NVIDIAは自動運転のリーダーであるテスラとウェイモを疑問視しています。

新しい自動運転へのアプローチ：NVIDIA

半年ごとに、同社の車両部門長であるシンチョウ・ウ（Xinzhou Wu）は、ジェンセン・フアン（Jensen Huang）社長をテストパイロットに招待しますが、最初の段階では完全にシステムに信頼している場合のみです。最近の試乗では、Mercedes CLA を使ってウッドサイドからサンフランシスコ中心部へ移動しました。車は「MB.Drive Assist Pro」―NVIDIA と共同開発したドライバー支援システムで、Tesla の Full Self‑Driving に似ています。22 分の動画では、建設現場や混雑した駐車場、オレンジ色のコーンで囲まれた狭い道路を走行する様子が映し出されます。テスト中にシステムは切断されませんでした。

なぜ NVIDIA が自動運転に投資しているか
* パートナー関係 ― Mercedes、Jaguar Land Rover、Lucid などと協力しています。
* 2024 年 CES で「Alpamayo」を発表。これは第4レベルの自動運転（人間が介入しない）を実現するための AI モデル・シミュレーター・データセットです。

NVIDIA は外部信号に基づいて即座に意思決定を行うスルー型モデルを使用しています。同時に、従来の検証手法も維持し、意思決定プロセスを監視・制御できるようにしています。その結果、システムは「人間らしい」運転スタイル（反応が滑らか）とロボット的な検証可能性を兼ね備えています。

> 「スルー型モデルは横断警察官や車線変更などに対してより適切に対応し、ロボット感覚を与えません」とウ氏は述べます。
> 「だから今こそ ChatGPT の時代だ」（自動運転が本当のブレークスルーになる可能性を示唆）

技術と安全
* センサーの多様化 ― Tesla と異なり、NVIDIA はカメラだけに限定していません。Drive Hyperion システムではカメラとレーダーを併用でき、より高価なモデル（$40,000〜$50,000）では完全なセンサーセットが追加されます。
* 仮想シーンでの学習 ― 実際の走行に頼るだけでなく、NVIDIA は実際の映像から仮想シーンを生成します。これにより、現実では稀にしか遭遇しない極端な状況でも自動運転をテストできます。
* パートナーサポート ― 企業はパートナーからレーダーとカメラの映像データを受け取り、より正確なモデル作成に活用します。

アイデアは、視覚的認知・言語理解・物理的行動を一つのアーキテクチャで統合することです。これは人間が運転を学ぶプロセスと似ており、まず道路を見る方法を学び、次にルールを理解し、最後に車両を操作します。

結論
NVIDIA は自動運転分野の主要プレイヤーになることを目指しており、高度な AI と信頼性の高い検証システムを組み合わせた柔軟なソリューションを提供しています。彼らのアプローチは、道路上の出来事に滑らかに対応しつつ、広範なセンサーと仮想テストによって高い安全性を確保します