ここに目を付けたのが、貨物自動車の修理メンテナンス・プラットフォーム「共軌之家（Common rail system’s family）」を運営する「上海星融汽車科技」だ。同社の技術サポートアプリは登録ユーザー数40万で、この数字は修理メンテナンス技術者の67％に相当する。毎月平均16万台の修理メンテナンスを技術面からサポートしている。

貨物自動車は一般の乗用車と比べ頻繁にメンテナンスが必要で、そのコストは1台当たり年間2～3万元（約30～45万円）と高額だ。中国に約20万カ所あるといわれる修理メンテナンス工場は、そのほとんどが小規模で数人の技術者だけで対応しており技術レベルにも差がある。

トラックは車両のインテリジェント化や排気ガス基準の強化によってメンテナンスの難易度も上がっている。このニーズをとらえた共軌之家は修理メンテナンスの技術サポートをプラットフォーム化。17万件にも上る修理メンテナンスの膨大なナレッジベースをオンラインで利用できるようにし、現場が求めるマンツーマンのリモート診断サービスを有料で提供する。

また、作業プロセス全体の標準化を進めるためにスマート点検修理デバイスも開発した。車載用とメンテナンス工場用の2種類があり、工場用デバイスではワンクリックで車両の故障箇所を確認でき、車載用デバイスでは走行中のリアルタイムデータも取得できる。クラウド上のデータベースにアクセスし、リアルタイムで技術アドバイスを受けることができる。

このスマート点検修理デバイスによって1億3600万件のメンテナンスデータと車両運行データ22億件が蓄積されている。この膨大なデータをもとに、同社が構築したクラウドスマート診断システムは主に次の3つのシーンで利用されている。

１．修理メンテナンス。スマート診断システムが人間に代わって故障パターンから修理メンテナンス方法を判断。従来72分間かかっていたところ、わずか1秒で判断が可能になった。現在100パターンの修理方法に対応。

２．コネクテッドカーシステム。自動車メーカー向けにデータ解析に基づいたコンサルティングサービスを提供。

３．物流企業の車両管理。車両の使用状況などをモニタリングしメンテナンス時期を予測、ソフトとハードの両面から故障を予防する。

製品イメージ　　提供：共軌之家

同社の収益を支えるのはリモート診断サービス、デバイス販売、クラウド診断サービスである。価格帯についてはリモート診断サービスが年間300元（約4500円）、デバイスは平均1万5000元（約23万円）。ベテラン技術者の月給は平均1万5000元（約23万円）とされるが、クラウド診断サービスの料金はそれよりもはるかに安い。

同社2018年の売上高1億元（約15億円）のうちデバイスの販売が80％を占める。今後はデータサービスを強化し、2020年にデータサービスの売上高比率は40％にまで拡大される見通し。

共軌之家はメンテナンスのビッグデータで貨物自動車アフターサポート市場の構造改革を推進する。今後、修理メンテナンス工場のデジタル化が進むとみられ、同社は大手自動車部品メーカーとメンテナンス工場のフランチャイズ展開について提携合意したという。

創業者の蔡継業氏は独ボッシュの中国R&Dセンターに11年在籍したコモンレールシステムの技術者及び品質管理の専門家。COOの蔡旭氏は農業用品のB2Bプラットフォーム「豊收侠」と配車アプリ「大黄蜂打車」の創業メンバー。同社は貨物自動車とICTの技術が融合してできた企業である。

2018年に「碧鴻資本（Hone Capital）」、「磐霖資本（Panlin Capital）」、「賽伯楽投資（Cybernaut Venture Capital）」から三度にわたって資金を調達、現在はシリーズBで資金を調達中だ。
（翻訳：貴美華）

2015年9月に設立された同社は、北京と米サンディエゴの二拠点に本部を構えている。中国では最も早く、商用可能なL4クラスの自動運転トラックを開発した企業だ。

これまで中国IT大手の新浪（SINA）を筆頭に、米半導体メーカー「NVIDIA」、「ZP CAPITAL」、「複合資本（COMPOSITE CAPITAL）」などから総額8300万ドル（約92億円）を調達してきた。シリーズD完了後の評価額は10億ドル（約1100億円）を超え、自動運転分野の新たなユニコーン企業となった。

同社の無人運転技術はカメラをメインセンサーとし、LiDARやミリ波レーダーを活用して物体検知、位置特定、運転判断、運転操作などの一連の動作を行う。港湾などの半閉鎖エリアや幹線道路などで貨物車の実用化を目指している。2018年8月からは、小規模ではあるが米アリゾナ州の高速道路で実用化実験を行っている。1台につき1日平均3～5回、13社に配送している。

CEOの陳黙氏は昨年末、同社のトラック1台の収入は週あたり数千ドルだと明らかにした。現段階では米中合わせて30台を運用しているが、1台につき安全要員と試験管理者の2人が同乗しなければならず、現状では従業員400人分の人件費と研究開発費が収入を大幅に上回っている。

だが、今回の資金調達を機に車両の実用化をさらに進める方針だ。今年第1四半期までにはアリゾナ州からテキサス州への運送を開始し、6月には車両を50台に増やす計画だという。同時に、中国北部の某港湾エリアでもすでに300日以上にわたる試験運転を実施しており、まもなく上海の臨港地区でも走行試験を開始する。

シリーズDのリードインベスターとなった新浪資本は、図森未来科技について「確かな技術力と優れた組織力を持つ企業」と評価した。同社が自動運転トラックの実用化に成功する初のメーカーになると期待している。

多くの自動運転車開発メーカーにとって、実用化は最大の難関だ。また、出資者にとって実用化の可否は重要な評価基準でもある。

図森未来科技には、技術の蓄積という強みがある。2018年9月、同社は自動運転車の物体検出範囲を半径1000メートルにまで拡大させた。最大300メートルという一般的な検知距離を大幅に超えている。

貨物車は時速100キロからの停止距離は約250メートルとなる。十分な余裕を持ってブレーキをかけるためには、1000メートル先の障害物を検出する必要があるのだ。

昨年11月に同社は自社製大型トラックの走行を撮影した動画を公開した。大雨の中、完全自動運転のトラックが1時間15分間走行し、最高時速約105キロを記録した様子が撮影されている。走行ルートには、踏み切り、停止標識のある十字路、信号機のある十字路、T字路、高速道路インターチェンジ、視界が悪い長距離高速道路区間なども含まれていた。

同社の発表によれば、2018年上半期に同社はすでに1万3000時間、走行距離52万キロに及ぶ公道試験を行った。2020年までには約4800万キロの公道試験を行い、自動運転輸送が人の運転よりも安全であることを証明したいと意気込む。2021年までには1500台を幹線道路の輸送に投入する予定だ。同乗者が不要になったタイミングで上場を目指すという。
（翻訳・愛玉）