マスオト、釜山港からアメリカまで100%無人貨物輸送時代を切り開く

国内初のトレーラー自動運転による釜山港輸出物流ネットワークの構築を本格化

次世代E2E AI『マスネット3』を公開…精密地図なしで一般道路までレベル4自動運転

大型トラック自動運転スタートアップのマスオトは、韓国産の輸出貨物をアメリカまで完全無人技術で配送するビジョンを明らかにした。

E2E（エンドツーエンド）AIに基づくトレーラー自動運転技術を活用し、韓国の釜山港からアメリカのロングビーチ港を経由してウェストポイントまで100%無人配送を達成する計画である。また、物流効率に直結する『空車輸送』の問題も解決する意向だ。すでに核心製品は韓国・アメリカの顧客からの注文が殺到しており、毎年2倍の成長を遂げている。今年は630億ウォン、2027年には1490億ウォンの売上達成も有力視されている。

朴一秀マスオト代表は1日、ソウル江南区のドリウムで『リアルセルフドライビング（REAL SELF DRIVING）』をテーマにした記者会見を開き、「既存の自動運転システムの最大の問題は初期投資コストが高く、技術の拡張性が難しいことだ」と述べ、「この問題を解決するために誕生したマスオトの『マスパイロット』は、既存の1/20のコストで場所に関係なくすぐに実戦投入可能な自動運転技術であり、拡張性は無限である」と自信を示した。

マスオトはカイスト出身の朴代表が2017年に設立した大型トラック自動運転スタートアップである。創業初期からテスラに類似したカメラベースのE2E AIを開発し、2028年を目標に貨物輸送の完全無人化時代を準備している。

代表商品である『マスパイロット』は、すでに国内14社の顧客に搭載され、顧客の路線の97%を自動運転で運行している。今年上半期の時点で累積自動運転距離250万kmを達成し、特にE2E AI高度化に不可欠なトラックの実走行データ2000万kmの確保にも成功した。現在、アメリカでも往復7000km以上の自動運転貨物輸送記録を保持している。

この日の記者会見でマスオトは、国内初のトレーラー自動運転を導入し、輸出貨物を釜山港まで連携輸送する『自動運転物流ネットワーク』の推進計画を発表した。また、次世代大型トラックレベル4自動運転AIモデル『マスネット3（MarsNet 3）』と、サブスクリプション型大型トラックレベル2自動運転ソリューション『コパイロット』も公開した。

マスオトは最近、国土交通省のモビリティ実証特例を取得し、韓国交通安全公団の評価を通過して、今年第3四半期から国内初のトレーラー自動運転輸送を開始する。トレーラーは国内輸出コンテナ物流の95%以上を占める重要な手段であり、遠洋輸出量の60%以上が釜山港を拠点に処理されるため、今回の路線構築は国内輸出物流の競争力に直結する。

朴代表は「まず3社の顧客と共に現代エクシアントを基に釜山港を往復するトレーラー自動運転有償輸送を開始する予定であり、この路線は約80%の区間が重複する共通幹線区間を含んでいるため、繰り返し運行を基にした『輸出貨物自動運転ネットワーク』への拡張が可能である」と説明した。これはアメリカ大陸横断自動運転貨物輸送で検証された『チームコリア』の技術と運営ノウハウを国内輸出物流現場に初めて適用する事例である。

マスオトが公開した大型トラック自動運転E2E AIモデル『マスネット3』は、高速道路走行を超えて一般道路まで走行範囲を広げた。長距離貨物輸送は98%が高速道路だが、約2%は一般道路での輸送も必要である。複雑な都市走行を高精度地図（HD Map）なしでカメラ中心で走行することが鍵である。

E2E AIの自動運転性能を向上させるためには、実走行データとGPUインフラが不可欠である。ノ・ジェギョンマスオト副代表は「マスネット3の開発を加速するために、今年上半期に2000万kmの大型トラック実走行データを蓄積し、国家AIプロジェクトである『SDV転換及びAI未来車E2E自動運転モデル高度化』事業に選定され、エクサフロップス級のエヌビディア・ブラックウェルGPUインフラも確保した」と説明した。

続けて「学習データは全国道路網で確保した有償運送固定路線を基に、パートナー企業のトラックから得た昼夜及び悪天候環境の365日実走行データを加えて高度化する」とし、「今年末までに目標性能を確保した後、アメリカ現地の貨物輸送路線でベータテストを行う計画である」と述べた。

大型トラック運転手のためのレベル2自動運転サブスクリプションサービス『コパイロット』も公開した。コパイロットは、1日最大11時間運行する長距離トラック運転手の疲労度を低下させ、AI最適走行により燃費を改善する。特に国内外のパートナー企業とのコパイロット試験運用を通じて10%以上の燃料費削減効果を検証した。これはアメリカの長距離輸送基準で、1台あたり月約200万ウォンのコスト削減に相当する。韓国道路公社の『深夜時間帯自動運転トラック専用車線試験事業』と連携し、高速道路物流の安全性と効率性を高める基盤技術として活用される予定である。

さらにコパイロットはレベル4自動運転の商用化を前倒しする『データフライホイール』の役割も果たす。商用サービスとして安定したサブスクリプション型収益を創出し、実際の運送現場で蓄積される大規模実走行データを基に大型トラックレベル4自動運転E2E AIの性能を継続的に改善していく方針である。

朴代表は「真の自動運転は、車両1台あたり数億円のコストがかかる既存の方式を超え、物流現場で実質的に拡張可能なE2E AI技術で経済的かつ安全な貨物輸送エコシステムを作ることだ」と述べ、「韓国とアメリカでトレーラー自動運転を拡大し、マスネット3とデータフライホイールを基にAIを高度化し、2028年までミドルマイル長距離貨物輸送の完全無人化を達成する」と強調した。



* この記事はAIによって翻訳されました。

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