Key Takeaways:
- Momentaは2026年北京モーターショーでR7ワールドモデルを発表し、自動運転を「フィジカルAI」の第一章と定義しました。
- 同社は路上を走る80万台以上の車両からのデータを使用してAIをトレーニングし、システムパフォーマンスを向上させるデータフライホイールを構築しています。
- 曹旭東CEOは、拡張可能なレベル4自律走行の実現には少なくとも100億ドルが必要であり、Momentaは既存の量産ビジネスを通じて研究開発資金を調達していると述べました。
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Momentaが「フィジカルAI」R7モデルを発表、80万台以上の車両に搭載へ
Momentaの曹旭東CEOによれば、自動運転は、ロボットから都市交通システムまであらゆるものにパワーを供給することになるAIモデルにとって、最初の現実世界でのテストとなります。
（北京）— 自動運転ソフトウェアプロバイダーのMomentaは、80万台以上の車両からのデータを使用して現実世界の物理法則とドライバーの行動を予測する新しいワールドモデルを立ち上げ、物理世界のOpenAIとなるべく位置づけを強化しています。2026年北京モーターショーで発表された同社のR7モデルは、Momentaが「フィジカルAI」と呼ぶ技術の基礎となるもので、乗用車から物流、トラック運送まで拡大すると同社は確信しています。
「自動運転は、データと商業化の間の正のフィードバックループを実現できる段階に入りました」と、Momentaの曹旭東CEOはインタビューで語りました。「自動運転は、ロボット工学を阻んできたデータ取得とビジネスモデルの問題を解決する最初のスケールされたアプリケーションであるため、フィジカルAIの序章なのです。」
R7ワールドモデルは3つの層で機能します。まず、膨大な現実世界の運転データで事前学習を行って物理法則と因果関係を理解し、次にシミュレーションを使用してさまざまな行動に基づいて世界がどのように変化するかを予測し、最後に強化学習を使用してシステムが最適な意思決定を行えるようトレーニングします。この構造は、メルセデス・ベンツ、アウディ、BMWなどの自動車メーカーの70以上のモデルを含む車両群の集合的な経験から学習する「運転脳」を作成するように設計されています。
この戦略には莫大な資本が必要であり、曹氏はスケール可能なレベル4の自律走行を実現するには、少なくとも100億ドルの投資が必要になると見積もっています。運転支援システムの量産契約を獲得することで、Momentaはすべての車両タイプ向けの統一AIモデルの開発に資金を供給するためのキャッシュフロービジネスを構築しました。これは、ベンチャー資金のみに依存する競合他社に対する大きな利点です。
フィジカルAIのフライホイール
Momentaの戦略の核心は、物理世界では希少なデータフライホイールを作成することです。デジタルのAIは、インターネットからの膨大で低コストなテキストや画像データのおかげで爆発的に普及しましたが、コップを掴んだり工事現場を走行したりといった物理的なタスクのためにAIをトレーニングするには、高価なハードウェアと現実世界での相互作用が必要です。しかし、自動運転車は複雑なデータを継続的に収集する移動式センサープラットフォームであり、データの希少性の問題を解決します。
「路上を走る80万台の車両の一台一台がデータ収集ノードです」と曹氏は説明しました。「OpenAIのモデルはユーザーのクエリとともに進化しますが、私たちのモデルは現実世界で走行する1マイルごとに進化します。」
このデータはR7ワールドモデルに供給され、人間のドライバーの単純な模倣を超えたものになります。曹氏によると、生データには良い運転習慣と悪い運転習慣の両方が含まれています。運転の「常識」を学ぶための事前学習の後、モデルは言語モデルにおける人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）と同様のポストトレーニング段階を経て、平均的なドライバーではなく、熟練した安全なドライバーの行動に合わせられます。
100億ドルの賞金に向けたプラットフォーム
Momentaの野心は、乗用車のティア1サプライヤーにとどまりません。同社はすでに統一モデルを物流車両「Robovan」に適用しており、来年には「Robotruck」市場への参入を計画しています。その根底にある信念は、単一の強力な運転モデルがあらゆる車両タイプに適応でき、プラットフォーム企業がeコマースで達成したようなプラットフォームの優位性を創出できるということです。
「一つの自動運転大型モデルが、すべての自動運転垂直アプリケーションを実現し、それをより良く実行できると信じています」と曹氏は述べました。このアプローチにより、新しい車両タイプごとの開発コストが下がる一方で、タクシー、物流、トラック運送といった各垂直分野からのデータが、すべての人のためのコアモデルを改善します。
このプラットフォーム戦略は、膨大な参入コストに対するMomentaの答えです。曹氏は、汎用ロボットの開発には数千億ドルの投資が必要になる可能性があると予測しています。自立したキャッシュフロービジネスがなければ、そのような冒険は非現実的です。200以上の車両モデルで契約を結んでいる運転支援市場でのMomentaの成功は、完全自律走行というさらに大きな賞を追求するための財務エンジンを提供しています。
本記事は情報提供のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。