SSII2024 [OS3] 生成AIと完全自動運転

1. 生成AIと完全自動運転 2024.6.14 青木 俊介 （チューリング株式会社 取締役CTO/ 国立情報学研究所 助教）
3. 共同創業者・CTO 青木俊介 2014年 東京大学 大学院 修士（情報理工学） 2015年-2020年 米・カーネギーメロン大学の情報工学科でPh.D. ゼネラルモーターズと自動運転システム開発 自動運転の研究・開発に従事 2021年4月 国立情報学研究所 助教 2021年8月 チューリング株式会社を共同創業 CTO
4. How can we conquer the market held by Japanese car makers by autonomous driving? （日本の自動車メーカーが持っている市場を どう自動運転ソフトウェアで奪えるだろうか？）
5. 日本は製造業・モノづくりが伝統的に強い しかし情報・ITによる「変化」で負けてきた
6. 日本は製造業・モノづくりが伝統的に強い しかし情報・ITによる「変化」で負けてきた
7. 世界はテスラを評価している
8. 日本の年間自動車出荷額： 60兆円 自動車産業の就業人口： 550万人 全就業人口に対する比率： 8.5% 日本の基幹産業の危機
9. 日本の年間自動車出荷額： 60兆円 自動車産業の就業人口： 550万人 全就業人口に対する比率： 8.5% 日本の基幹産業の危機
11. 「情報」のプラットフォーム
12. 2023年の対米ITサービス： 5.6兆円の赤字 2030年の対米ITサービス： 10兆円の赤字 「デジタル小作人」 「ITの植民地」
13. 生成AIと完全自動運転 チューリング 共同創業者CTO 青木俊介
22. 運転シーンの理解：既存 vs LLM自動運転
23. 運転シーンの理解：既存 vs LLM自動運転
24. 運転シーンの理解：既存 vs LLM自動運転 「AIによる物体の個別認識→ルールベースのコンテキスト理解・意思決定」から 「AIによるコンテキスト理解・意思決定」に移行
28. Vision-Language Modelの開発
40. まとめ • 完全自動運転には生成AI・LLMが必要 • コンテキストを理解する「脳」が必要 • 車に組み込むには速度が大事 • LLMの推論はスループット・レイテンシに課題 • HW・SW両面での高速化 • チューリング、採用も積極的です！ • プレシリーズA調達！ • 勝ち馬をつくろう！
41. 生成AIと完全自動運転 チューリング 共同創業者CTO 青木俊介