百度、ロボタクシーデータで世界モデルを学習

中国IT大手の百度（バイドゥ）が、自動運転ロボタクシーサービス「Apollo Go」の走行データを活用して新たな「ワールドモデル」を開発した。ワールドモデルとは、現実世界の物理法則や空間的な変化をAIが内部でシミュレートできるよう学習させたモデルのことで、自動運転や物理AIと呼ばれる分野の中核技術として位置づけられる。

Apollo Goは百度が中国国内で展開する自動運転タクシーサービスで、同フリートの実走行で得られた数百万マイル分のデータが、今回のモデル学習に使われた。走行データには車両の動き、周囲の環境変化、道路状況など、現実世界の物理的な情報が大量に含まれている。こうした実走行データは仮想的な合成データとは異なり、現実の複雑な状況を反映しているという点で、モデルの精度に直接つながると考えられている。

ワールドモデルという概念は、AIが単に画像やテキストを認識するだけでなく、「次に何が起きるか」を予測・シミュレートする能力を持たせることを目指している。自動車が交差点でどう動くか、人が歩道でどう行動するかといった物理的な因果関係をAIが内部で再現できれば、自動運転の判断精度は大きく向上すると見られている。百度にとって、Apollo Goの運用で積み上げてきた走行実績が、そのまま技術開発の資産になるという構図だ。

一方で、フィジカルAI（物理AI）の開発には固有の難しさもある。現実世界のデータは多様で予測不能な事象を含むため、どれだけ大量のデータを集めても「カバーできていない状況」が生じやすい。また、学習に使ったデータの地域や環境に偏りがあれば、異なる環境での汎用性が下がるという課題も指摘される。今回のモデルがどこまでこうした課題を克服しているかは、今後の検証が待たれるところだ。

自動運転分野では、テスラが「FSD（Full Self-Driving）」向けに同様のアプローチを取り、実車両から集めた走行データでワールドモデル的な学習を進めていることが知られている。百度も同様に、商用サービスの運用と技術開発を一体化させる戦略を取っており、実走行データの蓄積が競争力の源泉になりつつあるという見方ができる。

この動きは、AIの発展が「言語・画像を扱うソフトウェア」の領域から、物理的な現実世界を理解・操作する「フィジカルAI」へと広がりつつあることを示している。自動運転車、ロボット、製造ラインなど、現実空間で動くシステムにAIを組み込もうとする動きは各社で加速しており、その基盤となるワールドモデルの開発競争は今後さらに激しくなるとみられる。百度がどの程度の汎用性と精度を実現しているか、外部への公開や実用展開の動向に注目が集まる。