1. 自動運転技術の開発
1.1 産業革命が自動運転技術の開発を促進する
産業革命は、インフラの整備、製造業の発展、情報技術の進歩により、人類に多くの利便性をもたらしました。
**しかし、人間のより良い生活の追求は決して止まることはありません。**車を持っていない人は車を運転したいと考えていますが、車を持っている人は運転手を雇いたいと考えています。
何？ドライバーの値段が高すぎるのでしょうか？車は自分で運転できますか?
産業革命により情報技術が急速に発展し、自動運転技術の実現に必要な技術支援が行われました。たとえば、高度なセンサーとコンピューター ビジョン テクノロジーにより、車両の正確なナビゲーションと自動運転が可能になります。
1.2 想像上の未来: SF 作品に登場する自動運転車
子供の頃、私はよくテレビの前に座って、想像力豊かな SF 作品を見ていました。その中でも自動運転車はとても印象に残っています。
未来の都市の通りは、騒音や渋滞がなくなります。光り輝く車は道路を自由に走り、運転手もハンドルもアクセルもブレーキもありません。
これらのクルマは、自分の希望や目的地に応じて自由に旅をする、賢いエルフのようなものです。
1.3 自動運転技術の芽と試み
自動運転技術の萌芽は、自動車の自動運転を実現するためにさまざまな技術を活用しようと試み始めた20世紀初頭に遡ります。
自動運転機能を備えていると考えられた最初の自動車は、1925 年にデビューした「アメリカン ミラクル」として知られる自動車でした。この自動車は無線制御によって自動運転を実現しており、エンジンの始動やクラクションを鳴らすといった単純な機能を実装するだけではあるが、自動運転技術の初期の試みの一つである。現在の「おもちゃのラジコンカー」に似ています。
その後数十年間、技術が進歩し続けるにつれて、自動運転技術も徐々に発展してきました。人々はレーダー、ライダー、カメラ、センサー、その他のデバイスを使用して周囲の環境を認識し、コンピューター ビジョン、人工知能、その他のテクノロジーを通じてこの情報を分析および処理し始めています。これらの技術の発展により、自動運転の実現が可能になります。
1.4 百花繚乱：自動運転技術大手とスタートアップが肩を並べて前進
21 世紀初頭、インターネットとコンピューター技術の急速な発展に伴い、自動運転技術が新たな発展の機会をもたらしました。
中国では、2013年にはバイドゥが研究開発チームを設立し、自動運転技術の研究を開始していた。
12 月 9 日に、Apollo オープン プラットフォーム 9.0 がリリースされましたが、中心テーマは依然として開発のしやすさ、エンジニアリング フレームワークの最適化、ソフトウェアとアプリケーション シナリオの機能の向上を中心に展開しています。百度自動運転プラットフォームエコロジー部門のゼネラルマネジャーである張良氏は記者会見で、「過去6年ほどで、Apolloオープンプラットフォーム全体に約10万人の開発者が集まった」と述べた。過去 1 年間で、開発者の数は 160,000 人に急増し、その増加率はここ数年の平均増加率の 3 倍以上です。
自動運転技術の開発は、歴史的に前例のないチャンスの時期にあります。
2. 個人の開発者はどのようにして自動運転を始めればよいのでしょうか?
個人の開発者にとって、興味のためでも、時代の流れをつかむためにでも、自動運転は非常に良い分野です。
開発者が Apollo 開発者コミュニティで基本的な知識を学ぶことに加えて、Apollo Open Platform 9.0 はエンジニアリング フレームワーク、アルゴリズム機能、ツール、ドキュメントに多くの新しい変更とアップグレードももたらし、開発者が簡単に開始し、柔軟に使用できるようにします。アプリケーションはより汎用性が高く、拡張も簡単です。
2.1 柔軟で使いやすいエンジニアリングフレームワークのアップグレード
- 初期の従来のパッケージ管理モデル: 完全なソース コードのダウンロードとコンパイルを使用するため、インストール プロセスが面倒です。
- Apollo9.0 はモジュール管理方式を採用しており、より細かい粒度に分割されており、オンデマンドで柔軟にインストールできます。
二次開発コストを大幅に削減: アプリケーション シナリオのデモ構築にかかる時間はわずか 1 日で、調整が必要なパラメータを迅速に特定でき、設定と調整の効率が 2 倍になり、必要なテンプレート インターフェイスを通じて機能拡張を実現できます。コード学習コストは 90% 削減され、量は 50% 削減されます。
2.2 豊富で包括的に強化されたアルゴリズム機能
アルゴリズム機能が包括的に強化されています。メイン モデルはより高度で、より優れた効果があり、通話レートの精度は古いモデルを大幅に上回っています。
2.3 DreamView+ へのツールチェーンの包括的なアップグレード
デバッグプロセスはよりシンプルになり、ウィンドウレイアウトはより柔軟になり、リソースへのアクセスがより便利になります。
- DreamView+: さまざまな使用習慣やニーズに合わせて高度にカスタマイズされた、無料のドラッグ アンド ドロップ パネル。
- DreamView+: クラウド統合リソース センター、統合リソース管理、DV 側にいつでもどこでもワンクリックでアクセスできます。
- DreamView+: パターン指向のマルチシーン ワークフロー。プロセスはより簡潔で、高度に最適化され、シームレスで直感的です。
2.4 便利で充実したドキュメントプラットフォームの再構築
学習と使用のコストを削減するために、ドキュメント プラットフォームが包括的にアップグレードおよび再構築され、操作がより便利になり、よりスムーズに読みやすくなり、コンテンツがより充実しました。
リソース パッケージ、API、プロセス ガイドはすべて文書化されています。
2.5 アプリケーションシナリオの大規模実装
実装の面で、Baidu Apollo は、国内の乗用車および商用車のヘッド製造会社、Suzhou Jinlong とも多くの協力関係を結んでいます。
蘇州金龍は自動運転技術と製品の研究開発に積極的に投資しており、一連の自動運転バスや低速無人運行車両の研究開発にも投資している。
このうち低速無人運行車両には、無人配送、無人販売、無人清掃の3つのカテゴリーがあります。
百度アポロは人材育成、技術向上、事業牽引などの面でも蘇州金龍に支援を提供している。
2.6 大学の生産、教育、研究および応用、業界人材のカスタマイズされたトレーニング
• Apollo Studio 開発者コミュニティ: コース、実験、イベントのためのワンストップの学習実践コミュニティを構築します。
• Apollo EDU アップグレード バージョンがリリースされ、学部教育と職業教育のカスタマイズされたトレーニングの協力が行われました。
競技会に関して：300校以上の登録校、1,500以上の参加チーム、5,000名以上の参加者で、自動運転イベントとしては国内最大の登録規模。
コースに関して：380万人がオンラインで学習、現在中国最大の自動運転オンライントレーニング
機関面：学部・専門学校に対し、カスタマイズ的かつ立体的な学校・企業連携型人材育成ソリューションを提供し、教育、教師、イノベーション、実践研修、連携支援などあらゆる面での連携を実施し、トータルでの連携を行っています。全国で自動運転関連コースが開講されており、理工系専門学校が70％以上をカバー、985校と211校が68％をカバー
3. 自動運転の未来
自動運転の将来の開発は、交通効率の向上、事故の削減、旅行体験の最適化など、多くの変化をもたらすでしょう。
技術革新が鍵であり、センサー技術、計算能力、人工知能アルゴリズムの進歩により、自動運転の信頼性と安全性がさらに高まります。
Apollo Open Platform 9.0 のリリースにより、Baidu Apollo が国内の自動運転技術の大手企業として大きな進歩を遂げたことがわかります。私たちは、Apollo オープンプラットフォームが今後も技術革新を維持し、自動運転の商用化を促進することを期待しています。
将来的には、自動運転技術の普及により、都市交通はよりインテリジェントかつ効率的になり、人類にさらなる利便性と安全性をもたらすでしょう。