自動運転がどのように才能のある戦争を生み出したか

公開: 2022-03-11

2015年1月、世界で最も優れた車両自律研究者の何人かがカーネギーメロン大学の国立ロボティクスエンジニアリングセンター（NREC）から姿を消し始めました。月末までに、50人のNRECスタッフが研究所から亡命しました。これは、NRECの従業員の3分の1であり、多くのトップ従業員とセンターの所長が含まれています。

かつてのスタッフは、先端技術グループの旗艦店を収容するスペースを購入して改装したUberTechnologiesが現在所有しているかつてのチョコレート工場の中にわずか数ブロック先に再登場しました。 Uberは、超高額の補償パッケージと、ラボだけでなく現実の世界で車を運転するのを支援することで具体的な影響を与えるという約束で、研究者をNRECから引き離しました。

その年の後半、カーネギーメロン大学とユーバー大学は、関係をリセットし、CMU研究者がユーバー大学と関わるためのより正式な経路を作成するための「戦略的パートナーシップ」に署名しましたが、自動車分野の他のプレーヤーはすでに注目していました。大胆であったとしても、Uberの大胆な操作は、世界で最も価値のある人材、つまり自動運転の専門家を必要な手段で見つけて採用するための戦いの最初の一斉射撃にすぎませんでした。

近年、タレント戦争は激化しています。今日、GoogleのWaymo部門は、UberがスタートアップのOttoを買収するために7億ドル近くを支払った後、元従業員で自動運転の専門家であるAnthonyLevandowskiが企業秘密を盗んだとしてUberに対する訴訟に巻き込まれています。従来の自動車メーカーが争いに加わり、ゼネラルモーターズはクルーズオートメーションの買収に5億8000万ドルを支払い、トヨタは自動運転車の200人の強力な研究チームを構築するために10億ドルを割り当てました。 420億ドルの市場が危機に瀕しているため、自動運転の専門家は、ロックスターやトップアスリートと同じ種類の熱意と報酬で法廷に出されています。

才能が車両自動化のイノベーションをどのように推進するか

自動車産業にとってソフトウェアの重要性が増しているという記事で説明したように、自動運転車は自動車のバリューチェーンを根本的に変えるでしょう。最近まで、自動車メーカーは製造とロジスティクスのコアコンピタンスを備えたハードウェアの大国でした。しかし、洗練されたソフトウェアは、エンジンやトランスミッションと同様に、自動運転車にとっても、明日の車にとっても同様に不可欠です。

才能の観点から、モビリティスペースのプレーヤー（UberやLyftのような輸送ネットワーク、TeslaやGMのような自動車メーカー、WaymoやAppleのような新規参入者）の最も明白なニーズは、機械学習、コンピュータービジョン、人工知能の専門家を見つけることです。自動運転車の「ガイドインテリジェンス」を設計するためのノウハウ。これらは、センサー入力を変換し、データを自動運転機能に変換するシステムであり、さまざまな条件で非常に高い信頼性を発揮します。

しかし、才能の必要性はそれだけではありません。自動運転車は、相互に関連する4つの技術トレンドの結びつきにあり、それぞれが次の10年で消費者を獲得する優れたモビリティ体験を生み出すために限界まで押し上げられなければならない地平線を表しています。この記事の残りの部分では、自動車の利害関係者が才能の検索に優先順位を付けるのを支援するために、これらのテクノロジー（接続性、自律性、共有モビリティ、および電化）を確認します。

1.接続性

機械学習テクノロジーのすべてのアプリケーションの場合と同様に、自動運転機能はそれらのデータの産物です。より高品質のデータを使用することで、自動運転車はどこでどのように運転するかについて、より適切で信頼性の高い決定を下すことができます。

車が自分で運転するために必要なミッションクリティカルなデータのほとんどは、オンボードセンサーの堅牢な補完物から届きます。たとえば、完全自律型のテスラには、8台のカメラ、12台の超音波センサー、前向きレーダーがあります。ただし、パフォーマンスと安全性を最大化するには、自動運転車は追加のデータソースに接続する必要があります。

基本レベルでは、これにはGPSガイダンスシステムやWazeなどのクラウドベースの交通アプリケーションへの接続が含まれ、車両が最適なルートを生成するのに役立ちます。自動車メーカーはすでにこの傾向を上回っており、Gartnerは、2020年までに約2億5000万台の車両がインターネットに接続されると予測しています。しかし、待ち時間を短縮し、最高水準の安全性と快適性に到達することは、自動運転車もデータを共有し、通信することを意味します他の車両と、そしてそれらの周りのインフラストラクチャと道路と。たとえば、スマート信号機は車両と直接相互作用する可能性があります。アトランタ市は、センサーが埋め込まれた道路標識とパーキングメーターを備えた、自動運転車用の個別の道路を建設することも計画しています。

自動運転車はさまざまなソースからのデータを消費します。これは、接続性とモノのインターネットの専門知識がこの分野で不可欠であることを意味します。脆弱性を検出し、コネクテッドカーがハッキングまたは悪用されるリスクを制限できる最高のセキュリティ専門家を維持することも同様に重要です。

2.自律性

自動運転車は、内部センサーや外部ソースからさまざまなデータを取り込んだため、それをルートおよび制御ガイダンスに変換する必要があります。自律性を生み出すアルゴリズムは自動運転車の最も基本的なコンポーネントであり、自律性はタレント戦争の中心にある機能です。

オンライン教育プラットフォームUdacityは最近、スタンフォード大学の教授で自動運転車研究のゴッドファーザーの1人であるSebastian Thrunが教える「自動運転車エンジニア」ナノディグリーを立ち上げました。そのカリキュラムは、あらゆる程度の車両の自律性を生み出します。知識の重要な領域には、ディープラーニング、コンピュータービジョン、センサーの処理と融合、ローカリゼーション、および制御が含まれ、それぞれに詳細なサブモジュールがあります。これらのスキルを組み合わせることで、エンジニアは信号機や標識を認識し、車線を維持し、悪天候に適応し、交通の流れに反応し、潜在的な衝突を未然に防ぐことができるシステムを設計できます。

Udacityのコースモジュールの多くは、メルセデスベンツやユーバーなどの自動運転車技術を研究している企業によって後援されていることは注目に値します。校外。

3.共有モビリティ

自動運転車の研究は、UberやLyftなどの輸送ネットワークの成長や、ZipcarやCar2goなどのカーシェアリングサービスによって大幅に加速されています。特に、UberとLyftは、自動運転車がドライバーを排除することでサービスの変動費を大幅に削減し、車を所有することで相乗りのコストと利便性を競争力のあるものにするという事実を利用しています。

UberとLyftの人気は、若い人口統計の車の所有権の価値を低下させた文化的要因と相まって、あらゆる種類のモビリティプレーヤーが立ち上がって注目を集めるようになりました。テスラは、自動車のモビリティの将来は車両の所有権がはるかに少なくなる可能性があるという考えを受け入れた自動車メーカーの1つであり、ダウンタイム中に他の乗客を乗せることができる自動運転テスラの「テスラネットワーク」の計画を発表しました。 GMは積極的なアプローチを取り、ライドシェアリングのスタートアップSidecarの資産を取得し、Lyftと提携して拡張に資金を提供し、多くの戦略的イニシアチブを追求しました。一方、Fordは、ライドシェアリング用の完全自動運転車を発売する意向を発表しました。 2021年。

ライドシェアリングネットワークに車両を供給したい場合でも、独自のネットワークを作成したい場合でも、モビリティプレーヤーは、相乗り中のスマートルーティングからメンテナンスや乗客の安全まで、宇宙の課題を理解するための才能に投資する必要があります。

4.電化

内燃エンジンを搭載した自動運転車は、特に長距離アプリケーション向けに、将来にわたって存在するでしょう。しかし、バッテリー技術の範囲とコストが向上するにつれて、次世代の自動運転車は電気自動車ではなくなる可能性が高くなります。

この理由は、自動運転車の開発を促進した他の技術トレンドと結びついています。一つには、電気自動車は、バッテリー、インバーター、電気モーターの3つの主要コンポーネントで構成されているため、保守が容易になる可能性があります。成熟時には、誘導充電などのワイヤレステクノロジーを介して燃料を補給するのも簡単になる可能性があり、ライドシェアリングの激しい使用パターンに適しています。

電気自動車は、コンピューターによる制御も容易であり、自動運転車がデータを収集してその動きを制御するために使用するセンサーのアレイに信頼性の高い電力を供給することができます。すでに、小型自動運転車の58％は電気駆動列上に構築されており、さらに21％はハイブリッド駆動列を使用しています。とはいえ、バッテリー技術によって電気自動車がガソリン車の範囲に適合できるようになるまで、ハイブリッドエンジンはギャップを埋め、自動運転車の固有のニーズとの範囲と優れた互換性の両方を提供します。

優れた自動運転の才能を見つけるのは難しい

車両自動化におけるタレント戦争は始まったばかりです。上記の4つの分野での技術的およびビジネス的才能に対する需要は、モビリティスペース全体の組織が、現在自動運転車の普及を阻んでいる技術と法規範の急速な進歩に対する確信を高めるにつれて増大します。

自動運転車を製造するには、自律性に関する深い専門知識を備えた人材を確保することが不可欠ですが、モビリティプレーヤーはそこで止まってはなりません。タレントウォーの勝者は、安全で高品質の自動運転体験を生み出すために必要な能力のスタック全体を調べ、タレントを閉じ込め、モビリティの次の時代の持続可能な成長への道を確保するための創造的な戦術を採用する必要があります。