NVIDIA、Hyperionを基盤とする欧州の自動運転車・ロボタクシー計画を発表

NVIDIAは2026年10月21日、GTC Berlinで、BoltとLucid、Mercedes-Benz、Volkswagen Commercial Vehicles、Einrideをはじめとする欧州の自動車メーカーやモビリティ事業者が、NVIDIA Hyperionコンピューティングプラットフォームを活用した自動運転モビリティのユースケースを紹介し、レベル3・レベル4車両や将来のロボタクシー車両群における用途の可能性を示していると発表した。Volvo Carsは、安全な自動運転に向けてHyperionとNVIDIA Alpamayo Stackソフトウェアを採用している。またNVIDIAは、開発者が自動運転車を大規模に開発、検証、展開できるよう、新たなAI技術と安全技術を発表した。

NVIDIAは、自動運転を数兆ドル規模のビジネス機会と位置付け、ロボタクシーが商用レベル4の導入を先導すると説明した。「ロボタクシーは、ロボティクスとフィジカルAIの初の大衆向け用途であり、人や物の移動のあり方を一新する」と、NVIDIAの創業者兼CEOであるJensen Huangは、同社のGTC Berlinでの発表で述べた。Huangによると、HyperionはHalos安全オペレーティングシステムと組み合わせることで、完全自動運転と最高水準の安全性の実現を目指すフルスタックのロボタクシープラットフォームをパートナーに提供する。

BoltとLucidのロボタクシー計画

Boltは、欧州の自動運転配車サービス計画で車両を走行させるため、NVIDIAのフルスタック自動運転ソフトウェアであるNVIDIA Alpamayo Stackを選定した。まずはLucidの車両から導入する。Boltによると、この計画は2027年にマドリードで始まり、当初は自動運転技術の開発と検証に役立てるため、実環境での走行データを収集する。実施には規制当局の承認が必要となる。また、今後の導入に向けた主要市場としてドイツとフランスを挙げた。

同社によると、この計画は、NVIDIA Hyperionを搭載したレベル4対応のLucid車両を少なくとも25,000台展開するための基盤となる。また、2035年までに欧州およびUNECE地域全体で自動運転車両を100,000台展開するというBoltのより広範な計画の重要な一部を成す。BoltとNVIDIAは、欧州の道路環境に合わせて運転ソフトウェアを調整し、Lucidを皮切りに複数メーカーの車両へ組み込むために協力する。Boltによると、Hyperion上で動作するAlpamayo Stackは、推論AIと従来型の認識・経路計画技術を組み合わせ、NVIDIA Halosの安全機能で支えられている。

「2035年までに当社のプラットフォーム上で100,000台を運用し、欧州全域で自動運転配車サービスを大規模に提供したい」と、Boltの社長兼自動運転責任者であるJevgeni Kabanovは、Boltの発表で述べた。Kabanovは、マドリード州が国の当局と連携し、商用自動運転モビリティの体系的な枠組みづくりを先導していると語った。また、ドイツも優先市場となり、同国の各都市はすでに自動運転モビリティの実現に向けた構想を示していると述べた。NVIDIAとLucidの計画は、Boltがルクセンブルクで初めて自動運転モビリティを導入した後に続くもので、Pony.aiおよびStellantisとの取り組みと並行して進められる。

Bolt Autonomous Driving Solutionsは、欧州における自動運転配車サービスの開発と商用化を主導する。2億人を超える顧客にサービスを提供するモビリティプラットフォームとして、車両群管理のインフラ、規制に関する専門知識、各地域の市場知識を提供する。NVIDIAの自動車部門担当バイスプレジデントであるRishi Dhallは、Hyperionが車両プラットフォーム間でコンピューティングとセンサーのアーキテクチャを標準化し、Alpamayo StackとHalosが運転の知能と安全の基盤を提供すると述べた。また、すべての車両が共通の安全設計基盤の上に構築されれば、ロボタクシーは大規模に展開できるようになると付け加えた。Lucid Technologies社長兼Lucid最高デジタル責任者のKay Stepperは、これまでの協業と2027年に予定するデータ収集の開始が、欧州でソフトウェア定義型の自動運転モビリティを大規模に展開するための第一歩になると述べた。

乗用車から貨物輸送・公共交通まで

GTC BerlinでVolkswagen Commercial Vehiclesは、複数の自動運転システムに対応するため、Hyperionを搭載した自動運転車両プラットフォームID. Buzz ADを紹介している。NVIDIAによると、Hyperionは統合と検証の簡素化を目的とした共通のコンピューティング・センサーアーキテクチャを提供し、開発者やモビリティ事業者がロボタクシーや商用輸送サービスを市場に投入するのを支援する。

Volvo Carsは、車両の安全システムとエンジニアリングの専門知識をHyperion、Halos OS、Alpamayo Stackと組み合わせ、将来のVolvo車が複雑な実環境を出発地から目的地まで安全に走行できるようにすると、NVIDIAは述べた。Mercedes-Benzは、同社のレベル3・レベル4機能の開発を支援するため、HyperionとAlpamayo StackをめぐるNVIDIAとの提携を拡大する。また、NVIDIAと共同開発したMB.DRIVE ASSIST PROが、ドイツで都市部の地点間運転支援機能についてまもなく承認を取得する予定だと発表した。

乗用車やロボタクシーに加え、Einrideは自動運転の貨物トラック向けに、次世代のEinride DriverをHyperion上で開発している。Halos、Alpamayo、NVIDIA Cosmosのオープンワールドモデルを活用し、運転システムを開発・検証する。TIER IVとTechnical University of Munichは、ドイツの自動運転公共交通向けシステムを開発・検証するため、Hyperionを統合する計画だ。技術・製造パートナーのAptiv、Valeo、Schaefflerは、自動車メーカーがレベル4自動運転車やロボタクシーに組み込める、Hyperionを基盤とするコンピューティングプラットフォームを構築している。

Halos SAFE評価フレームワーク

NVIDIAはHalosの安全システムの一環として、dSPACE、IVEX、TÜV Rheinlandと評価ワークフローの構築に取り組むHalos SAFE（評価向け安全保証フレームワーク）を発表した。NVIDIAによると、Halos SAFEは、シミュレーション、ソフトウェア・イン・ザ・ループおよびハードウェア・イン・ザ・ループ評価、実路テスト、フリート監視を、定義済みのシナリオ、テスト、測定可能な性能基準を通じて結び付ける。これにより、導入を支える追跡可能な安全性の証拠を生成する。Halos SAFEのエコシステムには、JLR、Mercedes-Benz、Volvo Cars、51Sim、aiMotive、AVL、Deepen AI、Foretellix、Synopsysも参加している。

開発者向けの新しいモデルとデータツール

NVIDIAは、走行データの準備、モデルの改善、性能評価に役立つ新しいモデル、ツール、設計図を詳しく紹介した。同社によると、Alpamayo 2 Edgeは、Cosmos 3 EdgeのNemotronベースの基盤上に構築された、パラメーター数20億の推論モデルだ。NVIDIA DRIVE AGX Thorプラットフォーム向けに最適化されており、車載環境でのシーン理解と経路計画のため、10Hzで動作するよう設計されている。AlpaJudgeは、人間による評価を基準に調整された評価・報酬モデルで、走行に関する説明を採点し、推論の質を評価するとともに、質の低いアノテーションを除外し、学習データの手作業による確認を減らす。Foundation4Dは、ライダー入力なしでマルチカメラ映像にラベルを付与し、認識モデルの学習とOmniverse NuRecによるシーン再構築を支援する。新しいCosmos 3 Nanoモデルのバリエーションは、多様な走行シナリオにわたり、同期したマルチビュー映像、マルチカメラ映像、ライダーデータを生成することで、合成データの生成と閉ループシミュレーションの幅を広げる。

Cosmos Data Factoryの自動運転車データセット生成向け設計図は、走行映像と車両信号を、精選され、検索可能で、ラベル付けされたデータに変換する。さらに合成データを活用して、シナリオの網羅範囲を広げる。NVIDIAが2027年初頭の提供開始を見込むオープンな設計図、Alpamayo Agentic Factoryは、AIエージェントを使ってデータ準備、モデルの事後学習、シミュレーション評価をつなぐ。NVIDIAによると、Alpamayo 1.5とNuRec Harmonizer向けのNVIDIA NIMマイクロサービスは、両モデルを最適化された推論コンテナとして提供し、自動運転車の推論とシーン調和に簡素化された導入経路をもたらす。

UberとNVIDIAは、Cosmosを活用したデータファクトリーを開発しており、自動運転車の開発に向けてデータを精選・処理する。これは、AI開発インフラ、Hyperionをベースとする車両、Uberのグローバルな配車ネットワークにまたがる、より広範な提携の一環だ。Porscheは、Voxel51を通じて、Volkswagen Groupの各ブランドにわたるデータ・フライホイールのワークフロー開発を主導している。このワークフローでは、Cosmos Data FactoryとMicrosoft Azure上のOmniverse NuRecを使い、フリートデータを自動運転モデルの評価に用いるデータセットとシミュレーションに変換する。NVIDIAは、このワークフローにより、実車でのテスト走行の反復を最大90%削減し、開発サイクルの期間を最大85%短縮できる見込みだと述べた。