中国の百度（Baidu）は、Apollo Goロボタクシーを訓練するための仮想走行環境を生成するAIシステム「Apollo World」を発表した。同社は深圳で開催されたAI Dayでこのモデルを発表したと、ロイターが報じている。中国および世界の自動運転企業が自律走行技術をより低コストで開発する方法を模索し続けるなかでの展開となった。

百度によると1日分の仮想走行に相当

目玉となる主張は処理能力だ。百度によると、Apollo Worldは1日あたり最大10万キロ（6万2,000マイル）の走行をシミュレーションできるという。同社によれば、この量はセーフティドライバー付きで運行する自動運転車1台による約3年分の公道テストに相当する。

ただし、この比較は独立したベンチマークではなく、百度独自のものである。「1日で3年分」という数字はあくまでシミュレーション上の走行を指す。実際の公道での車両の安全性や、日常利用への準備が整っているかを示すものではない。

Apollo Goが運行を計画している各都市の多様な道路や走行条件に、シミュレーションが正確に適合するかどうかが問われている。また、車両にさらにどの程度の実環境テストが必要かについても、同社はまだ示していない。

百度は、Apollo Worldを使って海外展開に向けたApollo Goロボタクシーの訓練をすでに進めていると説明した。Apollo Goは中国最大のロボタクシー運行事業者であり、競合にはWeRide、Pony.ai、Momenta Globalが名を連ねる。

道路の情景だけでなくセンサーデータも

Apollo Worldは静的な画像の生成にとどまらない。時間の経過とともに道路やその周辺環境がどう変化するかをシミュレーションし、次に何が起きるかを予測することもできる。カメラやLiDARセンサーからのリアルタイムデータが、自動運転ソフトウェアが周囲の状況を把握し走行するうえで役立つ。

このモデルは実際の公道テストのデータをもとに訓練されている。百度は3億5,000万キロを超える走行データを記録したと報じられており、Apollo Worldはこのデータを使って、車両がこれまで遭遇したことのない新たな道路状況も生成する。こうした未経験のシナリオが重要なのは、自動運転システムの限界を露呈させやすい稀な危険事象は、日常の走行では公道テストだけでは十分に収集できるほど頻繁には発生しないからだ。

また報道によると、百度はワールドモデルのテストに関する「2+3」規格を提案している。ワールドモデルとは、環境がどう変化するかをモデル化し、自動運転システムのような他のソフトウェアが学習できるシミュレーション状況を生成するAIシステムである。他の開発者がこの規格を採用すれば、百度はこうしたシステムの長期的な評価基準の形成に影響力を持つことになり得る。

同社はApollo Worldを、複数の情報源からの情報を理解し、それに基づいて行動できるAIシステムと位置付けている。この技術は自動運転車だけでなく、ロボットの開発にも応用可能だとしている。

推進を後押しするコスト問題

ロボタクシー事業における最大の課題の一つは、技術の開発・運用コストだ。中国企業の多くは使用する車両をすべて自社で保有していない。その代わりに自動運転技術を供給し、自動車メーカー、配車企業、その他の海外事業者と提携している。この仕組みにより運用コストは抑えられるが、基盤となるシステムの構築と訓練には依然として多額の費用がかかる。シミュレーションによる走行距離はこのコストに応えるものだ。ソフトウェア上で走行距離を発生させれば、セーフティドライバー付きの実車で同じ距離を走るのに必要な年月を回避できる。

コンサルティング会社アーサー・D・リトルの自動運転専門家であるフランク・マクリーリー氏は、ロイターに対し、企業がAIシステムの訓練と車両の準備に依然として多額の費用を投じていると語った。また、展開のスピードは新しい場所でシステムがどれだけうまく運転を学習できるかに左右され、AIが企業の進展をさらに速めていると強調した。

中国のロボタクシー市場は短期間で急速に成長する見通しだ。ロイターの報道によると、モルガン・スタンレーは2035年までに中国で100万台のロボタクシーが走ると予想している。中国でフォルクスワーゲンと提携するXPeng（小鵬汽車）も2027年にロボタクシーサービスを開始する計画だ。テスラはCybercab車両群で異なるアプローチを取っており、人間の運転映像で訓練されたAIモデルを活用している。シミュレーションが実際の公道でどこまで通用するか、そして他の開発者が百度の提案するテスト規格を採用するかどうかは、この市場が形成されるなかで注目すべき指標だ。