一部報道では、自動運転研究室のスタッフのうち、約100人は菜鳥の最高技術責任者（CTO）率いる技術チームが引き受けるが、全体の7割にあたる約200人はリストラの対象になると伝えられた。

アリババは報道を受け、「達摩院の自動運転事業が菜鳥に移されたのは事実だ。一部のスタッフは菜鳥に移籍し、それ以外のスタッフはアリババの別の事業部門に配属される。事業再編に伴う人員配置の最適化は確かに実施される」とした上で、「7割をリストラするとの情報は事実と異なる」と強調した。

達摩院は、マシンインテリジェンス、データコンピューティング、ロボット、フィンテック、Xラボの5つの研究分野に分かれており、これまではロボット分野の下に自動運転研究室が設置されていた。同研究室の主な成果としては、フードデリバリーや生鮮食品の配送など物流の「ラスト3キロ」を担う自律型配送ロボット「小蛮驢（XiaoManLu）」の開発が挙げられる。小蛮驢は2022年3月31日までに、1000万件以上の配送を担当している。

アリババの自動運転研究事業が菜鳥に組み入れられたことについて、事情をよく知る関係者は「アリババの自動運転研究は、研究室で最先端技術を模索する段階を離れ、実際に活用される場面に合わせた開発に移るだろう」 と述べた。

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（36Kr Japan編集部）

百度（バイドゥ）は2月7日、独自の対話型AI「文心一言（ERNIE Bot）」を発表した。文心一言が同社の検索エンジンに導入されれば、複数の回答がある質問に対する最適解の提示や、AIによるコンテンツ生成などが可能になる。現在進めている内部テストは3月に完了する予定だという。この発表を受け、同社の株価は1割以上上昇した。

バイドゥは長年にわたってAI分野に関する取り組みを進めており、AIの基盤となるチップからディープラーニングのためのフレームワーク、大規模言語モデル、検索などのアプリケーションまで、総合的な開発を進められる体制が整っている。

アリババ集団の先端技術研究機関「アリババ達摩院（Alibaba DAMO Academy）」もこのほど、ChatGPTのようなAIツールを開発中だと明らかにした。現在は、社員限定で公開して内部テストを実施しているという。このAIツールは、同社の企業向けコミュニケーションツール「釘釘（DingTalk）」に導入される可能性がある。

ネットイース（網易、NetEase）傘下のオンライン教育サービス「網易有道（NetEase Youdao）」のAI技術チームはすでに、ChatGPTを活用したコンテンツを教育の場に投入している。例えば、AIによるスピーキング指導や作文添削などへの利用が試みられているという。

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（36Kr Japan編集部）

米ワシントンで8月14日〜18日、コンピュータサイエンスの国際学会「計算機協会（ACM）」が主催するデータマイニング分野の学術会議「SIGKDD 2022」が開かれた。SIGKDDは、データマイニング分野では最大規模かつ最も歴史ある学術会議で、論文採択率が極めて低いことでも知られる。知識発見やデータマイニング、人工知能（AI）などの分野に大きな影響力を持つ。

会議最終日の18日、アリババ達摩院の研究チームによるフェデレーショングラフ学習に関する論文「FederatedScope-GNN: Towards a Unified, Comprehensive and Efficient Package for Federated Graph Learning」が、応用科学部門の「最優秀論文賞」を受賞した。中国企業に同賞が授与されたのは初となる。

同論文は、フェデレーショングラフ学習の技術的発展を後押しするもので、優れたプラットフォーム構築の模範を示したとして高く評価された。

（36Kr Japan編集部）

「L4」自動運転トラックに対する公道試験ライセンス

アリババは2015年以降、物流分野における自動運転の開発と応用を模索してきた。達摩院の先端技術と、傘下の物流企業「菜鳥網絡（Cainiao Network）」の物流シーンとを結びつける取り組みを進め、20年にはL4レベルの技術ソリューションを採用した自律走行型配送ロボット「小蛮驢」を発売した。

同ロボットは、宅配便やフードデリバリー、生鮮食品配送など「ラスト3キロメートル」の物流を担う。22年3月末には、累計配送件数が1000万件を突破し、無人配送業界の新記録を樹立した。

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大蛮驢は、都市内物流向けの小型無人トラックで、宅配便などへの活用を想定している。 

アリババは、今後もテクノロジーやイノベーションが重要な分野にしっかりと投資し、とくに自動運転に重点的に投資していく方針を示した。

（36Kr Japan編集部）

このほど、同プロジェクトの発表会が中国科学技術館で行われた。初回の作業では20万ページ分に及ぶ古典籍をデジタル化し、3万字を網羅する古書字典として集約された。これらの古典籍は漢典重光のプラットフォームを通じて一般ユーザーも検索・閲覧することができる。

古典籍を認識するための新たなシステムは、アリババ達摩院の技術チームと四川大学の専門家が共同開発したものだ。このシステムのAIは97.5%という高い精度で20万ページに及ぶ古典籍の認識作業を行ったという。

公開情報によると、アリババグループの基礎科学・イノベーション技術研究機関「アリババ達摩院（Alibaba DAMO Academy）」は技術的な課題に取り組むため、2017年に量子研究所を設立した。 アリババは、世界のトップクラスの大学や科学研究機関にアリババ経済体が有するオールシナリオのリソースを引き続き開放すると表明している。

GPSシステムでは、メートル単位の測位しかできず、センチメートル単位に精度を上げるためには、RTK（リアルタイムキネマティック）技術がよく使われる。RTKでは地上に設置された基準局からの位置情報でGPSの精度を高めることができるが、通常慣性航法装置との併用が必要であり、コストが高いのが難点である。また、障害物があると衛星からの電波が不安定になることも避けられない。

この問題に対し、達摩院は密結合アルゴリズムを採用し、GPS、慣性航法装置、車輪速センサー、カメラ、LiDARなどマルチモーダルのセンサーを統合させることで、低精度のセンサーでセンチメートル単位の測位を実現した。また、GPS電波の届かないトンネルなどでも通常通りの測位が可能である。達摩院はこのアルゴリズムに適した高精度のハードをも開発している。

マルチセンサー統合による測位は、疎結合と密結合の2つが主流だ。疎結合は各センサーが一度処理したデータを統合させるもので、密結合はオリジナルのデータを統合させた上で計算するものである。後者のほうがより精度が高く、技術的に難しい。

ここ数カ月、達摩院は自動運転分野において頻繁に研究成果を発表している。4月8日、達摩院は独自開発した3Dノイズ除去技術・画像補正アルゴリズムを搭載したISP（Image Signal Processor）プロセッサを発表。夜間や高速移動中など複雑な環境において、現在の主要製品より10%以上パフォーマンスが向上するという。4月22日には、世界初の自動運転「ハイブリッド式シミュレーター」を発表した。わずか30秒で極めて複雑な環境のシミュレーションができ、1日800万キロ以上のシミュレーションが可能だ。

これらの研究成果をみる限り、アリババ傘下の物流プラットフォーム「菜鳥網絡（Cainiao Network）」の無人物流車両は、すでに量産化態勢を整えたと考えてよい。

4月18日、菜鳥網絡傘下の技術開発機関「菜鳥ET物流実験室」のアルゴリズム責任者の陳俊波氏はメディアに対し、菜鳥の無人物流車両はまもなく商用化され、年内にラストワンマイルの配送を担当することになると話した。菜鳥はすでに昨年2月から大規模な実験を始めている。20万平米近い無人車両産業パークの内部で、クラウド上で車両に指令を出し、パーク内の倉庫や仕分けセンターの間での輸送を行うものだ。

新型コロナ禍の影響もあって、EC大手「京東（JD.com）」の無人物流車両はすでに実用化され、生活関連サービスの「美団点評（Meituan Dianping）」の無人物流車両も北京市順義区で試験的運営を開始した。そこに菜鳥の無人物流車両が加われば、巨大ECプラットフォーム同士の無人物流競争が勃発するだろう。

（翻訳：小六）

アリババグループの先端技術研究機関「阿里巴巴達摩院（Alibaba DAMO Academy）」は4月22日、世界初自動運転車用の「ハイブリッドシミュレーション走行プラットフォーム」を発表した。このプラットフォームでは、リアル（実環境）とバーチャル（仮想環境）を融合したシミュレーション技術を採用し、実際の走行テストとクラウドを活用した機械学習によって、悪条件のシーンであってもわずか30秒でテストを完了することができる。1日あたり800万キロ以上のシミュレーション走行が可能で、AIモデルの学習効率を大幅に向上させている。

自動運転にとってシミュレーションによる走行テストは、アルゴリズムを最適化する上で重要なプロセスである。実際の路上走行テストによるデータの蓄積には限界があり、米シンクタンクの「ランド研究所」の試算によると、1つの自動運転システムを量産するには170億キロ以上の走行データが必要となる。これは100台の車が時速40キロで毎日走行しても500年かかる計算だ。しかし、実測データに基づいてバーチャルな道路状況を構築すれば、学習効率は飛躍的に向上する。

また、悪天候や交通事故など極端な状況は、実際の走行テストでは再現が難しい。アルゴリズムがこれらの状況に対応できるようにするためには、シミュレーション環境で学習を行う必要がある。

(動画は新華社より)

自動運転企業にとってシミュレーション走行プラットフォームを構築することは大きな競争力となる。アリババ達摩院のシミュレーション走行プラットフォームは、実際のデータを使って自動的にバーチャルシーンを生成し、そこに人がランダムに介入することにより、リアルタイムで前後の車の加速、急カーブ、緊急停車などのシーンをシミュレーションし、車両が障害を避けるための学習を行うことができる。悪条件のシーンをシミュレートすることも可能で、1日あたり100万種類のシーンを生成することができる。

アリババの発表より前に、ファーウェイ、テンセント、バイドゥもシミュレーション走行テストプラットフォームをリリースしている。しかし、業界関係者が、自動車専門情報サイト「未来汽車日報」に語った内容によると各社の出発点は全く異なっているという。ファーウェイは車載コンピューティング・プラットフォーム「MDC（Mobile Data Center）」をリリースしており、その顧客向けにセットとなったシミュレーションプラットフォームを提供している。テンセントのシミュレーションプラットフォームはクラウドコンピューティングをベースにしており、実際の応用シーンを模索しているところだ。バイドゥのシミュレーションプラットフォームは自社の自動運転技術の開発に用いられている。

自動運転車市場が注目を浴びるにつれ、シミュレーション走行プラットフォームも主要企業および業界のトッププレイヤーにとって重要な戦いの場となった。「中国自動運転シミュレーション技術研究報告（2019）」によると、今後5年以内にシミュレーション走行の世界市場の規模は、100億ドル（約1兆700億円）前後になると予測されている。
（翻訳・普洱）

物流以外にも、アリババは無人運転分野でいくつかの駒を持っている。2019年12月、アリババ傘下の「高徳地図（Autonavi）」と米半導体メーカー「NVIDIA」は、高徳地図の高精細地図とNVIDIAの自動運転チップおよび位置決定アルゴリズムに基づいた、高精度位置決定ソリューションの提供を発表した。また同じく2019年12月、アリババが投資する自動運転技術開発企業「AutoX（裹動智駕）」は、米国カリフォルニア州で無人自動運転車の実験走行を申請し、2020年には自動車大手の「FCA（フィアット・クライスラー・オートモービルズ）」と提携し、中国国内でロボタクシーサービスの開始を計画している。

XG実験室は達摩院に設立された15番目の実験室で、ほかにも「語音実験室（Speech Lab）」、「視覚実験室（Vision Lab）」、「智能計算実験室（Data Analytics and Intelligence Lab）」、「自動運転実験室（Autonomous Driving Lab）」、「量子計算実験室（Quantum Lab）」などがある。

達摩院は2017年に設立されてから2年余りの間に、国際的なトップクラスの技術コンテストで50回近く第1位を獲得している。