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英国のウェイブ、日産車で自動運転機能のテスト開始

著者シュマース・フマユーンシュマース・フマユーン 3分で読了
  • Wayveは2027年のローンチに先立ち、東京の公道で日産アリヤ電気自動車を用いた自動運転技術のテストを開始しました。
  • Nvidiaは、Wayveが世界的に拡大する中、同スタートアップへの5億ドル規模の投資に関する意向書に署名しました。
  • 日産はWayveのレベル2運転支援システムを採用しつつ、独自の自動運転機能の開発を継続しています。

英国のスタートアップ、ウェイブは日産と共同で日本で公道試験を開始し、5億ドルの投資の可能性についてNvidiaと協議中である。同社は2027年の消費者向けローンチを目標としている。

ロンドンの同社は、その自動運転システムが日産のAriya電気自動車に搭載され、東京の公道で走行されていると発表した。この取り組みは、4月に日本の自動車メーカーと合意に達した後に始まった。

ウェイブは、テスラ、GoogleのWaymo、中国のBaiduと競争しながら、そのアプローチがスケール可能であることを自動車メーカーに示そうとしている。同社は英国で最も資金調達された若手企業の1つとなり、希少な国内AIプレイヤーへと成長した。

日産は、ウェイブの技術を使用していることを公に表明した初の自動車メーカーである。創業者のAlex Kendall氏は、同スタートアップが欧州、北米、日本の大手メーカーとも連携していると述べた。

日産、独自の自動運転機能を開発中

日産はロンドンで行われた試験を含む、独自のドライバーアシストおよび自動運転機能を開発してきた。ウェイブのシステムを追加することを選択したのは、英国企業に対する注目の高い信頼投票である。日産車では、この機能は業界のレベル2である「目は道路に向け、手はハンドルから離さない」設定となる。

車両は特定の条件下で速度と操舵を処理できるが、人間運転手は常に警戒し、いつでも制御を引き継ぐ準備ができている必要がある。

Kendall氏は、車が完全な制御を握る所谓的「目を閉じる」システムは、「AIの観点からは非常に似ている」と語った。競合他社のソフトウェアによるロボットタクシーは、米国や中国の一部で既にサービス提供されているが、車両が予期せぬ障害物やイベントに遭遇した際、運用側は課題に直面している。

トヨタ自動車はGoogleの自動運転部門であるWaymoと提携している。Waymoも日本に進出しているが、那里的运营仍处于测试阶段。

自動運転を推進する他の主要自動車メーカーには、本田技研工業、ゼネラルモーターズ、メルセデス・ベンツが含まれる。伝統的な自動車業界外の企業も参画しており、Amazonとその子会社Zooxが含まれる。

日産の取り組みは、ドナルド・トランプ大統領が課した関税に関連する圧力がかかる中、広範な日本の自動車市場が直面している状況の中で行われている。特に日産は苦戦しており、人員削減を行い、転換を率いる新CEOのIvan Espinosa氏を任命した。マーチ、リーフ電気自動車、インフィニティ高級ブランドのメーカーである同社は、4〜6月期に損失を計上し、通年でも赤字となった。

東京でのウェイブのテストは、同社迄今为止最も目立つステップであり、2027年の消費者向け目標に向けた動きである。

ウェイブ、Nvidiaと契約を締結

金曜日、クリプトポリタンは、ウェイブとNvidiaが次回の資金調達ラウンドで5億ドルの投資につながる可能性のある意向書に署名したと報じた。

このスタートアップは、日本のソフトバンクを含む投資家から13億ドルをすでに調達しており、この資金は米国、ドイツ、日本での拡大、およびロンドンのチーム拡大に使用されている。

Nvidiaは、車両内でウェイブのソフトウェアを実行するコンピューティングハードウェアと、データセンターでのトレーニングに使用されるはるかに大きなシステムを提供している。ウェイブのシステムを搭載した車両には、1つまたは2つのNvidiaチップが搭載されている。

道路外では、より多くのチップが使用され、実際の道路や予測不可能な状況に対処する運転手の動画を含む大量の運転データに基づいてファウンデーションモデルのトレーニングが行われる。

33歳のKendall氏はニュージーランド出身で、ケンブリッジ大学でコンピュータビジョンとロボティクスに関するディープラーニングを学んだ後、2017年にウェイブを設立した。

「私たちは1兆ドル規模の企業を構築したい」とケンドールは語った。同社は、このテクノロジーの能力において「本当の転換点」に達しており、それがシステムに東京の混雑した道路を効率的に管理する方法を迅速に学習させるのに役立っていると付け加えた。

Wayveの手法は、膨大な量の動画やその他の運転データからパターンを学習し、それを新しい状況に適用することで運転を学ぶモデルに依存しています。これは、各シナリオに対して詳細なルールやマップをスタックにコーディングしようとするアプローチとは一線を画しています。

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シュマース・フマユーン

シュマース・フマユーン

シュマスは元技術コンテンツライターであり、研究者です。

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