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この記事の著者Trefis.com ですが…極めて表面的な分析ですね。こういった表面的なデータでしかTeslaを見られないのは残念です。

Teslaはソフトウェアのアップデートで「生き物」のように進化するクルマです。したがって、頻繁に乗るか、所有していないと、「その時の切り口」でしか理解できないのです。

そういった意味では、日本では、ほとんどTeslaを深く語れる方は、存在できないことになります。

また、米国でも、専門的な視点を持っていないと、この記事のように表面的な分析で終わってしまいます。

いくら自動運転車で走行しても、インシデントがない走行距離は学習に関しては空走距離となるので、意味はありません。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません
テスラ(車)がいいか悪いか、テスラ(会社)が成功するかしないかは、複雑な要素のかけ合わせなので私にはわかりませんが、私はテスラが挑戦している「やり方」については、やはり真剣に理解した方がいいと思います。日本が強かった時は、しばらくして真剣に学ばれる対象となった後に逆転が起こりました。

この「やり方」をもっとうまくやる人は将来出てくるでしょうが、あまりにも今までとモデルが異なるため、このパラダイムによって根本的に変わることは「テスラ」というバイアスのかかる具象を一度忘れて、あくまで新たなサイエンスとエンジニアリングという普遍アプローチを実践する一例として理解することを超絶にオススメします。業界関係者であれば解剖することはもちろん、保有し利用をすること、アメリカでやること、多くのユーザの声を実際に聞くこと。

この記事のデータ関連で言えば、テスラ車は自動運転モードの搭載や機能のオンオフ状態によらずデータを収集しています。「私は自動運転や運転補助はいらない」と自分で運転している人々の「上手な運転パターン」が蓄積していき、それがパッケージ化され全ての車にアップデート版が配信され性能が自動更新されます。自動運転機能をオンで走行している場合は、位置情報や運転パターンのみならず、ある時自動運転機能をオフにした「エラーデータ」も取得します。こうしてヒヤリハットを感じたり、不便で使えないと感じたポイントが全て集まってきます。

カーブを減速せずに曲がるのはコンピュータは平気でも人間は怖いと感じます。隣車線の大型トラックの横を通過する際はなんとなく数センチほど開けて走るのが人間心理です。これらが一つ一つ実データによってプログラミングされアップデートがユーザに届きます。

販売台数が増え、走行実データが増えるほど自動運転ソフトウェアの性能が上がります。「上がります」と言いますがこれは単なるセオリーではなく「上がる全体システムを作った」から実現できることです。昔のコンピュータはプログラムに対してインプットをいれてアウトプットを導き出しましたが、新たなパラダイムではインプットとアウトプットをコンピュータに投入すると、逆にプログラムを生成します。知らずに運転する一般ユーザがソフトウェア開発の品質向上を担っていると言っても過言ではありません(担わされていると言ってもまた過言ではありません)。
確かにその通り。
圧倒的でしょう。

初期のAP1.0はカメラが少な過ぎて使い物にならないでしょうけど、AP2.0以降はハードウェアそのままでアップデート可能。

で、データは抜ける。

賢いやり方かと思います。

『・テスラの自動運転用ハードウェアは、レーダー、超音波、パッシブカメラベースの画像処理などの既存技術に基づいている。そのため、レーザー光を用いるライダー(LIDAR)技術を採用した他社と比べて、システムを安価に構築できる。

・こうした価格面でのアドバンテージから、テスラは自動運転用ハードウェアを、同社が出荷するすべての車両に標準装備として組み込むことができる。ソフトウェアの使用料を払ってこの機能を有効化するかどうかは、オーナーの判断に任せられている。』
それだけの走行データがあっても、完全な自動運転が実現出来ていない、とも言える。
実現出来ない理由が、テスラの解析・処理能力不足なのか、ハードや技術的な問題なのかは分からないけど。
全然知りませんでした。
「2019年、テスラの自動運転ソフトウェアの売り上げは15億ドル(約1632億円)を超える見通しだ。」
リスクを取れる企業は違うな
Alphabet Inc.(アルファベット)は、2015年にGoogle Inc.及びグループ企業の持株会社として設立された、アメリカの多国籍コングロマリットである。 ウィキペディア
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