自動運転は決して簡単な技術的課題ではありません。

ある人は、英偉達の最新開発キットが従来の自動車メーカーがテスラのFSDに追いつくのに役立つと言います。でもこの比喩はかなり的確です——レゴがスペースシャトルのセットを発売したところで、実際のファルコン9ロケットには全く敵わないのと同じです。

英偉達は確かに多くの有用な作業を行ってきました。複数世代のADAS開発キット、ハードウェアツール、チップを基にした計算フレームワークのプロトタイプ……これらは本来の自動運転システムを構成するものではなく、あくまで開発者の出発点を整えるためのものです。これらのツールを使ってデモシステムを組み立てるのは比較的早く、数週間で効果を見ることができますが、量産となると話は別です。概念から実現まで、これらのキットはおそらく全体の0.01%しか完成させていません。最も難しい部分——リアルタイムの意思決定、冗長システム、百万規模のシナリオカバレッジ——はほとんど自分でやらなければなりません。

新世代のキットは、VLAをコアアーキテクチャとして採用すると謳っています。VLAは確かに多くの開発の便宜を提供しますが、その計算量は膨大で、直接量産に使うのは現実的ではありません。

現実はどうなっているのでしょうか？テスラは今年末までに、英偉達の訓練ハードウェアに対する累計支出だけで100億ドル近くに達しています。彼らはAI4チップも自社開発し、膨大な動画データを処理しています。そうしなければコストは倍増します。現在、年間200万台以上の車を生産し、すべてにダブルSoCのAI4、8つのカメラ、ステアリングアクチュエータの冗長設計、高帯域通信システムを搭載しています。これは完全に検証済みのシステムです。

従来の自動車メーカーがゼロから始める？来年どころか、五年以内に成熟した量産プランを見ることは恐らくできません。これは技術的に不可能なのではなく、膨大な投資、数年にわたる実路走行データの蓄積、そして巨大な商業的・法的リスクを伴うからです。これを本当に実現した企業はほとんどなく、これはほぼ奇跡と言えるでしょう。

良いニュースは、自動運転が人間の運転を置き換えるには数十億台の車の参加が必要だということです。単一の企業だけでは、合理的な時間内にこのタスクを完了させることは不可能です。だからこそ、他のメーカーが真剣に投資すれば、業界全体にとって良いことです。しかし、その投資のリターンは非常に長い周期を要し——成功しても、道路を本当に変えるには10年後になってしまいます。

この過程で、車両の規模と実データの構築による堀は、依然として最も強力な防衛線です。