると思いますか?」

過去 2 日間で、カール コンラッド、ドムなど、多くの著名な海外テクノロジー UP オーナーがエスポジート、シェーン・スターンズ、ジョナサン・ケイシーは、路側自動運転技術 @Musk、waymo、クルーズ、その他のテクノロジー業界の大物や有名企業に関するビデオを常にフォローしています。

動画では、自動運転車がプロセス全体を引き継ぐことなく、開けた都市部の複雑な道路を処理していますが、これは誰もが驚くことではありません。本当に信じられないのは、ビデオ内の車両がすべての車載センサーを完全にブロックしていることです。これは、このスマートカーがほとんど目に見えない「盲人」になったことを意味します。

#都市の一般道路での L4 自動運転は、路側のインテリジェント機器によってのみ実現されることを知っておく必要があります。これはおそらく世界初です。

自動運転プロセス全体は、Mogo AI デジタル道路基地局 2.0 (Mogo AI Station 2.0) によってセンシング、計算、通信を完了し、信号機の状態、歩行者警告、道路状況警告、前方信号を発します。車両のブレーキ警告およびその他の情報を車両に提供することで、スマートカーが優先通行権の確保、速度上昇、追い越し、自動車線変更などの困難なアクションを安全に実行できるように支援します。

このような機能により、海外のテクノロジー関連の KOL が再投稿し、次のように叫んでいます。

中国のデジタル道路テクノロジーはすでに最前線にあり、業界標準が策定される可能性が非常に高いです。

中国の Moguolian は、「AI V2X インフラストラクチャ」を通じて自動運転車を実現します。 ＃＃＃とてもクール！ V2X インフラストラクチャを備えた都市では、自動運転車が大規模に導入される可能性が高くなります。

国際的に有名なテクノロジー メディア TechMediaToday と TGDaily も、それぞれ現地時間の 3 月 27 日と 28 日にこの事件を報道しました。

TechMediaToday は若い世代の読者が多い新興テクノロジー ニュース ウェブサイトで、レポートの中で次のように指摘しています。「モグチ オート コネクトは中国のテクノロジー企業の縮図にすぎません。自動運転技術は驚くべきスピードで発展しています。」

#1998 年に設立された世界的に有名なテクノロジーメディア TGDaily は、「中国のマッシュルーム オート コネクトが参加する」と報じました。 「車-道路-クラウド」交通における要素が有機的に接続され、インテリジェントコネクテッドカーにより包括的な交通情報を提供し、自動運転の安全性を向上させます。」

どのような機能を示しますか?

ビデオでは、車両は車両上のすべてのセンサーをブロックしながら、都市部の一般道路で L4 レベルの自動運転タスクを安全に完了します。この車両は、複数の複雑な道路セクションを簡単に処理できます。

たとえば、交差点では、Mushroom AI デジタル ベース ステーションが事前に車両に信号機を送信します。

「従来の」自動運転車の場合、このプロセスには、車両側のカメラが画像データをキャプチャし、アルゴリズムによって識別されることが含まれます。

しかし、今回は自動運転車のカメラがブロックされているため、信号機の結果は路側インテリジェントデバイスを介して自動運転車に送信され、信号機の認識と応答が実現されます。

別の例として、道路を横断する歩行者に直面した場合、車両は事前に積極的に回避行動をとります。

以前の ADAS の場合、カメラで撮影した画像 データ、このような突然の障害物ターゲットの場合、通常、システムの相互検証のための冗長保証として LIDAR データが必要になります。

しかし、今回は車のライダーさえもブロックされました。

ADAS を「盲目」にして、手に持っていた「ガイド松葉杖」を取り上げ、車両が意思決定するためのデータを入力する路側装置にすべて依存します。

道路上のリアルタイムの交通状況には、動的な対象となる車両や人物、インフラレベルの交通標識や信号、道路の緊急事態、事故、交通状況などが含まれます。道路端に設置されたAIデジタル道路基地局は、高度な人工知能アルゴリズムに基づいてリアルタイムに感知・識別・計算し、車両に送信します。

つまり、このシステムは「回避」だけでなく、より高度な自動運転行動も可能となります。

たとえば、低速車両に直面した場合、路側インテリジェント ベース ステーションは関連する意思決定データを提供して、車両が積極的に車線変更したり追い越したりするのを支援します。

交差点もあります。 保護されていないステアリング:

#車両側のセンサーからのアクティブな入力はありませんが、取得された交通データの量から判断すると、 AI アルゴリズムのコンピューティング能力要件、ビデオの道路サイド テクノロジーは、セキュリティ レベルでさらに多く、より豊富でタイムリーなデータを提供するだけでなく、安全な二重冗長性も提供します。

クラウドシステムを活用し、グローバルな視点で一定エリア区間の交通流を制御することで、交通効率の最大化や事故の削減も可能となります。

車側のセンサーに頼らず、路側技術のみで自動運転を実現するこの動画が海外で人気となった理由もここにあります。

従来の自動運転技術の路線とは対照的に、驚くべき結果の背後には、比較と議論に値するさらなる側面があります。

これはどのようなシステムですか?

海外のテクノロジー界に衝撃を与えたこのビデオは、車両、道路、クラウドの統合に焦点を当てた国内の自動運転技術会社である Moguolian Automobile Alliance からのものです。

ソフトウェアとハ​​ードウェアを統合した標準製品は Mushroom AI デジタル道路基地局 2.0 で、都市部の道路に大規模かつ迅速に導入できる道路デジタル化のインフラです。高速道路、景勝地、公園など

△ 都会の風景

△ ハイスピードシーン

# #△

風光明媚な道路ビデオ内の 6 分間の測定された道路セクションは、湖南省衡陽市の主要道路に位置し、市の中心部。 MOU はここに 38 キロメートルのデジタル道路を建設およびアップグレードし、自社開発した AI デジタル道路基地局を大規模に展開しました。

Moguchi AutoLink の AI デジタル道路基地局は、実際にはソフトウェアとハ​​ードウェアが統合された製品であり、エッジ コンピューティング コンポーネント (MEC)、車路連携通信ユニット (RSU)、およびさまざまなセンサー コンポーネントが含まれています。自社開発のインテリジェント道路システムは MEC 上で動作し、マルチモーダル知覚融合と V2X コンピューティング エンジンを実現します。

道路上の信号柱、ガントリー、その他のインフラストラクチャに数百メートルごとに導入して、死角のない継続的なセンシング カバレッジを形成し、道路沿いに継続的な車両と道路の協調ネットワーク カバレッジを提供できます。

直観的に理解できるのは、基地局に配置されたセンサーを通じて道路のリアルタイムの状況を取得し、エッジ コンピューティング デバイスを通じて計算を実行し、高性能通信を通じて車両に「伝える」ことです。モジュールを使用すると、自動運転車が特定のアクションを実行します。

道路の両側に配備されたキノコ AI デジタル道路基地局は、純粋に車両側のセンサーによって収集された道路情報と比較して、より広い視野とより長い距離を実現します。数キロ先の交通状況も予測します。特に「幽霊探査機」のような事故を避けるために。

現在、衡陽の 38 キロメートルのデジタル道路は、1 日あたり平均 46.2 TB のデータ フローを処理し、18 億 5,000 万フレームのセンサー データを分析し、交通参加者を 196 万 4 万回識別し、照明状態情報を 2,592 万回発行し、2,370 万回の計算を行うことができます。 V2X イベントは 10 億回、2,737 万回の車両と道路の協調的なやり取りが行われます。毎日約 5,000 台のインテリジェント コネクテッド カーが Mogo AI デジタル道路基地局 2.0 (Mogo AI ステーション 2.0) と通信します。

第二に、マッシュルーム デジタル道路基地局は、超 データ処理機能と 超低フルリンク遅延も備えています。 38 キロメートルの移動全体の合計演算能力は 10,000 TFlops を超え、これは自転車 1 台の演算能力を超えています。同時に、車両・道路・クラウド統合システムに基づくアルゴリズムは、自動運転端末がタイムリーかつ迅速な意思決定を行うのに役立ち、システムの応答速度は100ミリ秒以内に達し、これは人間の反応速度の3倍です。

# このデジタル道路基地局は、L4 レベルの自動運転をサポートするだけでなく、エリア内の他の L1 ～ L3 車両にデータを提供することもできます。また、乗用車だけでなく、理論上は、システムに接続されているすべての商用車や低速無人車両も、基地局から強力なデータ サポートとサービスを得ることができます。

デジタル道路の建設が加速するにつれて、デジタル基地局によって取得されるデータは飛躍的に増加し、AI アルゴリズムをフィードバックしてシステムをよりインテリジェントにすることができ、最終的には交通事故を減らし、交通状況全体を改善することができます。

Moguchi AutoLink のアプローチは chatGPT に似ており、どちらも問題をボトムアップで解決します。自動運転も多くの技術と同様に、ここ数年うまくいかなかったのは、アルゴリズムの収束を背景に十分なデータが得られなかったり、計算能力が十分でないことが原因です。

Moguchi AutoLink のデジタル道路基地局は、データ (「神」の視点、視線を超えた、行き止まりのない包括的な情報) とコンピューティング能力 (エッジ コンピューティング、車両側コンピューティング、クラウド) の問題を根本的に解決します。複数の重ね合わせを計算することは、前例のないスーパーコンピューターの問題を構成します。多数の基地局が 24 時間年中無休で大量のデータを生成し、大規模な自動運転モデル​​の迅速な反復と進化を支援し、自動運転技術の開発に想像を絶する変化をもたらす可能性があります。

中国の自動運転開発のもう一つの可能​​性

この動画が熱い議論を呼んだ理由は、マッシュルームオートリンクの技術蓄積に加え、十分な「もう一つの理由は、この種の自動運転技術ルートはほぼ中国でしか実現できず、多くの海外の同僚が非常にうらやましく思っていることです。 マッシュルーム オートリンクのようなシステムが構築されれば、車両や道路区間を問わず、さまざまな L1 ～ L4 車両に必要なほぼオールラウンドな基本的な自動運転サービスが提供されます。

このような V2X を大規模に導入するには、現時点では中国のデジタル道路インフラのみが十分に完成しており、市場が十分に大きく、政策が十分に活発であるため、外国の導入よりも多くの利点があります。

路側機能ビデオのリリース後、Moguolian は自転車自動運転ビデオもリリースしました。これにより、都市の一般道路で L4 自動運転機能も実現されました。

車両側と道路側が連携し、2つのシステムが相互に冗長化されることで、自動運転全体の信頼性が向上します。

その背後にあるクラウドプラットフォームと相まって、まさに国が提唱する「車・道路・クラウドの統合」を実現します。

海外テクノロジー界の KOL とメディアは、マッシュルーム オートリンクの路側技術に驚嘆しています。重要な理由は、マスクによる長年の説教の後、テスラに代表される自転車インテリジェンスがほぼ唯一の自動運転の古典になったことです。 。しかし、Moguchi AutoLink は、Moguchi AI デジタル道路基地局を使用して都市部の一般道路で L4 レベルの自動運転を実現しただけであり、自動運転がより堅牢で信頼性が高く、全体的により良い社会経済的利益をもたらす可能性のある道筋を示しました。

そして、彼らには @Musk とクルーズやウェイモなどのテクノロジー企業がいます。実際には、表現されていないサブテキストがあります -

そのような方法は海外では不可能かもしれません。

以上が無人車両はすべてのセンサーが「故障」したが、都市部の道路ではスムーズに走行できるという、その背後にあるブラックテクノロジーが海外で人気となっている。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。