現在、デジタル画面の中に留まっていたAIがセンサーとロボティクスを装備し、現実世界に歩み出すフィジカルAIの時代が到来している。フィジカルAIは製造や物流を超え、エネルギー、モビリティ、インフラなど、世界規模で50兆ドルの産業を再編する重要な原動力となっている（デロイト）。今後10年後には、ヒューマノイド、自律移動ロボット、自動運転車、ドローンなどが都市や産業現場に普及し、安全性と生産性を担うことになる。これに対応する『空間的インフラ』を今から整備していく必要がある。
韓国は世界最高水準のロボット密度と製造業基盤を有している。しかし、フィジカルAIの高度化は工場内部の壁を越え、都市全体の物流、交通、空間構造などと有機的に結びつく必要がある。都市計画は単に居住と移動の便宜を調整する従来の枠組みを超え、ロボットとAIエージェントが円滑に認識し行動できる『知能型空間生態系』へと進化しなければならない。
韓国のフィジカルAI産業が国家競争力を確保し、加速するために、今後の都市計画に反映すべき対応戦略を提案する。
第一に、ロボット親和的な空間インフラと『都市型デジタルツイン』の構築である。
現在の道路や建築物は人間中心であり、ロボットやドローンの移動に制約が大きい。地下物流ネットワーク、ロボット専用移動通路、ドローンステーションを都市計画に反映させる必要がある。また、個別の工場を超えて都市単位の『デジタルツイン』を構築し、リアルタイムの空間情報でロボットの走行経路や電力消費を検証しなければならない。アメリカのヒューストン市は自動運転モビリティとロボットの都心移動のために専用の走行データと3Dマッピングインフラを構築している。シンガポールは都市全体をデジタルツインとして実現し、物流とロボットシミュレーションを公共インフラとして活用している。
第二に、フィジカルAIクラスター中心の規制フリーゾーンおよびテストベッドの指定である。
フィジカルAIの成長は膨大な『実環境データ』の学習に依存している。主要な先端拠点をフィジカルAI専用のテストベッドとして指定し、規制サンドボックスを拡大する必要がある。歩行者の安全を確保しながら、ヒューマノイドや配送ロボットが都心の歩道や商業施設を自由に行き来し、データを収集する生態系が不可欠である。日本のつくば市と福岡市はロボット特区および実証実験都市として指定され、道路で配送ロボットや自動運転サービスが規制なしでデータを収集し、商用化テストを行うことを支援している。
第三に、データセンターおよびエッジコンピューティングインフラの空間的分散配置である。
フィジカルAIは超低遅延でデータを処理する必要があるため、中央クラウドへの依存を低下させ、現場で計算する『エッジコンピューティング』と電力網が不可欠である。都心内の大規模な電力消費と発熱を伴うAIデータセンターおよびエッジサーバーハブを都市計画に安定的に反映し、再生可能エネルギーと連携した知能型電力網の用地を確保しなければならない。アメリカのノーザンバージニア（データセンターアリー）やアイルランドのダブリンなどは、急増するAI演算需要と電力問題を解決するために、都心近郊および広域拠点に大規模なデータセンタークラスターと再生可能エネルギー連携の電力インフラを都市計画に反映している。
第四に、伝統的用途地域制の脱却と『融合型スマート空間』の整備である。
過去の厳格な居住・商業・工業用途の区分は、製造・物流・サービスが融合するフィジカルAI時代の大きな障害となっている。都心内に物流ピッキング、小規模な環境に優しい製造、ロボットサービスが結合した複合用途区域を導入する必要がある。商業用ビルの低層部や地下をロボットステーションなどとして活用できるよう、用途変更の柔軟性を高めなければならない。サンフランシスコやニューヨークなどは、都心内の遊休商業空間や駐車場を小規模物流および都心型物流・ロボット拠点に柔軟に転換する複合用途開発を許可している。
今や都市計画は物理的な建物を建設する土木中心の思考から脱却し、AIとロボットが円滑にコミュニケーションし協働する『知能型有機体』としての都市を設計する必要がある。シミュレーションで検証し、空間インフラを先手を打って整備し、データに基づいて都市を運営する緻密な戦略が求められる。これは韓国をグローバルなフィジカルAI強国へと飛躍させる確固たる足場となるであろう。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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