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英国のWayveが日産車で自動運転機能のテストを開始

シュムマス・フマーユーンシュマス・フマユン
読了時間3分
  • ウェイブは、2027年の発売に先立ち、東京の道路で日産アリア電気自動車を使用した自動運転技術のテストを開始する。.
  • Nvidia は、スタートアップ企業 Wayve が世界規模で事業を拡大する中、同社に 5 億ドルの投資を行う意向書に署名した。.
  • 日産は、独自の自動運転機能の開発を継続しながら、Wayve のレベル 2 運転支援システムを採用しています。.

英国の新興企業ウェイブは日産と共同で日本で路上試験を開始しており、2027年の一般発売を目指して、エヌビディアと5億ドルの投資の可能性について協議中だ。.

ロンドンを拠点とする同社は、自社の自動運転システムが日産アリアの電気自動車に搭載され、東京の公道で走行したと発表した。この取り組みは、4月に日産と合意した内容に基づいている。.

ウェイブは、テスラ、グーグル傘下のウェイモ、そして中国の百度(バイドゥ)と競合する中で、自社のアプローチがスケール可能であることを自動車メーカーに示そうとしている。同社は英国で最も資金力のある新興企業の一つに成長し、希少な国産人工知能(AI)企業となっている。.

を採用していることを公に表明した最初の自動車メーカーである 、Wayveの技術。創業者であるアレックス・ケンドール氏は、このスタートアップ企業はヨーロッパ、北米、日本の大手メーカーとも協力していると述べた。

日産は独自の自動運転機能を開発している

日産は 、ロンドンでの試験運用を含め、独自の運転支援機能と自動運転機能を開発してきた。ウェイブ社のシステムを採用するという決定は、同社にとって大きな自信の表れと言えるだろう。日産車に搭載されるこの機能は、「目は向けるが手は離さない」という、業界標準のレベル2に相当する。

車両は状況によっては速度やステアリングを制御できますが、人間の運転手は常に注意を払い、いつでも制御を取り戻せるように準備しておく必要があります。.

ケンドール氏は、車が全制御を行ういわゆる「アイズオフ」システムは「AIの観点から非常に似ている」と述べた。ライバルのソフトウェアが運営するロボタクシーは、米国と中国の一部地域で既に運行されているが、車両が通常とは異なる障害物や予期せぬ事態に遭遇した場合、運行会社は問題に直面している。.

トヨタ自動車は、グーグルの自動運転部門であるウェイモと提携している。ウェイモは日本にも進出しているが、まだ試験段階にある。.

自動運転を推進する他の大手自動車メーカーには、本田技研工業、ゼネラルモーターズ、メルセデス・ベンツなどがある。また、アマゾンとその子会社ズークスなど、従来の自動車業界以外の企業も参入している。.

日産の今回の動きは、ドナルド・トランプdent による関税導入に伴う圧力が日本自動車市場全体に及ぶ中でのものだ。特に日産は苦戦を強いられている。同社は人員削減を実施し、再建策の指揮を執る新CEOとしてイヴァン・エスピノサ氏を任命した。コンパクトカー「マーチ」、電気自動車「リーフ」、そして高級車ブランド「インフィニティ」を手掛ける同社は、通期で赤字を計上した後、4~6月期も赤字を計上した。.

ウェイブの東京でのテストは同社にとってこれまでで最も目立ったステップであり、2027年の消費者目標に向けた前進だ。.

ウェイブはNVIDIAと契約を締結した

金曜日、 Cryptopolitan WayveとNvidiaが次回の資金調達ラウンドで5億ドルの投資につながる可能性のある意向書に署名したと報じた。

このスタートアップ企業はすでに日本のソフトバンクを含む投資家から13億ドルを調達しており、その資金は米国、ドイツ、日本での事業拡大とロンドンのチームの拡大に使われている。.

Nvidiaは、Wayveのソフトウェアを車載で実行するコンピューティングハードウェアと、データセンターのトレーニングに使用されるはるかに大規模なシステムを供給しています。Wayveのシステムを搭載した車には、1つまたは2つのNvidiaチップが搭載されています。.

実際の道路や予測不可能な状況に対処するドライバーのビデオなど、大量の運転データを基に基礎モデルをトレーニングするために、路上以外ではさらに多くのチップが使用されています。.

33歳のケンダルさんはニュージーランド人で、ケンブリッジ大学でコンピュータービジョンとロボット工学のディープラーニングを学んだ後、2017年にWayveを設立した。.

「1兆ドル規模の企業を築きたい」とケンドール氏は述べた。さらに、同社は「この技術の能力において真の転換点」に達しており、東京の混雑した道路をいかにうまく管理するかをシステムが迅速に学習するのに役立っていると付け加えた。.

Wayveの手法は、膨大な量のビデオやその他の運転データからパターンを見つけ出し、それを新たな状況に適用することで運転を学習するモデルに基づいています。これは、各シナリオごとに詳細なルールやマップをスタックにコード化しようとするアプローチとは一線を画しています。.

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