中国のEVメーカーXPengは、自動運転システム「VLA 2.0」を発表した。人間に近い運転判断と各国市場への迅速な適応を特徴として打ち出している。

米EVメディアのCleanTechnicaが24日付で報じた。XPengによると、VLA 2.0は自社開発の「チューリングAIチップ」とシミュレーション学習基盤を軸に構成しており、ルールベース中心の従来手法より自然な走行を目指す。

同社は、VLA 2.0について、人間の運転行動を単純に模倣するのではなく、道路状況を先読みし、文脈に応じて判断する仕組みに近いと説明した。迅速な応答や人間に近い運転性能、より高度な判断力を主な利点として挙げている。

新型GXには、最大3000TOPSの演算性能を持たせた。XPengは、チューリングAIチップの採用により、外部の計算資源に頼らず車載側でより多くの情報を処理できるとしている。こうした構成が、実環境に応じたより自然な運転判断の基盤になるという。

一方で同社は、従来の大規模言語モデル中心の手法について、物理世界の非構造データを扱う際には効率が落ちる可能性があるとの見方を示した。その代替として、子どもがボール投げを覚えるように「見て、試して、適応する」学習方法のほうが実走行環境に適していると説明している。フィジカルAIベースの車載推論で必要となるトークン消費量は、中国全体の1日分のデジタルAI処理量の約80倍に達するとの推計も示した。

現地適応のアプローチでも、既存の自動運転システムとの違いを打ち出した。XPengは、中国の複雑な道路環境で学習した内容を海外市場に展開する際、現地規制に合わせた大幅なルール修正や、大規模な現地データの再収集は不要だとしている。HDマップにも依存せず、ドライバーや周辺車両から得る情報を基に道路環境へ適応する設計だという。

また、同社は「Xワールド」シミュレーションを通じて、国ごとの交通ルールや道路条件の学習速度を高めるとしている。最近公開した「X-キャッシュ」は、生成処理中にキャッシュ内容をリアルタイムで更新する、追加学習を必要としない制御ロジックだと説明した。これにより、ブロックスキップ率71％、推論速度2.6〜2.7倍の向上を実現し、視覚品質の低下はほとんどなかったとしている。捻出した演算余力は、認識や意思決定により多く振り向けられると付け加えた。

XPengは今後も自動運転技術の高度化を進める方針だ。シミュレーション環境での学習を強化し、実道路での走行安定性向上につなげるとしている。