- 卓驭（旧DJI Auto）が直面した資金危機と技術転換の裏側を解説
- 大規模言語モデル（LLM）を活用したエンドツーエンド自動運転へのシフトが業界に与えるインパクト
- 日本の自動車メーカーが注目すべき中国テック企業の戦略と今後の競争環境
こんにちは！テックブロガーの○○です。中国の自動運転スタートアップ、卓驭（旧DJI Auto）が最近行った大規模なプレゼンテーション、気になりませんか？資金繰りの危機から、生成AIを駆使したエンドツーエンドの自動運転技術への転換まで、まさにドラマチックな展開です。この記事では、卓驭が抱えた2つの危機と、そこから見えてきた新たな可能性を、わかりやすく掘り下げていきますので、ぜひ最後までお付き合いくださいです。
1. 卓驭が直面した「資金危機」―独立直後の厳しい現実
2024年6月、DJIの車載部門は「卓驭」と改名し、3か月後に完全独立しました。独立時の資金は約5億円、これは数か月しか運転できない規模です。CEOの沈劭劼氏は、まるで『三体』の宇宙船が資源不足で生き残りをかけて闘うシーンに例えて語っています。「0から1へ、温室で育ったが、独立後は現実の資金が最大のプレッシャー」と。
沈氏は元々香港科技大学の副教授で、DJIのフライトコントロールチームを率いていた人物です。ドローンの飛行制御・障害物回避技術は、実は自動運転の基礎ロジックと非常に近いものがあります。つまり、ドローンで培ったノウハウを自動車に転用できるという“技術的シナジー”が、卓驭の最大の武器だったわけです。
2. 「技術転換」の壁―エンドツーエンド大モデルへの遅れと克服
2-1. 業界全体のシフトと卓驭の遅れ
2024年初頭、テスラがFSD V12でエンドツーエンド大規模モデル（LLM）を本格導入し、業界は「ChatGPT時代」へと突入しました。これに呼応して、理想や小鵬、さらには地平線やMomentaといった中国の大手も、従来の「感知‑計画‑制御」パイプラインからエンドツーエンドへと舵を切ります。
しかし、卓驭は2024年10月14日になってようやくエンドツーエンドへの本格的な転換を開始。実際、Momentaは半年以上前に同様の路線へ移行していました。沈氏は「データ駆動への認知転換に時間がかかった」と正直に語ります。
2-2. 「破釜沈舟」の決断とAWMの誕生
転換期に卓驭が取った最も大胆な策は、従来のルールベースコードをすべて削除し、後退路を断ったことです。これにより、チームは唯一の選択肢、すなわちエンドツーエンド大モデルに全力投球せざるを得なくなりました。
その結果生まれたのが「AWM（Action World Model）」。これは単なる入力→出力のマッピングではなく、内部で複数のシナリオをシミュレートし、因果関係を推論した上で最適な行動を生成する自回帰型の意思決定モデルです。テスラのVLA（Visual‑Language‑Action）に近いアーキテクチャですが、卓驭は「低算力でも高性能を実現」する点で差別化を図っています。
3. 低算力で高性能―卓驭の算力効率化戦略
卓驭は、Snapdragon 8650（約100 TOPS）上で、Orin X（合計512 TOPS）に匹敵する性能を実現したと発表しています。さらに、TDA4（32 TOPS）でもエンドツーエンドネットワークを走らせ、五菱や捷途といった中国国内メーカーに対し、コストパフォーマンスの高い自動運転機能を提供しています。
この算力効率化は、単にハードウェアを削減しただけでなく、モデル圧縮やネットワーク最適化といったAIインフラ（訓練・推論）技術の高度な活用が鍵です。結果として、卓驭は「同等性能で業界の1/5以下の算力で実装可能」という、まさに「極低コスト・高安全性」の新しい価値提案を実現しました。
4. 日本市場への示唆―中国テック企業と日本自動車メーカーの関係性
日本の自動車メーカーも、L2/L3レベルの先進運転支援システム（ADAS）からL4・L5へのロードマップを急ピッチで描いています。トヨタや日産は、国内外のAIスタートアップと提携し、生成AIやLLMを活用した自動運転技術の実装を加速させています。
卓驭の「低算力で高性能」戦略は、日本の中小部品メーカーやシステムインテグレーターにとって大きなチャンスです。例えば、車載用GPUやAIチップを提供する日本企業は、卓驭が求める「高効率・低コスト」なハードウェアソリューションと相性が良く、共同開発や供給契約の可能性が広がります。
また、卓驭が2026年上半期に重卡（トラック）向けNOA（Navigate on Autopilot）を量産開始予定という点は、日本の物流業界が抱える「ドライバー不足」問題への直接的なソリューションとなり得ます。日本企業が早期にパートナーシップを結べば、国内市場への参入障壁を低減できるでしょう。
5. これからの展望―「モビリティ基盤」としての卓驭
沈劭劼氏は、最終的に「モビリティ（移動能力）を閉じたループで提供する」ことを目指すと語っています。自動車だけでなく、重機や無人物流車、さらには港湾・鉱山向けのロボットまで、あらゆる「具身（embodied）AI」へと応用範囲を拡大する計画です。
このビジョンは、AIチップ・ハードウェアや産業AI（実装）といった領域での技術統合が不可欠です。日本の産業ロボットメーカーやAIハードウェアベンダーが、卓驭のソフトウェアスタックと協業すれば、グローバルなモビリティエコシステムの構築に大きく貢献できるはずです。
以上、卓驭が乗り越えた危機と、生成AI・LLMを核にした新たな自動運転戦略をご紹介しました。日本の皆さんにとっても、今後のテクノロジートレンドを見逃さないための重要なヒントになれば幸いですです。