モメンタが自動運転AIの進化戦略を解説、データ駆動からフィジカルAIへ…EdgeTech+ 2026 予定

中国の自動運転技術開発企業、Momenta（モメンタ）は、11月18～20日にパシフィコ横浜で開催される「EdgeTech+ 2026」の構成イベント「オートモーティブソフトウエアエキスポ」で、自動運転技術に関する基調講演を行なう。

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講演は11月18日11時20分から12時05分まで。「Global Top10 OEMが中国で選んだ『Momenta』のE2E自動運転」をテーマに、同社の事業開発担当バイスプレジデント、勞世竑（ロウ・セイコウ）氏が登壇する。

講演では、創業から現在までの技術開発の歩みを振り返りながら、データ・フライホイール（自己強化サイクル）を中心とする「真のデータ・ドリブン」の実践手法と、フィジカルAIを見据えた将来構想を解説する。

●量産車の走行データでAIを進化させる

モメンタは、自動運転向けAIの開発を手がける中国企業だ。創業当初からAI主導のE2E（エンドツーエンド）技術を重視し、自動運転システムの量産車への搭載を進めてきた。

同社の技術開発の特徴が「データ・フライホイール」だ。量産車から収集した走行データを使ってAIを学習させ、改良した技術を車両に反映する。さらに、新たな走行データを収集してAIを改善するという循環を繰り返す。この仕組みは、量産車の普及がAIの性能向上につながり、性能の向上がさらなる普及を後押しするという考え方に基づく。

モメンタは、走行データの収集だけでなく、データの選別、学習、検証などの工程を自動化することで、開発速度を高めることをめざしている。特に重要なのが、発生頻度の低い特殊な交通状況への対応だ。自動運転では、通常の走行場面だけでなく、予測しにくい歩行者の動きや複雑な交差点など、多様な状況に対応する必要がある。

こうした「ロングテール問題」を大量の走行データから学習し、継続的に改善することが、データ・フライホイールの狙いとなっている。

●E2E技術で認識から運転判断までを統合

モメンタが開発を進めるE2E自動運転は、車両の周囲を認識する処理と、進路や運転行動を判断する処理を、統合したAIモデルで扱う技術だ。

従来の自動運転システムでは、物体認識、周辺環境の理解、経路計画などを個別の機能として設計する方法が一般的だった。これに対し、E2E技術では大量の走行データを使い、AIが運転に必要な判断を学習する。人間があらかじめ設定するルールへの依存を減らし、複雑な交通状況にも柔軟に対応することをめざす。

モメンタは、長期記憶と短期記憶を組み合わせたAIモデルの開発にも取り組んでいる。過去の情報と直近の交通状況を利用することで、運転判断の精度を高める考え方だ。

今回の講演では、こうしたAI技術を実際の量産車に搭載し、継続的に進化させる開発手法が焦点となるだろう。

北京モーターショー2026でR7世界モデルを訴求するモメンタ

●世界モデルと強化学習でフィジカルAIへ

モメンタは2026年4月、北京モーターショーで「Momenta R7 World Model（R7世界モデル）」の量産導入を発表した。従来の自動運転AIから、現実世界の物理的な動きや相互作用を理解・予測する「フィジカルAI」への進化をめざす技術だ。

モメンタによると、フィジカルAIとは、現実世界の状況を理解し、その変化を予測しながら行動するAIを指す。モメンタは、その基盤となる技術として「世界モデル」と「強化学習」を重視している。世界モデルは、物体の動きや相互作用などを学習し、将来の状況を予測する技術だ。強化学習は、AIが行動と結果を繰り返し評価し、適切な判断を学ぶ仕組みとなる。

R7世界モデルでは、大量の実走行データによる事前学習、仮想環境でのシミュレーション、世界モデル内での強化学習という3段階の構造を採用した。これにより、実際の道路ではめったに発生しない危険な状況も、仮想空間で繰り返し学習できる。過去の運転事例を模倣するだけでなく、未経験の状況を予測して判断する能力の獲得をめざす。

モメンタによると、2026年4月時点でモメンタの運転支援システムを搭載した量産車は80万台を超え、70車種以上に採用された。採用が決定した車種は累計200車種を超えている。

モメンタは、量産車向け運転支援と、ロボタクシーなど高度な自動運転の開発を並行して進める「2本足戦略」も掲げる。量産車から得られるデータと高度な自動運転の開発成果を相互に活用し、技術の進化を加速させる考えだ。