中国のスタートアップ企業「光輪智能（Lightwheel AI）」がこのほど、プレシリーズAで数千万元（数億～十数億円）を調達した。出資は北京市人工智能産業投資基金が主導し、既存株主の経緯創投（MPCi）も参加。資金は、エンド・ツー・エンド（E2E）の自動運転とエンボディドAI（身体性を持つAI）を実現する技術の開発や事業の拡大、海外進出の加速に充てられる。

2023年に設立された光輪智能は、データおよびデータを核とするE2Eのソリューションの提供に特化した企業。同社は独自の合成データ技術を活用し、人間のデモンストレーションの効果を拡大させ、クローズドループのシミュレーションで強化学習（Self-play）を加速させ、最終的には空間知能（Spatial Intelligence）の構築を目指している。

創業者兼CEOの謝晨博士は、米NVIDIA（エヌビディア）やCruise（クルーズ）、中国電気自動車（EV）の蔚来汽車（NIO）などの大手企業で自動運転シミュレーション部門の責任者を務めてきた。チーフ・サイエンティストの趙昊氏は、清華大学智能産業研究院（AIR）のアシスタント・プロフェッサーとして、世界初となるオープンソースの自動運転シミュレーター「MARS」の開発を率いた。

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謝博士は「シミュレーション技術は、E2Eの自動運転とエンボディドAIアルゴリズムの実現に欠かせない。当社は、高度な生成AI技術と合成データの信憑性・有用性に関する評価能力を組み合わせ、高品質の合成データを効率的に生成、運転支援機能を搭載した自動車の量産を迅速にサポートするほか、エンボディドAIを手がける国際的なトップ企業にサービスを提供している」 と説明した。

米テスラが発表した運転支援機能「FSD（フルセルフドライビング） V12」は、中国や海外でE2Eの自動運転技術の開発に新しい流れをもたらした。複雑な環境への適応性が求められる中、高度な自動運転技術の発展には膨大で多様なデータが不可欠だ。しかし、実データの収集やアノテーション（タグ付け）のコストは大きな課題となる。光輪智能の合成データソリューションは、こうした課題を解決する手段として注目を集めている。

光輪智能は、データの事前学習から事後学習までを手がけ、模倣学習や強化学習によるトレーニングと評価が可能なシステムを構築した。すでに国内外の自動車メーカーやティア1サプライヤーと提携し、海外進出する中国の自動車メーカーにはデータサービスを、ティア1サプライヤーと自動運転技術企業にはコーナーケース（まれにしか起こらないケース）データを提供するほか、複数の自動車メーカーとエンド・ツー・エンド・アルゴリズムの開発、量産化および実用化を加速している。

同社の合成データソリューションは今年9月、世界自動車部品メーカーの独ボッシュのイノベーションアワードを受賞した。

自動運転だけでなく、エンボディドAI分野にも光輪智能の技術は応用されている。ヒト型ロボットなどエンボディドAIの分野におけるデータ不足問題がより深刻だ。光輪智能は、仮想の物理モデルと強力な汎化性をベースに実データとインターネット上のデータを組み合わせ、モデルトレーニング用のデータセットを構築することで、エンボディドAIアルゴリズムの進化を後押ししている。すでに、人型ロボットを開発する米FigureAI（フィギュアAI）とも提携したという。

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＊1元＝約21円で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

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