Waymoのドミトリー・ドルゴフ共同CEOは、カメラとAIに依存する自動運転アプローチには限界があるとの見方を示した。初期段階では性能を伸ばしやすい一方、実道路で求められる高い安全水準に近づくにつれて改善ペースが鈍るとし、WaymoはLiDARとレーダーを組み合わせたマルチセンサー構成で対応する考えを改めて示した。

電気自動車メディアのCleanTechnicaが11日付で報じたところによると、ドルゴフ氏は最近、Y Combinatorのイベントで、カメラ中心の自動運転について「安全性の改善曲線は早い段階で平坦になる」と述べた。

同氏が問題視したのは、平常時の走行性能ではなく、例外的な状況を含めた最終的な安全性の確保だ。カメラベースのシステムは、AIの学習やデータの蓄積によって初期性能を引き上げやすい半面、実道路で発生する多様な例外事象まで安定して処理しようとすると、別の壁に直面するという。

自動運転車には、通常走行だけでなく、突然の障害物や複雑な交差点、悪天候といった予測しにくい状況でも安全に判断する能力が求められる。重要なのは平均的な走行性能ではなく、事故確率を極めて低く抑えるべき例外的な場面で、どこまで確実に検知し対応できるかだと説明した。

Waymoはこうした課題に対応するため、カメラに加えてLiDARとレーダーを併用するマルチセンサー方式を採用している。各センサーが異なる手法で周辺環境を把握し、1つのセンサーの判断を別のセンサーが補完・検証できる構成だという。

今回の発言は、Waymoが従来から掲げてきた技術戦略を改めて強調したものとみられる。ドルゴフ氏は、自動運転の安全性はAIモデルの性能向上だけでは解決しにくいと指摘。商用運行の段階では、センサーの冗長性と相互検証の仕組みが安全性向上に重要な役割を果たすとの考えを示した。

自動運転業界では、センサー構成を巡る競争が続いている。Teslaなど一部企業は、カメラとAIを軸にセンサーコストとシステムの複雑さを抑える戦略を進める。一方、WaymoはLiDARやレーダーを追加することで、環境認識の精度と安全性の確保を重視している。

両者の違いは、コストと安全性のどこに重きを置くかに集約される。カメラ中心の方式は量産やコスト低減で優位に立つ可能性があるが、Waymoは商用サービスに必要な安全水準を満たすには追加センサーが欠かせないとの立場だ。

自動運転が研究開発段階を超え、乗客を乗せる商用サービスへ広がるにつれ、安全性の検証は一段と重要になっている。車両が自律走行できることと、事故リスクを継続的に抑えながら実運用できることは別問題だという認識が背景にある。

ドルゴフ氏の発言は、自動運転業界の競争軸が機能デモから実際の安全性検証へ移りつつあることを示している。どれだけ多くの道路を走れるかではなく、まれな事故場面や例外的な環境にどこまで安定して対応できるかが、技術競争の中核になりつつある。

今後の焦点は、カメラ依存の方式とマルチセンサー方式のどちらが商用サービスでより高い安全性を実現できるかに移る見通しだ。自動運転の普及が進むほど、センサーコストの低減に加え、安全性向上の余地をどこまで広げられるかが各社の競争力を左右することになりそうだ。