オートナビは産学研を連携させる未来交通・都市コンピューティング共同研究所を設立し、「100万計画」を開始した。

12月7日、AutoNavi Mapは北京で「未来交通の産業変数を発見」と題した記者会見を開催し、中国道路協会と提携して未来交通と都市コンピューティングの共同実験室（以下、「共同実験室」）を設立し、「100万人計画」を開始することを正式に発表した。この実験室は10年間投資し、数百の大学と協力して、未来交通の何千人もの専門人材を育成する。

清華大学の李孟氏、同済大学の楊暁光氏、中山大学の于志氏を含む国内交通と人工知能分野の第一陣5名の科学者が共同研究室に移り、データ時代のインテリジェント運転スケジューリング、都市「CT」、スマートバス、都市交通頭脳、交通需要管理などの最先端のテーマに共同で取り組んでいる。同時に、AutoNaviが地方政府と協力して推進する都市交通頭脳、スマートガイダンス、スマート公共交通などの未来交通科学研究成果の第1弾が、北京、杭州、成都、宣城などの都市で実装されました。

オートナビマップの董振寧副社長は記者会見で、都市化の過程で生じる交通渋滞や道路権利紛争などの大都市の問題は、依然として資源競争と情報孤島という古い問題によって引き起こされていると述べた。交通分野のリーディングカンパニーとして、AutoNaviは膨大な交通ビッグデータ、産業生態資源、都市交通頭脳を構築する能力を保有しています。そのため、同社は中国道路学会と協力し、トップクラスの科学者を招いて未来交通と都市コンピューティングの共同研究室の設立を主導することにした。データソケット、産業振興、コンピューティングエンパワーメントの3つの主要な投資を通じて、運輸分野における産学研究の統合的な発展を促進し、将来の運輸産業の新たな変数を発見することに貢献したいと考えています。

倒産した研究開発の孤立した島を打破するために、オートナビと高速道路協会は共同研究室を設立した。

「新しい業界は古い問題に直面している。」オートナビマップスの董振寧副社長は記者会見で、交通という新しい産業は古い問題に直面していると語った。科学研究と産業成果の転換がスムーズに進んでおらず、生産と研究を両立できる人材が不足しています。交通データの収集を例にとると、科学研究コミュニティでは、手作業によるカウント、アンケート調査、固定機器による検出などの従来の方法を使用しています。これら 3 つの方法は非効率的で、精度が低く、ローカルの道路交通状況データしか取得できません。インターネット企業では、インターネットを通じてデータを効率的、正確かつグローバルに取得することが当たり前になっています。

実際、産学研の融合は単なるスローガンではなく、科学研究、教育、生産におけるさまざまな社会分業の機能的および資源的優位性の調整、技術革新の上流、中流、下流のドッキングと結合です。しかしながら、運輸業界においては産学研の融合がなかなか進んでいないのが現状です。その代わりに、「産学研究の島」が出現した。大学や研究機関の研究開発成果は、産業化され、市場で検証されるには最先端すぎるのだ。国内企業は工業化の過程で多くの技術的困難に直面しており、理論的な指導を提供する適切な大学や研究機関を迅速に見つけることは困難です。

運輸業界で出現した「産学研孤島」現象は、科学技術の革新と産業の高度化を妨げている。未来交通と都市コンピューティングの共同研究所が誕生しました。この共同研究所は、AutoNaviと中国道路交通協会が共同で建設した。中国道路交通学会は40年近く前に設立され、交通科学技術の変革を促進し、交通科学技術人材の育成を促進し、交通産業の持続可能な発展の実現を加速する上で重要な役割を果たしてきました。

董振寧氏は、この共同実験室は産業界、学会、科学研究・大学の要素を統合し、産学研究をシームレスに結び付け、未来の交通科学研究インフラを構築し、「産学研究孤島」を打破すると紹介した。

将来の交通研究インフラの構築に向けて、トップクラスの科学研究チーム5チームが最初に入居した。

董振寧氏は記者会見で、共同実験室の使命はイノベーションと応用の連携、コミュニティと人材の連携、現在と未来の連携という3つの大きな連携に要約できると述べた。コネクテッドイノベーションの面では、清華大学の李孟教授チーム、同済大学の楊暁光教授チーム、中山大学の于志教授チーム、浙江大学の王殿海教授チーム、北京航空航天大学の王雲鵬教授チームなど、トップクラスの科学研究チーム5チームが定着した。

彼らは国内トップの交通と人工知能の専門家であり、交通開発、都市コンピューティング、人工知能などの分野で大きな成果を上げていると理解されています。初期段階では、インテリジェント運転ディスパッチ、都市「CT」、都市交通頭脳、交通需要管理、スマート公共交通などの分野でAutoNaviと共同で科学研究を行います。共同研究室は、オープンな協力、統合、ウィンウィンの理念を堅持し、今後、国内外からより多くの専門家や学者を集め、将来の交通と都市コンピューティングの科学研究の進歩を共同で推進していきます。

人材の連携という点では、共同研究室は共同科学研究、分野設定、人材育成、国際協力という4つの主要分野に重点を置き、人材の発掘と育成、そして将来の交通分野に向けた人材コミュニティの構築に注力します。その中で、共同研究室は大学と共同で体系的な都市コンピューティング分野を構築します。都市コンピューティングは新たな学際分野であるため、国内には標準システムが存在しません。人工知能の分野はまだ初期段階にあります。共同研究室は、豊富なビッグデータリソース、アルゴリズム研究、運輸業界における優位性を基に、パートナー大学が将来に向けた新しい分野を構築することを支援します。

「未来をつなぐ」は、AutoNaviが構築している移動しやすいプラットフォーム、交通ビッグデータリソース、都市交通脳の研究開発成果に基づいています。これにより、共同実験室に駐在する科学者やプロジェクトチームがビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能などの分野で共同研究開発を実施し、共同実験室を将来の交通分野の科学研究インフラに構築し、交通分野における新技術、新ツール、新形態の早期導入を促進することができるようになります。

「未来をつなぐ目的は、将来の運輸業界の変数を発見することです。」董振寧氏は、AutoNaviがワンストップ公共旅行サービスプラットフォームである宜興プラットフォームを基盤として旅行業界向けの科学技術インフラを構築しており、共同研究室は将来の交通科学研究インフラの構築に注力すると紹介した。両者は協力して科学研究の産業化を推進し、未来の交通の新種を生み出し、科学研究の革新と人材育成にフィードバックしていきます。

現在、交通脳、知能誘導、スマート公共交通の3つの方向における共同実験室の研究成果は、杭州、北京、成都などの都市で最初に実装・適用され、数千万人の市民に旅行サービスを提供しています。その中で、交通頭脳は杭州市が警察の呼び出しにタイムリーに対応するのを支援し、事故による異常な渋滞の継続時間を20％短縮し、平均車両速度を35％向上させました。成都では、交通頭脳がビッグデータ計算を通じてバス路線の最適化とリアルタイムのバスサービスを提供しており、関連する管理部門がカスタマイズされたバスを立ち上げるのを支援しています。

オートナビは10年間にわたり、総合的なエンパワーメントに取り組んでおり、何千人もの専門家のトレーニングに投資してきました。

企業が立ち上げて設立した研究室は、科学研究と成果の産業市場への転換のみに焦点を当て、人材育成を無視し、産学研究のエコシステムに「ギャップ」を生み出していることが多いことが分かっています。そのため、AutoNaviは今回の記者会見で「100万人計画」を発表し、今後10年間にわたり共同実験室への投資を継続し、国内外の数百の大学・研究機関と協力して、交通や都市進化に関する専門レベルの人材を1,000人育成することを約束した。

董振寧氏は、これはAutoNaviの厳粛な約束であり、この目的のためにAutoNaviはデータ、産業、コンピューティングの面で共同実験室に十分な力を与えると認めた。

運輸業界に注力するAmapは、業界で最も強力かつ豊富な運輸ビッグデータを保有しており、データソケット機能も備えているため、共同研究室の科学研究にリアルタイムで大量のデータリソースを提供します。 Amapは、ユーザー、交通警察、アプリケーション、自動車の4つの主要グループの標準にもなっており、産業分野で広範かつ深いつながりがあり、共同研究室の強固な産業基盤となっています。科学研究の理論は産業界に応用され、産業市場によって検証され、それによって科学研究の方向を修正することができます。その結果、科学研究の成果は新たなユーザーのニーズを満たし、産業の高度化を促進することになります。

コンピューティングパワーはAutoNaviとAlibabaの強みです。 AutoNaviが長年かけて構築してきたAutoNaviのTraffic Brainの計算能力と、Alibaba Cloudプラットフォームが提供するリアルタイム収集、大規模ストレージ、大規模データ処理機能は、共同研究室の科学研究プロジェクトの進歩を大幅に加速させるでしょう。

会議の専門家らは、今後30年間で、データが生産手段となり、コンピューティングが生産性となり、インターネットが生産関係となる傾向が示されていると述べた。オートナビの交通分野における専門的蓄積とアリババのエコロジカルな能力のサポートを頼りに、交通と都市コンピューティングの共同実験室は交通分野における産学研究の融合を促進し、交通業界の技術革新を加速させると信じています。