エンドツーエンド自動運転とは

fsd 4. 判断の作り方は3つ — 部品を並べるか、1つの網で通すか

認識が「何がどこにあるか」を出した後、「どう動くか」を決めるのが判断である。作り方は大きく3つあり、上から下へ、人が設計する境目が減り、学習が決める範囲が広がる。 ① モジュール型 — 規則の手書きから始まった 古典的な方式は、認識・予測・計画・制御を別の部品として設計し、決められた形式 (物体の箱、走路の線) で受け渡す。初期は「赤信号なら止まる」のような規則を人が書いたが、現実の道路は「雪で区分線が見えない」「鳥が落ちてくる」のような想定外の連続で、規則は書き切れなかった。部品ごとに検査でき、誤りの所在を特定できる長所は残るため、ウェイモの説明 (認識→予測→計画) や日本のレベル3 (走行環境条件の中で作動) はこの型を土台にしている。短所は、前の部品の誤りが後ろへ積み上がることと、境目の形式に入らない情報が捨てられることにある。 ② 統合型 — 部品を残したまま「計画のため」に学習…

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技術者より先に政策責任者を日本へ置いた ― E2E自動運転Wayveの人事が語るもの

**E2E自動運転は37年を経て3度目の登板を果たした。生成AIが整備した計算基盤が、過去2度の失敗を乗り越える追い風となる。本稿では、Wayveの4部品と日産の2027年度量産計画から、E2Eの現在地と未来を解剖する。** 2026年8月、英国の自動運転AI企業Wayveが、日本を含むアジア太平洋を担当する公共政策責任者を置いた。就いたのはUber出身の政策専門家である。技術発表でも資金調達でもない、一見地味な人事だが、読み解くべき情報が3層に折り畳まれている。E2Eという技術方式の選択、日本という市場の選択、そして技術者ではなく政策の専門家を先に配置するという順序の選択である。 本稿はこの3層を順に開く。まずE2E(エンドツーエンド)自動運転とは何で、学術的にどこが強くどこが未解決なのか。次に[Wayve](https://www.postation.jp/ai/wayve)がその未解…

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