BYD、Geely、いすゞ自動車、日産自動車がレベル 4 車両向けに NVIDIA DRIVE Hyperion を採用

※本発表資料は米国時間 2026 年 3 月 16 日に発表されたプレスリリースの抄訳です。

ニュース概要:

• BYD、Geely、いすゞ自動車、日産自動車が、NVIDIA DRIVE Hyperion プラットフォーム上で、レベル 4 対応車両を構築
• 2027 年前半にロサンゼルスとサンフランシスコを皮切りに、NVIDIA のフルスタックのロボタクシーをUber とともに2028 年までに 28 の市場で展開予定
• Bolt、Grab、Lyft、ティアフォー は、NVIDIA DRIVE Hyperion を活用してグローバルなロボタクシー開発を拡大
• NVIDIA Halos OS は、AI 搭載車両向けの統合安全アーキテクチャによって、DRIVE Hyperion 上で L4 自動運転向けの量産対応の安全基盤を提供
• NVIDIA Alpamayo 1.5 オープン モデルと NVIDIA Omniverse NuRec テクノロジは、大規模な自動運転システムのトレーニング、シミュレーション、改良を開発者に支援

【プレス リリース】カリフォルニア州サンノゼ —GTC— 2026 年 3 月 16 日— NVIDIA は本日、安全でスケーラブルな自動運転車 (AV) 開発に向けた急速な勢いを反映して、グローバルな自動車メーカーである BYD、Geely、いすゞ自動車、日産自動車、そして大手モビリティ プロバイダーを含め、NVIDIA DRIVE Hyperion™  プラットフォームの採用が大幅に増加していることを発表しました。

NVIDIA Halos OS 安全アーキテクチャがサポートする DRIVE Hyperion での標準化により、これらのパートナーは検証サイクルを加速し、グローバルな展開戦略を合理的に進めることができます。 コンピューティング、センサー、ネットワーキング、安全システムを統合し、標準化されたリファレンス アーキテクチャを活用することで、メーカーやモビリティ産業のリーダーは、より迅速なフリート学習と、より効率的なグローバル展開を実現できます。

NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang)  は次のように述べています。「自動運転車の革命が到来しました ― 初の数兆ドル規模のロボティクス産業です。動くすべてのものが、最終的には自律的になるでしょう。NVIDIA Hyperion プラットフォームとAlpamayo のオープンなリーズニング モデルは、車両が周囲を認識し、複雑な状況をリーズニングし、安全に行動する能力を提供することで、スケーラブルなレベル 4 の自動運転を実現します」

DRIVE Hyperion が L4 車両プログラムとロボタクシー プラットフォームを拡張

大手自動車メーカーである BYD、Geely、そして日産自動車 (Wayve ソフトウェアを搭載) は、NVIDIA DRIVE Hyperion の量産対応コンピューティングとセンサー アーキテクチャをもとに構築された、次世代のレベル 4 AV プログラムを開発しています。

いすゞ自動車と ティアフォーは、NVIDIA DRIVE Hyperion の一部である NVIDIA DRIVE AGX Thor™ SoC（システムオンチップ）を活用した L4 自動運転バスの開発でも協力しています。

さらに、NVIDIA はAmazon と協力して、NVIDIA DRIVE AGX™ アクセラレーテッド コンピューティング上のマルチモーダル エッジ AI 機能を搭載した Alexa カスタム アシスタントを進化させています。これにより自動車メーカーは、プライバシーを考慮した車内環境インテリジェンスとパフォーマンスの向上を実現できます。

Uber は、NVIDIA DRIVE Hyperion を搭載した世界最大級の自動運転配車ネットワークを構築しています。 自動車メーカー プラットフォームの増加を受け、NVIDIA と Uber は本日、2028 年までに、4 大陸 28 都市でフルスタックの NVIDIA DRIVE AV ソフトウェアを搭載した自動運転車を追加するパートナーシップの拡大を発表しました。

本展開は、2027 年前半にロサンゼルスとサンフランシスコのベイエリアで開始されます。 この DRIVE Hyperion 搭載フリートは、NVIDIA Alpamayo オープン モデルと NVIDIA Halos オペレーティング システムを活用して、世界中で安全かつスケーラブルなロボタクシー サービスの開発と展開を加速します。

Bolt、Grab、Lyft などのモビリティ リーダーも、NVIDIA DRIVE Hyperion を活用して自動運転モビリティの取り組みを加速させており、ソフトウェア デファインドのロボタクシー フリートに向けた業界の機運が高まっていることを示しています。

レベル 4 のハードウェアの進化

ソフトウェアの安全性に対する NVIDIA DRIVE のフルスタック アプローチを拡張した NVIDIA Halos OS は、DRIVE Hyperion 上で、量産対応のスケーラブルな自動運転を実現する汎用的な安全基盤を提供します。

ASIL D 認定の DriveOS 基盤上に構築された統合型の 3 層構成の安全アーキテクチャは、安全ミドルウェアと展開可能な安全アプリケーションを統合しています。NCAP ファイブスターのアクティブ セーフティ スタックが、リーズニング ベースの AI システムのガードレールとして提供され、検証可能な自動車グレードの整合性を持って大規模に動作することを可能にしています。

厳格な AV 安全エコシステムを継続的に検証し、サポートするために、AEye、Flex、Gatik、Hesai、Lucid、MIRA、PlusAI、Qt Group、Saphira、Valeo が、NVIDIA Halos AI Inspection Labに参加しています。

NVIDIA Alpamayo 1.5: リーズニング エンジンと指示可能な運転モデル

さらに、NVIDIA は本日、Alpamayo 1.5 を発表しました。これは、NVIDIA Alpamayo (安全で透明性のあるリーズニング ベースの AV を構築するための AI モデル、シミュレーション フレームワーク、フィジカル AI データセットのオープン ポートフォリオ) を、インタラクティブで指示可能なリーズニング モデルとして拡張する大規模なアップグレードです。

Alpamayo 1 モデルを基に構築された Alpamayo 1.5 は、運転動画、エゴモーション履歴、ナビゲーション ガイダンス、自然言語プロンプトを入力として受け入れます。次に、リーズニング トレース付きで運転軌跡を出力します。 これにより、開発者はナビゲーションとテキスト プロンプトを介して直接動作を制御し、制約を指定できます。

Alpamayo 1.5 に加えて、Alpamayo ポートフォリオには、研究者や開発者がモデルを適応できるようにする、ポストトレーニング スクリプトが含まれます。今年初めのリリース開始以来、Alpamayo は世界中で 10 万人以上の自動車開発者によってダウンロードされています。

Alpamayo 1.5 により、車両はシナリオを再生したり、モデルの決定を問い合わせたり、プロンプトやナビゲーション設定を通じて更新された行動ガイダンスを適用することで、あまりないような道路上での危険や複雑な人間の行動など、稀にしか発生しなかったり予測不可能な事象から、より効果的に学習できます。

このモデルはまた、柔軟な複数のカメラのサポートと設定可能なカメラ パラメータを追加し、既存の Alpamayo 統合との互換性を維持しながら、車両ラインとセンサー構成全体で同じ AI 運転スタックの再利用を簡素化します。

NVIDIA Omniverse NuRec でリーズニング型 AV 開発を加速

リーズニング ベースの AV をテストして検証するには、実世界の運転の多様性をカバーした高精度なシミュレーションが必要です。 NVIDIA Omniverse NuRec は、実世界のデータを取り込み、インタラクティブなシミュレーションを再構築してレンダリングする 3D Gaussian Splatting  の技術群です。

NVIDIA NGC カタログで一般提供が開始された NuRec は、手動でワールド を構築するための時間とコストをかけずに、AV 開発者がリーズニング動作をストレステストし、エッジケースをシミュレーションできるようにします。

51WORLD、dSPACE、Foretellix などの大手 AV ツールチェーン プロバイダーは、シミュレーション ソリューションに NuRec を統合しています。 Voxel51 は、Porsche Research などの顧客向けのフィジカル AI ワークベンチで NuRec を活用しており、Parallel Domain は、NuRec Fixer モデルを活用して再構築パイプラインを強化しています。 ミシガン大学が運営する AV 研究施設である Mcity は、AV 業界と研究コミュニティ向けに、NuRec を活用して、実際のテスト トラックの Gaussianベースのデジタル ツインを構築しています。

フアンによる GTC 基調講演のリプレイを視聴し、セッションもご確認ください。