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Tesla FSD Beta Highlights: Cyclists and pedestrians in the road

Tesla の FSD がどの程度のものかを知るには、ベータテスターたちが投稿したビデオをまとめた「Tesla FSD Beta Highlights: Cyclists and pedestrians in the road」がオススメです。人間が運転していても簡単ではない、一般道での自転車や歩行者が絡む場面を Tesla の FSD がどう処理するかが、わずか5分強のビデオの中に良くまとめられています。

これを見ると、本当の意味での「完全自動運転」がいかに難しいものかが良く分かります。いきなりレベル5の完全自動運転(ロボタクシー)を目指す Waymo と、法的にはレベル2のままで改良を続ける Tesla とでは、目指しているところは同じでもアプローチが大きく異なります。

 

【英語学習】Tesla AI Day テスラAIデイ

前半は、自動運転ソフトウェアの話で、まずは(自動車、路側帯、車線)などの物体認識技術を解説し、その後、その情報を利用して、どうやって自動運転を行なっているかを解説しています。

人工知能で使われている深層学習は、ニューラルネットと呼ばれる一連(=レイヤー上に並べられた)の行列演算を活用していますが、前半のレイヤーが Feature Extraction (特徴抽出)と呼ばれるもので、そこで「丸いものがある」「斜めの直線がある」などの基本的な特徴を抽出し、その情報を元にして、後半のレイヤーで「この部分に自動車がある」「ここに車線が斜めに走っている」などの高度な物体認識を行なっています。

下の図は、Tesla の技術者が HydraNets と呼ぶ構造で(53:00から)、物体認識、信号認識、車線認識の三つのタスクを行う際に、Feature Extraction の部分までは同じネットワーク(一連の行列計算)を使うことにより、それぞれ別々のニューラルネットワークを使うのと比べて、大幅に計算量を減らしているそうです。

さらに面白いのは、Feature Extraction の結果をディスクにしまうことにより、ニューラルネットワークのトレーニングに生かしているという点です。

Tesla の自動運転は、まだ不完全なため、ドライバーが常にハンドルを握って、いざという時には、自らハンドルを切って事故を防ぐ必要がありますが、その動作を Tesla 車は、自動運転ソフトの誤動作と認識して、サーバーにシグナルを送るように出来ています。

Tesla はサーバー側でそれらの情報を活用して、自動運転ソフトを日々改良していますが、必要に応じて、新しいアルゴリズムをテスト用に自動車に送り込み、(実際の運転はせずに)シャドーモードで動かすことによりテストを行なっているそうです。

つまり、「路肩に止まっている緊急車両を見逃した」ケースがあれば、それに対処するようにソフトウェアをアップデートした上で、そのソフトを実際の車両に送り込み、前もってディスクにしまっておいた Feature Extraction の結果をベースに、アップデートした上位のレイヤーに渡し、正しく緊急車両を認識したかどうかのテストが行えるのです。

こんなソフトウェアのデバッグの仕方が出来てしまう点が Tesla の凄さであり、ソフトウェアのことが理解出来ていない人々が会社を経営し、ソフトウェアの開発は外注に丸投げしてしまうような既存の自動車メーカーには、決して出来ない芸当です。

後半は、ニューラルネットのトレーニング用のハードウェアの話でしたが、こちらも桁違いでした。Tesla は Nvidia の GPU で構築したスーパーコンピュータをトレーニング用のマシンとして、これまで使って来たことが知られていますが、ついに、自分たちで専用のスーパーコンピュータ DoJo を半導体チップから設計してしまったのです。

Tesla が提供する蓄電施設が、今度はカルフォルニア州で、火力発電施設に変わって、ピーク電源対策に使われることになった、という報道です。

テスラの電源網向けの蓄電施設ビジネスは、実績ベースで着実に設置数を増やしています。この分野はあまりにもあたらしいので、市場規模はまだまだ小さいのですが、Tesla 自身が圧倒的な技術力で、市場そのものを作り出しているのです。

 

電気自動車は、電池の温度を一定の範囲に保つ必要があるため、そこになんらかの熱管理システムが必要ですが、Tesla はそれを室内の空調システムと一体化

電気自動車は、電池の温度を一定の範囲に保つ必要があるため、そこになんらかの熱管理システムが必要ですが、Tesla はそれを室内の空調システムと一体化して作ることにより、「電池から出た余分な熱で社内を温める」などが柔軟に出来るようになっています。

 

Tesla の独壇場だった電気自動車市場に、ようやく他のメーカーも参入し、本格的な「EVシフト」が始まろうとしていることを分かりやすく解説した、Forbes の記事です。

これまで Tesla の独壇場だった電気自動車市場に、ようやく他のメーカーも参入し、本格的な「EVシフト」が始まろうとしていることを分かりやすく解説した、Forbes の記事です。

 

Tesla achieves annual run rate of 1 million electric cars – incredible milestone

Tesla が持つ生産能力が前四半期の終わりに、ついに「年間100万台」に達したのです。

それもこれは、カルフォルニアと上海の工場だけで達成した数字で、今後、ベルリンやテキサスの工場でも生産が始まれば、さらに生産能力があがります。

Tesla の驚異的な成長は、着実な生産能力の増強にささえられていますが、今回の数字は、さらなる成長を約束するものとなっているのです。

 

Tesla CFO: There’s A “Profound Awakening” In The Electric Car Sector

Tesla の CFO、Zachary Kurkhorn によると、電気自動車への需要は世界中で高まっており、これだけ急速に生産能力を増やしているのに、需要がそれを上回るペースで増えており、生産能力が追いつかないそうです。

Tesla としては、この需要に答えるべく、年に50%の率で生産能力を増やし、将来は年間2000万台を生産・販売する会社になる予定だとのことです。

 

Morgan Stanley: How Tesla ‘Found Chips’ To Break Delivery Records

各自動車メーカーが、半導体不足のために減産を強いられている中、記録的な生産・出荷台数を発表した Tesla が、どうやってこの半導体危機を乗り切ったのかに関する興味深い記事です。

この記事によると、通常、一つあれば十分な制御装置のデザインを19種類用意し、入手できる半導体に応じて柔軟に設計を選べるようにすることにより、半導体危機を乗り切ったそうです。

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