百度、シミュレーションでロボタクシーを訓練する「Apollo World」を発表

中国の百度は、Apollo Go自動運転タクシーの訓練のために仮想走行環境を生成する「Apollo World」と呼ばれるAIシステムをリリースした。中国および世界の自動運転企業は引き続き自律型技術の開発をより安価に行う方法を探しており、Reutersの報道によれば、同社は深圳で開催されたAI Dayでこのモデルを発表した。

百度によると、1日分の仮想走行

見どころは、その規模です。百度（バイドゥ）によると、Apollo World は1日あたり最大10万km（約6万2,000マイル）の走行をシミュレートできます。同社は、これは安全運転手が搭乗する自動運転車が実地で3年間かけて行う道路テストに相当すると説明しています。

ただし、この比較は百度独自のものです。独立したベンチマークに基づくものではありません。「1日あたり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しており、実際の道路上での安全性や、日常使用への準備が整っているかどうかを示すものではありません。

重要なのは、Apollo Go が運行を計画している都市の多様な道路や運転条件を、シミュレーションがどれだけ正確に再現できているかという点です。また、同社は車両がさらにどの程度のリアルワールドテストを必要としているかも明らかにする必要があります。

百度はまた、他の国々で使用するApollo Go自動運転タクシーの訓練にすでにApollo Worldを使用していると付け加えた。Apollo Goは中国最大の自動運転タクシー事業者である。その競合他社にはWeRide、Pony.ai、Momenta Globalがある。

単なる道路の風景ではなく、センサーからのストリームデータ

Apollo World は、単に静止画像を作成するだけでなく、道路とその周辺環境の変化もシミュレートできます。さらに、次に何が起こりうるかを予測することも可能です。カメラやLiDAR（ライダー）センサーからのライブデータにより、自動運転ソフトウェアは周囲の状況を理解し、それをナビゲートすることができます。

このモデルは、実際の道路テストから得られたデータを使用してシステムを学習しています。3億5000万キロメートル以上の走行データを記録していると報告されています。Apollo Worldもまた、車両が未体験の新しい道路状況を生成するためにこれらのデータを活用しています。

Baiduはまた、世界モデルのテストに関する「2+3」基準を提案したと報じられています。他の開発者がこの基準を採用した場合、Baiduは長期的にこれらのシステムの評価方法を規定するルール設定に貢献できる可能性があります。

百度は、Apollo Worldを異なる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システムと説明した。同社は、このシステムが自動運転車だけでなくロボットの開発にも使用できると述べている。

推進を後押しするコストの問題

ロボタクシー事業における最大の課題の一つは、技術の開発および運用コストです。多くの中国企業は使用する車両をすべて所有しているわけではありません。代わりに、自動運転技術を提供し、自動車メーカー、配車サービス会社、その他の海外事業者と連携しています。これにより運用コストは抑えられますが、技術の構築とトレーニングには依然として多額の費用がかかります。

コンサルティング会社アーサー・D・リトルの自動運転車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、企業はまだAIシステムの訓練や車両の準備に多額の費用を投じていると語った。彼は、ローンチの速度は、システムが新しい場所でどのように運転するかを学習できるかに依存すると述べた。また、AIが企業により一層の高速な進歩をもたらしたことを強調した。

中国のロボタクシー市場は短期間で急速に成長する見込みだ。モルガン・スタンレーは、2035年までに同国に100万台のロボタクシーが存在すると予測しており、これはロイターの報道によるもの。中国でのパートナーであるフォルクスワーゲンも、2027年にロボタクシーサービスの開始を計画している。テスラは、人々が運転する動画でトレーニングされたAIモデルを使用するCybercabフリートという異なるアプローチを取っている。