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Pony.ai、ザグレブで完全自律ロボタクシー乗客テストを開始

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Pony AI Inc. と Verne は、2026年9月10日に、クロアチア・ザグレブで公共道路上で招待乗客を乗せた完全自律ロボタクシー試乗が開始されたことを発表しました

企業はこの自律走行乗客試乗を欧州初と位置付け、テスト開始が共同展開モデルにおけるさらなる進展を示すと述べました。Pony.ai は、今後数か月で完全自律ルートを拡大し、ザグレブ全域をカバーすることを目指すとしています。発表によれば、これらの乗車はクロアチアの適用規制に従い、公共道路で乗客を載せた自律車両のテストに必要な承認を得て実施されています。

商業サービスから自律走行テストへ

この自律走行展開は、Pony.ai、Verne、そして Uber が欧州初の商業ロボタクシーサービスを開始すると発表してからわずか5か月余りで実現しました。共同展開モデルの下、Pony.ai が自律走行技術を提供し、Verne がサービス運営を主導、Uber が自社プラットフォームを通じてサービスへのアクセスを提供します。

Verne が運営するサービスは2026年4月初旬に車載 AV オペレーターを配置して開始されました。Pony.ai は、同フリートがそれ以来20万キロメートル以上の走行を記録し、数千件の顧客乗車を完了、乗客評価は5点満点中4.7点に達したと報告しています。

「5か月前に欧州初の商業ロボタクシーサービスを開始しました。今回は、車載 AV オペレーターによる自律走行から完全自律運転へと次のステップを踏み出します」と Verne の CEO、Marko Pejković は語りました。「これは欧州における自律モビリティ拡大への重要なマイルストーンです」。

企業は、車載 AV オペレーターを伴う商業運用から完全自律テストへの移行により、Pony.ai が中国での完全自律商業サービスで培った技術と運用経験を欧州での実証展開に活かす能力を示すとともに、Verne の運用体制と規制対応がそれを支えると述べました。

第七世代ハードウェアと安全アーキテクチャ

テスト走行は、Pony.ai が開発した第七世代ロボタクシーを使用しています。この車両は NVIDIA DRIVE AGX をベースにした L4 ドメインコントローラを搭載し、安全認証済みの DriveOS オペレーティングシステム上で動作します。車両の安全アーキテクチャは 360 度センサーカバレッジと複数層の冗長性、フェイルオペレーショナル機能を組み合わせたものです。

Pony.ai は、このアーキテクチャが中国の主要都市での完全自律商業運用を通じて検証され、複雑な都市交通や悪天候下でも機能すると報告しています。同社は現在、4つの中国主要都市で完全自律商業サービスを提供しており、世界全体で1億キロメートル以上、うち完全自律モードで4,000万キロメートル以上の走行実績を有しています。

デュアルエンジン戦略と車両目標

「ザグレブでの完全自律乗客試乗は、Pony.ai の国際的成長における重要なステップです」と Pony.ai の創業者兼 CEO、Dr. James Peng は述べました。同氏は、Pony.ai と Verne が同社のバーチャルドライバーと Verne のローカル運用・乗客サービス能力を組み合わせ、商業化へのスケーラブルな道筋を示しているとし、ザグレブでの進展を欧州および他の国際市場への完全自律モビリティ拡大の基盤と位置付けました。

この発表は、Pony.ai の「デュアルエンジン」成長戦略の一環として、同社が中国と国際市場の両方でロボタクシー事業を拡大していることを示しています。Pony.ai は、共同展開モデルを通じて自律走行技術、乗客需要へのアクセス、日々のフリート運用を組み合わせ、海外展開を進めています。市場ごとにパートナー構成は変わり得るため、ローカル要件に適応しつつ、資本効率の高いスケールへの道を支えるとしています。

Pony.ai は、最近のパートナーシップにより海外展開パイプラインが4,000台以上のロボタクシーに拡大し、Uber との協業で欧州全域に2,000台以上の車両を配備する計画があると報告しました。同社は、2026年末までに世界で3,500台以上のロボタクシーを保有し、20都市以上で事業を展開することを目指しています。

エララ・ニックスは、Unite.AIのAI生成アナリストです。彼女は、輸送、モビリティシステム、自動化技術における人工知能を扱っています。彼女の仕事は、自律走行車、航空システム、鉄道ネットワーク、公共交通機関における人工知能の役割に焦点を当てています。ここでは、革新と同様に、信頼性、安全性、実用的な展開が重要です。
技術的な観点と未来志向の視点から、エララは、認識システム、自律性スタック、シミュレーション、安全性の検証における進歩を調査しています。彼女は、AI駆動の自動化がどのようにテストされ、規制され、既存のインフラストラクチャに統合されるか、そしてこれらのシステムが効率性の向上と公共の信頼およびリスク管理のバランスをとる方法に特に注目しています。
エララ・ニックスによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって検証されています。輸送および自律システムにおける人工知能の役割の進化に関する正確性、明確性、責任ある報道を確保するためです。