12月3日、テスラは自動運転分野において、純粋な視覚を中心とした認識システムにこだわり、全モデルからミリ波レーダーを廃止し、カメラと人工ニューラルネットワークのみで自動運転を実現することを選択したと報じられました。テスラのCEO、イーロン・マスク氏は先日、LiDARを「間違った解決策」と公然と批判し、複雑な道路運転環境においては、生物学的ニューラルネットワークと目の視覚システムをシミュレートすることが最も効果的なアプローチであるという一貫した見解を改めて示しました。

テスラの「ピュアビジョン」アプローチとは異なり、国内の自動車メーカーやサプライヤーのほとんどは、フュージョン認識ソリューションを採用しています。このソリューションは、LiDAR、カメラ、ミリ波レーダーなどの複数のセンサーを組み合わせることで、システムの冗長性と認識能力を強化します。しかしながら、マスク氏は依然として、LiDARとレーダーをビジョンと組み合わせることで生じる「認識の不一致」が、これらの技術が期待される効果を発揮できないと考えているようです。

レーダーの使用を拒否する理由を説明する中で、マスク氏が繰り返し強調したのは、視覚システム、特に明示的な光子コンピューティングに基づくシステムは、認識精度と信頼性の点でレーダーと視覚の組み合わせをはるかに凌駕するということです。彼は、レーダーと視覚認識データが矛盾する場合、システムはどちらを信頼すべきか判断に苦しみ、この不確実性は自動運転システムにとって許容できない隠れた危険であると指摘しました。テスラのオートパイロットシステムは人間の運転を模倣しており、カメラを用いてリアルタイムの路面状況情報を収集し、視覚ニューラルネットワークを活用して画像を3Dシーンに変換します。そして、これらの画像はオートパイロットコンピュータによって分析され、意思決定に使用されます。

テスラ車のカメラは、人間のドライバーと比較して360度の視野と、人間の目をはるかに超える検知範囲を提供します。さらに、コンピューターは反応速度と処理能力において大きな優位性を有しており、継続的かつ迅速な判断を可能にするため、人間のドライバーに起こり得る疲労や反応の遅れを回避できます。

一部の国内メーカーがLiDARを徐々に削減、あるいは廃止し、純粋な視覚ベースの認識ソリューションへと移行していることは注目に値します。例えば、XPengやX6といったブランドは、自社の車両におけるLiDARへの依存を減らしています。(Yuanyang)