Segway は Drover AI、Luna と提携してコンピュータ ビジョンを電子機器にもたらします

Segway-Ninebot は、不適切な電動スクーターの乗車を検出して修正するコンピューター ビジョン テクノロジーを構築する 2 つの新興企業である Drover AI および Luna Systems と提携し、自社の AI 対応電動スクーターに両社のテクノロジーを統合します。

アムステルダムで開催されたマイクロモビリティ ヨーロッパ イベントで発表されたこのパートナーシップは、セグウェイにとっていわば要となるものです。 昨年の今頃、スクーター メーカーは、スクーター アドバンスト ライダー アシスタンス システム (ARAS) の垂直統合ソリューションとして、AI 搭載スクーター S90L を発売しました。 サードパーティのハードウェアおよびソフトウェア システムをスクーターに後付けするのではなく、スクーター自体からインテリジェント センサー、コンピューター ビジョン モデルに至るまで、あらゆるものを含む統合プラットフォームが共有マイクロモビリティ オペレーターに提供されました。

セグウェイの提案は、ほぼすべての主要な電動スクーター運営会社が都市を獲得するために歩道走行を防止する何らかの形のスクーター ARAS を導入し始めた中で行われた。

セグウェイの事業開発担当バイスプレジデント、トニー・ホー氏によると、セグウェイは共有マイクロモビリティ事業者（主にリフト）に約2万台のS90Lを販売することに成功したが、自社の広がりがやや薄いことに気づいたという。 多くのテクノロジー企業と同様に、セグウェイは昨年戦略の再構築に費やし、コアコンピテンシーに注力するという決意を再確認して成功しました。 Segway の場合、これはハードウェアを構築し、パートナーと協力してソフトウェアを提供することを意味します。

ロサンゼルスを拠点とする Drover とダブリンを拠点とする Luna は、取り付け可能な IoT モジュールをテストし、Spin、Voi、Helbiz、Beam、Fenix などの企業に販売することで、カメラに焦点を当てたスクーター ARAS 運動をリードしてきました。

「AIベースのスクーターを新しい都市に導入する場合、都市、歩道、駐車システム、自転車レーンを学習するためにコンピュータービジョンシステムをトレーニングする必要がある」とホー氏はTechCrunchに語った。 「したがって、これらのスクーターを導入するすべての都市では、実際に収集する必要がある膨大な量のデータがあり、各都市に適した方法でモデルを構築する必要もあります。」

ホー氏は、セグウェイにはその規模に対処するためのブランド帯域幅とリソースがなかったと述べた。 そこにルナとドローバーが登場します。

スタートアップとの非独占的パートナーシップは 2 つの方法で機能します。 カメラ、プロセッサー、CPU、GPU を搭載した S90L モデルを購入した顧客は、Drover または Luna のスクーター ARAS アルゴリズムを工場現場から実装することを選択できます。 Segwayのソフトウェアも利用可能になる予定だが、それは同社が重点を置いたり、宣伝に多くの時間を費やしたりするものではないだろう。

「スクーター用のミニアプリストアを構築しているようなものです」とホー氏は語った。 「私たちは開発者、スタートアップ、またはオペレーターにプラットフォームを開放しています。そのため、彼らは基本的に私たちの車両を利用してアルゴリズムを訓練することができ、私たちは彼らがアルゴリズムを実行できるコンピューターになります。」

S90L モデルをまだ持っていないが、スクーターの ARAS 機能を必要とする事業者には、Pilot Edge と呼ばれるセグウェイの新しいモジュラー AI システムを改造するオプションがあります。 Pilot Edge は基本的に、スクーター ARAS に必要なセンサーをすべて備えたアドオン ボックスであり、Drover または Luna の技術を統合できます。

Segway は通信事業者の顧客が選択したあらゆるソフトウェアを受け入れますが、同社は Drover と優先ソフトウェア パートナーとして契約を結んでいます。 同様に、Drover は顧客に対し、統合車両とスタンドアロン コンピュータ ビジョン モジュールの両方のために Segway のハードウェア プラットフォームを購入することを推奨します。

Drover と Luna にとって、Segway と提携することは、ハードウェアの構築と展開について心配する必要がなくなり、代わりにソフトウェア開発とスクーター ARAS の月額料金の請求に集中できることを意味します。 ホー氏が言うように、「ハードウェアは難しい」ので、これは良いことです。 売れない可能性のある在庫を構築して保管するには費用がかかり、小規模な新興企業の場合、サプライチェーンへの対応は利益を大幅に削減する可能性があります。

「汚れ仕事だが、規模が大きいのでできる」とホー氏は語った。 「したがって、全員の需要を集約すれば、これをより大規模に行う余裕があり、したがってより低コストで行うことができます。」

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