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編集者注:Tencent Automotive 編集部は、過去 10 年間の電動化の波を中国自動車産業の「激動の時代」と呼んでいますが、「スマート運転の年」として知られる歴史的な節目である 2024 年に立った今、私たちはこう問わずにはいられません。業界 大手企業はどのような技術的ルートを順守するでしょうか?それぞれの競争障壁をどのように構築するか? Tencent Auto は、インタビュー、実際のテスト、水平レビュー、レビューなどの方法を通じて、一連のインテリジェント運転計画を特別に開始し、歴史の原点に立ち、自動車業界で起こる可能性のある大きな変化についてのさらなる洞察を得るように努めています。これにより、読者と業界にさらに多くの情報が提供され、業界に歴史的な脚注が残ります。

著者 | 張暁軍

編集者 | シー・ディン

プロデュース | テンセントニュース「ハイビーム」

ロボタクシーは人々の記憶から消えかけていたそのとき、突然再び世間の注目を集めました。

今年7月、百度はキャロットランを開始し、武漢で広く注目を集めたと同時に、いくつかの論争も引き起こした。多くの人が、Robotaxi が転換点に達したかどうかについて議論し始めています。この点に関して、私たちは Pony.ai の共同創設者兼 CTO である Lou Tiancheng 氏と Robotaxi について話し合いました。

Lou Tiancheng は清華大学八尾第 1 期卒業生で、プログラミング コンテストでの優れた成績により「マスター ルー」としても知られています。卒業後はGoogleに勤務し、そこで自動運転に触れ、その後百度に入社して自動運転車の研究開発に従事した。 2016年、Lou Tiancheng氏とBaiduの元チーフアーキテクトPeng Jun氏は自動運転会社Pony.AIを設立し、同氏は共同創設者兼CTOを務めた。同社の評価額は85億ドルで、ナスダックまたはニューヨーク証券取引所への上場を目指している。

Lou Tiancheng 氏は、L4 自動運転分野で約 10 年間研究してきました。インタビューでは、ロボタクシーに関するニュース、自動運転の簡単な歴史、自動運転の共通ルート紛争について話し合いました。

Lou Tiancheng 氏は、「L2 が強力であればあるほど、L4 から遠ざかり、その逆も同様です。自動運転が人間を超えると、データは干渉になりますが、そうではありません。」など、かなり鋭い指摘をしました。 「多ければ多いほど楽しい」。

Lou Tiancheng 氏の主な見解の一部を要約すると次のとおりです。

① キャロットは周りに誰もいなかったので、すぐにサークルから逃げ出しました。

②自動運転は5つのレベルに分けられる。

③ 純粋なビジョンは良い生徒ですが、ライダーは不正な生徒です。

④L4から離れるほど運転支援が強力になる。

⑤ 自動運転が人間を超えると、データは多ければ多いほど良いのではなく、干渉になります。

⑥ 今は自動運転の ChatGPT の時期ではない 無人技術が展開されるまでには 3 ～ 5 年かかります。

⑦ 私のAIの世界観：「人間の本質はAIにほかならない」。

以下はインタビューの抜粋です。 (読みやすいように、著者はいくつかのテキストの最適化を行っています)

自動運転には5つのステップがある

「ハイビーム」：最近のニュースから始めましょう。少し前に武漢でキャロットランが人気を集めましたが、なぜこの時期にロボタクシーが注目を集めたのでしょうか？

楼田市:それは非人間化されているからです。 2022年末までに無人化する予定で、百度もその時期にあり、技術は1年以上成熟している。テクノロジーが成熟して一般の人々に認知されるまでの準備には時間がかかります。

それ（キャロットラン）はある程度の規模があり、一つの都市に集中しているので、以前よりも認知度が高くなりました。 99％は人がいないからだ。これが前提だ。たとえ10万台の車両があり、各車両に安全担当者が装備されていたとしても、今日のような普及には決して達しないだろう。

「ハイビーム」: より多くのフリートやより広いトライアルエリアなど、人気が他の要因にあると考える人もいます。

楼田市:これらは 1% です。この 1% はつい最近まで存在しましたが、最も根本的なものは非人間化です。

「ハイビーム」：なぜ武漢が人気なのか？それは偶然なのか必然なのか？次の武漢は誰になるのか？

楼田市:それは関連しているかもしれませんが、一定期間内で唯一のものではありません。一級都市では可能です。

「ハイビーム」: 自動運転の開発の歴史を整理していただけますか? どのようにして誕生し、段階的に発展して今日に至りましたか?

楼田市:自動運転技術が登場してから30年。 2009 年は、完全に無人化できることに人々のグループが気づきました。その前は、誰もが補助機能について話していました。私は直接参加していませんでしたが、後からチーム（Waymo）に加わりました。

L2 と L4 の定義はその時から始まりました。 （L2 は部分的な自動運転であり、ドライバーは常に運転環境を監視し、いつでも制御を引き継ぐ準備をしておく必要があります。L4 は高度な自動運転であり、ドライバーの介入なしにほとんどの環境や条件で車両が完全に自律的に運転できます） 。）

私はあなたの感覚を強化するために時間を使います。それはあなたが心配することなく、1 時間、10 時間、100 時間、1,000 時間、または 10,000 時間自動的に実行できます。それぞれのステップは、ゆっくり進むには少なくとも 1 年、場合によっては 2、3 年かかります。これはL4の純粋な無人運転です。運転支援用のラインはもう一つあります。

Google は 2012 年に 1 時間を達成し、2017 年末には 1 時間を達成し、1 時間から 10,000 時間までゆっくりと前進し、各ステップで考え方を進化させました。意識が重要です。

「ハイビーム」: あらゆる技術的進歩の鍵は何ですか?

楼田市:車両にいくつかの基本的な機能と基本的な時間機能を持たせ、基本的に 1 時間に 1 回運転を引き継ぎます。今日、これを行った人は多くありません。 1時間運転支援ができるとは簡単には言えません。これには、センサーの統合全体を含む車両の改造が含まれます。

1 から 10 は、私たちが話しているモデルの一部であり、機械学習であり、必ずしも大規模な言語モデルではなく、さまざまなモデルであり、これらが 1 から 10 の主な推進点です。

10 ～ 100 では、大規模なデータ、非常に複雑なモデル、およびエンドツーエンドの収集が実際に必要になります。また、一定の車両群を所有し、十分なデータを収集する必要があります。 10 から 100 までは独自のデータが必要であり、他の業界のデータに依存することはできません。完全なデータ収集とシミュレーション トレーニング システムがこの段階の鍵であり、2 年は長すぎるわけではありません。

100 から 1000 に到達するための鍵はインジケーター システムです。たとえば、先月は 200 に達しましたが、今月は新しいバージョンが 180 なのか 220 なのか知りたいです。推測に頼ることはできません。 1時間では短すぎるので、1時間座って決断することはできません。 10,000時間テストできますか?第一に、10,000 時間の測定には時間がかかります。第二に、10,000 時間の測定が保証されるわけではありません。たとえば、先月は雨が多かったのに、今月は雨が少なかったかどうかをどうやって知ることができます。強いのか弱いのか？たとえば、最近は道路工事が多いです。あるいは運が悪いだけかもしれません。先月は金曜日の夜に事故が増えました。あらゆる種類の騒音が判断に影響を与えました。

このノイズをどのように除去し、適切な仕事をしているかどうかを真に判断するにはどうすればよいでしょうか?これは 100 から 1000 までの最も重要な数値です。多くの家族がここで立ち往生しています。

1 から 10、または 10 から 100 まで、1 つの単語がよく「リソース」と呼ばれます。私にはたくさんのお金、データ、マシンがあり、モデルをトレーニングできますが、それは問題ありません。でも、「ものさし」がないと良くなっているのか悪くなっているのか分からないのが、この「リソースを超越する」能力です。それがうまくできなければ、どれだけのリソースがあっても不可能です。逆方向には進みませんが、堂々巡りになります。

AlphaGO のストーリーについて話しましょう。なぜ私は AlphaGO に勝てないのでしょうか?彼らはチェスをすることができ、誰がより高い勝率を持っているかを私に見せてくれます。運転の質は人によって異なり、優れたドライバーでも運転の仕方は異なります。どちらが良いのか悪いのか？非常に評価が難しい。

これを行うために大規模なモデルをトレーニングしました。モデルの品質を評価することは、モデル自体よりもはるかに困難です。

「ハイビーム」: このモデルの専門用語は何ですか?

楼田市:私たちは社内でこれをコンテキストベースのメトリック システム (さまざまなシナリオに基づいてシステムの機能を評価することを目的) と呼んでおり、私はここにエネルギーのほとんどを費やしています。

これは企業が限界を超えるために重要です。多くの人が私たちが持っているデータの量やデータの大きさについて話しますが、彼らは良いことと悪いことの違いを忘れています。良いことと悪いことを判断できなければ、前に進むことはできません。

「ハイビーム」：武漢にいる私の友人は、その運転が遅すぎると言いました。それは、トラックが前にいて、非常にゆっくりと運転する必要があるようなものです。 、当たってしまったらどうすればいいですか？

楼田市:この評価は定量化することが難しいため、モデルを使用してシミュレーションする必要があります。安全性の問題があります。運転中に人を死ぬほど怖がらせるなら、それも安全ではありません。遅すぎて危ない これは先進的で、この理解は素晴らしいです。時々、ゆっくり運転した方が安全だと錯覚することがありますが、そうではありません。ゆっくり運転するとめまいを感じたり、他の運転者に自分が何をしようとしているのか混乱させたり、他の人を混乱させたりする可能性があり、非常に危険です。

1,000 から 10,000 まで、実際にはそれだけです。今振り返ってみると、それは当然のことのように思えます。 1000時間生きた頃はそれが分かりませんでした。 1,000 時間から 10,000 時間まで、あなたが負う安全上のリスクはすべてあなた自身のものではなく、他のドライバーの危険である可能性があります。あなたが他の人にぶつからなければ、他の人があなたにぶつかるでしょう。全体的なセキュリティは実際のセキュリティの重要な部分であり、これは 1,000 以降のことです。

一般に1,000人に達することもあり、これは当時すでに人間のレベルを超えていました。

なぜ難しいのでしょうか?私は私たちの車に乗っていたのですが、ある日突然、なぜこの車はこんな走り方をしているのかと気づきました。現時点では、私はそれが間違っているとはあえて疑っていません。なぜなら、私はそれより優れていないのではないか、そして私が思いもよらなかったことを考えているのかもしれないからです-私よりも運転が上手であるということはありえません。私はそれよりも優れているわけではないので、判断するのは自分自身に頼ってください。何が良いかを伝えることしかできません。

1,000 から 10,000 まで、進化を助けることができる進化システムがあります。教えることはできません。今は赤ちゃんの世話をしても大丈夫だと思いますし、私はまだ彼に教えることができますが、何年も経っても、彼が私よりも優れているとは限りません。私は彼にどうやって任せるかを教えることしかできません。自分で学び、彼のために環境を作り、より良い先生を見つけて、何が良いのか、しかしそれをどのように学ぶのか、それが彼の能力です。

あなたのデータがこのレベルにしかない場合、学習できなくなるため、すべての運転データを入力しないでください。まず、本当に適切なデータを見つける必要があります。

そして、他の車のリスクをいかに減らすかが1,000から10,000まで最も重要です。今おっしゃったこととちょっと似ていますが、他人の車にトラブルがあるのは、自分が運転して他人に迷惑をかけ、事故を起こしているからです。では、他の人に迷惑をかけずに、他の人が運転しやすいようにすることはできるでしょうか?

「ハイビーム」: あなたは今、数千から一万に到達している途中ですか?

楼田市:現在10,000時間に達しています。 10,000時間は人間のドライバーのレベルの10倍です。

「ハイビーム」: 1 時間、100 時間、1,000 時間から 10,000 時間について話すとき、専門用語は何ですか?

楼田市:私たちは通常、どれだけの距離を運転しても、乗っ取りや事故など、起こってほしくないことが起こるものです。これは米国が起源で、Miles per Intervention、Miles per Perfectly Evasion などを意味します。私たちはそれを MP-X と呼んでいます。

「ハイビーム」: 2016 年にビジネスを開始してから現在に至るまで、どのステップがあなたにとって質的な飛躍でしたか?

楼田市:どのステップも難しいです。このままではいけないのではないかと不安になりながら、10時間という長い時間を過ごしました。 10時間では決して十分ではありません。長期間進歩がなければ、チームは混乱するかもしれませんし、そのときのプレッシャーは大きいでしょう。

このブレークスルーは自信を蓄積する上で非常に重要なポイントであり、それには次のような成果が伴いました。トヨタ投資する。

L2 は L4 から離れるほど強力になります。

「ハイビーム」: 自動運転について学んでいたとき、この業界では多くのルート紛争があることに気づきました。最初のものは純粋なビジョンまたはライダーを使用していますか?

楼田市:目標の違いが最大の違いです。目標が異なれば、必要なルートも異なります。

完全に無人であれば、特定のルートを通ることはなかったでしょう。たとえば、私は完全なビジュアルルートには行きません。

私は何サイの言葉がとても気に入っています。「優秀な学生であれば、一生懸命に勉強して優秀になることはできますが、カンニングをする学生と比較するのは難しいです。」 Lidar は不正なものです。たとえば、私たちから画面までの距離は、データもパラメータも必要なく、答えを見るだけでわかります。それを誰にも頼らずにやるには「カンニング学生」が必要だ。

「ハイビーム」: その理由テスラ純粋に視覚的なルートを選択したいですか?

楼田市:今では完全に無人になる必要はないからです。

純粋な見た目のコストが安くなり、さらに重要なのは、車両の外観に大きな影響を与えることです。 4 ～ 5 年前にはコストが要因でしたが、現在ではコストの差はそれほど顕著ではなくなり、車両の外観に影響を与えています。

「ハイビーム」: 2 番目のルートの議論は、車両と道路の連携か、それとも自転車インテリジェンスかということです。

楼田市:これら 2 つは相互に補完し合い、初日から衝突は最小限に抑えられています。この 2 つはそれぞれ重要なことを持っており、両方を達成することができます。A が B を置き換える必要はありません。

しかし、車両と道路の連携がなければ、スケジュールは十分ではありませんが、道路上で完全に利用できないわけではありません。これが、私たちが最初に自転車インテリジェンスを行う理由です。優先権があります。

現在、車両と道路の連携によって提供されるデータは、自転車のインテリジェンスに役立てることが困難です。次に、自転車インテリジェンスは車両と道路の連携を支援します。自動運転はデバイスとして考えることができますが、このスマート デバイスはあらゆる面で車と道路の連携よりも優れたパフォーマンスを備えています。

「ハイビーム」: 3 番目のルートの議論は、進歩的な自動運転か、飛躍的な自動運転かということです。あなたは飛躍的です。

楼田市:L2とL4とおっしゃっていましたが、比較的多く取ったので数値的にはこちらが有利なようです。これを利用すべきではありません。私たちは 2 つの異なる目標を持っています - 以上です。

1 つはフットボールで、もう 1 つはバスケットボールです。多くのことが極端に行われるため、トップのフットボール選手がトップのバスケットボール選手になることはより困難です。サッカー選手は非常に優れており、屈強な能力を持っています。バスケットボール選手はこのようにはなりません。彼が最高の状態にあるとき、他のことをするのは難しい。

「ハイビーム」：ホー小鵬私は最近米国に行って Tesla FSD と Waymo を試乗しましたが、来年には Tesla FSD が確実に Waymo に追いつくだろうという結論に達しました。ただし、現段階では Waymo の方がスムーズなエクスペリエンスを持っていますが、Tesla はより多くのデータとより広い範囲を持っています。より広い面積とより低いコスト。この見解に同意しますか?

楼田市:1 人は文系を専攻し、もう 1 人は科学を専攻しました。試験で上位になった人は、どのような質問をすればよいかを考えなければなりません。

彼らの目標は多岐にわたります。 FSD と L4 は同一の比較ではないため、運転支援と L4 を比較します。運転支援では、そのコストとカバーエリアが重要であり、人間とのインタラクションも重要です。それはアシスタントであり、あなたを助けるときはすべてを正しく行うことですが、助けられないときは、あなたが自分でやらなければならないと教えてくれます。そして、私が今言ったことは、L4 では利用できません。

L4 まず第一に、コストは重要ですが、それほど重要ではありません。その上で、すべては自分で解決しなければならず、他人に任せることはできません。他の人が寝ているかもしれないのに、あなたが起こすことはできないので、すべて自分で対処しなければなりません。たとえ少し遅くても（現在の速度は他の車より速い）、安全は100％保証されなければなりません。モデルのトレーニングを理解していれば、これら 2 つは非常に極端な計画であることがわかります。

それは、かかりつけ医と専門医の違いと考えることができます。医師はさまざまな病気について知識があるはずですが、治療には専門医が必要です。私は専門家として多くの病気を知っているわけではありませんが、私の知っている病気は正しいはずです。

「ハイビーム」：そのため、どんなに強力なFSDであっても、直接L4に移行することはできません。

楼田市:L2 は L4 から離れるほど強力になります。

その逆もまた真です。 L4 企業が優れているほど、L2 から遠くなります。

「ハイビーム」: L2 と L4 の本質的な技術的な違いは何ですか?

楼田市:L4 では、無事故が最低 10,000 時間必要です。率直に言って、10時間ごとに事故が起きたら、誰があえてあなたの車を使うでしょうか？

L2 テクノロジーも常に進歩していますが、この数値はますます低くなりつつあります。 3 か月前は 10 時間作業できたかもしれませんが、今月は 8 時間しか作業できませんでした。ユーザーが私に質問したことはないので、これは問題ではありません。1 より大きくなければならないだけです。しかし、10 から 8 にすると、コストが削減され、ユーザーの支払い額が少なくて済み、これがユーザーの好みです。 10 時間から 10,000 時間に短縮する予定でしたが、8 時間に短縮するのに 3 か月かかりました。

あなたは、L2 の製品としては優れていますが、L4 からは遠く離れています。

マスク氏はビデオを撮影し、40分に1回そのビデオを引き継いだ。彼はそれが問題だとは考えなかったし、私もそれが問題だとは考えなかった。

自動運転が人間を超えると、データが邪魔になる

「ハイビーム」：今一番気になる北極星指標は何ですか？

楼田市:重要性の順に、安全性、快適性、効率性です。

「ハイビーム」: 人間のドライバーや通行人の恐怖心を軽減する方法について先ほど説明したことに関して、ロボタクシーは何をする必要があるのでしょうか?

楼田市:彼にあなたを普通の車だと思わせるために誰もがすべきことをしてください。このテクノロジーは非常に複雑ですが、平たく言えば、誰もが人間が運転しているように感じさせ、あなたにとって特別なことは何もありません。

決して他人を驚かせないでください。コースを変更する必要があるときは決意を固め、コースを変更する必要があるときにコースを変更しないでください。ためらわないでください。人々は通常、ためらうことはありませんが、少し混んでいると感じたら、私は押し込みました。すべての行動は経験豊富なドライバーの通常の行動でした。

多くの人がさまざまな方法を処方しており、私たちはそれを「千の人々、千の顔」と呼んでいます。データは多い方が間違いなく良いと誰もが考えていますが、ここではそうではありません。なぜなら、何千もの顔を持つ何千人もの人々が存在すると、データが増えるほど状況は悪化し、より複雑になるからです。

「ハイビーム」: これは、データが多ければ多いほど良いという FSD の見解に反しています。

楼田市:1000時間を達成していればこのように理解できるのですが、今は1時間にも達していません。

人間を超え始めたとき、データが多ければ多いほど良いとは限りません。人間の時間は 1,000 時間しかありません。人間を超え始めると、データが邪魔になります。

1000 時間後は、データの欠点を考慮する必要があります。人は異なる状況下で異なる運転をするため、機械学習は混乱し、誰から学べばよいのか分からなくなります。また、平均的な行動はないため、平均する方法もありません。すべてのデータがあり、この平均を超えたいとします。データが増えれば増えるほど、この平均を超えるのは難しくなります。

「ハイビーム」: データが多ければ多いほど良いというわけではない場合、どのくらいのデータ量が妥当でしょうか?

楼田市:これにはいくつかの内部的なポイントが関係します。 1,000 時間後には 100 台の車両で十分になります。

「ハイビーム」：データ量を増やすのは簡単ですが、データ量を減らすのは簡単です。

楼田市:小さいということは、一部のデータを単に破棄するという意味ではなく、データに対してさらに処理を行って、必要なものを残す必要があるということです。大変ですよ。

「ハイビーム」: 妥当なデータ量はどのようにしてわかりますか?

楼田市:これは、目標を達成するためにトレーニングされたモデルのサイズを推測するために必要なデータの量です。データが増えれば増えるほど、収束するのが難しくなります。

マスク氏は以前、平坦な道路や何もない道路のデータは役に立たないと述べた。大規模な言語モデルの反復により、その勾配はすぐに 0 に低下し、収束できなくなります。これは技術的な理由です。しかし本質は、それを超えると、これらのデータが逆の効果をもたらすことがわかるということです。 1,000から10,000に進み、データが一定の数に達すると、それを超えるとマイナスになり、後退します。

今日は 6,000 時間に到達しましたが、まだ 10,000 時間に達していません。1,000 時間のデータを追加すると、6,000 時間から 4,000 時間に戻ります。

「ハイビーム」: L2 には非常に多くのデータがあるのに、なぜ今は 1 にしか到達せず、なぜこんなに遅いのでしょうか?

楼田市:私はよくこの例を挙げますが、うちの会社では従業員一人一人にコンピューターが与えられていますが、従業員のパフォーマンスは大きく異なります。社内には成績の良い人もいますし、成績が悪い人もいます。良い人には 10 台のコンピュータを与え、悪い人には 1 台のコンピュータしか与えないということには大きな違いがあります。ハードウェアを超えたものがたくさんあります。

「ハイビーム」: He Xiaopeng 氏は、大規模な AI アプリケーションではソフトウェアとハ​​ードウェアを統合する必要があると考えています。

楼田市:最終的に究極のパフォーマンスを追求するのであれば、ソフトウェアとハ​​ードウェアを統合することが有益であり、私もこれに同意します。しかし、世の中のすべてが究極のパフォーマンスを追求する必要があるわけではありません。

今は自動運転のための ChatGPT の時期ではありません

「ハイビーム」: 卒業後すぐに Google に入社しましたが、Google での最大の功績は何ですか?

楼田市:最大のメリットは自動運転を体験できることです。当時自動運転を実現していたのはGoogleだけだったからです。

「ハイビーム」: Google の組織文化から何かインスピレーションを得たことはありますか?

楼田市:Google はチームワークを重視しており、より良く連携するためのさまざまな方法を教えてくれます。全員で作業する場合、コードをどのように管理するか、データをどのように管理するか、どのような方法で一緒にコードを書くべきか、誰もが問題なくうまく書くことができます。

物事は 1 人や 2 人のスーパースターではなく、協力して行う必要があります。

「ハイビーム」：なぜ2016年にPeng Junとビジネスを始めたのですか？

楼田市:当時私は百度を利用していました。誰もがコンセプト、理解、そしてこれを実行する決意という点で優れた認識を持っています。

今、キャロットランはノーワンでさらに注目を集めています。 2016 年から 2019 年、2020 年にかけて、完全に無人化できると誰もが信じていました。しかし、その後の 3 年間、疫病が蔓延していた時期には、それが実現できるかどうか誰もが少し疑問を感じていました。基本的には、この件については誰もが理解していることです。人類に影響を与える何かをするために数年を費やしたいと考えているため、誰もが積極的に参加します。

「ハイビーム」：あなたはビジネスを始めて8年になりますが、自動運転の導入は予想より早かったですか、それとも遅かったですか？

楼田市:朝と夕方があります。 1 つ目は政策です。ここ数年、特に中国では政策立案者に感謝します。もう1つの要因はコストです。初期の頃のライダーの価格は現在とほぼ同じ50万元以上でしたが、現在ではわずか数千元です。価格は予想よりもはるかに速く下落しており、これは商業化に大きな助けとなっています。

非人間化は思ったよりも少し遅いです。もちろん、すべてが感染症のせいというわけではありませんが、関連性はあります。

「ハイビーム」：テスラのFSDは非常に強力で、ファーウェイやXpengなどの国内自動車会社のインテリジェント運転レベルも向上しています。彼らとあなたとの関係は何ですか？最終的な市場構造について説明していただけますか?

楼田市:L4 のパートナーには、テクノロジー企業、自動車メーカー、オペレーティング プラットフォームが含まれます。企業がそれらのうちの 1 つ以上を実行できる可能性はありますが、パターンの観点から見ると、複数のパターンを実行することがそうではないというわけではありません。これ。これがL4の状態です。これらは倉庫の 1 つになることもできます。ある日突然、車も技術も作れる会社が現れたら、そうなるかもしれません。

「ハイビーム」：L4が実現すれば、路上にこれほど多くのテスラが必要なくなるでしょうか？

楼田市:そうではありません。今でも車を運転する人はたくさんいます。現在、私たちが行っているのは旅行サービスであり、都市に基本的な交通手段を提供することです。これは、人々から車の運転を奪うことを意味するものではありません。

「ハイビーム」: これが ChatGPT の自動運転の瞬間であると言う人もいます。あなたもそう思いますか?

楼田市:L4は間違いなくまだ到着していません、私たちはそれを実現しなければなりません。

「ハイビーム」: ロボタクシーが複数の都市で大規模に運行されるのはいつ頃になると思いますか?

楼田市:3年から5年。 L2 と L4 の違いはコストの問題です。非常に大規模だとおっしゃいましたが、費用は10万程度かかるはずです。今ではおそらく数十万人になるでしょう。

しかし、衰退とは安いものを買うということではなく、標準化された生産と生産ラインが必要です。昨年、当社はトヨタと量産専門の合弁会社を設立しましたが、当社のソリューションを標準化して量産し、生産ラインに導入するにはさらに時間がかかります。

「ハイビーム」: L4 をターゲットにした自動運転企業は世界で何社生き残ることができると思いますか?

楼田市:私のポイントは片手です。

10,000 時間に到達するための技術的な閾値は非常に高く、気軽に達成することはできませんが、1 を達成することは絶対に不可能です。その拡張はインターネットの拡張とは異なります。インターネットは、自動車の構築を必要とするゼロコストで拡張します。自動車工場も一台しかないとは言っていない。結局のところ、経験も要件も異なります。

「ハイビーム」: 多額の資金を集め、長年使用してきましたが、今日の結果に満足していますか?

楼田市:満足する。一昨年の年末以来、私は満足していました。無人化は何世代にもわたる技術者の究極の夢です。

「ハイビーム」: Pony.AI が成功することを期待していますか、また最悪の期待は何ですか?

楼田市:3 年と 5 年 (合計 1 人も達成しない)。最良は 3 年、最悪は 5 年と見積もっています。

「ハイビーム」: Pony.AI が無人生活への道で失敗する可能性はありますか?

楼田市:思いつく限りの理由でダウンすることはありません。

「ハイビーム」：なぜあなたは何年も無人運転にこだわるのでしょうか？

楼田市:私だけではなく、会社の創業チーム全員がそうでした。これも家庭教師のYao Qizhi先生が私に教えてくれたもので、私はYaoクラスの最初の生徒です。

人が初志を諦めたとき、多くの人は多くの困難に遭遇し、継続することができないと考えるでしょう。しかし、人が初志を諦める根本的な理由は、困難のためではありません。多くの人は、非常に困難な状況でも粘り強く前に進むことができますが、誘惑に直面したときに良い態度を維持することはできません。

私たちはまともな生活を求めて出てきたわけではなく、実際にはそれを持っていましたし、そうする必要はありませんでした。私たちはこれをやり遂げることに専念しているので、誘惑にはあまり遭いません。私たちと同時に出てきて、やり抜くことができなかった人たちは、苦境やお金の不足のためではなく、誘惑に耐えられなかったからです。

「ハイビーム」：ヤオさんってどんな人ですか？

楼田市:私には彼を裁く資格はない。

彼は教えることをとても真剣に考えている人です。彼は授業中の私たちの多くのフィードバックにとても真剣に答えてくれました。たとえ私たちが彼に答えられない質問をしても、彼は「答えられる方法を見つけます」と言い、実際にあなたのところに来てあなたの質問に答えてくれます。

この種の「みんな」は忘れるかもしれませんが、彼は教えることと生徒の学習をとても大切にしています。

人間は本質的には単なるAIです

「ハイビーム」: リー・フェイフェイが提案した空間インテリジェンスについてどう思いますか?

楼田市:世界観に関わるのでコメントは控えます。

「ハイビーム」：AIの世界観について教えてください。

楼田市:人は自分の知性を過大評価することがあります。私たちは非現実的な環境に住んでいるように感じます。私たちの世界が非現実であるとは信じていないので、私たちの世界が現実であるという証拠を探すためにエネルギーを費やしましたが、調べれば見るほど、私たちの世界は現実ではなく、シミュレーターの中にいることがわかりました。今日はシミュレーターが私たちに会うように手配してくれました。

これは基本的に、シミュレータのいくつかのパラメータを調査できることを意味します。たとえば、光の速度はシミュレータの非常に重要なパラメータです。現在行われている AI の研究の多くは、ある程度のパラメータを調査し始めています。必ずしもそれらのものと根本的に異なるわけではありません。

「ハイビーム」: これにより、AI についてどのような洞察が得られますか?

楼田市:人間を超えるAIがAIの頂点ではない。

もっと大げさに言えば、「AIは人間を超えるのか？」とよく聞かれます。しかし、この質問をするとき、あなたは自分自身を高く評価しすぎていませんか？ AIが人間を超えることができるかどうか、誰が判断できますか?

「ハイビーム」：AIは人間によって作られたものだと誰もが思っています。

楼田市:私たちが作った車は、私たちが走るよりもはるかに速く走ることができます。私たちが作るAIは人間を超えることができます。しかし、より可能性の高い見方は、AIが人間を超えることができるかどうかを判断するには、人間の知性だけでは不十分である可能性があるということです。

AI の機能自体は適切な回帰プロセスであり、AI が新しいロジックを作成するわけではありません。今日のいわゆる AI は、一般的な人工知能のレベルには程遠いものです。今日の ChatGPT や大規模な言語モデルはすべて人間を模倣したものであり、非常に大きなパラメーターを当てはめているだけです。

しかし、このアプローチが非常に優れており、非常に良い結果を達成でき、人間を超える可能性があることは否定しません。人間は本質的には AI にすぎないからです。

「ハイビーム」: 人間とロボットは同じ脳を共有するのでしょうか?

楼田市:これは脳とは何かという問いに答えることになります。おそらく脳は高次の知性のプログラムにすぎないのでしょう。 記憶とは、過去の特定の印象をエンコードするものです。これは可能ですが、人々にとってそれを行うのは簡単ではありません。

今日の AI 技術は、ChatGPT など一部の面で大きな進歩を遂げていますが、エネルギー消費など多くの面で特に高いレベルに達していません。昼ご飯を食べてもお腹が空かないし、色々なことをしてきましたが、ロボットに同じことをしていたらとっくに食べなくなっているでしょう。人間のエネルギー消費率はとても怖いです。

このシステムの安定性も非常に恐ろしいもので、今日心臓を作るように頼まれても、壊れることなく何度も心臓を作ることはできません。したがって、人間が創造できるものと、脳を含めた人間そのものとの間には、まだまだ大きな隔たりがあるのです。しかし、AI が人間のレベルに到達できるのは、特定の問題に対処する場合のみです。

「ハイビーム」：では、彼らは同じ脳を共有するのでしょうか？

楼田市:もちろん、ブレインコンピューター技術ならそれが可能であり、理論的には何の問題もありません。

あなたはそれができるかどうか尋ねていますが、私はそれが簡単だとは言っていません。実際には非常に難しいですが、彼はできます。

競技にはトリックがあります: コールドカードを保持する

「ハイビーム」：楊志林についてどう思いますか？皆さんは清華大学の学問の神様、技術の天才として評価されることになるのですが、ある天才が他の天才をどのように見ているか、とても興味があります。

楼田市:全員がAIの方向に属しているが、すぐに連携する点はない。もしご協力いただけるのであれば、今後もこの機会を大切にしていきたいと思います。協力の難しさ、相手のサポート、そして本当の輝きのポイントは、これも経験した者にしか分からない。

優勝と準優勝の違いは、優勝した者にしか分からない。

「ハイビーム」: 違いを説明します。

楼田市:オリンピックのメダルを見てみると、1位と2位の差は1位以上の差があります。世界で2番目に高い山、多くの人はそれが何であるかを知りませんが、世界最高峰は全世界に知られています。

しかし、彼が費やした努力も大きかったです。近くにいないと、どれだけの努力をしなければならないかわからないかもしれません。しかし、実際にその道を歩いたことがある人なら、きっと理解してもらえると思います。

ハイビーム: 技術の天才と呼ばれることは責任ですか?

楼田市:それが一種の負担になるのであれば、ここまでには至らないかもしれません。それは以前は負担と呼ばれていたかもしれないからです。明らかに、上にはもっと広い空間があるはずです。

「ハイビーム」: コンテスト ID が ACRush と呼ばれるのはなぜですか?

楼田市:それはスピードが王様の時代であり、ラッシュは最速のランニング運動でした。

「ハイビーム」：TopCoderチャンピオンシップに11年連続で優勝しましたが、なぜ第11回大会に出場しようと思ったのですか？

楼田市:12回目で優勝できなかったからです。その後、Du Yuhao が私を追い越しましたが、私は 3 年後に彼を追い抜きましたが、その後は重要ではありませんでした。要するに、私は12年生に進学できませんでした。

「ハイビーム」：最後に参加したのはいつですか？

楼田市:ほんの数週間前のことです。私は昨年準優勝しましたが、優勝は逃しました。私は準優勝者を「最大の敗者」と呼んでいます。まず、彼は敗者ですが、彼は準優勝者でもあります。最大の敗者。

競争は20年続けられるものだし、自動運転も同様だ。

「ハイビーム」：今年は行かない、あるいは将来も行かないと感じる年はありますか？

楼田市:競技サークルの専門用語で言うと、できるかどうかとやりたいかどうかは別です。それができないのに、やりたくないと言ったら、それは単なる言い訳です。

それは登録ではなく選択です。参加するには上位数名に入らなければなりません。過去数年間上位数名に入っていないのであれば、それは不可能ですが、できないことと望んでいないことは別のことです。 L4ができるかどうか、やりたいかどうかにもよります。

「ハイビーム」：競技にスキルはありますか？

楼田市:テクニックは随所にあります。競技でよくあるのが、自分の現在のパフォーマンスの状況が他人に知られてしまうことです。誰もがレースのプロセスに参加しているため、最後に結果がわかるというよりも、途中でおおよその結果を知ることができます。

このプロセスには「コールドカードを保持する」というものがあります。私はやり方を知っているのですが、私も知らないと思わせるためにいくつかの方法を使っています。あなたは本当の闘争の考えを放棄し、それを脇に置きます。

彼は今80点に到達できますが、私はすでに90点に到達していることを彼に知らせると、彼は高いレベルに到達して、そこから完全に飛び出すために最善を尽くすでしょう。何か考えてみてください。彼を満足させるために、スコアを 80 前後にコントロールします。いくつかの細部に注意を払うだけです。最後に剣を見せて90点をとれば考える暇はありません。

多くの場合、ゲームの最後の瞬間にまったく異なる結果が得られます。誰もがその点を保持しますが、保持しない人の最高点にスコアを調整する人が常にいます。少なくとも、私がもうすぐそこまで来ていると他人に思わせるのはやめてください。

「ハイビーム」：今日Ｌ２テクニカルラインと戦う場合、ホールドしますか？

楼田市:これは違います。企業の発展にはある程度の知名度が必要です。競争は途中で優位に立っていたとしても、最終的には追い抜かれてしまうのです。会社はそんなものではありません。クラスメートも私を必要としています。私は友達を作り、パートナーを作る必要があります。

「ハイビーム」: このトリックを頻繁に使用すると、他の人に知られてしまうのではありませんか?

楼田市:私はいつもこれをやっていますし、他の人もそれを知っています。しかし、彼は幸運かもしれない。

「ハイビーム」: 試合のカウントダウンをしていたのを覚えています。

楼田市:決勝進出回数では私が世界一かもしれません。決勝進出を4回果たしているのは、誰にとっても難しいことです。なぜなら、多くの人が決勝進出を果たせないからです。通常、決勝に進むのは8〜10人だけで、4回も決勝に進むのは簡単ではありません。幸運にも過去4回完走できました。

「ハイビーム」：カウントダウンしたら、家に帰ると憂鬱になりますか？

楼田市:私はこの問題をとても大切にしているので、間違いなく悲しくなりますが、事が終わったら終わったことなので、前に進む必要があります。

「ハイビーム」: どれくらい行方不明ですか?

楼田市:フライト。

「ハイビーム」：あなたはたくさんの競技会に参加していますが、競技はあなたにとってどんな楽しみをもたらしますか？

楼田市:優勝者と準優勝者の違いを理解することは重要ですか?多くの同じ仲間と知り合い、学び続ける姿勢を持ちましょう。

一番根本的なことは、本当の塔の頂上に到達する瞬間、あの究極の感覚は、私がずっと恋しかったものです。

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