2015年1月、カーネギーメロン大学の国立ロボティクスエンジニアリングセンター（NREC）から、世界で最も優れた車両自律研究者の何人かが姿を消し始めました。月末までに、50人のNRECスタッフが研究所から亡命しました。これは、NRECの従業員の3分の1であり、多くのトップ従業員とセンターのディレクターが含まれています。
かつてのスタッフは、数ブロック先のUber Technologiesが所有していたチョコレート工場の中に再登場しました。この工場は、その旗艦店を収容するためのスペースを購入して改装しました。 先端技術グループ 。 Uberは、研究者をNRECから引き離し、高額の補償パッケージと、ラボだけでなく現実の世界で車を運転できるようにすることで具体的な影響を与えることを約束しました。
その年の後半、カーネギーメロン大学とユーバー大学 手話 関係をリセットし、CMUの研究者がUberと関わりを持つためのより正式な経路を作成するための「戦略的パートナーシップ」ですが、 自動車 スペースはすでに注目されていました。大胆なことでしたが、Uberの大胆な操作は、世界で最も価値のある才能、つまり自動運転の専門家を必要な手段で見つけて採用するための戦いの最初の一斉射撃にすぎませんでした。
近年、タレント戦争は激化しています。今日、GoogleのWaymo部門は 訴訟 Uberに対して、元従業員で自動運転の専門家であるAnthonyLevandowskiがUberの後に企業秘密を盗んだと非難 有料 彼のスタートアップ、オットーを買収するために約7億ドル。従来の自動車メーカーが争いに加わり、ゼネラルモーターズは5億8000万ドルを 取得する クルーズオートメーションとトヨタ イヤマーキング 自動運転車のための200人の強力な研究チームを構築するために10億ドル。 420億ドルで 市場 危機に瀕している自動運転の専門家は、ロックスターやトップアスリートと同じ種類の熱意と補償を求められています。
私たちで議論されているように 論文 自動車産業にとってソフトウェアの重要性が増していることから、自動運転車は自動車のバリューチェーンを根本的に変えるでしょう。最近まで、自動車メーカーは製造とロジスティクスのコアコンピタンスを備えたハードウェアの大国でした。しかし、洗練されたソフトウェアは、エンジンやトランスミッションと同様に、自動運転車にとっても、明日の車にとっても同様に不可欠です。
プットオプションの価値
才能の観点から、モビリティスペースのプレーヤー（UberやLyftのような輸送ネットワーク、TeslaやGMのような自動車メーカー、WaymoやAppleのような新規参入者）の最も明白なニーズは、機械学習、コンピュータービジョン、人工知能の専門家を見つけることです。自動運転車の「誘導知能」を設計するためのノウハウ。これらは、センサー入力を変換し、データを自動運転機能に変換するシステムであり、さまざまな条件で非常に高い信頼性を発揮します。
しかし、才能の必要性はそれだけではありません。自動運転車は、相互に関連する4つの技術トレンドの結びつきにあり、それぞれが次の10年で消費者を獲得する優れたモビリティ体験を生み出すために限界まで押し上げられなければならない地平線を表しています。この記事の残りの部分では、自動車の利害関係者が才能の検索に優先順位を付けるのを支援するために、これらのテクノロジー（接続性、自律性、共有モビリティ、および電化）を確認します。
機械学習テクノロジーのすべてのアプリケーションの場合と同様に、自動運転機能はそれらのデータの産物です。自動運転車は、より高品質のデータを使用して、どこでどのように運転するかについて、より適切で信頼性の高い意思決定を行うことができます。
車が自分で運転するために必要なミッションクリティカルなデータのほとんどは、完全自律型テスラなど、堅牢なオンボードセンサーから届きます。 持ってる 8台のカメラ、12台の超音波センサー、および前向きレーダー。ただし、パフォーマンスと安全性を最大化するには、自動運転車は追加のデータソースに接続する必要があります。
基本レベルでは、これにはGPSガイダンスシステムやWazeなどのクラウドベースの交通アプリケーションへの接続が含まれ、車両が最適なルートを生成できるようにします。自動車メーカーはすでにこのトレンドを上回っており、Gartner 見積り 2020年までに約2億5000万台の車両がインターネットに接続されます。しかし、待ち時間を短縮し、最高水準の安全性と快適性に到達することは、自動運転車がデータを共有し、他の車両やその周辺のインフラストラクチャや道路と通信することを意味します。 。たとえば、スマート信号機は車両と直接相互作用する可能性があります。アトランタ市でも 予定 自動運転車用に別々の道路を建設し、センサーが埋め込まれた道路標識とパーキングメーターを完備します。
自動運転車はさまざまなソースからのデータを消費します。これは、接続性とモノのインターネットの専門知識がこの分野で不可欠であることを意味します。脆弱性を検出し、コネクテッドカーがハッキングまたは悪用されるリスクを制限できる最高のセキュリティ専門家を維持することも同様に重要です。
自動運転車は、内部センサーや外部ソースからさまざまなデータを取り込んだため、それをルートおよび制御ガイダンスに変換する必要があります。自律性を生み出すアルゴリズムは自動運転車の最も基本的なコンポーネントであり、自律性は人材戦争の中心にある能力です。
オンライン教育プラットフォームUdacityは最近、「自動運転車エンジニア」を立ち上げました nanodegree スタンフォード大学の教授で自動運転車研究のゴッドファーザーの一人であるセバスチアン・スランとその カリキュラム あらゆる程度の車両の自律性を生み出すために必要な多くのソフトウェア能力を垣間見ることができます。知識の重要な領域には、ディープラーニング、コンピュータービジョン、センサーの処理と融合、ローカリゼーション、および制御が含まれ、それぞれに詳細なサブモジュールがあります。これらのスキルを組み合わせることで、エンジニアは信号機や標識を認識し、車線を維持し、悪天候に適応し、交通の流れに反応し、潜在的な衝突を未然に防ぐことができるシステムを設計できます。
Udacityのコースモジュールの多くは、メルセデスベンツやユーバーなどの自動運転車技術を研究している企業によって後援されていることは注目に値します。校外。
自動運転車の研究は、UberやLyftなどの輸送ネットワークの成長や、ZipcarやCar2goなどのカーシェアリングサービスによって大幅に加速されています。特に、UberとLyftは、自動運転車がドライバーを排除することでサービスの変動費を大幅に削減し、車を所有することでライドシェアリングのコストと利便性を競争力のあるものにするという事実に基づいています。
UberとLyftの人気と、 削減 若い人口統計のための車の所有権の価値は、あらゆる種類のモビリティプレーヤーに立ち上がって注目させてきました。テスラは、自動車のモビリティの未来には車両の所有権がはるかに少ない可能性があるという考えを受け入れた自動車メーカーの1つです。 発表 ダウンタイム中に他の乗客を乗せることができる自動運転テスラの「テスラネットワーク」を計画しています。 GMも積極的なアプローチを取っています。 取得 ライドシェアリングスタートアップSidecarの資産と 提携 Lyftと協力して拡張に資金を提供し、多くの戦略的イニシアチブを追求します。 発表 2021年までにライドシェアリング用の完全自動運転車を発売する意向。
ライドシェアリングネットワークに車両を供給したい場合でも、独自のネットワークを作成したい場合でも、モビリティプレーヤーは、相乗り中のスマートルーティングからメンテナンスや乗客の安全まで、宇宙の課題を理解するための人材に投資する必要があります。
内燃エンジンを搭載した自動運転車は、特に長距離の用途向けに、将来にわたって存在するでしょう。しかし、バッテリー技術の範囲とコストが向上するにつれて、次世代の自動運転車はそうではない可能性が高くなります 電気の 。
この理由は、自動運転車の開発を促進した他の技術トレンドと結びついています。一つには、電気自動車は、バッテリー、インバーター、電気モーターの3つの主要コンポーネントで構成されているため、保守が容易になる可能性があります。成熟時には、誘導充電などのワイヤレステクノロジーを介して燃料を補給するのも簡単になり、 非常に適し ライドシェアリングの激しい使用パターンに。
破産第11章はどういう意味ですか
電気自動車は、コンピューターによる制御も容易であり、自動運転車がデータを収集してその動きを制御するために使用するセンサーのアレイに信頼性の高い電力を供給することができます。すでに、小型自動運転車の58％は 構築された 追加の21％がハイブリッドパワートレインを使用している間、電気パワートレインを介して。とはいえ、バッテリー技術によって電気自動車がガソリン車の範囲に適合できるようになるまで、ハイブリッドエンジンはギャップを埋め、自動運転車の固有のニーズとの範囲と優れた互換性の両方を提供します。
車両自動化における人材戦争は始まったばかりです。上記の4つの分野での技術的およびビジネス的才能に対する需要は、モビリティスペース全体の組織が、現在自動運転車の普及を阻んでいる技術と法規範の急速な進歩に対する確信を高めるにつれて増大します。
自動運転車を製造するには、自律性に関する深い専門知識を備えた人材を確保することが不可欠ですが、モビリティプレーヤーはそこで止まってはなりません。タレントウォーの勝者は、安全で高品質の自動運転体験を生み出すために必要な能力のスタック全体を調べ、タレントを閉じ込めて次のモビリティの時代の持続可能な成長への道を確保するための創造的な戦術を採用する必要があります。
