AIトレンドインサイダー、ランスエリオット   

どんな農民も、植えられた種子が成長するのに時間がかかることがあるとあなたに言うでしょう。 自動運転車（AV）の分野では、 車両の雲。 いつの日か、私の言葉に印を付けてください。車の雲は強力なレッドウッドの木になります。そして、それがすべてそのような控えめな方法で始まったという驚くべき側面を振り返るでしょう。   

この特殊な形式のクラウドコンピューティングがどのように発生しているかについて、拡大する方法について詳しく見ていきましょう。    

以前にコラムで示したように、クラウドコンピューティングの使用と、自動運転車の出現に統合されたクラウドの組み込みは、非常に重要な一致の前兆です。 私が自動運転車に言及するとき、おそらくより一般的に使用される言葉は自動運転車に言及することでしょう（今日の見出しは通常、いくぶん形式化された学術的なAVモニカを使用するのではなく自動運転に言及していることに注意してください）。 この議論の目的のために、自動運転の概念と自律走行車の概念は一般的に同じであると考えてください。 

自動運転車、自動運転トラック、自動運転オートバイ、自動運転ドローン、自動運転潜水艦、自動運転飛行機、自動運転船などがあります。 これらは日常の交通手段であり、AIベースの運転または操縦システムが機体のハンドルを握っています。 自律的であるという称賛された旗を獲得するための基礎は、車両が完全に機械によって操作され、人間の誘導による努力を必要としないためです。   

クラウドと組み合わせた自動運転車の特に注目すべき絡み合いは、OTA（Over-The-Air）電子通信を使用する機能を必要とします。 車両には、外界を検出するためのセンサーとともに、さまざまなオンボードコンピュータープロセッサとハードドライブまたは同様の電子指向のメモリ技術が搭載され、クラウドに接続するための通信デバイスが装備されます。   

OTAは、ソフトウェアアップデートを車両にダウンロードできるようにし、リモートアップデート機能を提供します。 さらに、車両によって収集されたデータをクラウドにアップロードできます。 収集可能な大量のデータの中でこれらの「ロービングアイ」を持つことの意味についての強い見解とともに、車両に保持する必要があるデータの量とクラウドにプッシュするデータの量についての議論が続いています。   

さて、これらの自動運転車があり、クラウドの使用を活用する予定です。   

クラウドは、自動運転車を介して最初に取得されたデータを保存する場所を提供できます。 また、クラウドは、他の方法では車両自体に容易に含まれない、広大で強力なコンピューティングリソースを利用できます。 車両内の計算処理機能は、自動運転活動に重点を置いています。さらに、クラウド内にあるような特大のスーパーコンピューティング領域ではありません。 

自動運転車の典型的なハイテククラウドベースのセットアップには、従来のクラウドコンピューティングを採用し、自動運転車へのアクセスと使用をクラウドの通常の要素に統合することが含まれます。 従来のクラウドの側面を自動運転車の仕様に合わせて調整するには、さまざまなカスタマイズされたコンポーネントが必要になる可能性があります。 

あなたは精神的に飛躍しているかもしれません、そしておそらくこの議論のこの時点でこの従来の雲は推定されていると仮定しているかもしれません 車両の雲 自動運転車の性質に磨きをかけているからです。 

申し訳ありませんが、それは完全に正確ではなく、話にはまだもう少しあります。 読み続けてください。 

まず、一般的にあまり知られていないクラウドの別のバリエーション、モバイルクラウドと呼ばれるものがあることに注意してください。   

モバイルクラウドは、従来のクラウドコンピューティングに通常関連付けられているものの一種の逆バージョンです。 従来のクラウドコンピューティングは、オンラインで利用でき、構成が一元化されているかのようにさまざまに収集されるコンピューターリソースと考えているに違いありません。   

さて、ここに少しひねりがあります。 

私たちが持ち歩いているモバイルデバイスが、利用可能なコンピューティングリソースのミニチュアバリアントであると想像してみてください。 スマートフォンは他の人とのテキストメッセージ送信に便利で、お気に入りの休暇の写真や撮影した壮大な自撮り写真をすべて保存できます。 あなたのポケットの中のそのスマートフォンは、計算機能を持ち、データを保存することもできるコンピューティングデバイスです。   

スマートフォンのメモリが不足しているためか、友人に写真の一部をスマートフォンに保存するように依頼したとします。 あなたはそれらの貴重な写真をあなたの友人に送ることができ、そして彼らは（願わくば）彼らのスマートフォンにそれらを忠実に保管するでしょう。 後で、あなたはあなたの友人に彼らをあなたに送り返すように頼むかもしれません。   

これは本質的にモバイルクラウドの基盤です。   

多くの友達全員に、（それぞれのスマートフォンを介して）計算リソースを互いに共有するという意味で、お互いに同じようにするように依頼することができます。 これらはモバイルデバイスです。 それらは、より大きな集合体またはクラウドの一部であるかのように扱われています。 そのため、この現象の適切な名前は、モバイルクラウドと呼ぶことです。 

さて、従来のクラウドがあり、モバイルクラウドの可能性もあります。 XNUMX種類の雲。 

真の雲であるという王冠を争っているように、これらは恐らく苦い敵であると誤解する人もいます。 それはナンセンスです。 これらは「クラウド」の適切なバリエーションであり、完全に共存し、連携して機能することができます。 いわば、ちらちらする猫や犬はいない。   

モバイルクラウドをうまくやってのけることを試みることは、鍬に苦労します。 

あなたがあなたの写真をあなたの友人と共有する最も単純なケースでさえ考えてください、そして彼らは今それらの写真を不注意に削除したり誰かに見させたりしないようにする責任があります。 モバイルクラウドは、それに関連付けられた西部開拓時代のように見える可能性があります。 これが、モバイルクラウドの出現をそれほど予告していない理由の一部です。   

いずれにせよ、私たちは今、 車両の雲.   

準備は完璧？ 

自動運転車や自動運転トラックなどの新しい自律型車両は、コンピューターオンホイールとして特徴付けることができます。 自律運転またはAIベースの運転を実現するには、膨大な量のコンピューティング機能が必要になるため、これは理にかなっています。 人間が運転するとき、あなたは必ずしもオンボードのコンピュータの塊を必要としません。 AIベースの運転システムの場合、コンピューティング機能の大群を車両に搭載する必要があります。 

自動運転車または自動運転車は本質的に移動可能です。 それが彼らがしていることです。 これらを使用して、A地点からB地点まで移動します。そのような考え方では、自動運転車はモバイルデバイスであると言えます。 モバイルスマートフォンが場所から場所へと持ち運ばれるのと同じように、自動運転車があなたを場所から場所へと持ち運びます。   

この認識の重要性は、車両の運転以外の目的で車両内のコンピューターを活用できる可能性があることです。 これは、一部の人にとっては精神的なストレッチのようです。 おそらくこれが役立つでしょう。 車のトランクに、予備のボトル入り飲料水、ジャケット、キャンプ用品などのグッズを保管している可能性があります。 このように、あなたは車両を記憶媒体として使用しています。 

自動運転車には、多くのコンピュータメモリが搭載されています。 そのオンボードコンピュータメモリに写真を保存できる可能性があります。 写真を取得する必要があるときは、電子的な手段で車両に接続し、そこに保存した写真を取得するだけです。 これは、前に説明したモバイルクラウドの概念にいくぶん似ています。 

そのすべてを念頭に置いて、の定義 車両の雲 は、モバイルクラウド、従来のクラウド、および車両の組み合わせで構成されるクラウドの形式です。   

単純に述べた： 車両クラウド=従来型クラウド+モバイルクラウド+車両 

車両への言及は通常、自動運転車を意図しています。 自動運転車をデフォルトにする理由は、自動運転車がコンピューティングにぎっしり詰まっているためです。 そうは言っても、この領域には確かに半自動運転車も含める余地があります（それらには広範なコンピューティングリソースもあります）。 

次のことを明確にします。車両= 自動運転車+半自動運転車   

何が自律型と半自律型のどちらを構成するのか疑問に思っている場合は、自動運転車に関連する自律性のレベルをすばやく示すことで、必要な明確さを提供できる可能性があります。 

AI自動運転車に関する私のフレームワークについては、こちらのリンクを参照してください。 https://aitrends.com/ai-insider/framework-ai-self-driving-driverless-cars-big-picture/   

なぜこれがムーンショットの努力であるか、私の説明をここで見てください： https://aitrends.com/ai-insider/self-driving-car-mother-ai-projects-moonshot/   

リヒタースケールの一種としてのレベルの詳細については、こちらの説明を参照してください。 https://aitrends.com/ai-insider/richter-scale-levels-self-driving-cars/ 

レベルの分岐に関する議論については、ここの私の説明を参照してください： https://aitrends.com/ai-insider/reframing-ai-levels-for-self-driving-cars-bifurcation-of-autonomy/ 

自動運転のレベルを理解する   

明確にするために、真の自動運転車とは、AIが完全に自力で車を運転し、運転作業中に人間が支援しない車のことです。 

これらの自動運転車はレベル4およびレベル5と見なされますが、人間のドライバーが運転努力を共有する必要がある車は通常、レベル2またはレベル3と見なされます。運転タスクを共有する車はセミであると説明されます-自律型であり、通常、ADAS（Advanced Driver-Assistance Systems）と呼ばれるさまざまな自動アドオンが含まれています。   

レベル5の真の自動運転車はまだありません。これが達成できるかどうか、また到達するまでにかかる時間もわかりません。   

一方、レベル4の取り組みは、非常に狭く選択的な公道の試験を実施することで徐々に牽引力を獲得しようとしていますが、この試験自体を許可するかどうかについては論争があります（私たちはすべて実験で生死にかかわるモルモットです）私たちの高速道路や小道で行われている、いくつかの主張）。 

半自律型の車には人間のドライバーが必要なため、これらのタイプの車の採用は、従来の車の運転とそれほど変わらないため、このトピックについて取り上げるのはそれほど新しいことではありません（ただし、次に、次のポイントが一般的に適用されます）。  

半自律走行車の場合、最近発生している不快な側面について、つまり、レベル2またはレベル3の車のホイールで眠りにつく自分のビデオを投稿し続ける人間のドライバーにもかかわらず、一般の人々に事前に警告する必要があることが重要です。 、私たちは、ドライバーが半自律型の車を運転しているときに、運転タスクから注意をそらすことができると信じ込まされないようにする必要があります。 

レベル2またはレベル3に自動化がどれだけ投じられるかに関係なく、あなたは車両の運転行動の責任者です。   

レベル4およびレベル5の本当の自動運転車両の場合、運転タスクに人間のドライバーは関与しません。 乗客はすべて乗客となります。 AIが運転を行っています。 

自動運転車の遠隔操縦または操作が一般的に避けられる理由については、ここで私の説明を参照してください： https://aitrends.com/ai-insider/remote-piloting-is-a-self-driving-car-crutch/

自動運転車に関する偽のニュースに警戒するには、ここに私のヒントを参照してください： https://aitrends.com/ai-insider/ai-fake-news-about-self-driving-cars/ 

AI駆動システムの倫理的影響は重要です。ここで私の指摘を参照してください。 https://aitrends.com/selfdrivingcars/ethically-ambiguous-self-driving-cars/   

自動運転車に関しては、逸脱の正規化の落とし穴に注意してください。これが私の武器への呼びかけです。 https://aitrends.com/ai-insider/normalization-of-deviance-endangers-ai-self-driving-cars/   

車両の雲を掘り下げる 

車両クラウドについてのポイントに戻ると、従来のクラウドとモバイルクラウドの概念が巧妙に組み合わされており、半自律型から自律型までの車両が含まれています。   

なぜ世界で車両で利用可能なコンピューティングを利用しようとするのか疑問に思う人もいます。 これは一見すると完全に直感に反しているように見えます。 自動運転を実行して、車両にそのことをさせて、それをXNUMX日と呼んでください。   

おそらく卑劣な答えのXNUMXつは、人々が山に登る理由、つまり山がそこにあるためです（確かに古い冗談です）。   

今日の自動車の使用は、かなり無駄になっている、または非常に十分に活用されていない経済的および社会的資産です。 ほとんどの車は、利用可能な使用時間の約95％からおそらく98％の間座っています。 あなたはあなたの車を運転して仕事をし、あなたの車を駐車します。 それはあなたのXNUMX時間のシフトまたはより長い労働日の間そこに未使用のままです。 あなたは車で家に帰り、車をガレージに駐車します。 夜間と翌朝使用されるまで未使用のままです。   

交通手段として、あなたの車はひどく未開発です。 

多数の最先端のコンピューティングリソースを車両に投入します。 輸送を実現するためだけのものではないリソースを追加しました（コンピューターの一部は自動運転機能に固有のものですが、コンピューターは他の目的にも使用できます）。   

そのため、便利なコンピューティングリソースがぎっしり詰まっていて、駐車場やガレージにその時代の圧倒的な勢いで座っている場合、それらは悲しいことに無駄になっているか、使用できるコンピューティングリソースが十分に活用されていません。   

利用可能なコンピューティングの一形態として、自動運転車はひどく未開発になる可能性があります。   

そのコンピューティングを他の有用な目的に使用することができます。 そのためには、どういうわけかそれらを接続し、その膨大な数のコンピューティングを賢明かつ体系的に利用できるようにする必要があります。 へようこそ 車両の雲. 

はい、それは理にかなっています。 現代の車両で利用可能なコンピューティングを活用することは、経済的および社会的に賢明です。 

生のコンピューティング馬力を直接利用できます。 集合的に利用可能なコンピューティングは、最終的には巨大になるでしょう。 米国だけでも約250億XNUMX万台の在来車があり、最終的には自動運転車に取って代わられると予測されています。 これは一夜にして起こりません。 徐々に、従来の自動車は廃止され、自動運転車の普及は数十年にわたって増加するでしょう。   

既存の250億XNUMX万台の従来型自動車と同等の輸送ニーズを達成するために、自動運転車が何台必要になるかはまだわかりません。 一部の専門家は、今日の主にアイドル状態の従来型車のセットをカバーするために必要な自動運転車ははるかに少ないと主張しています。 他の専門家は、自動運転車が利用可能になると、地上輸送の使用が大幅に増加すると予想しています。したがって、需要の誘発要因により、自動運転車が必要になる可能性があります。   

生の計算能力に加えて、自動運転車に搭載される感覚デバイスの使用もあります（そして、ある程度、半自律型にも含まれます）。 理論的には、感覚デバイスを使用すること、または少なくともおそらく感覚デバイスが提供するデータを使用することを利用することが可能です。 このデータを、道路インフラの安全性や不動産分析など、無数の方法でどのように使用できるかについての私の議論を参照してください。   

ODDの詳細については、こちらのリンクをご覧ください。 https://www.aitrends.com/ai-insider/amalgamating-of-operational-design-domains-odds-for-ai-self-driving-cars/ 

オフロード自動運転車のトピックについて、私の詳細は次のとおりです。 https://www.aitrends.com/ai-insider/off-roading-as-a-challenging-use-case-for-ai-autonomous-cars/ 

自動運転の自動車メーカーに最高安全責任者がいる必要があることを私は強く主張しました、これがスクープです： https://www.aitrends.com/ai-insider/chief-safety-officers-needed-in-ai-the-case-of-ai-self-driving-cars/ 

訴訟が次第に自動運転車産業の重要な部分になることを期待してください、ここで私の説明の詳細を見てください： https://aitrends.com/selfdrivingcars/self-driving-car-lawsuits-bonanza-ahead/ 

まとめ   

もちろん、車両のクラウドには課題があります。 

自動運転車のコンピューティングを利用すると、運転や水先案内のタスク中に「気が散る」原因になるのではないかと心配する人もいます。 円周率の値をzillionth桁まで計算しようとすることは、車両が世界を安全に通過することを確認することよりもはるかに重要ではありません。 自動運転車を開発している人は、運転用のコンピューティングリソースに最高の優先順位を与える必要があり、車両の進行中に他の要求をブロックしたり、拒否したりする必要があります。   

もうXNUMXつの懸念は、この車両内のコンピューティングリソースの活用により、サイバー犯罪者によるコンピューターウイルスの移植が可能になるかどうかです。 自動運転車内で悪意のあるウイルスが何を達成する可能性があるかを考えると、身震いします。 

しかし、これはすでに自動運転車開発者の最前線になければならないものです。 車両の雲をミックスに追加しても、車両の雲がなければリスクがないことを意味するわけではありません。 自動運転車に含まれるOTAを介して、車載システムを破壊しようとする方法はたくさんあります。 重要なのは、自動運転車の適切なセキュリティ対策をすでに含める必要があるということです。 

自動運転車がとにかく利用可能な「追加の」コンピューティングをたくさん持つかどうかについても、興味深い側面があります。   

これがロジックです。   

人間が運転する車両は、人間のドライバーのニーズに左右されます。 人間の運転手は疲れて運転をやめなければなりません。さもないと、不規則で危険な運転になります。 人間の運転手は、食べ物やトイレの使用などのために休憩が必要です。 自動運転車は、このような休憩を必要としません。 おそらく、自動運転車は、給油とメンテナンスの制限を条件として、24時間7日稼働する可能性があります。 一般的な想定では、自動運転車は継続的に運転され、乗客の乗車要求を待っている間、走り回っています。   

その場合、利用可能な時間の優位性のために使用されていない車両について心配する必要はもうありません。 そして、論理は、コンピューティングリソースも同じ程度に利用される、つまり、それらは運転の雑用に集中し、他の目的には利用できないということです。   

もちろん、自動運転車は常に外出先にあるというこの信念や主張が有効かどうかはわかりません。 多分彼らはそうなるでしょう。 多分彼らはそうしないでしょう。 外出中であっても、これは必ずしもすべてのコンピューティングリソースが運転の雑用に吸収されていることを意味するわけではありません。 

これはすべて、運輸の未来、そして同様にコンピューティングとクラウドの未来について考えるための興味深い食べ物を提供してくれることを願っています。 これをVehicularCloud（VC）と呼ぶ人もいれば、Vehicle Cloud Computing（VCC）と呼ぶ人もいれば、Autonomous Vehicle Cloud（AVC）の表現を署名の命名として使用することを好む人もいます。   

あなたがこれを何と呼ぼうとも、それは大きくなる可能性があります。 巨大なサイズに成長する雄大なレッドウッドの木のように、 車両の雲 同様に高揚しているように見えます。   

Copyright 2021ランス・エリオット博士 http://ai-selfdriving-cars.libsyn.com/website 

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出典：https：//www.aitrends.com/ai-insider/getting-ready-for-the-full-blown-autonomous-vehicular-cloud/