9月26日、アリババの王剛自動運転ラボ責任者は、雲栖大会の自動運転技術専門会場で、「アルゴリズムの観点から、現在最も解決すべき問題は、交通シーンが複雑で多様だが、交通アルゴリズムが多くのシーンのキーとなる問題を効果的に処理できず、衝突リスクを回避できないと考えている」と述べた。

自動運転の研究開発を手がけるすべての会社と同様に、アリババの自動運転チームもアルゴリズムの面で問題を抱えている。これは、車両の種類，交通環境、割り込み運転動機などに多様性があるために車両の挙動が複雑で変化し、既存のアルゴリズムでは複雑で多様なシーンを効率的に扱うことができないためだ。

王剛氏は，既存の運転環境、例えば高速道路、市街地道路などに基づく分類方式は粒度が荒すぎて、問題を分解する役割を果たせないと指摘している。 一方シーン要素、たとえば天候状況、道路状況に応じた組合せは非常に冗長であり、ほとんどの組合せは自動運転の肝心な難点とは直接関係がない。

これに基づき、アリババの自動運転チームはシーンを細かく分類し、アルゴリズムと深く融合させた。 割り込み運転の場合、チームはシーンをさらに25個の小さなカテゴリに分割し、それぞれに最適化アルゴリズムを1つずつ割り当てました。

理論的には、千の運転シーンがあればアリババの自動運転の技術適用には千のアルゴリズムを設計する必要がある。これには多大な人件費がかかる。

この問題を解決するため、アリババはAutodriveプラットフォームを開発し、コンピューターを通じて検索、発見と学習を行い、シーンごとに対応するアルゴリズムや規則、モデル構造およびパラメーターなどに適合させる。王氏によると、現在の彼らのアルゴリズムはすでに初歩的な成果を収めている。例えば，交差点での衝突防止では、人工によるアルゴリズムの最適化に対してAutodriveプラットフォームを利用することで衝突防止成功率を16.5%向上させることができる。研究開発の効率性は、人件費を5倍にまで向上させた。

参考記事：https://www.leiphone.com/news/201909/qtOyc1A49OW12cat.html