中国が推進するAIとオープンデータによる自動運転シミュレーションの信頼性向上に注目

中国と世界的な自動運転シミュレーションおよび世界モデルに関する2025年の市場レポートが、ResearchAndMarkets.comに掲載された。このレポートでは、L3以上レベルの自動運転技術の進展に伴い、高品質なデータの規模や多様なシナリオのカバー範囲、物理的現実性の確保、マルチモーダルデータの同期生成、行動論理の合理性、そしてアルゴリズムの反復効率の向上が、より高い要求を生んでいると指摘されている。 自動運転の高品質化には、データ、モデル、計算力の3つの主要要素が重要だが、特にシナリオデータの質と量が、自動運転体験の差別化をもたらすとされている。高レベルのADASアルゴリズムを訓練するには、何千万ものビデオクリップや長時間のマルチモーダルシナリオが必要だが、現実世界のデータでは長尾シナリオが限られており、十分なデータを提供できないという課題がある。 自動シミュレーションテストは、自動車メーカーとサプライヤーにとって開発サイクルの短縮、コスト削減、効率向上に欠かせないツールとなっている。一方、世界モデルは、現実世界の物理的特性や空間属性を理解できるため、OEMや主要なTier1サプライヤーが増えて採用している。世界モデルはAIを活用して物理世界の内部表現を構築し、環境の状態予測や仮想的推論を可能にするが、計算リソースの大量消費や解釈性の不足、データバイアスのリスクといった課題も存在する。 シミュレーションテストの信頼性向上には、AI技術の導入、オープンデータの活用、シミュレーションツールのアップデートが進められている。中国自動車工業協会（CAAM）などはオープンデータプロジェクトを推進し、数多くのデータセットを公開している。また、2025年4月にASAM OpenMATERIAL 3D 1.0.0の標準が発表され、3Dオブジェクトの物理的特性を標準化することで、センサーのシミュレーションのリアルさが向上している。 このレポートでは、自動運転シミュレーションの全体的な検証、シナリオライブラリ、世界モデルの応用、OEMやTier1企業のシミュレーション技術、AIを統合したシミュレーション技術の研究、中国と海外のシミュレーションプラットフォームおよび世界モデルの提供企業、関連企業の特徴などが取り上げられている。