リヴィアン・オートモーティブ Evercore第9回ADAS・自動運転車・AIフォーラム

はい。まず、本日はお招きいただき、本当にありがとうございます。投資家の皆様にお話しできる機会をいただき、うれしく思います。重要なテーマについて、まず私から少しお話しして、その後、自動運転についてジェームズに引き継ぎます。現在、投資家の皆様がまず注目しているのは、主に次の点です。すみません、音声が少し反響しています。現在、何より注目されているのはR2の生産立ち上げです。R2は、6月に発売したミッドサイズSUVです。ご想像のとおり、Q3は、実質的に初めて生産が四半期を通じて行われる四半期となります。生産とサプライチェーンの観点から立ち上げがどのように進んでいるのか、また、Q2の決算説明会で示した目標についてなど、ぜひお話ししたい質問がたくさんあります。

そしてもちろん、自動運転とその実現に向けた道筋にも大きな注目が集まっています。

はい。チームは今年、ポイント・ツー・ポイントの機能を利用可能にすることに全力で取り組んできました。その点では順調に進んでおり、今年末に初期展開を開始する予定です。私たちはGen 2の発売以来、自動運転の実現に向けて取り組んできました。Gen 2は、垂直統合と強力なデータループという考え方を中心に構築されました。これにより、お客様のデータやセンサーデータを運転操作と合わせて収集できます。それによって、自動運転の開発を進めることができました。昨年、年末にユニバーサル・ハンズフリーを発売しました。これは、国内で利用できるハンズフリーシステムの中で、最も広い範囲をカバーするものです。ポイント・トゥ・ポイントは、自動運転の開発における次の重要なステップになると考えています。スタック内で自動運転のレベルをさらに高めていくため、改良を重ねていきます。

はい。私たちはマルチモーダルが非常に重要だと強く考えています。カメラによる認識性能が人間のレベルに匹敵するという前提を認めたとしても、それだけでは不十分なケースが数多くあると考えています。人間も間違いを犯すからです。自動運転が広く普及するためには、社会が求める安全性の基準はほぼ間違いなく人間のレベルを上回る必要があると考えています。そうした理由から、マルチモーダルは実環境で大いに役立つと考えています。また、開発の進展を加速させる効果もあります。カメラにレーダーを組み合わせると、システムの性能がさらに向上します。LIDARを加えると、さらに性能が向上します。

これは、R2で規模を拡大しながら開発を加速させる方法であり、同時に、安全で高性能かつ堅牢な機能を、お客様に提供するためのセンサー群を整えることにもつながります。

そうですね。3年前に、自動運転スタック全体を社内開発に切り替えました。最下層のカメラドライバーやISPから、車両上で動作する認識モデルに至るまで、すべてを対象としました。Gen 1にはモービルアイのシステムを採用していました。Gen 2を発売した際に、そのシステムを取り外して置き換えました。その後、データを収集し、認識モデルを開発する中で、着実に性能を改善してきました。まずはハイウェイ・アシスト機能、次にユニバーサル・ハンズフリー、そして現在はポイント・トゥ・ポイントに注力しています。

そうですね。自動運転で重要なのは、いわゆるエッジケースへの対応です。私たちが特に重視してきたのは、モデルにとってあまり有益な情報にならない、単調な高速道路での走行距離をどう増やすかということではありません。そのデータでモデルを学習した際に得られる勾配は、ごく小さいものです。一方で、モデルの運転行動に本当に違いをもたらすような、より興味深いケースをどう見つけるかが重要です。そうしたケースでは勾配が大きくなります。その一環として、グリッズ・システムを開発しました。最新のAI技術であるVLMを実際に活用することで、エッジケースの収集を大規模に行えるようになります。現在、非常に発生頻度の低いエッジケースを集めた3,000件のクエリーセットがあり、顧客の車両群に対して常時クエリーを実行しています。そして、そのデータを使ってモデルを学習しています。

開発プロセスの大きな部分を占めるのは、こうしたエッジケース、つまりモデルがまだ経験していない新たなケースを実際に集め、運転行動を改善できるようにすることだと思います。

はい。年末に、まずはおそらく早期導入顧客向けにポイント・トゥ・ポイントの展開を開始し、来年も引き続き展開していきます。来年のもう少し後には、Autonomy+の顧客車両群全体への展開を目指しています。当然ながら、展開を進めると同時に、システムの開発と改善も継続していきます。介入が必要となる割合を改善し、より多くのシナリオに適切に対応できるようにしていきます。また、初期バージョンではODDの対象外となるものの、今後追加を目指す機能もあります。例えば、駐車場への対応です。その後の大きな注力分野はウーバーとのロボタクシー提携であり、システムを改良し、完全なドライバーレス走行に求められる性能を実現していきます。これはモデル面だけでなく、検証面でも取り組んでいきます。