AutoXは12月初旬、中国の深セン市中心部の路上に完全にドライバーレスのロボタクシーを展開したことを発表した。AutoXは今回が公式のロボタクシーサービスの提供となったが、これまでに上海、深圳、武漢、蕪湖、広州、サンノゼに100台以上の自律走行車を配置し、数百万マイルの走行実績を蓄積してきたと主張している。

AutoXのサービスは、上海の中心部にかなり近いが、渋滞が少ない郊外の大規模な嘉定区でも運行しているDidiの自動運転タクシーパイロットと競合している。Didiのサービスが開始されたのは、同社が新たな自律運転子会社のためにソフトバンクなどの投資家から5億ドルを調達したと発表した数週間後だった。Didiの野心的な目標は、2030年までに100万台以上の自律走行車を配備することだ。

AutoXとDidiはともに、Pony.ai、Baidu、WeRideのような中国のライバルからの自律型タクシーサービスと競合している。これらの会社ははすでにさまざまな都市でロボタクシープログラムを展開している。Momentaのような他の企業は、自動運転タクシーのためのソフトウェアを構築し、パートナーに販売することに焦点を当てている。中国政府はCOVID-19の経済的影響を相殺しようとして、自律走行、5G、人工知能などの産業のためにいくつかの大規模な基金を設立しており、AutoXは追風を受けている。

AutoXは4月、アリババのマッピングユニットAutoNaviと提携し、AutoNaviの配車プラットフォームに自動運転車を導入すると発表した。発表によると、乗客はAutoNaviのモバイルアプリを介してAutoXロボタクシーでライドヘイルができるようになる。乗客は、送迎場所に入った後、ドライバーレス車と普通車の両方を同時にリクエストすることができる。AutoXの自律走行車は要求された場所で乗客を拾い、落とすことができると、同社は主張している。

Autonaviは中国版Google Mapで、2001年に設立されたナビゲーション電子地図コンテンツと位置情報サービスのプロバイダーで、中国のナビゲーション電子地図マッピング資格を持ち、中国本土に本社を置いている。100%出資子会社の北京興天地情報技術有限公司は空撮資格を有し、子会社の北京東蒙科技有限公司は中国本土の電子地図サイトを運営している。2014年4月11日、アリババは15億米ドルで同社を買収し、アリババの完全子会社となった。

AutoNaviソフトウェアは、Googleマップ、Bingマップのパートナーであり、中国の自律運転会社に対する高精度の地図データのプロバイダとなっている。また、Appleの携帯電話に搭載されている中国版Apple Mapsの地図データを独占的に提供している。

AutoXは、中国全土の18以上の都市で16,000台以上の車両を運行しているタクシー企業Letzgoと提携している。両社は、AutoXがAutoX Driverプラットフォームを提供し、Letzgoが日常的な車両運行を行うことで、今回の提携はAutoXのビジネスモデルを前進させるものであると述べている。タクシー会社のスタッフは、今年4月にオープンしたAutoXの上海オペレーションセンターで、ロボタクシーシステムを操作するためのトレーニングを受ける。これにより、乗客はLetzgoのスマートフォンアプリからAutoX RoboTaxisを利用した移動を可能になる。

マサチューセッツ工科大学(MIT)とプリンストン大学の自律走行車技術者、通称「Prof.X」ことJianxiong Xiao(肖健雄)博士は、2016年にAutoXを設立した。スタートアップは、"自律性の民主化"を目標に人工知能を開発し、"人とモノの輸送に普遍的なアクセスを提供する"ことを目指している。AutoXは、同社のAutoX Driverシステムが、最も密集したダイナミックな都市交通状況にも対応できると主張している。

7月には、AutoXはカリフォルニア州自動車局から、公道で時速45マイルまでの完全なドライバーレスのロバクシー運用の許可を得た2番目の企業となった。中国では、上海や深圳などで100台以上の自律走行型車両をライドホーリングサービスに展開している。同社は深圳とカリフォルニア州サンノゼにオフィスを構えているほか、世界各地に6つのオフィスと5つの研究開発センターを展開している。

AutoXは世界各地に8つのオフィスと5つの研究開発センターを持つ。上海汽車、東風汽車、アリババ、メディアテック、キャピタルトゥデイ、ゴビベンチャーズなどの投資家から1億6,000万ドルを調達している。

自動車の技術スタック

2020年2月の発表によると、同社はクライスラー・パシフィカに、360度のソリッドステートLiDarセンサー、多数の高精細カメラ、ブラインドスポットLiDarセンサー、レーダーセンサーをパッケージ化している。世界初の数インチよりも薄いxMountと呼ばれるフラットセンサーマウントを開発したとしている。

業界は以前としてVelodyneの回転式のLiDARをおもに採用するが、同社の車両は固体型LiDARを採用しているという。DJIとRobosense M1シリーズのソリッドステートLiDarを組み合わせたものだ。この組み合わせは、300メートル(サッカー場3面分)を超えて、はるかに高い解像度で、はるかに長い距離で世界を認識する。センサーは、遠く離れた場所にある小さな物体、例えば数センチ幅の細いロープなどを検出することができる。このセンシング能力は、特に都市部のシナリオで有用だ。また可動部品が少ないため、AutoXの新しいセンサー群は安定性と信頼性が向上しているという。

このハイブリッドミニバンには、オートックス独自のレベル4車両制御ユニット「XCU」も搭載されている。XCUは、自動運転システムスタックとセンサー全体を車両に動力を供給し、統合するものだ。XCUの特別な設計は、中国の都市部の走行環境向けに作られているため、より高速な処理速度と高い計算能力を意味する。

AutoXによると、新しい第5世代のシステムは、都市環境における最初のハードウェア対応の完全自律走行車の展開をサポートすることを意図しているという。このシステムには、歩行者、高速自転車、小型ペットが同時に車両の至近距離で相互作用する場合など、複雑な交通シナリオに対応するためのアップグレードされたセンシング技術が含まれていると同社は述べている。

第5世代のセンシングシステムは、AutoXが社内で設計した超高解像度カメラの配列と、車両の両側に配置されたライダセンサー、および高度な4Dレーダセンサーを融合させたものだ。AutoX社によると、小さな物体でも検知できるサラウンドビジョンを実現するために、車両の全側面に複数のブラインドスポット検知装置を搭載しているという。

中国はカリフォルニアよりも厳しいと言われている

AutoX社によると、4月に開設した上海のロボタクシーオペレーションセンターは、現在、アジア最大の自動走行車データハブとして機能しているという。同社は、深圳の25台のロボタクシーと世界の他の都市の5台の車両のテストから「かなりのマイル数の実道路データを蓄積している」と述べている。

さらに、AutoX社は、中国での同社の車群は、カリフォルニア州よりも交通密度が高く、より困難な交通状況、そしてはるかに多くの道路利用者と相互作用していると述べている。アリババが支援する同社は、このことが同社の運転能力の急速な向上に役立っていると述べている。

最新の動画では、完全にドライバーレスのロボタクシーは、違法駐車された車両や積載トラックの周りを操縦し、歩行者やスクーターに譲歩し、建設現場を処理し、無防備なUターンを行う。同社は、同社の "フルスタック"AutoX Driverプラットフォームは、これらの動作を「遠隔操作や人間の支援なしに100%実行」したと述べている。

中国の都市部では、車、歩行者、バイク、スクーター、移動体、不規則な物体が路上にあり、その多くは交通ルールを守っていない。中国は都市開発スピードが速いため、建設や改築は一夜にして起こる可能性がある。朝、昼、夜では道路の様子が全く違って見えることもある。このため、システムは、安全性を保証するために、より速く処理し、各物体を認識し、追跡するために極めて正確である必要があるということだ。

創業者のXiao博士

AutoXが2016年に設立される前、創業者のXiaoはプリンストン大学の教授であり、コンピュータビジョン、ディープラーニング、ロボット工学の一流の専門家だった。彼は長年にわたり、数え切れないほどの学術的な栄誉を受けてきた。Googleストリートビューカメラで撮影した写真を使って博物館の内部の3次元構造を再現する方法を説明した論文「Reconstruct the World's Museum」で2012年にヨーロッパコンピュータビジョン会議(ECCV)で最優秀学生論文賞を受賞、2014年と2015年にはGoogle Faculty Awardsを受賞、2016年にはNSF/Intel VEC Research Awardを受賞している。

Xiaoは33歳のとき「今日のコンピュータと同じように自律走行車を広く利用できるようにする起業家」として、MITテクノロジーレビューの「35歳以下のイノベーター」の起業家部門に選ばれた。

2009年、Xiaoは香港科学技術大学でコンピュータサイエンスの修士号を取得。その後、MITのコンピュータ科学・人工知能研究所(CSAIL)の博士課程に入学し、博士号取得後はプリンストン大学の助教授となった。また、プリンストンビジョン&ロボティクスグループの創設ディレクターを務め、3次元ディープラーニングという挑戦的な分野に専念した。

ディープラーニングは、言語(1次元)や画像(2次元)の分野でかつてない進歩を遂げてきた。しかし、既存の手法は、3次元物体認識、医療画像、神経科学、自律運転、科学的シミュレーションなど、幅広い重要なアプリケーションの原動力となる3次元データにはほとんど適用されていない。

Xiaoは3Dディープラーニングに関するほとんどの研究に着手または参加してきた。例えば、ModelNetとShapeNet(既存の最大の3Dデータセット)の導入、3DディープラーニングフレームワークMarvinの発表、RGB-D画像から3Dボリュームシーンを入力とし、3Dオブジェクトバウンディングボックスを出力する畳み込みネットワーク定式化、Deep Sliding Shapesの導入などだ。

2013年の早い段階で、Xiaoは自動運転車をベースにしたビジネスを始めることを考えていたという。しかし、彼は市場がまだ発展していないと考えていたため、自分のスキルを磨くための時間を使って待つことにした。3年後、Xiaoは、コンピュータビジョンとロボット工学の分野で尊敬される学者になったとき、自動運転車の市場が十分な資本と人材を吸収したと判断し、起業の旅に出た。

Image via AutoX

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