Uberの壮大な計画：ドライバーの車を「自動運転の目」にするセンサーグリッド構想

Uberが興味深い構想を明かしました。自社の膨大なドライバーネットワークを、自動運転技術を開発する企業向けの「モバイル・センサー・グリッド」として活用しようという計画です。世界中を走り回るUber車両から得られる膨大な走行データを収集・提供することで、自動運転の精度向上を加速させる狙いがあるようです。

もう歳かな。記事を見た瞬間、UberがAV（自動運転）企業のために何をするつもりなんだろう？って思ったのって俺だけ？元のタイトルには「セルフドライビング」って書いてあるし、その方がよっぽど分かりやすいよね。

これ、6年前にやっておくべきだったんじゃないかな。今のAV企業の大半は、すでに自前で膨大なデータを持ってるし。それに、個人の車に高価なLIDARセンサーをどうやって取り付けるつもりなんだろう？

正直、Teslaが自社の車に搭載されたカメラをフル活用してマッピングプロジェクトをやらなかったのが不思議でならないよ。あれこそものすごく価値のあるデータだと思ってたんだけど。自動化されたクラウドソーシング版ストリートビューみたいな感じでさ。

AVにとって、こういう汎用的なセンサー入力ってどれくらい役に立つんだろうね？例えばWaymoのデータとUberが集めるデータじゃ、Waymoにとっての価値にどれほどの差があるのか気になる。

UberのCTOがAVをやりたいと言っておきながら、データ収集の要件をこんなに見当違いに解釈するなんてあり得ないよ。Waymoにとってのボトルネックは、一度だってデータなんかじゃない。SFの学校の交差点のデータが特定の時間に必要なら、彼らはそれを合成生成してシミュレーションするだけなんだから。Waymoは最高クラスのシミュレーション技術があるおかげで、（対象を絞った質の高い）少ないデータ収集でも展開ができる。大量のデータを集めてないわけじゃないし、それが重要だというのは間違いないけど、それが「ボトルネック」ではないんだよ。業界で最も効率的なオペレーションをしてるのは間違いなく彼らだ。データ収集がボトルネックじゃないことの最たる例がTeslaだよね。何十億マイルものデータを誇りながら、完全自動運転の実現には苦戦してるんだから。

過去記事：https://hn.algolia.com/?q=uber+self+driving

あれ？Uberって人件費を払う代わりにフリートを全部自動化したかったんじゃないの？方針転換したのか？

「このデータから利益を得るつもりはない」って、ロボタクシーに100億ドルぶち込んで、供給先のAV企業の株まで持ってる会社が言うには、ずいぶん無理があるよね。本当に面白いのはセンサーグリッドなんかじゃない。あれは実現まで何年もかかるし、同意、報酬、規制と誰も語りたがらない難問が山積みだ。真の狙いは「シャドウモード」でしょ。実際の路上に車を走らせなくても、数百万件ものUberの実際の乗車データを使って、AV企業がシミュレーションでモデルをテストできる。これなら今すぐできるし、ビジネスとして成立する。センサーグリッドはあくまでプレスリリース用。ビジネスの正体はシャドウモードだよ。あと、この記事で完全に抜け落ちてるけど、自分の車が「走るデータ収集プラットフォーム」にされるドライバーには何があるの？報酬？通知？記念バッジ？Uberはドライバーネットワークから創意工夫で利益を絞り出す天才だから、きっとそこも巧妙に考えてるんだろうけどね。

「ボトルネックはデータ」。これはUberとTeslaの単なる願望に聞こえるな。Googleストリートビューのデータがあれば十分なんじゃないか？Waymoの都市展開だって、データ不足で遅れてるようには見えないし。自動運転で報告される問題の大半は一時的な状況変化によるものだし、マッピングデータが増えたところで解決しないよ。中国には「北京ハイレベル自動運転実証区」があって、交通カメラやセンサーで車両が視界の外まで把握できるようになってる。2020年から続いてるし、これこそ究極のセンシング、つまりリアルタイムの完全な道路情報だよ。北京のテストエリアも拡大してるし、今後は空港や駅に注力して、無人タクシーが混雑状況を詳細に把握できるようにするみたいだ。それは理にかなってる。