フィジカル AI 初の商業的ブレークスルーであるロボタクシーの世界市場は、2035 年までに 4,000 億ドル規模に達し、600 万台以上の商用車両が稼働するようになると予測されています。そうした中、すでに無人運転フリートは、世界で最も交通量が多く、道路が入り組んだ都市のいくつかで、人々の移動を支え始めています。
1 台の無人運転車を展開すること自体が 1 つの課題です。フリート規模の拡大は、コンピューティングにおける次の段階の課題となります。それは、数千台の車両全体にわたって安全で信頼性の高いパフォーマンスを一貫して提供することを意味します。
そうした要求を満たすには、AI モデルの準備とトレーニングから、走行挙動のシミュレーションと検証、さらには車載でのリアルタイム処理に至るまで、ロボタクシーの開発ライフサイクル全体にわたって膨大な量の計算が必要です。
NVIDIA は、AI トレーニング、シミュレーション、安全性検証のためのオープンなプラットフォームとともに、開発者独自の技術スタックと併用できるライブラリ、ソフトウェア開発キット、ワークフロー、およびモデルを提供しています。
現在、商業規模で展開されている主要なロボタクシー プログラムはすべて、大規模なフリートの開発と展開のために、NVIDIA のモジュール式スタック (AI トレーニング、シミュレーション、車載コンピューティング、あるいはこれら 3 つの組み合わせ) 上で実行されています。
ロボタクシーの技術スタックとは?
ロボタクシーの技術スタックとは、データと AI モデルのトレーニングからシミュレーション、安全性検証、リアルタイム車載コンピューティングまで、自動運転車 (AV) の開発、検証、展開に用いられるエンドツーエンドのテクノロジのことです。
NVIDIA のロボタクシーおよび AV プラットフォームは、これらの機能をモデル トレーニング用のコンピューター、シミュレーションおよび検証用のコンピューター、そして車載コンピューターからなる 3 コンピューター ソリューションで構成されます。
1. トレーニング用のコンピューター: NVIDIA DGX
増え続けるフリート データをプログラムがより高性能なモデルへと変えることで、ロボタクシーのインテリジェンスは進化します。運転モデルは NVIDIA DGX システムでトレーニングできます。
オープンなリーズニング ビジョン言語アクション (VLA) モデル、シミュレーション フレームワーク、およびフィジカル AI データセットで構成される NVIDIA Alpamayo ポートフォリオは、開発者に自身のデータ、要件、技術スタックに合わせてカスタマイズできる構成要素を提供します。このリーズニング モデルは、複雑な運転状況を細かいステップに分解し、それぞれリーズニングして最も安全な軌道を選択することで、AV のロングテール問題の解決を支援します。
また、NVIDIA は開発者がモデルをターゲット車両に最適化しやすいように、フィジカル AI データセット、強化学習ブループリント、ポストトレーニングや蒸留のレシピも提供しています。
2. シミュレーションおよび検証用コンピューター: NVIDIA RTX PRO 上の NVIDIA Omniverse および Cosmos
ロボタクシー プログラムは、実際の走行だけを頼りに、稀にしか発生しないロングテール走行シナリオを捉えることはできません。NVIDIA Omniverse NuRec モデルは、センサー データから現実世界の走行シナリオを再構築します。それに対し、NVIDIA Cosmos 世界基盤モデルはそれらの物理ベースのバリエーションを生成します。それにより、開発者は何千もの現実世界のコーナー ケースから、走行挙動、交通条件、気象条件、照明条件、センサー条件の組み合わせを何百万通りも生み出すことができます。
NVIDIA RTX PRO サーバー上で動作する NVIDIA Omniverse と NVIDIA Cosmos は、クローズドループ シミュレーションと検証をサポートします。NVIDIA AlpaSim シミュレーション フレームワークは、リーズニング ベースの自動運転モデルのトレーニングと評価のためのワークフローを拡張し、開発者が展開前に弱点を特定できるように支援します。
3. 車載コンピューターおよびセンサー アーキテクチャ: NVIDIA Hyperion と DRIVE AGX
NVIDIA Hyperion は、レベル 4 対応ロボタクシー向けの NVIDIA のモジュール式車載コンピューティングおよびセンサー リファレンス アーキテクチャです。Hyperion 10 は、NVIDIA Blackwell プラットフォームをベースとする NVIDIA DRIVE AGX Thor システムオンチップを 2 基組み合わせ、14 個の高解像度カメラ、9 個のレーダー、3 個の LiDAR、12 個の超音波センサーを搭載したもので、360 度のリアルタイム センサー フュージョンを実現します。冗長構成のコンピューティングおよびセンシング設計により、センサーまたはコンピューティング コンポーネントに障害が発生した場合のフェイル オペレーショナル運転に対応します。
このデュアル DRIVE AGX Thor は、VLA モデルなど、認識、リーズニング、経路計画、運転行動のための最新 AI ワークロードを実行できるように設計されています。
NVIDIA Halos は、Halos OS を通じて量産対応の安全基盤を提供するとともに、独立検査、システム検証、大規模シミュレーション、クラウドから車両までの継続的なテストを網羅する広範な検証、認証フレームワークを提供します。
主要ロボタクシー企業が NVIDIA のロボタクシー技術スタックを採用
NVIDIA のロボタクシー エコシステムは、商用ロボタクシー サービスが現在台頭しているアジア、ヨーロッパ、中東、北米のあらゆる地域に広がっています。これらの市場のモビリティ プロバイダー、AV 開発者、自動車メーカーの間では、AI モデルのトレーニング、運転行動のシミュレーションと検証、自動運転車の大規模展開のために、NVIDIA の 3 コンピューター アーキテクチャの採用が進んでいます。
ロボタクシー サービスのグローバル展開
- Uber は NVIDIA Hyperion のフリート拡大を進めており、2028 年までに 28 都市に展開する計画です。Uber と NVIDIA は、稀にしか発生しないシナリオにおけるフリート運転データをキュレーションするために、NVIDIA Cosmos 上にロボタクシー AI データ ファクトリーの構築も行っています。また、Uber と NVIDIA は、Autobrains、Avride、Lucid、May Mobility、Mercedes-Benz、Momenta、日産、Nuro、Pony.ai、Stellantis、Waabi、Wayve、WeRide、Zoox と協力して、NVIDIA 搭載のロボタクシー サービスを Uber プラットフォームに導入しています。
- May Mobility は、Uber のネットワークを通じた自動運転配車サービスの運営を計画すると同時に、NVIDIA DRIVE プラットフォーム上でソフトウェア スタックを開発しています。また、アトランタにて Lyft と共同で、NVIDIA DRIVE プラットフォームを基盤とする自動運転配車サービスのパイロットも開始しました。
- Bolt は NVIDIA のテクノロジを活用して、ヨーロッパ全域で AV を開発・展開しています。
- Lyft は、将来の自動運転車フリートのリファレンス アーキテクチャとして、NVIDIA Hyperion を採用する計画です。
- WeRide は Grab とのパートナーシップを通じて、Hyperion および DRIVE AGX Thor ベースの GXR を東南アジアの主要市場に投入する計画です。
- Waymo は、自動運転コンピューティング システムの構築促進に向けて、NVIDIA と提携しました。
ロボタクシーのインテリジェンスの構築
これらのサービスの裏で、AV 開発者は NVIDIA のアクセラレーテッド コンピューティング、シミュレーション、車載プラットフォームを使用して、運行事業者や自動車メーカーが展開するインテリジェンスを構築しています。
- Wayve、日産、Uber は、日産の車両エンジニアリング、Wayve のエンボディド AI、NVIDIA の Hyperion プラットフォームを組み合わせた試作車を使用して、グローバル ロボタクシー プログラムを開発しています。
- Autobrains は、NVIDIA Hyperion を基盤とし、Autobrains のエージェント型 AI 技術が可能にするロボタクシー プログラムを、ミュンヘンの Uber および東南アジアの VinFast と共同開発しています。
- Zoox は、車載コンピューティング、クラウドベースのトレーニングとシミュレーションに NVIDIA DRIVE を使用しています。
- Momenta は、DriveOS 上で動作する NVIDIA DRIVE AGX ベースのソフトウェア スタックを開発しています。
- Pony.ai は、NVIDIA Hyperion と DRIVE AGX Thor を使用して、次世代の自動運転ドメイン コントローラーを開発しました。
- Tensor は、車載スーパーコンピューターに 8 基の NVIDIA DRIVE AGX Thor システムオンチップを搭載したレベル 4 ロボカーを開発しています。
- Waabi は、Uber との展開に関する提携を通じてロボタクシー市場に参入します。同社の Waabi Driver プラットフォームは、NVIDIA DRIVE AGX Thor をベースとしています。
- TIER IV といすゞ自動車は、NVIDIA Hyperion と DRIVE AGX Thor をベースにしたレベル 4 の自動運転バスを展開しています。
- Lenovo は、SWM が進める次世代ロボタクシー プログラム向けに、NVIDIA DRIVE AGX Thor ベースの AD1 レベル 4 ドメイン コントローラーを供給しています。
- DeepRoute.ai は、NVIDIA Hyperion プラットフォームと DRIVE AGX Thor をベースに、新世代のロボタクシーを開発しています。
ロボタクシーの実用化
これらのシステムが開発段階から実用段階へと移行する中、自動車メーカーは自動運転車やロボタクシーに対応した車両プログラムに、NVIDIA テクノロジを統合しています。
- Tesla は、NVIDIA のスーパーコンピューターで自動運転ニューラル ネットワークをトレーニングしています。
- Mercedes-Benz と NVIDIA は Uber と協力して、新型 S クラスをベースとするロボタクシー エコシステムを開発しています。これは、NVIDIA Hyperion アーキテクチャ、フルスタックの NVIDIA DRIVE AV L4 ソフトウェア、NVIDIA Alpamayo オープン AI モデル、シミュレーション ツール、およびデータセットを基盤とし、リーズニング ベースの安全第一の自動運転を支えます。
- Stellantis、Wayve、Uber は、NVIDIA Hyperion と AI コンピューティング テクノロジを活用したレベル 4 自動運転モビリティ サービスの開発と展開に共同で取り組んでいます。
- Lucid、Nuro、Uber は、Hyperion プラットフォームの一部である NVIDIA DRIVE AGX Thor を使用して、グローバル ロボタクシー サービスを開発しています。
- Hyundai Motor と Kia は、NVIDIA Hyperion をベースとするデータ駆動型自動運転システムの開発に関する NVIDIA との協業を拡大しています。また、NVIDIA はレベル 4 ロボタクシー サービスの推進に向けて、Hyundai Motor グループの合弁会社である Motional との協業拡大も検討する予定です。
- Geely は、エコシステム パートナー各社とともに、Hyperion を活用したロボタクシーの開発と商業化を計画しています。
- Geely Auto Group 傘下のブランドである Zeekr は、集中型ドメイン コントローラーとして DRIVE AGX Thor を採用しました。
クラウドから車両まで、ロボタクシー プラットフォームのほぼすべてのレイヤーを NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティング上で開発しています。
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