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「「ライダーなしでは、高速で走行する自動運転車を安全に市場に投入することはできない」と、オーロラCEOのクリス・アームソンは語った。「試してみても成功はしない」と彼は述べている。」

テスラがLiDARは不要だ、ビジョンだけで行くと主張しているのとは逆の意見ですね。どちらが正しいではなく、いろんなアプローチがあっていいと思います。

テスラの自動運転に採用されないLiDAR技術、業界で注目を集めるワケ
https://newspicks.com/news/5629121
ライダーはマスト技術ですが、実環境をどうシミュレーションするのか?カメラやミリ波とのフュージョンも重要だとおもいます
自動運転のハイプサイクル初期は終わりつつある。大手と2、3社のスタートアップのみが分野毎に残存してロールアップされているフェーズ。本件は金額非開示にて投資損失を出しての手仕舞いディールだったのだろう。
AIといえど、無限に学習出来ないので、LiDAR要不要の評価ポイントのひとつは、 「AIのキャリアパス」と言うと可笑しいでしょうか。

コストはさておき、センサーのバリエーションが増えれば、設計の自由度は高くなると思えますが、センサーが壊れた時のロバスト性まで考えると、どんなロードマップとベンチマークが出来るか、見てみたいです。

距離センサーを使うシステムは、センサーの正確な設置や度重なるキャリブレーション・メンテナンスが求められ、また高出力による耐久性や低い解像度・揺らぎなどで 扱いにくかった記憶がありますが、情報処理や生産技術が発達した現在では、どんな適当な設置や放置でも、結構正確に機能し続けてくれるのでしょうか。
技術革新+ソフトウェアファーストによるデバイス置き換えに対応する抽象化層の設計も難易度が高めだと思います。

画像ならFOVのズレはAIで補正する前提の設計で、さらに道路インフラは人間の目を前提に設計してるはずなので、素人考えでは ロバスト性が高めだと感じます。デバイスの交換・改善しても、AI学習モデルの使い回しが比較的容易でしょうか。

AIのキャリアパスが異なると、AIの将来と、そこからの可能性も それぞれ異なるでしょう。今後も楽しみです。
トヨタデンソーとの提携が記憶に新しいオーロラ。複数のセンサーを一つのチップに統合する技術に特化したスタートアップの「OURSテクノロジー」を買収するそうです


トヨタとデンソー、オーロラと提携 ウーバー向け自動運転車開発(Reuters、2月10日)
https://newspicks.com/news/5605257
パナやソニーがToFセンサ開発してますね。
明日、KUDAN引っ張られて伸びるかな⁉︎🤔😆
確かに人間にLiDARは備わってない🤔