自走式車の100年の歴史

古いイラスト：未来の電気自動車が自動的に運転している間、4人家族がボードゲームをします（1957年）。



最初の無人車両は船でした。何世紀にもわたる風と波との闘いの後、古代の船乗りたちはこれらの自然の力を飼いならし、人間に取って代わる装置を発明しました。これらは、今日でも使用されているシートティラーシステムのように、シンプルですが独創的なソリューションでした。



それを作るには、ジブシート（小さなヘッドセールを制御するロープ）を取り、それをプーリーに通してデッキ全体に戻すだけで十分です。ガムタックボウをティラー（ボートの方向を変えるスティック）に結び付けることで、システムを完成させることができます。突風がボートを風にさらし始めると、ジブはロープをプーリーの上に引っ張ってティラーを動かし、ボートを再び反対方向に操縦します。



このようなトリックは、賢い船員が帆の時代の舵取りでの長いシフトの疲労を軽減するのに役立ちました。今日では、それらを使用して冷たい飲み物の缶を開け、ヨットがレール上の列車のように波の頂上を爆破しながらスプラッシュを楽しむことができます。しかし、最初の車を制御するために耕うん機が使用されたにもかかわらず、古い技術は海から陸への移行をしませんでした。 1891年、ベンツがステアリングホイールを世界に紹介したとき、問題はようやく解決されました。



実際、陸上では、動物を機械に置き換えた後、自動制御のタスクはより困難になっています。モーター化は牽引動物の筋力を大幅に改善しましたが、その代償は「知性」の喪失でした。非常に頻繁に、ライダーやキャベツでさえ、手に手綱を持って眠りに落ちました。彼らの従順な動物は、単に道路に沿って動き続けるか、停止しました。



ただし、車やトラックは毎秒ドライバーの注意を必要とします。それらの人気の急速な成長は、それらの速度と重量に関連するリスクの増加とともに、多くの実験的な自動制御スキームを生み出しました。 1925年のニューヨークでのデモでは、自動運転車の未来を垣間見ることができ、同時に一般の人々を驚かせ、怖がらせました。ニューヨークタイムズ紙によると、何千人もの観客の前でブロードウェイをドライブすると、楽観的なアメリカンミラクルカーが「幽霊の手がハンドルを握っているように」動いた 。





American Wonder、1925



1920年代、電動輸送は年間数万人の命を奪い、この原因による死亡率は現在の18倍でした。新しい技術は、街の通りを再び安全にすることを約束しました。しかし、これらの希望はすぐに打ち砕かれました。最初は62番街で、次にコロンバスサークルで、未来の車のオペレーターはコントロールを失い、その後「奇跡」が別の車と衝突しました。



この見落としにもかかわらず、自動車業界はリモートコントロールカーを夢見続けました。 1939年の世界フェアでは、ジェネラルモーターズのフューチュラマブースに、アメリカの都市の巨大な電動ジオラマが展示されました。制約のない高速道路は、優雅な高層ビルのにぎやかなエリアを横断する自動化された車、トラック、バスでいっぱいでした。将来の都市の設計者によると、このジオラマには「交通管制塔」さえあり、派遣者は数万台の車の動きを無線で制御しなければなりませんでした。 1950年代までに、路面に埋め込まれたガイドワイヤーは、輸送の遠隔制御のための有望な技術に取って代わりました。それはおかしいですこのようなシステムの最初の成功したデモンストレーションは、1950年代にRCA（Radio Corporation of America）によって最初に実装されました。



これらの最初のプロトタイプは、自動運転の技術的な実現可能性を示しましたが、コストが高く、需要がないため、無線制御もガイドワイヤーも人気を博しませんでした。計算によると、制御された輸送のための高速道路のコストは、1マイルあたり200,000ドルにもなりました。完全に実装された場合、この道路の「アップグレード」により、米国の歴史上最大の公共事業プロジェクトである米国州間高速道路システムの構築コストがさらに40％増加します。その間、長距離または夜間の旅の危険性と困難にもかかわらず、自動車メーカーは依然として自動車に対する消費者の熱意を高めていました。彼らは、運転するのが楽しい強力な新車の製造に焦点を合わせました。



その時代の夢の中で、自動運転の未来は外部制御に基づいていました。しかし、1960年代までに、焦点は新しいコンピューター技術を使用して、外部の助けなしに実際に自分で運転できる車を作ることに移りました。スタンフォード大学では、研究者はカメラを使用して道路を追跡し、コンピューターを使用してナビゲートするロボットを開拓しました。注意深く制御された実験では、これらの初期のドロイドは白い線に沿って移動し、経路上の障害物を回避しました。





スタンフォードカート、1961年の



自律交通は簡単に実験室のプロジェクトでした。プロセッサーと画像処理技術が向上するにつれて、1970年代後半までに、つくば大学の機械研究所のエンジニアは、日本の道路で世界初の自走式乗用車をテストすることができました。これらの最初の自動車両は、時速20マイルまでの速度で移動し、2台のビデオカメラを使用して道路標識を視覚的に認識しました。 1980年代に、行動はヨーロッパに移り、西ドイツ軍大学のErnst Dieckmanns教授は、メルセデスベンツバンに自作の自律推進装置を追加し、自動車大手のダイムラーとの10年にわたるコラボレーションを開始しました。





つくば大学研究所の自律型機械、1977年



ついに、それは米国の番でした-1990年代に、カーネギーメロン大学がリーダーシップを引き継ぎました。自律的な自動車競争が世界中に広がり、ソフトウェアが積極的に改善され、コンピューターが高速化し、新しい可能性が開かれました。 10年の終わりまでに、国中の最初の自動旅行が米国、ドイツ、日本で記録されました。



ただし、無人車両（UAV）の開発の最も活発な期間はまだ始まっていません。 2000年代初頭、ペンタゴンはこの技術の開発に関心を高めていました。 2004年、2005年、2007年に、米国国防総省の最も独立した分派であり、研究に資金を提供している国防高等研究プロジェクト庁は、個々の研究グループの作業に焦点を当て、国防および自動車産業との関係を強化するために一連の公開コンテストを開催しました。これらの「グランドチャレンジ」は、数百万ドルの賞金と貴重な名声を提供し、学界と産業界から数十のチームを引き付けました。



競合他社は、最高のハードウェアとソフトウェアをテストし、UUVが廃墟となった軍事基地でオープンスペースやより多くの都市景観をナビゲートしようとしているのを遠くから見守っていました。 2004年の大会は勝者なしで終了し、どの選手もフィニッシュラインに到達することができませんでした。しかし、1年後、スタンフォード大学の優勝車は彼に200万ドルの賞金をもたらしました。



DARPA競争は、無人車両の開発を加速させました。スタンフォードは、AIプログラミング技術の1つであるビデオ処理での機械学習の高度な使用で1位を獲得しました。しかし、もっと重要なことは、競争が新しいテクノロジーの可能性に注目を集めたことです。 UAVに対する軍の関心の高まりに誰も驚かなかった。しかし、民間分野でのそれらの潜在的な応用は、多くの考えを引き起こしました。初めて、自律移動技術の実用化がすでに実現可能であると人々は感じました。



それは自動車業界の行動への呼びかけでしたが、誰もがそれを聞いたわけではありません。ほとんどの企業は、2007年から2008年の金融危機とそれに続く金融不況について過度に懸念していました。米国の自動車メーカーは、BPAの機能を使用する際に特に困難を経験しています。これは、技術を研究所から市場に移転するために多額の投資が必要になるためです。自動車メーカーが破産したか、連邦政府が彼らの援助に来ました。その間、シリコンバレーは前進した。 2009年までに、スタンフォード大学のDARPAを受賞したチームの責任者であるSebastian Tranは、すでにGoogleの自動運転車プロジェクトを主導していました。検索の巨人は、その非常に成功した携帯電話オペレーティングシステムであるAndroidに大きな賭けをしました。ようだったその乗用車は重要な新しいコンピューティングプラットフォームになる可能性があります。 Googleは自動車用ソフトウェアの未来に貢献できますか？ CEO兼共同創設者のLarryPageからのBPAへの長期的な関心に後押しされて、この賭けは正しいように思われました。





Googleの新しいBPAは、2015年5月13日にカリフォルニア州マウンテンビューのGoogleXで展示されます。



世界がグーグルの動きを理解するのに数年かかり、その後、自動車ビジネスだけでなく、コンピューター業界やタクシー業界でも爆発的な活動が始まりました。突然、すべての主要な自動車メーカー、人々の道路輸送に関与するすべての企業、そしてアップルのようなライバルのクラウドソフトウェアの巨人は、すぐに彼らの力を動員して自動運転車を開発しました。自社のプロジェクトで説得力のある結果が得られなかった場合、多くの企業は必要な技術を手に入れるために有望なスタートアップを買収しただけです。 2016年と2017年のわずか2年間で、800億ドルを超える投資がBPAテクノロジーの分野に殺到しました。



最大の取引は、2017年にIntelがパニックに陥った大手コンピュータービジョン開発者であるイスラエルのMobileyeの買収で、150億ドルの価値がありました。このような合併や買収の急増が進むにつれ、自動車メーカーとハイテクセクターを結ぶパートナーシップやクロスホールディング企業のネットワークはさらに緊密になりました。最大の消費者産業の2つであるコンピューターと自動車は、お互いに未来を見ました。しかし、彼らは一緒に移動するか、競合他社を引き継ぐかを決めることができませんでした。



2018年には、ハードワークと巨額の資金提供が報われました。 12月、Googleの子会社であるWaymoは、アリゾナ州チャンドラーで世界初の自動運転タクシーサービスを静かに展開しました。つくばでの最初の試乗から40年以上、トランの採用から約10年後、同社はフェニックス郊外で無人乗り物の注文を取り始めました。ハイテク巨人は、BPA帝国を築くために100億ドル以上を割り当てたと報告されました。 BPAの誕生の長くて苦痛なプロセスはついに終わったように見えました。



「馬が引く輸送には、車の助けを借りれば、同様に解決できなかった問題はほとんどなく、おそらくもっと良いことだ」とニューヨークタイムズは書いている。 1903年1月12日。その瞬間、マディソンスクエアガーデンでの最初の主要な自動車ショーは、26番街とマディソンアベニューにあり、その扉を開きました。 1世紀後、 タイムズは同様にその熱意を共有し、今回はドローン時代のエンジニアリングの驚異を観察しました。 2018年、コラムニストのDavid Leonhardtは、「半自動車を運転して4日目に、未来への飛躍を遂げる準備ができました」と書いています。



この新聞はその熱意に一人ではありませんでした。車自体の出現と同様に、UUVの開発は、新しいテクノロジーが人々や社会にもたらすメリットについて大胆な予測を生み出しました。しかし、この未来は私たちに何を約束しますか？



第一に、彼らの研究者によると、自動運転技術は車によって引き起こされるほとんどすべての死を排除することができます。 20世紀に推定6000万人が自動車事故で亡くなりました。これは、第二次世界大戦中のすべての軍事的および民間の損失以上のものです。しかし、自動車の安全性が大幅に向上しているにもかかわらず、経験豊富なドライバーや交通規制が不足している新しい国に自動車が普及しているため、死者が出続けています。中国とインドの自動車ブームの中で、世界中で毎年140万人以上の道路の死者が発生しています。事故の大部分は、自動運転技術で防ぐことができると主張している。



第二に、BPAは交通渋滞の問題を解決します。混雑した道路による経済的損失は甚大です。最新の携帯電話に見られる位置追跡デバイスにより、今日の評価がはるかに簡単になります。報道機関のInrixは、電話で残された膨大な量の旅行記録を使用して、米国だけで年間3,050億ドル以上、つまりドライバー1人あたり約1,500ドルを交通渋滞に費やしたと計算しています。 FUUを支持する議論は、ソフトウェアによって駆動される車両は、より速いブレーキ反射のために、高速道路上で互いにより短い距離を維持できるということです。さらに、FUAは、まばらに分散したコミュニティによって混雑を減らすこともできます。UUVの乗客が道路を追跡する代わりに通勤時間を使って仕事や休憩をとることができれば、混雑の少ない地域への長い旅行は負担が少なくなります。



第三に、技術支持者は、誰もがBPAの恩恵を受けることを望んでいます。 20世紀には、自動車は何億人もの人々の移動性を高めましたが、自動車の成功は人口を分散させ、大量輸送のための資金の流出につながり、多くの人々が自由な移動に対する新たな障害に直面しました。米国だけでも、2500万人以上が移動能力を損なう障害を持っています。これは労働力の約6分の1です。 UAVは、身体的に運転できない人々に車での旅行の機会を提供するだけでなく、非常に高齢者、非常に若い、そして自分の車を買う余裕がない人々に新しい機会を開くと信じられています。障害のある人が生活の邪魔にならないようになって労働力に加わった場合、高齢者が医療に便利にアクセスできる場合、そして、子供たちが教育的および発達的サービスのより広い選択肢を持っているならば、これの社会的および経済的利益は莫大なものになるでしょう。



あなたは尋ねます：このユートピアはいつ来るのですか？今日でもBPAは私たちにとって目新しいものです。運転のすべての困難、危険、心配にもかかわらず、私たちはまだこのタスクのための最も費用対効果の高い「技術」です。この記事を読むまでに、私たちが最もワイルドな夢を超えたとしても、世界中の高速道路、道路、道路には100万台未満の自動運転車があります。ただし、今後10年間で、BPAの数は急速に増加する運命にあります。 2030年までに、スマートカー、トラック、バスの総数は数千万に達する可能性があります。彼らは約20億人が運転する車やトラックと道路を共有します（数億を与えるか、または取ります）。あるようです、それでも、BPAの数は車両の総重量の丸め誤差にほぼ等しくなります。しかし、革命は、外科的精度と破砕力で突然起こります。サイバーパンクの本の著者であるウィリアム・ギブソンは、かつて次のように述べています。まだ均等に分散されていないだけです。」





Uber, Uber Advanced Technologies Center 13 2016 , .



私たちが気付く最初の変化は、タクシー業界で起こります。ほとんどの市場アナリストは、先進国のすべてのタクシーが2030年までに自動化されることに同意しています。米国では、これは30万台に相当します。 UberとLyftをすべて合計すると、合計で約100万になります。空港やリゾートから私たちの最愛の郊外まで運転する無人車は、世代を超えて自動化の顔になる可能性があり、毎年何十億人もの乗客が無人で旅行を始める可能性があります。無人タクシーの登場は、消費者の車に対する認識を根本的に変える可能性を秘めています。コンピューター化された運転手がタップするだけで、人々は車の所有権を完全に放棄することを決定するかもしれません。この意識の変化が大きくなると、その場合、同じ人数で移動すると、現在の自家用車よりもはるかに少ない数の車が必要になります。



しかし、この牧歌は来ないかもしれません。自動化は自家用車をより便利にし、ソフトウェアはそれらを所有する負担を大幅に軽減します。これについて少し考えてみてください。自動化された車は運転できるだけでなく、自分で駐車したり、燃料や修理のためにガレージまで運転したり、（もちろんあなたのお金で）自分の保険金を支払うこともできます。 「ばかげた」車をスマートな車に交換し、以前と同じように運転し続ける可能性があります。



長期的には、何かが混ざり合う可能性があります。 2040年までに、汎用UVVが主導権を握り、新しい乗用車の売上が50％減少したとしても（非常に大きな変化）、自動車メーカーは依然として世界中で約3,000万台の自走式車を製造しています。それらの半分は中国に、残りの4分の1は米国に行き着き、残りはEU、日本、そして新しい市場に分配されます。しかし、乗用車事業が縮小しても、車だけでなく、バ​​ンやスクーターなど、動くものなら何でも使う事業は成長していきます。今日の2兆ドルの国際自動車市場に残っているものは、はるかに大きな「個人輸送」市場に飲み込まれます。これは、世紀半ばまでに7兆ドルから10兆ドルに成長すると予測されています。これは、現代のEU経済全体の規模とほぼ同じです。 Waymoだけでも、2030年までに年間1.7兆のシェアを獲得したいと考えています。ただし、フォード、GM、VWは言うまでもなく、ユーバー、アマゾン、アリババは、戦いなしにこの新しい市場を離れることはありません。彼らは将来のドローンサービス事業で独自のプロジェクトを持っています。



したがって、無人革命は薄い細流から始まりましたが、すぐにこのゆっくりとした細流は嵐の流れに発展します。 2050年頃までに、ほとんどの人間が運転する車はなくなります。それらは、あらゆる形状とサイズの自律型車両のより小さく、よりスマートな艦隊に置き換えられます。一部の車両は専用車で、その他の車両は公共で使用されます。一人を動かすことができる人もいれば、百人以上を受け入れる人もいます。多くの人は誰も運びませんが、オンラインショッピングの勝利のおかげで生じた絶え間ない食物の流れを運ぶことに専念します。都市の世界を観察したり、交通を規制したりするだけで助けてくれる人もいます。全体として、UAVの多様なフリートは、今日の車両よりもはるかに長い距離を移動すると言えます。



無人革命は、20世紀の歴史を自動車で繰り返すものであり、コンピューター制御のより大きな規模でのみ行われると言いたい。しかし、私たちの過去には、これから先にあることに備えることはできません。スピードの変化のペースは私たちを圧倒します。米国では、完全なモーター化には約60年かかりました。都市に多数の車が登場し始めた1920年頃から、都市が車を窒息させ始めた1980年までです。 1980年から2020年までの次の40年間は、飽和期でした。



交通で働くために通勤する平均時間数はほぼ3倍になり、混雑による経済的損失は10倍に増加して年間1,660億ドルになりました。私たちはこの時間のほとんどを、車の使用を減らす方法を探し、代替手段に投資することに費やしました。



ただし、自動化は、わずか20〜30年で1世代以内に効果を発揮する可能性があります。私たちの車の歴史が私たちに何かを教えてくれたとしたら、それは自己運転革命が私たちが想像するものではないということです。