ロボタクシーの中核となるのが、XPengが開発したTuring AIチップです。
車両には4基のチップが搭載され、合計で
約3,000 TOPS(1秒あたり3兆回規模の演算性能)
この計算力は、自動運転に必要な次の処理を同時に実行するために使われます。
つまり、カメラ映像とAIモデルによってリアルタイムに道路状況を理解する仕組みで、アプローチとしてはテスラの自動運転戦略と似た部分があります。
ソフトウェア面では、XPengの第2世代AIモデル
VLA(Vision‑Language‑Action)
従来の自動運転システムは
といった複数の処理段階を経る設計が一般的でした。
このモデルは大量の実際の走行動画やシナリオデータで訓練され、XPengはこれを
「物理世界AI(Physical AI)」
への重要なステップと位置づけています。
初期の対象地域として想定されているのが、中国南部の広州市です。
XPengのCEOである何小鵬(He Xiaopeng)氏は、完全自動運転について
「1〜3年以内に実現する可能性がある」
実際の商用サービス開始には、次の条件が影響します。
そのため、広範囲での無人ロボタクシー普及は2020年代後半の課題と見る専門家も少なくありません。
XPengの動きは、テスラのFull Self‑Driving(FSD)戦略を意識したものでもあります。
両社のアプローチには共通点があります。
もしXPengがロボタクシーを大規模展開できれば、EV市場の競争は単なる「車の販売」から
AIで動くモビリティプラットフォームの競争
へと変わる可能性があります。
量産ロボタクシーの登場は大きな節目です。しかし、それだけで完全自動運転サービスが実現するわけではありません。
最大の課題は、
といった問題を大規模運用でクリアできるかです。
XPengは強力なAIチップと自社開発スタックを持っていますが、最終的な勝敗は
実世界での安全性、規制対応、そして車両数のスケール
によって決まるでしょう。
つまり現在のEV競争は、単なる電気自動車の性能ではなく、AIとデータを軸にした次世代モビリティの主導権争いへと移りつつあります。
Comments
0 comments