深センの自動運転ベンチャーRoadstar.aiが描く中国のロボタクシー事業

自動運転の技術開発が加速している。高速道路などの特定の場所に限り、無人運転を行う「自動運転レベル4」のクルマはまだ市販はされていない。しかし、その技術開発は水面下で進み、公道での走行実験が世界各地で始まっている。

Roadstar.aiは、深セン発の自動運転ベンチャーだ。GoogleやApple、テスラ、Nvidiaなどを経て、Baidiu USAで出会った3人のエンジニアが興し、昨年の5月に設立した。

自動運転に必要なコア技術をそろえたフルスタックソリューションを提供する同社は、中国の「人通りの多い公道」でレベル4の走行実験を行っている。今年の5月には第1世代製品「Aries」を発表し、シリーズAラウンドで1億2800万米ドルの資金調達を行った。

どのような技術を持っているのか、中国での自動運転の取り組みはどこまで進んでいるのか。Roadstar.aiの日本担当である、Senior Business Development Managerの劉若一氏に聞いた。

1. 中国で「ロボタクシー」のリーダー企業を目指す

Roadstar.aiの技術を使った自動運転の様子。運転席にいるドライバーは一切ハンドルを握っていない。

－中国の深センを拠点とする自動運転ベンチャーとして、昨年、設立されたばかりだそうですね。具体的には、どのような事業を展開しているのでしょうか。

劉若一氏（以下、劉）：　Roadstar.aiの使命は、中国で「ロボタクシー」のリーダー企業になることです。ロボタクシーとは、タクシーやレンタカー、カーシェリングなどすべての「ライドシェア」サービスを自動運転のクルマによって包括的に提供することです。

昨年の5月に設立したばかりのベンチャーですが、この短い期間でシリコンバレーや中国の深セン、南京、重慶などで路上テストを行ってきました。90名の社員がいますが、ほとんどがエンジニアであり、自動運転の技術開発に力を入れています。

－御社が進めている「レベル4の自動運転」とはどういうものですか。

自動運転には5つのレベルがあります。私たちが開発しているのはレベル4（L4）の無人運転のクルマです。L3までの「自動運転」とL４以上の「無人運転」では、必要な技術が根本的に異なります。

L4では、各センサーの情報を融合させる技術、高精度地図の作成、複雑な条件下で判断できるAIなど、0から開発しなければならない技術が多く、L3以下の技術から漸進的に進化できるものではありません。

世界でL4のクルマをまだ市販できる状況にないのは、こうした技術のギャップが背景にあります。

－自動運転とひとことで言っても、さまざまな技術が関わってきます。御社ではどのようなソリューションを提供しているのでしょうか。

劉：　当社は「フルスタック」のソリューションを提供します。センシングから制御まですべて行います（下図）。その中でも、強みはセンシングと動体認識の技術です。

自動運転のセンシングでは、ヒトやモノを認識する「ステレオカメラ」や距離を測る「ミリ波レーダー」、リアルタイムに3D点群モデルを生成して、物体と自車のあいだの距離を認識する「LiDAR」など複数のセンサーを使うのが主流です。

しかし、高性能のLiDARは非常に高価です。そこで、最近は個々のセンサーの性能を求めるよりも、複数の比較的安価なセンサーを使い、融合させることで高精度なセンシングを行うのがトレンドです。

当社もその「マルチセンサー融合」の技術を使っていますが、その際に一つ、当社が異なる点があります。それは「原始データ融合」の技術を用いていることです。

多くの場合、マルチセンサー融合で「動体認識」を行うには、個々のセンサーから得たデータを分析したうえで、その結果を融合します。

しかし、当社が用いる「原始データ融合」では、カメラで映したヒトとLiDARで認識したモノを原始データのレベルで融合してから、分析します。これにより、動体認識の精度が格段に上がるのです。

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尾崎 太一

技術・科学系ライター。修士（応用化学）。石油メーカー勤務を経て、2017年よりライターとして活動。科学雑誌などにも寄稿している。