Kyle Wiggers

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テクノロジージャーナリスト。VentureBeat では主に AI の話題を担当。

執筆記事

自律走行自転車「REV-1」:ミシガン大発Refraction AI、420万米ドルをシード調達(2/2)

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(前編からのつづき)REV-1の知覚システムは、豊富なレーダーと超音波センサーに加えて、12台のカメラで構成されている。同社はパッケージのコストが競合他社の使用するLiDARセンサーの数分の1しかかからないと主張している。ロボットは雨や雪などの悪天候でも運行でき、ナビゲーションは高解像度のマップに依存しない。 ミシガン州アナーバーに拠点を置くProduce Stationとの提携に先立ち、REV-…

Image Credit: Refraction AI

前編からのつづき)REV-1の知覚システムは、豊富なレーダーと超音波センサーに加えて、12台のカメラで構成されている。同社はパッケージのコストが競合他社の使用するLiDARセンサーの数分の1しかかからないと主張している。ロボットは雨や雪などの悪天候でも運行でき、ナビゲーションは高解像度のマップに依存しない。

ミシガン州アナーバーに拠点を置くProduce Stationとの提携に先立ち、REV-1は3ヶ月のパイロットプログラムの一環として、ランチタイムにMiss KimやTio’s Mexican Cafeなどのアナーバーのレストランから独占的な配達を行なった。レストラン側には一律7.50ドルを請求し、事業に賛同した500名を超えるRefractionの顧客は料金の一部を支払う(チップはRefractionのパートナーへ直接支払われる)。

2020年5月時点で、Refractionはアナーバーにおいて8台のロボットを稼働させている。今後数週間以内に20台を超えると予想されている。今回の資金調達によって総調達額はこれまでで1,000万ドル以上となった。

RefractionのCEOであるLuke Schneider氏は2020年秋のプレスリリースでこのように述べている。

ラストマイルデリバリーは、進化するテクノロジー、人口統計学、社会的価値および消費者モデルの強力な合体によってイノベーションが完成したセクターの典型例です。環境が変化し、伝統的なアプローチはレガシーインフラストラクチャのコスト、規制、ロジスティクスの課題に悩まされ、急増する需要への対応に悪戦苦闘しています。企業や消費者には選択肢がほとんどありません。

私たちのプラットフォームは現代に存在するテクノロジーを革新的な方法で利用し、人々が必要な商品を必要な時に、生活している場所で手に入れることができるようにします。さらに、私たちは企業コストを削減し、道路の混雑を緩和し、二酸化炭素排出量を低減させることのできる方法でこれを実現しています。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

自律走行自転車「REV-1」:ミシガン大発Refraction AI、420万米ドルをシード調達(1/2)

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準自動運転配達ロボットを開発するRefraction AIは本日(3月8日)、Pillar VCが主導するシードラウンドで420万ドルを調達したと発表した。同社によると、この資金は来年にかけて顧客獲得、地域拡大、製品開発に活用される。 COVID-19による医療危機は米国の多くの地域で悪化しており、自律走行ロボットやドローンによる商品輸送の採用を早めているようだ。それらには消毒が必要で、Kiwib…

Image Credit: Refraction AI

準自動運転配達ロボットを開発するRefraction AIは本日(3月8日)、Pillar VCが主導するシードラウンドで420万ドルを調達したと発表した。同社によると、この資金は来年にかけて顧客獲得、地域拡大、製品開発に活用される。

COVID-19による医療危機は米国の多くの地域で悪化しており、自律走行ロボットやドローンによる商品輸送の採用を早めているようだ。それらには消毒が必要で、KiwibotStarship TechnologiesPostmatesなどの企業は清掃チームが手作業で行っている。だが場合によってはRefractionのような配送ロボットは病気の感染拡大のリスクを最小限に抑えることができると考えられる。Allied Market ResearchおよびInfinitiの最近の市場レポートでは、ラストマイルデリバリー業界の年間成長率は今後10年間で14%を超え、自律型配送部門は2021年の119億ドルから2031年までに全世界で840億ドル以上へ24%以上成長すると推測されている。

Refractionは、2019年7月にMatt Johnson-Roberson氏とRam Vasudevan氏によって共同設立された。2人ともミシガン大学の教授だ。提携する複数の小売業者から半径数マイル以内の人々がRefractionのロボット「REV-1」による配達を注文できる。顧客が専用webサイトで注文すると、Refractionの従業員が店舗で車両に商品を積み込み、受取人にはテキストメッセージが送信される。メッセージにはロボットが到着した時に収納コンパートメントを開くためのコードが添付されている。

REV-1は電動自転車とほぼ同じ大きさで、法的には電動自転車に分類される。重さは約100ポンド(約45キログラム)、高さは3つの車輪を含めて約4フィート(約122センチ)だ。平均して時速10〜15マイル(時速約16〜24キロ)の速さで進み、停止距離は非常に小さい。コンパートメントには6袋ほどの商品を入れることができる。(後編につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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音声書き起こしツール開発のOtter.ai、シリーズBのエクステンションラウンドで5,000万米ドルを調達

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カリフォルニア州ロスアルトスを拠点とする AI 書き起こしスタートアップ Otter.ai は2月25日、Spectrum Equity がリードしたシリーズ B ラウンドで、1,000万米ドルのコンバーチブルノートを含む5,000万米ドルを資金調達したと発表した。この資金で、同社は AI、ディープラーニング、自然言語処理、フロントエンドとバックエンドのエンジニアリング、リーダーシップチームを雇用…

Image credit: Otter.ai

カリフォルニア州ロスアルトスを拠点とする AI 書き起こしスタートアップ Otter.ai は2月25日、Spectrum Equity がリードしたシリーズ B ラウンドで、1,000万米ドルのコンバーチブルノートを含む5,000万米ドルを資金調達したと発表した。この資金で、同社は AI、ディープラーニング、自然言語処理、フロントエンドとバックエンドのエンジニアリング、リーダーシップチームを雇用し、今後1年間で人員を3倍に増やす計画だ。

2025年までに318億2,000万米ドル規模に成長すると推定されている音声書き起こし市場は競争には事欠かない。しかし、音声テキストサービス「Otter」を運営する Otter.ai(旧称:AISense)は、創業から5年間でこの分野を開拓することに成功した。Otter が230カ国以上で採用されたことで、同社の収益は2020年に800%急上昇した。同社によると、現在までに合計時間で30億分、1億件以上の会議を書き起こしたという。

Otter.ai は、2016年に CEO の Sam Liang 氏とエンジニアリング担当副社長の Yun Fu 氏によって設立された。Liang 氏は、Google マップアプリの「blue dot」を開発した Google ロケーションチームを率い、2013年に Alibaba(阿里巴巴)に買収されたモバイルスタートアップ Alohar を立ち上げた。

Google、Yahoo、Facebook、MIT、スタンフォード大学、デューク大学、ケンブリッジ大学出身のチームが開発した Otter.ai のコア技術は、会話用に最適化されている。ディアリゼーション(diarization)と呼ばれる技術を使って話者を区別し、一人一人の声に固有プリントを生成することができる。書き起こしはクラウド上で処理され、Web サイト、Dropbox、iOS / Android モバイルアプリから利用可能になる。検索、コピー&ペースト、スクロール、編集、共有が可能で、各録音の上部には、よく使われる用語が記録されている。

Otter.ai のスポークスパーソンは VentureBeat に次のように語った。

Otter の精度の高さは、アプリの学習を可能にするアルゴリズムの結果だ。これらのアルゴリズムは、初期の頃は特に、さまざまなアクセントを持つ英語話者(アメリカ国内の地域的なものから、Liang 氏のようなアクセント、そして地球上の何十億人もの英語話者に対応するために最適化されたものまで)に焦点を当てていた。Liang 氏は、アクセントが自然言語処理システムに理解されないことに常に不満を持っていた。

Otter.ai の競合は、出席者の顔認識や音声からテキストへの変換などの AI を搭載した機能で、ライブイベントをホストすることができる Microsoft 365 のほか、CiscoVoiceraVerbit、Trint、Simon Says、Scribie といったスタートアップが出している会議文字起こしツールだ。しかし、Otter.ai は競争力のある価格設定でサービスを差別化しようとしている。Otter Pro は月額8.33米ドルからで、ビジネスプランは月額20米どると少し価格が高い。また、無料プランも提供しており、1ヶ月あたり600分間までの文字起こしと無制限のクラウドストレージが利用できる。

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Image credit: Otter.ai

Otter.ai は最近、「Otter for Education」で教育市場に参入した。このサービスでは、講師が過去の書き起こし原稿へのアクセスを制御できるほか、障害のある学生向けのサービスやアクセシビリティ技術を補完することができる。Otter.ai は最近、サブスクリプションソリューション「Otter for Teams」を発表した。これは、アカウント管理、プロビジョニング、レポーティング、その他の機能を備えた中小企業のニーズに対応するために設計されたサービスだ。Otter.ai は昨夏、Otter の自然言語処理技術を利用してイベントの会話をリアルタイムでキャプチャし、文字変換するサービス「Otter for Events」を発表した。

Otter.ai は Zoom と Google Meet 向けにプラグインを提供しており、これを使えば、参加者はイベント中はライブ字幕を、その後に音声書き起こし原稿を取得することができる。これは Otter.ai が提供する、参加者が直接ビデオ会議や会議後に書き起こし原稿を開けるサービス「Otter Live Notes」の一部だ。Otter Live Notes では、ビデオ会議プラットフォームから直接起動できる「Otter Voice Meeting Notes」と同じリアルタイム機能の一部を利用できる。

Otter を試験的に、または積極的に使用している組織には、カリフォルニア州立大学、コロンビア大学、ウォーリック・ビジネス・スクールなどがある。Otter.ai はユーザが数百万人いるとしており、パンデミックが成長を促し続けることを期待している。Liang 氏は電子メールで VentureBeat に次のように語った。

リモートとハイブリッドでの作業が、日常的なトレンドになりつつあることが日に日に明らかになってきている。そのため、この新しいバーチャル世界に参加するすべての人にとって、会議をより生産性の高いものにするために、生産性向上ツールやコラボレーションツールを使って、会議を見直す必要がある。

今回のエクステンションラウンドには、Beyond Spectrum、Horizons Ventures、Draper Associates、GGV Ventures、Draper Dragon Fund が参加した。今回ラウンドにより、Otter.ai の累積調達金額は6,300万米ドルを超えた。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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自動運転トラックのPlus:年間700億ドルの物流・配送コスト削減効果を期待(2/2)

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(前回からのつづき)2019年12月、PlusはLand O’Lakesと共に米国を横断する商業貨物輸送を完了した。自動運転システムは、車両試験設備と試験場のある交通研究センターを介した独自の試験も実施している。 「トラックの事故とトラックの運転手不足の深刻化は、私たちの経済や日常生活に影響を与えています。Plusのメンバーは全員、自動運転トラックを開発することで世界をより安全で環境に優しいものに…

(前回からのつづき)2019年12月、PlusはLand O’Lakesと共に米国を横断する商業貨物輸送を完了した。自動運転システムは、車両試験設備と試験場のある交通研究センターを介した独自の試験も実施している。

「トラックの事故とトラックの運転手不足の深刻化は、私たちの経済や日常生活に影響を与えています。Plusのメンバーは全員、自動運転トラックを開発することで世界をより安全で環境に優しいものにし、より効率的な燃料消費によって運用コストを削減できるようにしたいと常に考えています」とLiuは声明の中で述べ、今後数年のうちに米国、中国、ヨーロッパへ同社の自動システムを搭載した”数万台”のトラックの展開を検討しているとこう付け加えた。 「追加の資金提供と投資家からの継続的なサポートを受け、商業化の取り組みをさらに拡大し、より多くの国で自動運転トラックのサービスを提供できるようにします」。

米国で貨物として輸送される配送物の価値は、2013年には1日あたり約500億ドルと推定された。自動運転トラック市場(2019年に総額542億3000万ドルとされた後、世界で6,700台に到達したと予想されている)は、生産性を30%向上させながら、物流・配送業界のコストを年間700億ドル削減する。約束されたコスト削減に加え、トラックによる輸送自動化の成長は、ドライバー不足の問題解決も促進する。 2018年、米国トラック協会は睡眠時無呼吸症候群に対する米国運輸局によるスクリーニングの提案を取り合わなかった上で、米国の運転手不足を解消するためにはさらに5万人以上のトラック運転手が必要であると推定している。

Plusは、2018年に中国政府から許可を取得し、北京の公道でBaiduのApolloプラットフォームを搭載した自動運転車をテストできるようになったダイムラーとの競争を繰り広げている。また、スタートアップのOptimus Rideは、ブルックリンで小型の自動運転シャトルカーを展開している。 2018年11月、米国の25を超える都市で実走行距離2,000万マイル以上を記録し、数十億マイルのシミュレーションを行ったWaymoは、カリフォルニア州車両管理局(DMV)から自動運転車のテスト許可を取得した最初の企業となった。その他の競合他社には、Tesla、Aptiv、May Mobility、Cruise、Aurora、Argo AI、Pronto.ai、Pony.ai(今週1億ドルを調達)、Nuroなどがある。

Sequoia、Lightspeed、GSR Ventures、CGC、Mayfield、中国の自動車メーカーSAIC、およびトラック輸送プラットフォームでPlusの顧客であるFull Truck AllianceもPlusの最新の資金調達ラウンドに参加した。これにより同社の資金調達総額は4億ドル近くとなる。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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自動運転トラックのPlus:2021年の大量生産を目指し2億ドルを調達(1/2)

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自動運転トラック技術を開発するスタートアップPlusは本日(訳注:2月10日)、新規投資家のGuotai Junan、Hedosophia、Wanxiangが主導する2億ドルのシリーズBラウンドを終了したことを発表した。調達した資金は自動運転トラックによる輸送システムの商業化とそのシステムの展開を推進するために使用される。2021年の大量生産を開始するにあたり、販売やエンジニアリング、自動運転トラ…

自動運転トラック技術を開発するスタートアップPlusは本日(訳注:2月10日)、新規投資家のGuotai Junan、Hedosophia、Wanxiangが主導する2億ドルのシリーズBラウンドを終了したことを発表した。調達した資金は自動運転トラックによる輸送システムの商業化とそのシステムの展開を推進するために使用される。2021年の大量生産を開始するにあたり、販売やエンジニアリング、自動運転トラックの全車両をサポートするネットワークの開発を行い、日々の運用に使用されるプラットフォームへ統合するとPlusは述べている。また、米国や中国での展開を広げ、欧州をはじめ中国以外のアジアへの進出も行っていく。

一部の専門家は、今回の新型コロナウィルスの流行による影響で自動運転車によるデリバリーの普及は早まるとみている。自動運転の車やバン、トラックは、ドライバーとの接触を制限することで感染拡大のリスクを最小限に抑えることは間違いない。この傾向はウィルスの流行で急増する短距離配送では特に顕著で、米国労働統計局によれば、7月から8月にかけて短距離トラック輸送の生産者物価指数は20.4%上昇した。これは倉庫や配送センターからeコマースのフルフィルメントセンター、店舗などへの短距離配送需要の増加によるものである可能性が高い。

カリフォルニア州クパチーノに拠点を置くPlusは、スタンフォード大学の博士課程の学生であるHao Zheng、David Liu、Shawn Kerrigan、Tim Dalyが2016年に共同設立した企業で、自動車メーカー、チップメーカー、運送会社と提携して半自律型トラックの開発を目指している。その技術はレーダー、LiDARセンサー、カメラを組み合わせ、周囲を360度「見る」ことを可能にし、この融合型知覚システムにより、Plusの技術を搭載した無人トラックは数百メートル先の車両を追跡することもできるようになる。

Plusによれば、地面の物体や道路構造の検出や分析といったタスクを実行し、トラックや周囲の車両の動作を予測するため、多数のAIモデルをトレーニングし展開しているという。オドメトリ(自己位置推定)のような補完的なモデルとメカニズムは機能的な冗長性を提供し、表面上スムーズなモード間の移行を担保する。

「私たちのモデルは、米国の14州と中国の7省から収集された雨、雪、砂嵐、霧などの環境条件の異なるデータを元にした多様なデータセットを用いてトレーニングしました。データの増強は、ヒューリスティック、シミュレーション、および敵対的生成ネットワーク(GAN)の組み合わせを使用して行われ、潜在的なバイアスを軽減して新たな状況をモデルが一般化できるようにしました」とLiu氏はメールでVentureBeatに語った。

「たとえば、データの一部が収集されていなかった場合でも、GANを使用して新しい種類の道路の形状やテクスチャのリアルな画像を作成できます。イベントのマイニングは、時間的な相関や他のセンサーとの相互相関によって新しい情報を含む興味深いデータセグメントを自動的に識別するのに使用されます。興味深いデータの例には、検出されるべきはずが検出されなかったオブジェクトといったものがあります。新しいバージョンのモデルのトレーニングが始まると、この新しい情報のクラスは適切に組み込まれ、モデルの能力は発展し続けていきます」。

2017年3月、米国と中国のオフィスに約200人の従業員を擁するPlusは、カリフォルニア州の自動運転車テストライセンスを取得した最初のドライバーレストラック会社の1つとなった。この許諾によってメーカーは運転席に人間が座った状態で自動運転車のテストを行うことが可能になる。同社によれば、既に世界最大のロジスティクスプロバイダーのいくつかと提携し、さらにそのうちのいくつかは2021年の大量生産に先立ち大型トラックメーカーのFAWに自動運転用のプラットフォームを事前注文している。(既に1万台を超える事前注文があるとのことだ)

次回につづく

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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配送・物流プロセスを自動化するSlync.io:各社が力を入れる物流自動化分野(2/2)

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(前回からのつづき)Slyncは、経営資源管理システム、顧客関係管理システム、輸送管理システム、可視化サービスプロバイダ、eメール、PDF、スプレッドシートなど、システム全体にわたってデータを調和させる。役割ベースのワークフローによって、内部チーム、外部パートナー、顧客が単一のソースから情報を伝達したり共有したりでき、意思決定が容易になる。 CEO兼設立者のChris Kirchner氏は、これら…

(前回からのつづき)Slyncは、経営資源管理システム、顧客関係管理システム、輸送管理システム、可視化サービスプロバイダ、eメール、PDF、スプレッドシートなど、システム全体にわたってデータを調和させる。役割ベースのワークフローによって、内部チーム、外部パートナー、顧客が単一のソースから情報を伝達したり共有したりでき、意思決定が容易になる。

CEO兼設立者のChris Kirchner氏は、これらの機能により、Slyncは物流自動化分野の競合他社から一歩抜きん出ているとしている。Uberは「Uber Freight」というサービスを提供しているが、最近、大規模な拡大の一環としてさらに2億ドルを投じた。サンフランシスコを拠点とするKeepTruckinは、最近、出荷市場をより発展させるために1億4,900万ドルを確保した。Next Truckingは9,700万ドルの調達ラウンドを完了している。一方、Convoyは評価額27億5,000万ドルで4億ドルを調達し、貨物輸送のさらなる効率化に取り組む。

Kirchner氏は声明文で次のように述べた。

「Slyncにとって、これは素晴らしいマイルストーンです。設立当初から私たちのチームが我が社の構築のために懸命に努力してくれた証です。私たちにとって、すべてのスタートはお客様です。グローバルチームに投資し、製品開発を加速させ、サービスを拡大する資金を得られたことはすべてお客様のための勝利だと思います」。

投資家であるGoldman Sachs GrowthのJohn Giannuzzi氏はこう述べた。

「Slyncは、グローバルロジスティクスサービスプロバイダおよびに荷送人が最も重要な課題を解決するのを支援するという使命において、驚異的な進歩を実現しました。Slyncは長期的な成功を狙えるポジションにいると信じています。引き続きサポートしリソースを提供することで、Slyncの製品ロードマップが前進し、グローバルな成長が加速することを期待しています」。

SlyncのシリーズBラウンドはGoldman Sachs Growthが主導し、ACME Ventures、235 Capital Partners、Correlation Venturesおよびその他の既存投資家が参加した。Slyncの総調達額は7,000万ドル以上となった。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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配送・物流プロセスを自動化するSlync.io:6,000万ドルのシリーズBラウンドを完了(1/2)

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配送・物流プロセスを自動化する企業のSlync.ioは本日(訳註:本文掲載は2月4日)、6,000万ドルのシリーズBラウンドを完了したと発表した。同社は、顧客へのサービス継続、ヨーロッパおよびアジアでのプレゼンスの強化、さらにコアチームの拡大にこの資金を活用する予定だ。 パンデミックによってオンラインショッピングの需要が高まり、サプライチェーンは限界に達する恐れがあった。COVID-19による危機…

Image Credit: Vincent Desjardins

配送・物流プロセスを自動化する企業のSlync.ioは本日(訳註:本文掲載は2月4日)、6,000万ドルのシリーズBラウンドを完了したと発表した。同社は、顧客へのサービス継続、ヨーロッパおよびアジアでのプレゼンスの強化、さらにコアチームの拡大にこの資金を活用する予定だ。

パンデミックによってオンラインショッピングの需要が高まり、サプライチェーンは限界に達する恐れがあった。COVID-19による危機が訪れた当初、Amazonはサプライヤーから倉庫に補充される在庫の量を制限することを余儀なくされた。eコマースの注文量は2019年に比べて50%増加し、家具などの製品は出荷までの時間が3月の倍以上必要になった。さらに、米国全体でのデジタルビジネスの売上は30%増加し、オンラインショッピングへの移行を2年分も早めることとなった。

Slyncは全く異なる領域である出荷と物流のシステムを接続し、構造化・非構造化データセットを取り込み、チームを調整し、さまざまなプロセスを自動化する。メタデータ駆動型のアーキテクチャによって複雑なサプライチェーンの設定と展開が可能になるだけでなく、サプライチェーンネットワークに従事するそれぞれの業種に合わせたインターフェイスも提供する。(次回につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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自動運転のPony.ai:激しい開発競争を続ける競合たち(3/3)

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(前回からのつづき)Pony.aiの競合であるDaimlerは、2018年夏に中国政府から許可を得て、北京の公道でBaiduのApolloプラットフォームを搭載した自動運転車のテスト走行を行った。スタートアップのOptimus Rideは、ブルックリンで小型の無人シャトルバスを構築した。Waymoは2018年11月にカリフォルニア州車両管理局(DMV)から自動運転車のテスト許可を得た最初の企業であ…

(前回からのつづき)Pony.aiの競合であるDaimlerは、2018年夏に中国政府から許可を得て、北京の公道でBaiduのApolloプラットフォームを搭載した自動運転車のテスト走行を行った。スタートアップのOptimus Rideは、ブルックリンで小型の無人シャトルバスを構築した。Waymoは2018年11月にカリフォルニア州車両管理局(DMV)から自動運転車のテスト許可を得た最初の企業であり、米国の25カ所以上の都市で2,000万マイル以上の実地走行を、さらに数十億マイルのシミュレーション走行を行っている。他の競合にはTesla、Aptiv、May Mobility、Cruise、Aurora、Argo AI、Pronto.ai、Nuroが挙げられる。

ただし、資金調達の面から言えばPony.aiのライバルはNuro、Waymo、Cruise、Argoのみだ。Argo以外はベンチャーキャピタルから30億ドル以上を調達している。評価額はArgoが75億ドル、Waymoが1,750億ドルだ。

幸運にもPony.aiは、レベル4のロボタクシー車両の開発に向けて中国の国有自動車グループのFAW Groupおよび広州を拠点とする自動車メーカーのGAC Groupと提携している。また、On Semiconductorの協力も得てマシンビジョン用の画像センシング・処理テクノロジーのプロトタイプを作成している。さらにPony.aiは、2019年末時点で150万キロ(約932,056マイル)以上を自動運転走行しており、Yandex(200万マイル)やBaidu(180万マイル)に追いつくのも時間の問題となっている。

シリーズCエクステンションラウンドには、ブルネイの政府系ファンドであるブルネイ投資庁とCITIC Private Equity Funds Management(CPE)が参加した。Pony.aiの既存投資家にはトヨタ、ゲームパブリッシャーのBeijing Kunlun Wanwei、Sequoia Capital China、IDG Capital、Legend Capitalがいる。今回のラウンドを主導したのはカナダ・オンタリオ州教職員年金基金のTeachers’ Innovation Platformで、他にFidelity China Special Situations PLC、5Y Capital、ClearVue Partners、Eight Roadsなども参加した。

CPEの広報担当はVentureBeat宛のeメールでこう語っている。

「技術革新は常に伝統的な産業を変革しつづけています。自動運転は近い将来、伝統的な輸送のあり方を変えるでしょう。CPEはPony.aiがこの流れをリードし、急速に成長するチャンスを掴む手助けをしてくれると信じています」。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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自動運転のPony.ai:ロボタクシーのメリットとデメリット(2/3)

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(前回からのつづき)広州とフリーモントにオフィスを構えるPony.aiは、北京で自動運転車のテストライセンスを取得した数少ない企業のひとつだ。カリフォルニアでは、カリフォルニア州公益事業委員会からロボタクシーの運営許可も得ている。カリフォルニアでこのライセンスを持っている企業は他に、Cruise、AutoX、Aurora、Voyage、Waymo、Zooxのみである。 昨年10月、Pony.aiは…

(前回からのつづき)広州とフリーモントにオフィスを構えるPony.aiは、北京で自動運転車のテストライセンスを取得した数少ない企業のひとつだ。カリフォルニアでは、カリフォルニア州公益事業委員会からロボタクシーの運営許可も得ている。カリフォルニアでこのライセンスを持っている企業は他に、Cruise、AutoX、Aurora、Voyage、Waymo、Zooxのみである。

昨年10月、Pony.aiはViaおよびHyundaiと提携して、パイロットプログラム「PonyPilot」に次ぐPony.aiの第二の公共ロボタクシーサービス「BotRide」を中国の南沙区でローンチした。BotRideでは、Viaが開発したアプリを通して乗客・相乗り客が自律型のHyundai Kona電動SUVを呼ぶことができる。車両は10台あり、運転席には人間のセーフティドライバーが乗務する。

8月、Pony.aiはBoschと「自律型車両向けの自動メンテナンス/修理の未来を探る」という合意に達した。Pony.aiと北米にあるBoschの自動車アフターサービス部門は、商用ロボタクシープログラム用の車両メンテナンスソリューションを開発・試験する計画だ。Pony.aiによると、サンフランシスコのベイエリアにて、7月上旬にBoschとのメンテナンスプログラムの試験運用を開始した。

この他に自動運転によって車両の継続的な運用とダウンタイムの削減が期待される。2017年のMcKinseyの報告によれば、ロボタクシーの運営は自家用車の所有と比較して30%〜50%、共有モビリティと比較して約70%も総所有コストを削減し、市場を大きく揺るがす可能性がある。だがロボタクシーは定期的なモニタリングに欠け、乗務の合間が数分しかなく、LiDARセンサーなど高価で繊細かつ一般的ではないパーツを使用しているなどの理由から、自動車とは大きく異なるメンテナンスインフラストラクチャを必要とするだろう。(次につづく)

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自動運転のPony.ai:1億ドル調達して評価額は53億ドルに(1/3)

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自動運転車スタートアップのPony.aiは本日(訳註:原文掲載日は2月7日)、シリーズCエクステンションラウンドで1億ドルを調達したことを発表した。この資金により、同社の総調達額は10億ドル超となり、評価額は2020年2月の30億ドルから53億ドルへ上昇した。 一部の専門家は、パンデミックによって自律輸送テクノロジーの採用が加速すると予測している。自動運転車は消毒が必要ではあるが、感染症拡大のリス…

Image Credit: Pony.ai

自動運転車スタートアップのPony.aiは本日(訳註:原文掲載日は2月7日)、シリーズCエクステンションラウンドで1億ドルを調達したことを発表した。この資金により、同社の総調達額は10億ドル超となり、評価額は2020年2月の30億ドルから53億ドルへ上昇した。

一部の専門家は、パンデミックによって自律輸送テクノロジーの採用が加速すると予測している。自動運転車は消毒が必要ではあるが、感染症拡大のリスクは最小限にとどめられる。たとえば、Pony.aiはCOVID-19による医療危機において、カリフォルニア州で1万5,000件以上もの食品や医療キットを配達したとしている。

2016年、元BaiduのチーフアーキテクトであるJames Peng氏は、Waymoへスピンオフされる前にGoogle Xの自動運転車プロジェクトに携わっていたTiancheng Lou氏とともにPony.aiを共同設立した。二人は工業団地、大学のキャンパス、小さな町などの「予測可能な」環境向けに、レベル4の自動運転車(自動車技術者協会の定義によると、特定の条件下で人間の監督なしに走行できる車)を開発し、数年以内に試験展開することを目指している。

Ponyのフルスタックハードウェアプラットフォーム「PonyAlpha」は、LiDAR、レーダー、カメラを利用して車から200メートル以内にある障害物を監視する。PonyAlphaはカリフォルニア州フリーモントと中国の北京・広州のテストカーに導入された同社の完全自律型トラックおよび貨物配送ソリューションの土台であり、2019年4月にテストが開始されている。(次につづく)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

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