自動運転
2026年6月7日

今日の要点
Waymo(Googleの自動運転部門)が中国製の新しいロボタクシー「Ojai」の運用をカリフォルニア州とアリゾナ州で開始。ただし自動運転車は走行距離の半分近くが無人状態で、交通渋滞緩和効果に疑問が浮上。NVIDIAが自動運転向けの新しいAI「Alpamayo 2 Super」を発表し、従来より大幅に処理能力を向上させた。
主要ニュース
- 1
Waymoが中国製の新型ロボタクシー「Ojai」の運用開始
Googleの自動運転部門Waymoが5月28日、中国で製造された淡いブルーの自動運転車「Ojai」をカリフォルニア州とアリゾナ州で一般向けサービスに投入した。これまでのロボタクシーに比べて製造コストを抑えながら、同等の自動運転性能を実現している。
アメリカ西部の住民は、より手頃な料金で自動運転タクシーを利用できるようになる可能性がある。
- 2
自動運転車は交通渋滞を減らさない可能性が調査で判明
Ars Technicaの調査により、Waymoの自動運転車は走行距離の約半分が乗客なしの空車状態であることが判明した。この結果は、自動運転車が交通渋滞を緩和するという従来の期待と矛盾している。
自動運転車の普及が進んでも、都市部の交通渋滞は改善されず、むしろ悪化する可能性がある。
- 3
NVIDIAが自動運転向け新AI「Alpamayo 2 Super」を発表
NVIDIAが6月1日の台湾GTC(技術カンファレンス)で、自動運転車用の新しいAI「Alpamayo 2 Super」を発表した。従来モデルより大幅に処理能力が向上し、より複雑な交通状況でも安全に運転できるようになった。
自動運転車の安全性と対応力が向上し、一般道路での実用化がさらに進む可能性がある。
- 4
スマートフォンで動作する7MBの小型自動運転AIが開発される
研究者がスマートフォンで動作する7MBサイズの超小型自動運転AI(人工知能)を開発し、オープンソース(誰でも無料で使える形)で公開した。従来の自動運転システムが巨大なサーバーを必要とするのに対し、このAIは軽量なハードウェアでリアルタイム運転が可能。
将来的にはスマートフォンやタブレットを使った簡易的な自動運転システムが開発される可能性がある。
- 5
AIチップ開発競争が激化、AnthropicがOpenAIのエンジニアを引き抜き
AI企業AnthropicがOpenAI(ChatGPTの開発元)のチップ開発部門の初期メンバーClive Chanを引き抜いた。Chanは以前TeslaのAutopilot(自動運転システム)用チップの開発にも携わっており、両社のIPO(株式公開)準備と並行してチップ開発競争が激化している。
AIサービスの処理速度向上と料金低下が期待される一方、技術者の争奪戦により開発コストが上昇する可能性がある。
今後の注目点
NVIDIAが発表した人型ロボット用の新しいプラットフォームと世界モデル「Cosmos 3」の実用化スケジュールに注目。自動運転とロボット技術の融合により、配送や清掃ロボットの性能向上が期待される。
情報ソース
- Anthropic poaches OpenAI's second-ever chip engineer as both companies race toward IPOs
- Buy This AI Stock to Own SpaceX Pre-IPO and Hold It Through the Robotaxi Boom
- Autonomous vehicles were supposed to cut traffic—what if they don't?
- How to build self-driving AI operations on Amazon Bedrock at scale
- Dissolving the Deep Learning Sample Efficiency Gap
- Nvidia bets big on physical AI at GTC Taipei with a new world model, driving brain, and open humanoid robot
- Here Comes Ojai, Waymo’s New Chinese-Made Robotaxi
- A Tiny Open-Source Self-Driving AI That Runs on a Phone [P]
- North Korea tests mix of enhanced ballistic, cruise missiles and artillery rockets
- Cerebras Chip Sets Appear to be Optimized for LLM Use Cases
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