動画公開 | 【約30分ノーカット】夜の名古屋×E2E自動運転 高速の連続車線変更から、錦の繁華街まで
動画はこちら：https://youtu.be/sejbKlDVAbE
名古屋の街を、チューリングのE2E自動運転で走りました。
出発は午後8時前、ゲートを出てすぐ3回の車線変更が続く名古屋高速、ぐるりと一周する出口、道路の中央を走る基幹バスレーン、右折の矢印信号がない交差点、そして人とタクシーが行き交う夜の繁華街など約30分のルートです。
チューリングの自動運転AIは、名古屋の走行データをほとんど学習していません。それでも走れるのはなぜか。自動運転AIの開発を率いる棚橋が、プロドライバーが集める「上質な素材」と、その味を殺さないモデルづくり、行動指針のひとつ「The Bitter Lesson」などについて話しています。
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0:00 ダイジェスト
1:00 オープニングトーク
1:21 夜の名古屋で自動運転チャレンジ
2:11 走行開始直後の洗礼：タクシー停止と狭路の歩行者
5:19 名古屋高速への合流
6:20 高速での連続車線変更
7:39 学習データがほぼない環境下で走る
8:37 E2E自動運転モデルの汎化性能と「データ」へのこだわり
10:02 チューリングの行動指針「The Bitter Lesson」
10:50 難関・ループ状の高速出口
13:08 「素材の味」を極める：プロドライバーによる最高品質のデータ収集
14:16 個性豊かなドライバー陣と名古屋城周辺の広い幹線道路
15:44 MLエンジニアは「料理人」：素材の味を殺さないモデル設計
16:50 名古屋名物・道路中央の基幹バスレーン
18:24 エンジニアとドライバーの密な関係性
19:10 矢印信号なし交差点の絶妙な待機判断：難所・錦の繁華街へ突入
21:13 4車線の夜間右折と歩行者の見極め
21:55 路上駐車と予測不能な通行人
23:10 巨体アルファードで挑む夜の繁華街
24:00 路上障害物と自転車のいなし
25:11 人間の予測不能な行動に対するE2Eの適応力
26:55 タクシーの客待ち・塞がれた進路のレーン取り
27:45 カオスな交差点の突破と「全国繁華街シリーズ」
29:24 街ごとに違う道路の「生態系」
30:25 社員の7割以上が車を保有するチューリングのクルマ文化
31:58 出発地点へ：約30分の自動運転走行を終えて
32:57 お疲れ様でした
33:20 お知らせ：自動運転開発ドライバー絶賛募集中！
34:13 【おまけ】勝手に完璧な路上駐車をキメる車両
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チューリングでは、AIに「正しい運転」を教える開発ドライバーを募集しています。
あなたの「お手本」が、将来の自動運転の運転品質につながります。
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※公道での走行は、運転席のドライバーが常に周囲を監視し、必要なときにすぐ運転を引き継げる状態で行っています。