著者: Zen、PANews
電子ナビゲーション マップの出現により、人間の旅行と交通手段は大きく変化し、従来の静的な地図は、現実的でダイナミックかつリアルタイムに認識できるデジタル世界になりました。
現代の最も有名な地図製作者の 2 人、ハーレーとウッドワードは次のように述べています。「地図は、人間の世界の物事、概念、状態、プロセス、または出来事を空間的に理解するのに役立つグラフィック表現です。したがって、地図にはより高度な機能があります。」豊富さ、正確さ、新鮮さを備えた高解像度マップ (HD) Map) は、当然のことながら、将来の自動運転とスマートシティ、特に現在の自動運転技術「燃料」における高度な自動化 (L4) と完全な自動化 (L5) にとって不可欠な新しいデジタル インフラストラクチャとなっています。
しかし、高精度地図はコストが高い、更新速度が遅いなどの問題があり、大規模に導入することができません。 「インテリジェントコネクテッドカー向け高精度地図白書」によると、センチメートルレベルの地図の測量効率は、車両1台当たり1日あたり約100キロメートルの道路で、コストは1キロメートルあたり約1000元と膨大だ。金額。一方、中国だけでも純電気新エネルギー車の総走行距離は2023年に1600億キロメートルを超えると予想されている。もしこれらのドライバーがエネルギーを増やさずにデータや画像の収集に参加でき、独占企業に取り上げられるのではなく、その対価さえ受け取れたら、高精度地図のジレンマは打破されるだろうか、と想像せずにはいられません。分散型地図ネットワーク Hivemapper はまさにこれを行っています。
世界の道路の 28% を地図化するのに 2 年かかる
2022 年 11 月に開始された Hivemapper ネットワークは、Solana ブロックチェーンに基づいており、AI テクノロジーを使用して数千人のドライバーの毎日の交通移動に基づいて地図を構築する、オープンでグローバルな分散型地図ネットワークです。導入以来 2 年間で、Hivemapper は世界の道路の 28% をマッピングし、毎月平均 2,800 万キロメートルを超える道路レベルの画像をキャプチャし、何千もの地図特徴を検出してマッピングし、Google ストリート ビューよりも速いスピードで成長しています5。回。 Hivemapper は 1 年近くハードウェア不足に直面していましたが、その地図範囲は他のクラウドソーシング マッピング プロジェクトよりもはるかに速く、スマートフォンのみを必要とするプロジェクトよりもさらに速く拡大しています。
現在、HERE Technologies を含む世界トップ 10 の地図メーカーのうち 3 社が Hivemapper を利用して地図を更新しており、自動車、物流、その他の業界の大手企業も Hivemapper を使用し始めています。 Hivemapper の優れたパフォーマンスは、A16Z、Binance、Blockworks、Coinbase、Messari などの多くの有名な投資研究機関からも注目され、賞賛されています。たとえば、a16z が発表した「2024 年暗号通貨状況レポート」では、DePIN プロジェクトの新しい力を現実の物理世界に適用する典型的な例として Hivemapper が使用されています。
Hivemapper の安定的かつ急速な成長は、適切な開発方向の選択と専門チームによるものです。プロジェクトの創設者兼 CEO の Ariel Seidman は、10 年以上前に Yahoo 検索とマップで地図作成のキャリアをスタートしましたが、従来のソリューションが高すぎることに気づきました。それ以来、シードマンは新しい世界地図の構築に取り組んできました。Gigwalk という彼の最初のプロジェクトは、モバイル デバイスを通じてデータを収集し、人々が副収入を得られるようにする、位置情報ベースのデータ収集会社です。有名なビジネス雑誌 Fast 当社が選出したモバイル革新企業トップ 10。 Evan Moss は、Hivemapper の共同創設者兼 CTO であり、シニア開発者として、マッピング、定量的ヒューマン コンピューター インタラクション システムの自動化、コンピューター ビジョン、データ サイエンスと機械学習、リモート センシング、グラフィックス プログラミング、配信システムなどを専門としています。等
公開情報によると、開発資金に関しては、2022年4月にHivemapperは、Multicoin Capitalが投資を主導し、Craft Ventures、Solana Capital、Shine Capitalなどが参加し、1,800万米ドルのシリーズA資金調達の完了を発表した。以前のラウンドに参加したSpark Capital、Founder Collective、Homebrewとともに、Hivemapperは総額少なくとも2,300万米ドルの資金を調達した。さらに、2023年7月、資産管理会社VanEckは、HivemapperのHONEYトークンに直接投資するためのHivemapperとの契約を発表した。 VanEck の発表では、「長期的には、Hivemapper はより優れた、より安価な製品を顧客に提供することで、既存の地図プロバイダーから市場シェアを奪える可能性がある」と述べている。
クラウドソーシングモデルの「トリレンマ」
2007 年に Google ストリート ビューが正式に開始されて以来、地図業界全体がこれに倣い、ストリート ビュー フリートを使用して 360 度のパノラマ画像サービスをキャプチャし、ユーザーがこれらの画像を実際にあるかのように地図上で表示できるようにしました。そこには。この従来のアプローチは信頼性が高く、長年の実績がありますが、所有するには非常に高価であるという致命的な欠陥があります。 Google のような業界の巨人でさえ、実際の地図データは 1 ～ 2 年に一度しか収集できません。
したがって、高品質のクラウドソーシング データが理想的なソリューションとなります。既存のクラウドソーシングソリューションは、スマートフォンを利用するもの、ドライブレコーダーなどの専門機器を利用するもの、車に直接組み込まれたセンサーを利用するものの3つに大別されます。ただし、ブロックチェーンにはスケーラビリティ、分散化、セキュリティという「不可能な三角形」があるのと同様に、高精度マップを構築するために必要な豊富な画像、一貫したデータ品質、スケーラブルなカバレッジも「トリレンマ」として存在します。
スマートフォンを例に挙げると、その敷居が低いため、幅広いユーザーが参加し、開発者がハードウェアを設計および製造する必要がなくなります。ただし、地図作成レベルの精度が欠けており、ステレオ カメラのオプションがなく、AI モデルの効果が不十分であるため、地図データを検出できても、正確に位置を特定することはできません。これまでのところ、大規模な地図データを継続的に更新できるスマートフォン ベースのプロジェクトはありません。
さらに、ADAS モジュールを搭載したスマート ドライビング カーの構成は地図データ収集のハードウェア要件と非常に重複していますが、その地図データにはその信頼性と正確性を検証するための高解像度画像が不足しており、ほとんどの自動車メーカーは車両画像の提供に消極的です。アクセス権を設定し、地図データをクラウドにアップロードするための車載テレマティクスの帯域幅を制限します。
「トリレンマ」を解決するために、Hivemapper ネットワークの開発者である Hivemapper Inc. は、ナビゲーション マップに焦点を当てた革新的なブランドである Bee Maps を立ち上げ、「究極のマップ マイナー」Bee を設計して発売しました。ドライバーの日常運転の安全を確保するための先進的なドライブレコーダー。 Bee Maps の導入後、Hivemapper ネットワークは、開発者がその上に構築できるオープン ソース プラットフォームとして位置づけられるようになったのは、Bee Maps がこのプラットフォームを使用して製品を作成する最初のケースであることは言及する価値があります。
AI+DePINでクラウドソーシングモデルの革新を実現
「ほぼゼロの遅延のリアルタイム地図」を実現するには、地図作成者はエッジ インテリジェンスを効率的に抽出できる必要があるだけでなく、何らかの方法を使用してこの情報を地図ユーザーに迅速に配信する必要があります。コンピューティングは衰退し続けており、世界中の人々にとってコンピューティングの普及がますます進んでいます。そのため、実際には、最先端の地図作成会社は、画像の確認と手動による地図更新の繰り返し作業を AI を使用して置き換え始めており、これにより人件費が節約されるだけではありません。だけでなく、集中サーバーに保存される画像の量を大幅に削減し、データとプライバシーの保護にも役立ちます。
Bee Maps が設計した Bee ドライブ レコーダーは、より優れた測位、より一貫したデータ品質、よりシンプルなユーザー エクスペリエンスを備えており、市場のほとんどのデバイスよりも Map AI の実行に適しています。数か月にわたるプロトタイプのテストを経て、Bee は 2024 年の第 4 四半期に量産を開始する予定で、現在数万台のデバイスが予約注文されています。
最新の自動車の ADAS モジュールとは異なり、Map AI は標準のステレオ カメラだけでなく画像も提供し、より正確で計算効率の高い 3D マップ フィーチャの再構築を実現します。適切な数のフレームを動的に処理して有用な地図データを抽出でき、選択されたすべてのフレームは、Map AI によって処理される前に不可逆的にぼかされ、周囲の人のプライバシーを保護します。
さらに、Map AI はカスタマイズ用に最適化された YOLOv8 コンピューター ビジョン モデルを使用し、プライバシー処理されたキーフレームから信号機や道路標識などの関連する地図の特徴を検出します。 Bee のステレオ カメラで撮影した 2 つの画像を比較することにより、Map AI は再投影技術を使用して中央の RGB カメラの各ピクセルの深度マップを推定します。
この深度マップを Bee の高精度 GPS 座標および IMU によって読み取られた方位と組み合わせた後、Bee はコンピュータ ビジョンによって検出された関連する地図特徴の正確な経度、緯度、サイズを推定し、この正確に位置決めされた地図特徴データ パケットを送信できます。 . Hivemapper にネットワークを提供すると、地図データのエンド カスタマーがほぼリアルタイムで変更を検出できるようになります。最終的な品質保証プロセスでは、地図の特徴が正しく分類、位置特定、重複排除されていることを確認するために人間によるレビューが行われます。
他のハードウェアとソフトウェアに関しては、ステレオ カメラと DepthAI ソフトウェアの組み合わせが、Bee と他のクラウドソースの地図データ収集プラットフォームの主な違いの 1 つです。車載カメラの正確な位置と方向がわかったら、深度カメラを使用して現実世界のオブジェクトの位置を三角測量することができます。左右の画像を組み合わせることで、Bee は各画像上の同一ピクセル間の推定差分 (視差マップ) を計算し、各ピクセルと車載カメラ間の距離を推定できます。 Bee のマッピング パフォーマンスは、レンズに加えて、Luxonis OAK-SoM コンピュータ ビジョン モジュールのカスタマイズされたバージョンからもたらされており、低電力、高性能、AI および深度認識タスクをリアルタイムで実行するように設計されています。これは、高速道路上で昼夜を問わず一貫した地図データを生成できる主力製品です。
Hivemapper、HONEY、そしてその背後にある数百億の市場
ニッチ市場に重点を置いたり、実証されていないビジネス モデルや価値が実証されていない市場のほとんどのプロジェクトとは異なり、Hivemapper Network は、数百億ドル相当の年間エンタープライズ マップ市場と、数千億ドル相当の地理空間サービス市場によって支えられています。同社の製品は現在、世界で最も先進的な地図作成およびテクノロジー企業の一部で使用されており、市場はますます拡大しており、この巨大な市場のシェアを獲得しようとしています。
HONEY トークンは、Solana ブロックチェーン上に構築された Hivemapper ネットワークのネイティブ トークンであり、現在 Coinbase、Kraken、Gate、BingX、Solana エコロジカル リーダーである DEX Raydium などの多くの主流取引所に上場されています。さらに、MEXCは11月14日午後3時にHONEY/USDT取引ペアを開始したばかりです。
実用的なシナリオを欠いている多くのプロジェクト トークンとは異なり、HONEY トークンは、エコシステム内の 2 つのグループのニーズのバランスをとりながら、ネットワーク内に経済的インセンティブを生み出すために使用できます。具体的には、マップの構築に参加して支援する貢献者は報酬として HONEY を受け取ることができ、企業や開発者は自社の製品やサービスをサポートするためにマップ データを使用し、Hivemapper ネットワークからのデータを使用するたびに HONEY が使用されます。
MIP-15 の提案によると、毎週マップ ポイントと引き換えられる HONEY の 75% は永久に破棄され、25% は消費報酬として再キャストされます。毎週の最大消費報酬は 500,000 HONEY です。余分なものは永久に破棄されます。これは、十分な収益があれば、トークンの供給がデフレになることを意味します。
Blockworks Research の最近のレポートでは、「Hivemapper の HONEY 報酬は驚くほど資本効率が良い。」「数十億ドル規模のマッピング市場、今後登場する Bee ドライブレコーダー、および Hivemapper の HONEY 排出量が比較的低いことを考慮すると、正味の効果はあると我々は信じています。」 -HONEYトークンの連鎖消費は予測可能です。」
