中国のスマート自動運転業界において、大手ドローンメーカーである大疆創新（DJI）の車載部門からスピンアウトした「Zhuoyu（卓馭）」の動向が注目を集めています。独立直後の深刻な資金圧迫から、生成AIを駆使した「エンドツーエンド（End-to-End）」自動運転技術へのパラダイムシフトまで、同社は急速な進化を遂げています。
本記事では、Zhuoyuが直面した危機と、そこから見出された「低コスト・高効率」な自動運転技術の未来について解説します。
1. 独立直後に直面した「資金プレッシャー」
2023年にDJIから独立（スピンオフ）し、2024年6月に「Zhuoyu」として正式にブランドを立ち上げた同社は、大企業の傘下から荒波のスタートアップ市場へと乗り出しました。
CEOの沈劭劼（シェン・シャオジエ）氏は、独立当時の緊張感を「SF小説『三体』における、限られた資源の中で生き残りをかけて戦う宇宙船のようだ」と表現しています。ドローン開発で培った高度な飛行制御や障害物回避アルゴリズムという強力な技術的バックグラウンドを持ちながらも、独立後は自己資金での持続的な運営が最大の課題となりました。
しかし、同社はその後、中国第一汽車集団（FAW）やBYD、上汽集団などの巨大自動車メーカーからの戦略的投資を呼び込むことに成功。特に一汽集団とは深い資本提携を結び、経営の安定化と量産車への搭載チャネルを確保しました。
2. 「エンドツーエンド」AI大規模モデルへのシフト
業界全体のデータ駆動シフトへの追随
2024年、テスラ（Tesla）が自動運転システム「FSD V12」にニューラルネットワークによるエンドツーエンド（E2E）処理を本格導入したことをきっかけに、世界の自動運転開発は「感知（センサー認識）〜計画〜制御」を個別のプログラムで処理する従来のパイプライン方式から、入力（カメラ映像）から出力（操舵・加速）までを一つの大規模AIモデルで一括処理するデータ駆動型へと移行し始めました。
Zhuoyuはこのパラダイムシフトに対し、2024年後半から本格的な移行を開始しました。競合であるMomentaなどに比べると「データ駆動への確信を持つまでに時間を要した」と沈CEOは認めつつも、その後の移行スピードは驚異的でした。
「背水の陣」で挑んだ自社開発「AWM」の誕生
Zhuoyuは技術の転換にあたり、過去に開発したルールベース（手書きコード）の制御アルゴリズムをすべて削除し、退路を断つ「背水の陣」を敷きました。
その結果生まれたのが、独自アーキテクチャである「AWM（Action World Model）」です。これは単に前方の映像から操作方法を出力するだけでなく、AIモデルが車内の仮想環境で「もしこう動いたらどうなるか」という物理的な因果関係を推論（シミュレーション）した上で、最適な走行アクションを生成する自回帰型の意思決定モデルです。
3. 「低演算パワーで高性能」を実現する独自プラットフォーム
多くの自動運転メーカーがNVIDIAの「Orin-X」（単体で254 TOPS、複数搭載で500 TOPS以上）のような高価で消費電力の高いチップを要求する中、Zhuoyuは圧倒的な「低演算・高コスパ」を強みとしています（成行プラットフォーム）。
同社は、わずか32 TOPSの演算性能しか持たないTexas Instrumentsの「TDA4」チップや、約100 TOPSのQualcomm「Snapdragon 8650」上で、高度な高速道路自動ナビゲーション（NOA：Navigate on Autopilot）や「コックピット・運転一体型（艙駕一体）」システムを遅延なく動作させることに成功しています。
このモデル圧縮と推論処理の最適化技術により、高級車だけでなく、若年層向けの普及型EVや安価な乗用車にも高度な自動運転アシスト機能を提供できるため、グローバル市場における競争力は極めて高いと評価されています。
4. 自動運転の低コスト化がグローバル市場に与える影響
日本や欧米のレガシー自動車メーカーも、ADAS（先進運転支援システム）から完全自動運転に向けたソフトウェア定義車両（SDV）の開発に巨額の投資を行っています。
しかし、高級EVだけでなくボリュームゾーン（大衆車クラス）にまで高度なスマート運転機能を普及させるには、ハードウェアのコストカットが最大のボトルネックとなります。Zhuoyuが提供する「高効率・低ハードウェア要件」の自動運転ソフトウェアは、コスト効率の高い車両開発を目指すグローバルメーカーにとって魅力的なソリューションです。
さらに、Zhuoyuは2026年以降、大型トラック向けの自動運転NOAシステムの量産化や欧州市場への展開を計画しています。特に長距離輸送における物流業界の人手不足や安全対策が深刻化している地域において、この低コストかつ高信頼な自動運転システムは強力な選択肢となるでしょう。
5. モビリティから「物理AI」への展望
Zhuoyuの野心は乗用車にとどまりません。沈CEOは「スマート運転は、物理世界に実体を持つAI（物理AI / Embodied AI）の初期形態にすぎない」と述べています。
将来的には、乗用車で確立したAWMの推論アルゴリズムやカメラベースの空間認識技術を、大型重機、無人物流配送ロボット、港湾・鉱山用の特殊車両、さらには人型ロボットといった広範な産業用ロボット分野へ応用し、「移動する全ての物理デバイスの頭脳」となることを目指しています。
まとめ：ソフトウェアが牽引する新たな移動体験
Zhuoyuが乗り越えた資金と技術の危機は、AI主導の次世代モビリティ開発における「スピード感」と「割り切り（ルールベースの廃止）」の重要性を浮き彫りにしました。高価なハードウェアに依存せず、AIの知能化によって高度な移動能力を実現する彼らのアプローチは、今後のグローバルなSDV開発および物理AIの発展において、極めて重要なマイルストーンとなるでしょう。
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