自動車用AIボックス（2026年）

Automotive AI Box Research Report, 2026

出版日: 2026年01月06日
発行: ResearchInChina自動車関連専門
ページ情報: 英文 178 Pages
納期: 即日から翌営業日

概要

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AIボックスはエッジAI実装の「アクセラレーター」である

「エッジ・クラウド連携」ソリューションは、自動車AI実装における共通認識となっています。すなわち、エッジAIは高頻度リアルタイムプライバシー保護が求められるタスク（ローカルデータ処理、リアルタイム知覚、迅速な応答など）を解決し、クラウドAIは複雑な推論、モデル最適化、大規模データの保存と分析を担当します。エッジ/クラウドAIの役割分担が明確化されることで、搭載の難易度が低下し、AIの運用効率が向上します。

クラウドAIと比較し、エッジAIはリアルタイムパフォーマンスとプライバシー保護において生来の優位性を有します。しかしながら、AI機能の進化が加速する中、エッジAI特有の新たな課題が顕在化しています

古い車種の演算能力では新たなAI機能をサポートできない：AIエージェントなどの複雑な機能が追加されるにつれて、元の車両統合チップの固定された演算能力では、増え続けるアルゴリズム需要に対応できなくなるケースが多発しています。

既存モデルの性能が新たなシナリオの継続的な流入に対応できない：AI応用シナリオの複雑性と数が増加しています。元の車両のエッジAIモデルは、プルーニングと量子化後の性能が限られており、新たに追加された複雑なシナリオに対して正確な推論と予測を行うことができません。

自動車用AIボックスは上記2つの課題を解決する：一方で、自動車用AIボックスは高性能チップを採用することで車両の演算能力の上限を引き上げ、新アルゴリズム・新機能の実装に十分な演算能力を提供します。他方では、基本的なAIアルゴリズムフレームワークをプリセットしており、エッジ推論のリアルタイム性を維持するだけでなく、クラウド経由で最適化された軽量モデル更新パッケージの配信をサポートします。これによりエッジAI能力の継続的進化を実現し、複雑なシナリオ下でも自前の高演算能力によってAI推論/意思決定能力を向上させます。

補助的な演算能力を例に取ると、現在のエッジAIモデルは一般的に10億～80億のパラメーターを有し、パラメーター数が異なる基盤モデルの演算能力要件には明確な傾斜が見られます。

エッジコンピューティング製品として、自動車用AIボックスの設計における初期の重要な目的は、演算能力を提供することです。現在の市場に出回っているAIボックスは30～200TOPSを誇り、10億～80億パラメーターのモデルが要求する演算能力を十分に満たすことができます。

このうち、主流のAIボックスはNVIDIAのモジュール（Jetson AGX Orin、Jetson Orin NX、Jetson Orin Nanoなど）をベースに構築されており、200～275TOPSの演算能力を有します。主にエージェントシナリオサービスやマルチモーダルデータ処理などのタスクを扱います。例えば、ThunderSoft、Geely、NVIDIAが共同開発したAIボックスは、OEM AIボックスとして200TOPSの演算性能と205GB/sの帯域幅を備えており、ウェルカムインタラクション、能動的推奨、強化型監視、HPA、GUIインタラクションなどのシナリオにおけるエージェントマトリクス用途に必要な演算能力を十分に満たします。

さらに、ThunderSoftのAIボックスにはAqua Drive OSとNVIDIA DriveOSが組み込まれているだけでなく、AIエージェント（例：Sentinel Agent）も組み込まれており、OSレイヤーの演算能力割り当て、モデルスケジューリング、シナリオ適応という3大機能をエージェントシナリオに迅速に適用し、マルチモーダルデータに対するミリ秒レベルの応答を実現します。

当レポートでは、自動車用AIボックスの現在の応用状況について、シナリオ需要、製品構成、産業チェーン連携の点から調査し、自動車用AIボックスの将来の動向を探っています。