CASE時代、急務は「持続可能エネルギーと5G」の整備【最終回】
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メモ
インフラ化する場合は事故レベルに応じた信頼性が求められる。
そのレベルは鉄道並みであろう。
果たして割に合うのか。
おそらく割に合うエリアサイズがあって、そこから始めるのだろう。
サイズが大きくなると、二次関数、指数関数的に難しくなる。
注目のコメント
自動車産業は今、中国の「三国志」にも例えられるであろう、群雄割拠の大混戦時代に突入しています。同時に、自動運転、ＥＶといった新しい技術は、自動車産業のみならず、あらゆる産業にインパクトをもたらし、ひいては私たちの生き方、働き方にも大きな影響を及ぼすことになるでしょう。今回は、「クルマ×クリーンエネルギー×通信」というキーワードのもと、次世代自動車産業の行方を活写していきます。
今回の記事もお楽しみいただければ幸いです。この記事は、5Gの必要性を説明する部分で、AIの原理を履き違えているので、注意が必要です。
AIの作り方と使い方の手順は、次の3ステップです。
①大量データを集める
②マシンラーニングやディープラーニングを用い、規則性を経験値を貯めて学習済みモデル（＝AI）を作る
③経験値を持った学習済みモデル（＝AI）を機械にインストールし自律的に動く
なので、上記の中で、切り出したAIが周囲の状況をカメラ・レーダー・ライダーの情報を元に車が自律的に判断して動くので、5Gの早い通信は全く必要ありません。
スペックや容量、発熱の問題で、iPhoneのSiriのようにAIがiPhone側にない場合は、サーバーと通信して対話を行いますが、Teslaのような車はスマホのような制約が無いので車側で自律的に自動運転を行います。Teslaは3G回線なので、通信する仕組みだった場合、まともに動かないと思います。
しかも、山中のトンネルや海底トンネルなども考えると、5Gの通信を使っての自動運転は、圏外になる恐れもあるため、危険すぎますね。
そのため、「走行中のデータをサーバーに送ってディープラーニングで判断して結果を返す」というのは、全く的外れな仕組みの解説になります。
Teslaの場合のデータ収集〜AIの更新までの仕組みを簡単に説明すると、車側で記録したデータを定期的に収集し、Tesla側でより優秀な学習済みモデル（＝AI）を作り、年に何回かアップデート通知が来てAIが更新されます（今年、すでに二回ほどありました）。
また、2018年の一年間だけで、世界中のTeslaユーザーから推計8億kmものデータを収集し、AIの更新に使っています。
この仕組みについては、下記の動画で分かりやすく解説しているので、気になる方はチェックしてみて下さいm(_ _)m
【DX編】テスラはどのようにデータを駆使して競合優位性を持つのか、仕組みを解説 https://youtu.be/xW7SJipYjCs
このような記事に惑わされないよう、AIの定義や原理は押さえておいた方が無難です。こういった内容は下記で説明しておりますので、守りを固めたい方々はチェックしてみて下さいm(_ _)m
【AI編】映画『テルマエロマエ２』からAIを考える https://youtu.be/72etVW1I-uw
...交通インフラと、通信インフラ/エネルギーインフラという二つのインフラの相互作用に関しては、ジェレミー・リフキンの「限界費用ゼロ社会 」に詳しく書かれていて、そちらも必見。
2015年に出されていることを考えると、その先見性には目をみはるものがある。いずれにせよ、インフラ同士の相互作用は極めて大きなインパクトをもたらすので大注目。
