ApolloWorldの大きな特徴の1つは、仮想交通環境そのものが自動運転車の走行行動に反応する点にある。実際の道路データの再生に主に依存していた従来型のシミュレーションとは異なり、車両や歩行者などの交通参加者を、自律的に判断し、相互作用する能力を持つAIエージェントとしてモデル化する。

これにより、交通参加者は自動運転車の動きに応じて行動を変化させる。例えば、対向車が障害物を避けて自車線に進入してきた場合、車両は速やかにブレーキをかけて回避する必要がある。

この過程では、世界モデルが現在の周辺環境と車両の動きをもとに、次の時点で交通状況がどう変化するかを予測し、カメラ映像やLiDARのデータを生成する。自動運転モデルはその情報をもとに走行判断を行い、その結果を再び世界モデルにフィードバックすることで、継続的に相互作用する閉ループを形成する。

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現在、ApolloWorldはバイドゥ傘下のロボタクシーサービス「蘿蔔快跑（Apollo Go、アポロ・ゴー）」のグローバル展開に向けた試験・検証にも利用されている。バイドゥによると、Apollo Goはすでに世界28都市で実用化されており、自動運転による走行距離は累計3億5000万kmを超えた。このうち、完全無人運転による走行距離は2億4000万kmを超えるという。バイドゥは世界モデルを活用することで、新たな都市に進出する際に繰り返し必要となる検証作業を減らし、事業展開のスピードを高めたい考えだ。

同種の技術を巡る競争も激しくなっている。今年2月には米アルファベット傘下のWaymoも、Google DeepMindの「Genie 3」をベースに開発した「Waymo World Model」を発表した。こちらもカメラ映像やLiDARのシミュレーションデータを生成し、複雑な運転場面の試験や検証に活用できる。

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（36Kr Japan編集部）

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