トーキング・フューチャーズ #3: 安全に適用されるインフラストラクチャ

先週、私たちはモルメディの本社で「Talking Futures」の第3版を楽しみました。これは、世界を変え、未来へと無限に広がるトレンドについての短い対談シリーズです。

幸運なことに、インフラ分野のベンチマークであるFerrovialの最高情報・イノベーション責任者であるDimitris Bountolos氏の出席と意見を聞くことができました。

ディミトリスは、トレンドカードをもとにした会話の中で、ブランド・デジタル戦略担当ディレクターのジョー・ロザノが質問した後、「インテリジェント・セーフティ」のトレンドについて話してくれました。

インタビューの全文は以下で聞くことができます Spotify そして続けて Ivoox、そして私たちで見てください ユーチューブチャンネル。ここでは、ディミトリスが私たちと共有した内容から興味深い抜粋をいくつか集めます。

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なぜこのトレンドを選んだのですか？

一番セクシーではないからです。誰もが「自動運転」について語る中、自動運転と密接に結びつき、ハンドルを離れ、空間を作って活用できる新しい「車載小売」に誰もが非常に高い期待を寄せており、誰もがそれをマネタイズしようとしている。しかし、交通手段にかかわらず、テクノロジーによって一貫した方法で事故を減らすことができるという点も、革命です。テクノロジーには次ぐ重要性があるようで、それほど明白ではないか、インセンティブが少ないようで、私たちには別の責任があると考えています。

こうした「安全」の改善や拡張が、車両だけでなく、普段は味方ではなかったインフラからも、どうすれば実現できるかを考えるのに多くの時間を費やしています。そして、エコシステム、つまり「状況認識」、つまり事故の前に数秒前にアドバンテージを得ることができる情報の増幅がどのように生み出されるか、あるいは人間にとって非常に複雑な決定が下されるのを見ています... 私たちはそれに多くの時間を費やしています。

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何をしているの？

さまざまな方法で、インフラストラクチャから味方に変えましょう。(...) 最初の決定の1つは、なぜインフラストラクチャをデジタル化し、そのデジタルレプリカに、車両に「増幅された状況認識」を与えるメカニズムを組み込まないかということです。静的、動的を問わず、交通標識の情報を伝送する規格を事前に定義できないのはなぜでしょうか。

私たちが行ったことは、物理インフラストラクチャをデジタル化し、複数のシナリオをシミュレートできるモデルを定義し、カメラと長年の資産の「フットプリント」を使用して、「安全」に関連するユースケースを開発できるアルゴリズムを作成し、それらのアルゴリズムをトレーニングして画像や合成環境を作成して一部のユースケースを改善するプロジェクトに着手することでした。

私たちが気づいたのは、これらのユースケースをマイクロサービスやAPIを通じて利用できるようにし、バリューチェーンにつなげることができるということです。バリューチェーンでは、車両がまだ準備できていないときに、パネルでより効果的な動的管理を行い、その情報をコントロールセンターに昇格させてより確固たる意思決定を行い、Wazeなどのように現在協力して試みているブラウザなどの関係者とつながり、車両に近づくことができます。これが究極の目標でした。車両は、アシスト付きでもオーケストレーション付きでも、その情報を使って減速やブレーキなどの意思決定を行うことで、車内で交流したり、運転以外のことをしたりするよう圧力をかけているときに、今日の人間が管理できない自由度が低下します。

14～15のユースケースがあります。最も単純なものから、交通密度の高い中央道路に加えて、高速道路の真ん中にある物体、反対方向の神風特攻隊など、速度を落とす必要があるかどうかの参考になり、私が見ているものではなく私が伝えることで計算を行います。また、安全ではなく道路の容量に直接関係する状況を作ることさえあります。さらに、改善してください。

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今日のスマートシティのトレンドはどうだと思いますか？

特に感度が高いこと。都市間であれ都市であれ、モビリティにおける事故率を下げなければならないという圧力が高まっています。生活と同じくらい価値のあるものに使われていないスマートデバイスがあるなんて考えられません。(...)

各都市には、どのようなメカニズムを導入できるかを見極めるために何年も努力してきた歴史があります。都市間環境や到着動脈ではあまり一般的ではありませんでした。基準はありますが、これはとても重要です。今日、自動車メーカーの大部分は、自動車がますますコモディティになりつつあり、あるモデルと別のモデル、あるブランドと別のブランドとの差別化は、物理的なものではなくデジタルに大きく依存していることに気づいています。（...）

自動車産業は、長年にわたり、サービスの観点から商業的に差別化された製品を通じて競争力を高めることはあまり意味がありませんでした。そして今日では、デジタルを通じて、車両のライフサイクル中に定期的な更新を行い、つながり、何かが起こるのを待つことが「必須」となっています。車両は時間が経つほど価値が高くなるか、特定の問題が組み込まれていなければ価値が下がります。

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この傾向を中期的にどのように見ていますか？

ドライバーとしての関与がどんどん少なくなろうと、ユーザーの「行動」をより多く取り入れるようになると思います。私の行動ややり方に関連する行動パターンは、カメラ内部のセンサーで疲れているかどうかを確認したり、認知能力を低下させるアルコール物質の影響を受けるなどのデリケートな側面を追跡したりするダイナミクスは、私がお話ししたことを補完する領域だと思います。（...）

今日では、加速、ブレーキ、特定のシグナルの使用、特定のジェスチャーを行う際の予測に関連する客観的なパターンがあれば、「安全」が報酬になるモデルがあります... ドライバーとの共犯点があります。ドライバーが何をしているのかを認識し、報酬を得ることができ、監視している受動的な要素があり、それによってドライバーが被る可能性のある露出による摩擦が発生しないことを知っていることは、もう1秒です。私たちが提案していることの進化。