NVIDIA、ロボタクシー向け統合技術基盤を発表

米半導体大手のNVIDIA（GPUやAI半導体、自動運転プラットフォームを手がける米IT大手）は、商業規模で運用されている主要なロボタクシー（運転手を介さずに完全自律走行で乗客を運ぶ自動運転タクシー）計画のすべてにおいて同社の自動運転技術スタックが採用されていると発表しました。AIモデルの学習から仮想シミュレーション、車載リアルタイム処理までを網羅する3層システムを武器に、2035年に4,000億ドル（約60兆円）・商用車600万台規模に達すると予測される市場の中核サプライヤーとしての地位を確立しつつあります。

クラウド学習・シミュレーション・車載の「3層システム」

IT Brief Asiaによると、NVIDIAはロボタクシー開発を「3つのコンピュータシステム」として定義し、各領域に最適化したハードウェアとAIモデル群を提供しています。

1. ​データセンターでのAI学習​: DGXシステムに加え、視覚・言語・行動を統合する「Alpamayo」ポートフォリオを活用。推論モデル（reasoning models）の導入により、判断を小さなステップに分解して自動運転のエッジケースに対処します。社内評価では、思考の連鎖（CoT）データを学習に加えたことで、軌道予測の平均変位誤差が2.08から1.18へと43%改善したと説明しています。
2. ​仮想環境シミュレーション​: 実走行だけでは不足する危険シーンを補うため、センサーデータから現実空間を再構築する「Omniverse NuRec」や、天候・照明・交通状況のバリエーションを自動生成する世界基底モデル「Cosmos」を提供。RTX PRO Server上で稼働する「AlpaSim」フレームワークを用いて、公道投入前に安全性を検証します。
3. ​車載リアルタイム処理​: レベル4自律走行向けリファレンス設計「DRIVE Hyperion 10」を展開。デュアル構成の「DRIVE AGX Thor」チップに加え、カメラ14台、レーダー9台、ライダー3台、超音波センサー12台を搭載し、冗長性と安全性を確保したOS「Halos」で制御します。

ロボタクシー産業における各社のNVIDIA技術採用状況

特定の事業者に肩入れせず水平展開する戦略の下、主要プレイヤーの採用状況は以下の通りです。

分野・企業	主な協業内容・採用スタック
Uber	DRIVE Hyperion車両フリートを拡大。Cosmosを活用した走行データ工場を構築
Lyft / Bolt	LyftはDRIVE Hyperionを将来の基準に採用。アトランタではMay Mobilityが運用中。Boltは欧州で展開
​自動運転開発企業​	Wayve（日産・Uberと協業）、Zoox（車載・学習）、Pony.ai（Hyperion＋AGX Thor採用）
​自動車メーカー​	Mercedes-Benz（Sクラス基盤）、Stellantis、Lucid、Nuro、現代自動車・Kia、Geely、Zeekr
​学習基盤利用​	Tesla（自律走行ニューラルネットワークの学習にNVIDIAスパコンを活用）

分析・展望

編集部注: ロボタクシー市場では、自社一貫の垂直統合を進めるWaymoやTeslaに対抗し、多くの配車サービスや自動車メーカーがNVIDIAの「水平分業型」プラットフォームに結集する構図が鮮明になっています。

クラウドでの基底モデル学習（Cosmos/Alpamayo）から閉ループシミュレーション、車載Thorチップまでを一気通貫で揃えることで、開発企業は膨大な自前開発コストを回避できます。AIインフラと車載半導体の両面を握るNVIDIAが、モビリティ変革においても極めて強固な参入障壁を築きつつあります。

引用元：IT Brief Asia