対話：楼天城がロボタクシーの発展とAIの世界観の関係について語る

自動運転技術の発展は5つの段階に分けることができます：

1. 1時間の無人運転：基本機能を実現し、約1時間の自動運転が可能。車両の改造と基本能力が重要。

2. 10時間の無人運転：主に様々な機械学習モデルの進歩に依存。

3. 100時間の無人運転：大規模なデータ収集と複雑なモデルトレーニングが必要。完全なデータ収集とシミュレーショントレーニングシステムの構築が鍵。

4. 1000時間の無人運転：科学的な評価指標システムの構築が核心。システム性能の向上を正確に判断できる。

5. 10000時間の無人運転：全体的な交通安全を考慮する必要がある。自身の安全だけでなく、他の車両へのリスクも低減。システムが人間のレベルを超え、自己学習と進化メカニズムの構築が必要。

このプロセスにおける重要なポイントは：

• 基本機能から複雑なモデルへの進化
• 大規模な生データの収集と活用
• 科学的な評価指標システムの構築
• 人間のレベルを超えた後の自己学習能力
• 自身の安全だけでなく、全体的な交通安全の考慮

自動運転技術の進歩は長期的なプロセスであり、各段階に1〜3年の時間を要します。現在、業界のリーダーはすでに1000時間以上の無人運転レベルに達し、10000時間に向けて前進しています。

データに関する見解：

• システムが人間のレベルを超えた後、人間の運転データは「ノイズ」になる可能性がある
• 単純にデータ量を追求するのではなく、高品質のデータを選別する必要がある
• 単純にデータを注入するよりも、自己学習と進化メカニズムの構築がより重要

総じて、自動運転技術は「リソース駆動型」から「能力駆動型」へと移行しており、評価システムと自己進化能力が鍵となっています。