Turing（チューリング）は2026年6月4日、SUBARUおよびデンソーとともに、車載End-to-End（E2E）自動運転システムおよびフィジカル基盤モデルの共同研究を開始すると発表した。経済産業省・NEDOが推進する「GENIAC（競争力ある生成AI基盤モデルの開発）」事業の一環として実施する。

本共同研究では2つの取り組みを並行して進める。車載E2E自動運転システムの技術確立に向けた研究にチューリングとSUBARUが、フィジカル基盤モデルの開発にチューリングとデンソーが、それぞれ取り組む。チューリングは各社の知見を結集し、AIモデルの研究開発から実車両への実装までを一気通貫で推進する体制を構築する。

E2E自動運転は、カメラから得た情報をもとに認識・判断・車両制御までを一つのAIモデルで一気通貫に担う方式だ。完全自動運転の社会実装には、大規模な走行データに基づき高度な認識・判断を行うフィジカル基盤モデルの開発と、それを実車両に搭載・検証する取り組みを循環的に進める開発体制が欠かせない。チューリングはこれまでE2E自動運転およびフィジカル基盤モデルの自社開発を進めてきた。本共同研究では、長年にわたり自動車産業を支えてきたSUBARU・デンソーと連携し、研究開発から実車両への実装・公道実証までを一気通貫で進める体制の構築を目指す。

1つ目の取り組みである車載E2E自動運転システムでは、SUBARUと共同で、軽量化したE2E自動運転モデルと車両制御システムの統合、および将来的な公道実証を見据えた研究に取り組む。複数カメラを使った軽量E2Eモデルとその車載適合を進め、車両制御までを含めた自動運転システムを構築・検証する。

2つ目のフィジカル基盤モデルでは、デンソーと共同で、自動運転に適合したフィジカル基盤モデルの開発と実車両への適合に取り組む。視覚言語モデル・視覚状態空間モデルをベースとして、カメラセンサのみから言語的・時空間的理解を獲得するための技術開発を進める。

チューリングは本共同研究を通じて、研究開発・実車両への展開・走行環境下での検証・走行データに基づくモデル改善を循環させる開発体制の構築を目指す。これにより完全自動運転の社会実装に向けた基盤を確立するとともに、自動運転にとどまらず、AIロボットを見据えたマルチモーダル基盤モデルなど幅広い領域に応用可能なフィジカルAI技術の確立につなげるとしている。チューリングは2021年8月設立のスタートアップで、カメラから認識・判断・車両制御までを一気通貫で担うE2E自動運転システムの開発に取り組んでいる。

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プレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000075.000098132.html

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