中国で最も早く自動運転技術を展開した企業の一つとして、百度は自動運転関連の製品、技術、そしてサービスを業界に積極的に提供してきました。 本日は、自動運転ツールチェーン分野における百度の実践経験を共有できる機会をいただき、大変光栄に存じます。また、自動運転ツールチェーンに関する当社の理解について、皆様と議論できれば幸いです。   

自動運転は複数の機能を統合する複雑な分野です。確固たる技術基盤と産業構造がなければ、自動運転の迅速な導入という課題を解決することは困難です。百度は2013年に自動運転の中核となる研究開発に着手し、2021年には自動運転分野における長年の経験に基づいた体系的なツールチェーン製品を業界に公開しました。2年足らずで、国内外の多くのOEMやTier 1サプライヤーから広く認められています。

以下にいくつかの例を挙げます。

最初のケーススタディはクラウドシミュレーションプラットフォームです。お客様と共同で、50万件以上のカスタマイズシナリオを蓄積してきました。1年足らずで、自動車業界のお客様を支援し、自動運転アルゴリズムの700回以上のイテレーションと、約1,000万キロメートルのテストと検証を達成しました。これにより、自動車メーカーが量産型インテリジェント運転システムを導入するまでの期間が大幅に短縮されました。

2つ目のケーススタディはデータクローズドループです。1年以内に、お客様の合計50PBのデータ管理を支援し、500以上の自動運転データマイニングモデルをプラットフォームに組み込みました。これにより、数億フレームのデータの効率的な処理が実現し、データの価値向上と変換が実現しました。

3つ目はデータアノテーションです。自動運転の研究・訓練において、高品質かつ大規模なデータセットを取得するには、従来の状況下ではフレームごとに手作業でアノテーションを行うのが一般的です。Baiduが独自に開発したAIインテリジェントアノテーションモデルは、クライアントが数千万フレームのデータにアノテーションを施すのを支援し、数千万元もの人件費を削減しました。

これら3つの事例は、左から右へ、それぞれデータ活用、データ管理、データ生成プロセスに対応しています。自動車メーカーとの実践経験を通じて、自動運転のための新たな研究開発モデルは、膨大な自動運転データをより効率的に管理、生成、制御できると考えています。これは、お客様とのコミュニケーションを通じて徐々に発見し、お客様から認められてきたツールチェーンの価値です。  

• まず第一に、データコンプライアンスが重要です。昨年、天然資源部が発表した「第1号文書」によると、路上でのインテリジェントコネクテッドカーの運行は明確に測量活動とみなされており、地理情報データのセキュリティを確保し、コンプライアンス要件を満たすために、資格のある地図プロバ​​イダーに管理を委託することが求められています。したがって、自動車メーカーにとっての最大の課題は、バックエンドの研究開発を支援するための規制政策を遵守しながら、量産データをクラウドに転送する方法です。
• 第二に、効率性の問題があります。量産車では、数百万台もの車両から毎日膨大なデータが送信されるため、プラットフォームの処理効率に極めて高い要求が課せられます。そのため、膨大で複雑なビジネスデータから高品質なデータを抽出し、ロングテール問題を解決することが、自動車メーカーにとって大きな課題となっています。
• 3つ目はサービスです。様々なユーザーからのフィードバックに基づき、インテリジェント運転の性能とライディングエクスペリエンスを継続的に向上させ、一人ひとりに合わせたパーソナライズされたサービス機能を実現する必要があります。
• 最後に、コストの問題があります。都市部の道路状況は複雑で、テストは特に困難です。自動車の大量生産を低コストで全国規模に拡大する必要があり、さまざまな都市シナリオに迅速に適応するための適切なソリューションが存在します。