ラディッシュの影響は伝統的な経済に対して予想よりも小さいとされており、暗号通貨の世界との接続点が多い。

一、ラビットタクシーが伝統的経済に与える影響は一般的な予想よりも小さいと予測される

2024年7月初め、ラビットタクシーが武漢で運営する無人タクシーがメディアに報じられた後、微博のトレンドに登場し、百度やテスラなどの運営者が代表する自動運転無人タクシーが出業態に与える構造的影響が業界研究者やインターネットの世論の注目を集め、関連する議論は将来のAIによる労働力の雇用ポジションの代替や排除に対する懸念などの話題にまで広がった。

2022年以来、ラビットタクシーとPonyの無人自動運転タクシーは武漢、北京、上海などで小規模な運営を開始している。2024年4月19日現在、ラビットタクシーがオープン道路で提供した累計の乗車回数は600万回を超え、世界最大の自動運転移動サービスプロバイダーとなっている。今年5月、百度は武漢で第六世代のラビットタクシー無人運転車を発表し、車両には世界初のL4レベルの無人運転アプリケーションをサポートする自動運転大モデルが搭載されている。百度によれば、武漢のパイロットプロジェクトは2025年末までに財務的なブレークイーブンを達成する見込みだ。

ラビットタクシーは現在国内12都市で有人有料テストプロジェクトを展開しており、最もメディアやインターネットの世論の注目を集めているのは武漢のラビットタクシーの試験運営である。現在、ラビットタクシーの武漢での試運営プロジェクトの範囲は広く、基本的に武漢の主要な市街地や機能区域をカバーしている。以下の図を参照：

現在、補助金や人件費（ドライバー不要で、3台の車ごとに1名の遠隔安全員を配置するだけ）、規模の経済（同じ車両を統一調達し、車両の規模が拡大するにつれて調達と維持費が低下し、スケーリング法則がより多くのデータを収集することで非線形的にアルゴリズムモデルの計算効率を向上させる）、サプライチェーン（国内の新エネルギーおよびスマートコネクテッドのサプライチェーンは非常に優れており、電動車両、充電、レーザーライダーなどのセンサーおよび制御シャーシ、三電などの産業チェーンは比較的完全で水準が高い）などの多くの要因により、一部の体験ユーザーはラビットタクシーの走行単価が伝統的な配車サービスやタクシーよりも遥かに低いとフィードバックしており、価格以外にも以下の利点がある：

• 自動運転無人タクシーは、伝統的な配車サービスや巡回タクシーの車内に存在する可能性のある異臭、女性に優しくない環境、一部のドライバーがコストを節約するためにエアコンを使いたがらないなどの乗車体験の悪さを回避し、統一された運転モードを採用することで、一部のドライバーが急ブレーキやクラクションを多用する傾向を避け、安全性、静音性、快適性が向上している；

• 自動運転無人タクシーのすべての受注はシステムによって自動的に順序付けされ、巡回タクシー業界の拒否乗車、中途での乗客の乗降、故意の遠回り、メーターの不正確な計測などの問題を回避している。

上述のロボタクシーの利点は、現在国内で中央から地方まで新エネルギー、スマートコネクテッド車両および自動運転業界に対する強力な政策支援と組み合わさり、すでに非常に飽和状態にある配車サービスおよび伝統的な巡回タクシー市場に一定の挑戦をもたらしている。しかし、ラビットタクシーやPonyなどの他の運営者の無人自動タクシーのプロジェクトは、依然として入場政策、運営地域、乗客の乗降場所などの制限が多く、短期的にロボタクシー業態が配車サービス業界に対して破壊的な競争をもたらす可能性は見えにくい。

技術的な観点から、将来的に百度はテスラが先導する技術トレンドに従い、現在の伝統的なモジュールスタックモデルをグローバルトレーニングのエンドツーエンドモデルにアップグレードすることで、自動運転大モデルの性能をさらに強化する可能性がある。つまり、大モデルの運転行動がより「人間らしく」なる。しかし、エンドツーエンドモデルには説明可能性が低い、誤った帰属やデバッグが難しい、ブラックボックス性が強いなどの問題があり、国内の強い規制条件と自動運転業界の失敗許容度が低い背景の中で、エンドツーエンドモデルが実際に適用できるかどうかには不確実性があり、将来の自動運転タクシーのさらなる発展を制限する可能性もある。

筆者は、上記のようにラビットタクシーを代表とするロボタクシー業態の多くの制限（特に市街地の乗降場所の制限）から、予見可能な未来においてラビットタクシーが人間の運転する配車サービスや巡回タクシーを真に代替することはできないと考えている。

現在、ラビットタクシーが武漢に展開している車両数は500台にも満たず、武漢の1.6万台以上の伝統的巡回タクシーのストックと比較すると、伝統的なタクシー業態に対して実質的な脅威を与えるには至っていない。現在のところ、武漢のタクシー業界の抗議は、彼らのシェアサイクルに対する過剰反応と同様に、単なる習慣的なストレス反応に過ぎない可能性がある。筆者は北京や武漢などの都市での仕事や生活の経験から、地元の伝統的タクシーのサービス態度や運転習慣の問題が非常に深刻であり、配車サービスが導入された後もあまり改善されていないことを痛感している。おそらく、ラビットタクシーを代表とするL4自動運転タクシー業態の外部からの衝撃が、伝統的タクシー業態の改善を促進し、地元の観光や消費などの第三次産業の構造的な向上をもたらすことができるだろう。メディアや世論はAI自動運転が人間のドライバーに与える潜在的な代替により関心を寄せているが、ロボタクシー業態がサービス業の経済構造を最適化する役割や経済運営における交通インフラの摩擦を緩和する役割を見落としており、ロボタクシーがマクロ経済に与える影響を過大評価している可能性がある。筆者は雄安新区や北京亦庄など、伝統的な運営車両が不足しており、市街地が比較的新しく、道路状況が単純で自動化運営に適した地域がロボタクシー業態のビジネス拡大に適していると考えている。

二、L4及びそれ以上の自動運転の未来が到来し、暗号通貨がDePinデータ基盤のトラックを強化・拡大する

ラビットタクシーが国内で注目を集め、L4及びそれ以上のレベルの自動運転の商業化アプリケーションの幕開けを告げた。AI大モデルが支える自動運転業態の核心三要素（計算力、アルゴリズム、データ）の中で、データの概念は暗号業界と密接に関連しており、分散型計算リソースとデータは2023年以来、暗号業界で最も成長性の高い概念およびトラックの一つとなっている。ブロックチェーンの分散型技術とDePinプロジェクトは、AIの計算力やアルゴリズムに関する多くの問題に対する可能な解決策を提供している。例えば、Hivemapperはモデルのトレーニングデータのコストが高く、入手が難しい問題を解決する。伝統的なモジュール車両-クラウドスタックや最新のエンドツーエンド技術に関わらず、LLMは自動運転のニーズを満たすために大量のラベル付きデータを必要としており、特に動画のラベル付きデータの要求が高い。動画データは通常、各種データリソースの中で高い単価を持っている。

Hivemapperは人工知能企業に対して、動画や地図情報を含むデータサービスを提供している。Hivemapperは、分散型のグローバルマッププロジェクトとして、ブロックチェーンとコミュニティの参加を利用して、詳細でリアルタイムかつアクセスしやすい地図プラットフォームを構築している。ユーザーは車載カメラ（ダッシュカム）を通じて地図情報を記録し、それをHivemapperのオープンソースネットワークにアップロードすることで、報酬としてHONEYトークンを受け取る。ネットワークの効率を高め、インタラクションコストを削減するために、HivemapperはSolanaブロックチェーン上にプラットフォームを構築することを選択し、Solanaエコシステムの恩恵を受けて、将来的には自動運転や大モデルのストーリーとより良く結びつくことが期待されている。

参考文献

1、https://www.theblockbeats.info/news/49070

2、https://research.mintventures.fund/2024/04/08/zh-a-new-solana-based-ai-depin-project-a-brief-analysis-of-upcoming-tokenlaunch-io-net/

3、https://mp.weixin.qq.com/s/qyA6W_Jplo-Sb89kGglqqg

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