自動運転

主要ニュース

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   アリババ、運転AIモデル公開

   アリババの研究部門がQwen-Drive 1.0を公開。空間認識、交通に関する質問応答、経路計画を一つのシステムで処理するAIモデルで、2月に公開したQwen3.5-4Bを基盤としている。 研究者らは、テキストと画像を扱うモデルが3次元空間を自動的に理解するわけではないと指摘。空間理解は意図的に学習させる必要があり、モデルの説明が実際の運転操作と必ずしも一致しない。赤信号と道路に飛び出す子どもを混同する可能性もある。国内の自動運転開発者が、このモデルを基に空間認識と運転操作の整合性を検証する可能性がある。

   モデルは研究コミュニティ向けにHugging Face、ModelScope、GitHubで無料公開。シミュレーターでは報酬ベースの再学習により、道路外への逸脱率が24%から12%に低下したが、チームは一部の結果が自作のテスト手順に依存していると注記している。

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   テスラのサイバーキャブ日本初公開

   テスラジャパンが自動運転タクシー専用車両「サイバーキャブ」を国内初公開。9月11日から東京・大阪・名古屋の4会場で巡回展示を開始する。 サイバーキャブはハンドルもペダルもない2人乗りで、無人タクシーサービスを想定。米国では量産が始まっており、テスラは9月3日からテキサス州オースティンの一部で配車を開始した。日本の無人タクシー実用化に向けた機運が高まる可能性があるとみられる。

   日本での展示は9月28日まで。会場はGMOによるOMAKASE青山ガーデン、テスラグランフロント大阪、テスラ名古屋則武、テスラ新宿。近く国内でロボタクシー事業が始まるかは不透明だ。

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   キャタピラー、FieldAIと物理AI提携

   キャタピラーはFieldAIと提携し、建設現場や製造施設での物理AI、自律化、ロボティクスを推進する。両社は自律点検、デジタルツイン、業務最適化などの初期用途を特定している。 人手不足と生産性向上が課題の重工業にAIを適用する取り組みだ。自律走行鉱山車両による資材輸送量が110億トンを超えるなど、キャタピラーは30年以上にわたる自律化の実績を持つ。

   成功の鍵は、従来の自動化が困難だった複雑な産業環境でFieldAIが実用化できるかどうかだ。また、NVIDIAの加速コンピューティングとOmniverseを活用し、2026年に鉱山AI分野で深めた関係をさらに拡大する。

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   ロッキード・マーチン、自律航空機構想を発表

   ロッキード・マーチンは、自律航空システム向けの知能・予測・意思決定に焦点を当てた新構想を発表した。同社は、これらの能力を統合し、航空分野での自律性を高める方向性を示している。 ロッキード・マーチンが航空プラットフォームに高度な知能と予測的意思決定を組み込む方針を打ち出したことを意味する。ビジネス関係者にとっては、防衛技術がより自律的なシステムへとシフトし、将来の契約や業界標準に影響を与え得る戦略的転換を示唆している。

   この構想の成否は、ロッキード・マーチンがこれらの能力を既存および将来の航空システムにどう統合するかにかかっている。今後、具体的なプラットフォームへの適用や提携が発表されるかが、自律性ロードマップの実効性を示す焦点となりそうだ。

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   ロッキードなどAI活用5G防御を実証

   ロッキード・マーチンとパートナー各社が、無人機対策向けのAI対応5Gシステムを実証した。 AIと5Gを組み合わせた無人機防御の可能性を示し、セキュリティ強化につながる可能性がある。国内の警備・防衛関連事業者は、無人機対策へのAIと5G活用の動向を注視する必要があるとみられる。

   技術の改良に伴い、このシステムのさらなる開発や導入が進むかが焦点となる。

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   AWSがNVIDIA Cosmos 3でPhysical AIモデル工場を紹介

   AWSは、Amazon SageMaker HyperPod上でNVIDIA Cosmos 3を使ったPhysical AIモデル工場の構築ガイドを公開した。コードはawsome-distributed-ai GitHubリポジトリにある。 Cosmos 3は生成、事後トレーニング、評価を1つのモデルに統合し、異なるモードで動作する。これにより、ロボットや自動運転車のチームは、ステージごとに別々のGPU容量を用意する代わりに、単一の永続的なGPUプールを使用できる。GPUグッドプット（予約済みGPU時間あたりの有用なパイプライン進捗）が向上し、これが実際のコスト要因であると投稿は指摘する。国内でロボットや自動運転車を開発する企業は、GPU利用効率が上がる手法を試せる可能性がある。

   モデルファミリーには、Cosmos3-Nano（160億パラメータ）、Cosmos3-Super（640億パラメータ）、Cosmos3-Edge（デバイス展開向け40億パラメータ層）が含まれる。AWSは公開DROIDデータセットを使ったロボットポリシーステージを解説している。