世界の自動運転競争は激化している。アメリカのウェイモは今年2月に約3000台の車両を運行し、6月末までに運転手なしで走行した累積距離は2億7000万マイルを超えた。中国の拡大も急速で、バイドゥのアポロゴーの完全無人累積走行距離は2億4000万kmを超え、ポニー.aiのグローバルロボタクシー運行台数は6月末時点で1975台に達した。
では、私たちはどの程度進んでいるのだろうか。ソウルの深夜自動運転タクシーは8月に19台に増えたが、限られた区域と時間帯で試運転者が同乗して運行している。国内各地で自動運転の実証が進められているが、運転席を空けた大規模ロボタクシーの商用サービスはまだ始まっていない。数千台の車両が毎日都市を走り商用サービスを行っているアメリカや中国との格差は冷静に見つめる必要がある。
より重要なのは、車両台数の違いだけでなく、それらの車両が生み出しているデータの差である。AI自動運転では、車両がデータを収集し、そのデータでAIを学習させ、改善されたAIを再び車両に配布する。性能が向上すれば運行範囲と車両が増え、より多くの車両はさらに多くのデータを生み出す。データ収集・学習・検証・配布が循環する、いわゆる『データフライホイール』である。一度正しく回り始めると、学習と改善の速度が蓄積されるため、先行者と後発者の格差は時間とともに広がるしかない。
したがって、今私たちに最も緊急なことは、完璧な自動運転技術が完成するのを待つことではない。一定規模以上の車両を実道路に投入し、データ収集から学習、検証、再配布に至るフライホイールを早急に回すことである。筆者の経験上、このフライホイールは技術が完成した後に回すのではなく、回す過程で技術が完成する。実際の環境で発見されるエラーや介入、数多くのエッジケースが再び学習に戻り、AIは進化する。遅れて出発したからといって勝算がないわけではない。より危険なのは出発自体を遅らせ続けることである。
しかし、実道路データフライホイールは必要条件であって十分条件ではない。すでに先行者たちが蓄積した数十億kmの実道路走行距離を同じ方法で追いかけるだけでは、格差を縮めるのは難しい。後発者にはフライホイールを回すと同時に、その回転速度を飛躍的に高める戦略が必要である。
その方法の一つが現実と仮想世界を結びつけることである。実データに基づき、シミュレーションと生成型ワールドモデルを活用してAIが経験できる状況の量と多様性、すなわち『経験の密度』を高めることである。
ウェイモは実道路で数億マイルを走行したが、仮想世界ではすでに200億マイル以上を走行している。今年ウェイモが公開したワールドモデルは、実道路でなかなか出会えない希少な状況を生成するだけでなく、同じ状況で車両が異なる行動を選択した場合にどのような未来が展開されるかも仮想世界で作り出す。シミュレーションは、今やAIが行動と結果を繰り返し学習し、政策を改善する閉ループ学習場に進化している。
ロボット分野では、このような変化がさらに早い。数多くの仮想ロボットを同時に学習させ、転倒や滑り、衝突といった失敗を繰り返し経験させた後、強化学習で改善された政策を実際のロボットに適用するSim-to-Real転移方式が普及している。現実ではコストやリスクのために繰り返しが難しい失敗も、仮想世界ではいくらでも学習の資産に変えることができる。
最近、世界はフィジカルAIとロボットに熱狂している。しかし、自動運転車は本質的には『車輪のついたロボット』である。センサーで前方を認識し、周囲の世界の変化を予測し、行動を決定し、その結果を再び学習するという点で技術的な軌道を共有している。データやAIモデル、ワールドモデル、シミュレーション、強化学習、AI半導体、安全検証、オペレーティングシステムなど、核心的な技術スタックのかなりの部分を共有している。
その点で、車輪のついたロボットを大規模に学習させ、現実世界で運用できる技術基盤すら十分に整っていない状態で、二足歩行ロボット大国を夢見ることは砂上の楼閣かもしれない。自動運転はロボットとは別の産業ではなく、フィジカルAI開発能力を実環境で大規模に蓄積し、検証できる最も現実的な試験場である。
私たちに与えられた時間は多くない。グローバルな先進企業のデータフライホイールは今この瞬間にも速く回っている。私たちに必要なのは、完璧な準備を待つのではなく、今すぐ大規模フライホイールを点火し、現実と仮想世界を結びつけてその回転速度を高め、ここで得た技術をロボットや製造に拡張することである。
自動運転は自動車産業の競争力であり、同時に韓国がフィジカルAIとロボット大国になるために必ず確保すべき戦略的拠点である。今私たちが作るべきは、次世代産業を自ら進化させるフィジカルAIの基盤であり、AI自動運転はその基盤の上に築かれる最初のプラットフォームとなる。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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