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二次元ではなく三次元の地図。
道路は毎回走る車が違うし、周辺のヒトやモノも変わる。それを何回も重ね合わせることで正確な三次元の地図を作っているのだと思う。
ただ二次元の地図でも、道路が変わったりすると、地図上は「道なき道」を通っていたりする(最近は少ないが)。自動運転になったときに、そこのアップデート頻度と精度がキー。社会実装という点では、道路許可はそれがデータ化されることまでを含んでいくようになりそう。
自動運転は、ざっくりロボット型ネットワーク型の二種類が存在するとの話を取材先で聞いたことがあります。どうようにカーナビのような地図と、ここでの学習用地図で両輪で発展しているんですね。中国が更に一歩先行くのかどうかも気になります
政府の「近未来技術実装」と「都市再生」の
二つの有識者会議メンバーを兼ねる立場で
コメントします。

Deep Map は、自動運転の社会実装をぐんと前進させる
取り組みで、注目したい。

衛星を使ったGPSよりも精度が高いが、
全地球的なカバーは、現状では難しいという印象。

ただし、自動運転の大きなメリットは、
機械の誘導によって渋滞を回避するところに
あり、東京やロンドン、マンハッタンなどで
実装出来れば、まずは十分に価値があると思う。

大都市の国際競争力は、
【集積のメリット − 渋滞のデメリット】により
算出されるが、その点でもこの技術はカギになる。
全く違うポイントが印象的だったが、福沢諭吉以来の日本の伝統である「英語の素敵な漢字化」(煙草とか人民とか)は、今後スピードの問題で中国の方々に委ねられるかも。
誤差5cmの3D地図。自動運転にとって必須。それを生成するデータ収集に、専用車ではなく、タクシーやゴミ収集など業務用車両に聞きを設置して代行してもらう点がミソですね。
自動運転に限らず様々な領域でロケーションの物理制約を超えるオペレーションをリモートでやる時代がくることを踏まえると地図を握ることは正しい選択。
高精度3D地図で、誤差5センチ以下!
しかもコストがかからなさそうな記事で、すごいと思いました。