自動車向けAI大規模モデル技術調査レポート、2026年

自動車向けAI大規模モデルに関する調査：「より強力なモデルを保有しているか」から「より高いリンク効率を誇るか」へと競合の焦点が移行

ResearchInChinaは、「自動車向けAI大規模モデル技術調査レポート、2026年」を発表しました。本報告書では、2026年における自動車業界の主流となるAI大規模モデル技術を整理し、自動車AIの技術的焦点の移行やその動向について洞察を提供しています。

2026年、自動車AI大型モデル技術は主に以下の分野で導入されています：

全体として、過去2年間の大型モデル開発におけるパラメータ規模の競争と比較すると、2026年の大型モデル技術はより実用的なものへと進化しています。技術革新を十分に考慮しつつ、サービスシナリオで求められる技術ルートに垂直的に焦点を当て、継続的な最適化を図っています。一方、軌道計画やディスティレーション（知識蒸留）に基づく展開など、特定のシナリオに特化した技術は、収束の兆しを見せ始めています。とはいえ、エンジニアリング実装の詳細においては、依然として独自のソリューションやイノベーションが生まれています。つまり、2026年の大規模モデル競合は、「誰がより強力なモデルを持っているか」から、「誰がより高いリンクレベルの効率を誇るか」へとシフトしつつあります。

さらに、これらの技術がアプリケーションシナリオにおいて単独で導入されることはほとんどありません。多くの場合、これらは組み合わされてソリューションが構築されます。代表的な組み合わせとしては、マルチモーダル＋ナレッジグラフ、強化学習＋拡散モデル＋特徴表現・モデリングの最適化、マルチエージェントシステム＋AIオーケストレーション、そしてトレーニング＋デプロイメントなどが挙げられます。

以下では、いくつかの選定された技術分野について詳しく解説します：

計算オーバーヘッドを削減するための3つの技術的アプローチ

車載チップの演算能力は向上し続けていますが、コックピットや自動運転の分野における複雑なタスクの並列実行により、依然として演算能力が逼迫する可能性があります。この問題に対処するため、リソースを変更しないことを前提として、計算オーバーヘッドを削減するための3つの技術的アプローチが存在します：

モデル側：パラメータ規模の調整（例：蒸留、剪定、パラメータ共有、低ランク分解）、モデルの精度調整（例：量子化）、およびモデルアーキテクチャの反復改善（例：アテンションメカニズムのバリエーション、MoE）。

推論フレームワーク側：推測的デコード、KVキャッシュの最適化、キャッシュの再利用、早期終了など。

演算子およびコンパイラ側：演算子融合、量子化カーネル、明示的なオーケストレーションなど。

モデルパラメータと精度の調整は、オーバーヘッド最適化において最も一般的な手法です。過去2年間と比較して、2026年にはOEM各社は、MoEやKVキャッシュの最適化など、モデルアーキテクチャおよび推論フレームワークの分野において、より豊富な技術を開発できるようになっています。

1.アテンションメカニズムのバリエーション

2026年のアテンションメカニズムのバリエーションは、車載／エッジデバイスにおける計算能力の制約という課題に対処することを目的としています。これらは、シーケンス長が増加するにつれて標準的なソフトマックスアテンションによって生じる、計算量およびビデオメモリのオーバーヘッドの2乗的な増加に対処します。アーキテクチャ設計では、「軽量なアテンションのバリエーション＋標準アテンション」の組み合わせを採用しています。

XiaomiのMiMo V2.5シリーズにおける推論最適化の場合、ハイブリッドSWA（スライディングウィンドウアテンション）により、KVCacheの保存容量がフルアテンション時の約1/7に削減されます。MoEはスパース活性化を活用し、モデル容量を維持しつつ、トークンあたりの計算コストを低減します。KVキャッシュの削減は、計算オーバーヘッドを低減するだけでなく、SWAの最適化によって生じたビデオメモリの余裕を活用し、エキスパート並列処理を元の規模の1/2に縮小し、マシン間通信を削減し、エンドツーエンドのプリフィル性能を約40％向上させ、トレーニング時のGPU利用率を高めています。

2. MoEアーキテクチャ

MoEアーキテクチャは、フルスケールのパラメータを維持しつつ、スパース化によって推論フェーズのオーバーヘッドを制御します。2026年、OEM各社のMoE技術は、負荷分散、トレーニングと推論のルーティングの不一致、および視覚トークンの冗長性に焦点を当てています。

同じMoEアーキテクチャであっても、シナリオごとにルーターの処理方法は異なります：

入力指向型アクティベーション（従来のMoE）：従来のMoEは「入力指向型アクティベーション」を採用しており、アクティブ化されるエキスパートは現在の入力トークンによって直接決定されます。このアプローチは、マルチタスクやマルチモーダル入力において優れていますが、複雑な多段階推論（GUIエージェント）には最適ではありません。

出力指向の活性化（CoME）：XiaomiのCoMEアーキテクチャは「出力指向の活性化」を実装しており、エキスパートの活性化を特定の推論フェーズ（例：画面要約、サブタスクの計画、アクションの意思決定）に連動させています。

シナリオ特徴量ルーティング（EMoE）：BYDの自動運転ソリューションではEMoEを採用しています。そのルーターには独立したシナリオルーターが組み込まれており、シナリオ特徴量（例：左折、右折、直進）を直接取り込み、全レイヤーにわたって一貫したルーティング選択を維持することで、モデルの収束を加速させます。

タスク／モダリティ認識型ルーティング：吉利（Geely）のソリューションでは、MoEエキスパートスケジューリングユニットがゲーティングネットワークを介して重みを割り当て、現在のタスクタイプ（例：記憶の保存、記憶の検索）およびモダリティ特徴の重みに基づき、Top 1ルーティング戦略を用いて主要なエキスパートを選択します。

3.プルーニングと量子化

プルーニングと量子化は、計算能力が制約され、レイテンシが増大する状況下、特にデバイス上でのモデル展開において、モデルを展開するための一般的な手法です。

NARの可能性が明らかになり始めています。

現在、自己回帰（AR）アーキテクチャのモデルは、成熟したエコシステムと明示的なシーケンス監督機能により、音声対話、自動運転計画、コックピットエージェント、その他のシナリオ（例：MoonCast、Transfuser、および数多くのARベースの世界モデル）で広く応用されています。一方、トークン単位／フレーム単位での逐次生成を行うため、ARモデルは一般的に、推論遅延が大きく、安定性のリスク（例：単語の省略、理解不能な長いセグメント、露出バイアスなど）を抱えています。

対照的に、非自己回帰（NAR）モデルは、近年、単一言語TTS、音声対話、運転計画など、さまざまなシナリオにおいて、適応時の安定性の向上、効率の向上、コストパフォーマンスの向上など、幅広いメリットを示しています。代表的な例としては、Xiaomi ZipVoice-Dialog、OmniVoice、Changan FlowR2A、Li Auto TrajHFなどが挙げられます。複雑なタスクへの実用化においては、データや展開パラダイムといった根本的な支援に依然として制約があり、その結果、適用シナリオの範囲は限定的ですが、NARモデルは並列生成やフローマッチング／拡散パラダイムを活用することで、複数のベンチマークにおいて速度と品質の両面でARベースラインを上回る性能を発揮しており、有望な技術的アプローチの一つとなっています。

NARモデルは、生成速度、事後適応の安定性、および計算リソースへの親和性において優れており、AIによる生成と意思決定のための新たなパラダイムとして位置づけられています。固有の適応の難しさ、データサポート、およびエンジニアリング上の経路依存性といった制約があるもの、技術的進化の過程において、NARモデルとARモデルは長期的に共存していくものと予想されます。

マルチエージェント技術：統合スケジューリングコア＋多様な情報共有メカニズム

2026年から2027年にかけて、モデルプロバイダーは基盤モデルの機能強化を継続する一方で、ハードウェアベンダーはトークンコストを年率60～70％のペースで削減していきます。大規模モデル技術を最大限に活用して現在の課題を解決する方法が、最優先課題となっています。車両分野における重要な具体例の一つが「Always on Agent」であり、その主流の構築方式はマルチエージェント技術に分類されます。

2026年、マルチエージェント技術は、技術ルートの収束と、応用シナリオの水平的な拡大を同時に遂げました。これらは主流の「ハブ＋エキスパート」パラダイムを採用し、孤立したコックピットや自動運転のシナリオから、運用・保守、マーケティング、製造を含むシステム横断的・領域横断的な協調シナリオへとその範囲を拡大しています。

各OEMは、マルチエージェントシステム向けに独自のエージェント連携メカニズムを実装しています。集中型のスター型トポロジーによるスケジューリングが最も広く採用されていますが、特定のシナリオにおいては、他のアーキテクチャの方が優れた成果をもたらす場合もあります。

2026年のマルチエージェントシステム：

機能が重複するエージェントを作成する代わりに、機能、役割、認知タイプ（計画、探索、実行、防御、分析、学習エージェントなど）ごとに専用のサブエージェントを定義し、それぞれのサブタスクを実行させます。

エージェントは、効率的な情報フローと一貫した状態を確保するために、多様な協調メカニズム（A2Aプロトコルなどの標準化された通信および状態共有経路、グローバル状態共有、データ相互作用インターフェース、コア間命令フレーム、メモリの読み書き操作、ストリーミングキャッシュなど）に依存しています。

各サブエージェントがタスクを完了した後、中央モジュールはすべてのサブタスクの結果を集約し、統合して最適な解を出力するとともに、実行のためにフィードバックします。これにより、並列ビジネス処理が可能となり、リアルタイム性能が向上するほか、タスクの分割と冗長性によるバックアップを通じて、安全性と堅牢性が向上します。

FAWのエージェントベースのエンジンECUを例に挙げると：

このソリューションでは、異種マルチコアSoC上に物理的に分離された3つのコンピューティングドメインを展開し、リアクション・エージェント、プランニング・エージェント、ラーニング・エージェントの3種類のエージェントをホストしています。

リアクション・エージェントはASIL-D準拠のロックステップ・コア上で動作し、1ms以下のサイクルでセンサー信号を収集し、ノッキングやその他の緊急運転状態をミリ秒レベルのレイテンシで処理するとともに、緊急時の制御権限を保持しています。

プランニング・エージェントは、ASIL-B準拠の高性能コア上で動作します。ローカルの共有デジタルツインエンジン（物理メカニズムモデルとニューラルネットワークを組み合わせたもの）を呼び出して複数の制御戦略候補をシミュレーションし、多目的最適化を通じて最適な制御パラメータを生成し、信頼度、有効期間、CRCチェックサムを含む構造化データフレームを介して出力を提供します。

学習エージェントは、QMコプロセッサ上で動作します。バックグラウンドで制御偏差データを収集し、デジタルツインモデルの増分更新のみを行います。

これら3つのエージェントは、MPUで保護された共有メモリパーティションおよびコア間割り込みを通じて安全に通信し、さらに障害による性能低下への対応やモデル検証の更新メカニズムによって補完されています。この構成により、ISO 26262の機能安全要件に準拠しつつ、「リアルタイムの緊急対応-将来を見据えた計画-オンライン補正」を特徴とする、完全な閉ループの自己最適化制御ワークフローを実現します。

マルチエージェント技術に加え、「Claw」ベースの技術により、アクティブサービスシナリオの実装が加速しています。

Li Autoの「StreamingClaw」は、具現化されたエージェントの一例です：

これは、増分ストリーミング推論とマスター・スレーブ型プロキシを活用しています。車両は、動画をオフラインファイルとして処理するのではなく、人間の認知と同様に、リアルタイムで状況を認識し、状態を更新します。

「StreamingReasoning」はリアルタイムの知覚と計画処理を担当し、「StreamingMemory」は階層的な記憶の進化を通じてマルチモーダルな経験を蓄積し、「StreamingProactivity」はリスクを継続的に監視し、先制的なアクションをトリガーします。

これにより、運転中にドライバーがあくびをしたり携帯電話を操作したりした際の先制的な警告、車両への乗車時の先制的な挨拶、乗客が手に持っている物体のリアルタイム認識といった機能が実現されます。

車両の観点から見ると、エージェント間の競合は「単体の機能競争」から「シナリオ全体を網羅したエコシステム体験競争」へと進化しています。エージェントサービスは、仕様書上の個別の機能項目から、ユーザーと能動的にやり取りしながらも、人間のドライバーに運転の主導権を委ね続けるパートナーへと変貌を遂げています。

目次

定義

第1章 AI大規模モデルのアプリケーション技術のタイプと動向

• AI大規模モデルの分類
• AI大規模モデルの定義と特徴
• アーキテクチャに基づくAI大規模モデルの分類
• タスクの種類および学習モードによるAI大規模モデルの分類監督モードによるAI大規模モデルの分類
• モダリティによるAI大規模モデルの分類
• AI大規模モデルの応用シナリオ
• 基盤モデルの分類
• 自動車産業における基盤モデルの現状
• 自動車における基盤モデルの適用シナリオ
• コックピットにおけるAI大規模モデルの活用シナリオ
• コックピットエージェントの活用シナリオの分類（1）（2）
• 自動運転におけるAI大規模モデルのアプリケーションシナリオ
• シャシー分野におけるAI大規模モデルのアプリケーションシナリオ
• パワートレイン分野におけるAI大規模モデルのアプリケーションシナリオ
• 研究・設計分野におけるAI大規模モデルのアプリケーションシナリオ
• 製造分野におけるAI大規模モデルのアプリケーションシナリオ
• 運用・マーケティング分野におけるAI大規模モデルの活用シナリオ
• AI大規模モデル技術の現状
• 知覚技術：代表的な分類
• 音声／マルチモーダル対話技術：代表的な分類
• 知覚技術（音声・マルチモーダルを含む）：技術的道筋
• 推論技術：代表的な分類
• 推論技術：技術的道筋
• 学習・展開技術
• 学習・蒸留技術：技術的アプローチ
• 強化学習技術
• 強化学習技術：技術的な道筋
• AI大規模モデル技術の動向
• AI大規模モデル技術の現状
• 音声・マルチモーダルを含む知覚技術の動向
• 推論技術の動向（1）（2）
• 学習および知識蒸留技術の動向（1）（2）
• 強化学習技術の動向：実装ソリューションと関連技術

第2章 異なるアプローチによる大規模モデル技術の事例

• 学習および最適化技術
• 大規模言語モデルを活用したニューラルアーキテクチャ探索
• テキストから画像への大規模モデル向け軽量ナレッジディスティレーション
• 軽量ビジョン・言語モデル（VLM）向けの知識蒸留
• 事例：分類モデルの学習
• 事例：軌道モデルの学習
• 事例：強化学習のための学習・意思決定・計画モデル
• 事例：AI生成モデルの学習（テキストから画像）
• 事例：モデルの最適化とテスト
• 事例：知覚モデルの反復改善
• 事例：感情を伴うQ&A生成モデルの学習最適化
• 大規模モデルツールの呼び出し
• 推論技術
• 推論事例：Xiaomi Autoの潜在空間推論による精度向上
• VLAモデルの効率的な推論
• MoEアーキテクチャを用いたマルチモーダルビジョン大規模モデルの推論高速化
• 大規模言語モデルにおけるカレンダーを跨ぐ時間推論
• 事例：モデル推論の高速化
• 事例：エッジ・クラウド連携推論
• 事例：推論モデルの最適化
• エッジ側展開技術
• 事例：エッジ側におけるモデル推論の最適化
• 知覚技術
• エンドツーエンドの自動運転を支える高忠実度仮想シミュレーション
• 先見的な予測的世界モデリング
• 事例：Xpengによる先見的な推論の実現
• 自動運転向け少ステップ自己回帰型ビデオ世界モデルの推論高速化
• 事例：Xpeng Autoの物理AIシステム「TuringViT」における視覚機能の補完
• 4D三次元シーン占有率予測
• 単眼による深度推定
• 画像・テキストのきめ細かなクロスモーダルアラインメントおよび画像・テキスト検索
• マルチモーダルアラインメント
• 2人による自然な対話のための音声合成
• 動画の時間的局在化に向けたマルチモーダルモデルの学習後最適化
• マルチモーダル大規模モデルの視覚推論テストにおける時間拡張の最適化
• 車内および車外での音声対話モード
• 事例：マルチモーダル技術によるコックピット機能操作の最適化
• 事例：マルチモーダルインタラクションの最適化
• 事例：感情認識と安らぎの提供
• 事例：感情分析のためのマルチモーダル技術
• 事例：音声対話と口唇読解の組み合わせ
• 事例：子どもの見守りにおけるマルチモーダル技術
• 事例：雨天時の画像撮影
• 事例：自動車のインターネット（IoV）向けマルチモーダル知覚
• エージェント相互作用技術
• 事例：救助シナリオにおけるマルチエージェント連携
• 事例：自動車メーカーの業務におけるマルチエージェント連携
• 事例：エージェントのタスク実行メカニズムの確立
• 強化学習技術
• 混合専門家モデル（MoE）大規模モデルに向けた強化学習による微調整
• 大規模推論モデル（LRM）の探索能力の低下
• 事例：強化学習（PPO）による学習システム
• 事例：強化学習によるデータ生成
• ナレッジグラフ技術
• ナレッジグラフの事例：Xiaomi AutoによるRAG精度の向上
• エンドツーエンド音声
• 事例：Xiaomi Autoによる音声モデルの最適化
• 事例：Xiaomi AutoがASR/TTS統合モデルをリリース
• 事例：Xiaomi Auto、外部音声シナリオ向け推論型音声モデルをリリース
• 事例：Xiaomi Autoの音声モデルがTTSの精度を向上
• インテリジェントコックピットにおけるユーザー音声コマンドの推論手法
• 事例：強化学習による音声最適化
• 事例：音声認識精度の向上
• 事例：エッジ・クラウド連携型音声認識

第3章 さまざまなシナリオにおける大規模モデル技術の事例

• ワールドモデル
• MiLA（マルチビュー・高忠実度・長期動画生成）ワールドモデル
• 自動運転計画モデルのための安全強化学習最適化
• UniDrive WM：統一型自動運転ワールドモデル
• 自動運転のための基本ワールドレンダリングモデル
• 3D再構築
• 自動車の3Dアセットの自動再構築
• 3Dガウス・スプラッティングによる再構成
• 車両の高精度3D再構築
• シーン生成
• 自動運転シーン生成のための拡散モデル
• 衝突シーンの生成
• ポーズ駆動型マルチキャラクターアニメーション生成
• エンドツーエンドの自動運転
• ビジョンのみのエンドツーエンド自動運転計画
• VLAエンドツーエンド自動運転モデル
• VLA時間的因果推論と解釈可能な意思決定
• エンドツーエンドの自動運転
• ビジョンのみによるエンドツーエンド自動運転
• 動作リスク予測
• エンドツーエンドの視覚・動作統合型自動運転モデル
• 軌跡予測
• 自動駐車用軌道予測
• TPK信頼性のある軌道予測モデル
• 自動運転の軌跡予測
• 周辺車両のマルチモーダル将来軌跡予測
• 軌跡計画
• 自動運転のためのマルチモーダル軌跡計画
• 自動運転のための運動軌跡計画
• 複雑な都市環境における自動運転の軌跡計画
• 車両経路計画
• 自動運転車間の自然言語によるコミュニケーションと協調
• 自動運転における軌道計画
• 事例：経路計画のための多次元スコアリング戦略
• 事例：時間窓を考慮したマルチエージェント経路計画
• 事例：駐車軌道の最適化
• ベンチマークテストと評価
• 自動運転向けマルチモーダル大規模モデルの交通ルールに関する論理推論能力の評価
• 自動運転用マルチモーダル大規模モデルの交通
• 推論の信頼性評価
• 自動運転における複数候補経路の評価
• 説明可能なAI（xAI）のパーソナライズされた適応
• GUIエージェント
• オムニモーダルGUIエージェントの標準化評価
• GUIビジョン・言語エージェント
• GUI自律エージェントのための多段階ハイブリッド推論
• 能動的なインタラクション
• エージェントによる能動的なサービス指向の車両制御
• 乗客向けインテリジェント意思決定サービス
• 車両AIとユーザー間の双方向的な関係構築
• 車内・車外における能動的な知覚・相互作用
• 人間のような記憶アーキテクチャに基づくHMI
• 事例：コックピットにおける能動的サービス
• 感情的な相互作用
• ロボットとの感情的インタラクション
• インテリジェントな感情認識
• 感情認識に基づくインテリジェントなコックピット制御手法
• ドライバーの感情認識のための自己進化型ソリューション
• モジュール間制御
• コックピット制御
• マルチエンドエージェント協調制御
• パーソナライズされた車両制御
• インテリジェントコックピットの音声制御応答
• 車両制御
• インテリジェントな車両利用提案生成手法
• バックミラーの完全自動インテリジェント調整ソリューション
• パーソナライズされた視覚的意図認識ソリューション
• 事例：エージェントによる照明調整
• 事例：AIによるシート調整
• 事例：AIによって最適化された適応型シート調整
• 事例：AIによるシートの圧力分布調整
• 事例：無重力シート向け適応型調整
• 事例：音声処理へのAIの応用
• 事例：AIによるキャノピー制御
• モビリティサービス
• コックピットと運転の統合型マルチエージェント連携
• マルチエージェントの協調
• 給油推奨ソリューション
• オフライン性能のためのインテリジェントな推奨手法
• 事例：コックピットコンテンツの推奨
• 事例：地図構築の最適化
• 事例：害虫駆除
• コンテンツ作成
• 音声駆動型画像生成
• 絵本の自動生成手法
• 事例：旅行AIによるVlog生成
• パーソナライズされたカスタマイズ
• 自動車用HMIテーマの自動生成
• 適応型自動車用センターコンソールインターフェース生成ソリューション
• 自動車用バーチャルアバターの生成
• 事例：運転スタイルへの適応
• 研究・設計
• 車両機能の開発
• 車両モデル展開フレームワーク
• 事例：生産工程における目視検査
• マーケティングおよび運用
• ユーザータグの生成
• 車両の演算能力スケジューリング
• ユーザープロファイルに基づくカスタマイズされた車両アップグレード手法
• 事例：クラウド診断
• パワートレインの制御と最適化
• 事例：バッテリーの熱暴走警告のための大規模モデルによる多パラメータ融合技術
• 事例：AIを活用した動的エネルギー管理（1）（2）
• 事例：エージェント技術によるエンジン制御
• 事例：充電戦略の決定

第4章 将来を見据えたAI技術のアプリケーション

• 事例：マーケティング評価スコアリングのための大規模モデル技術
• 事例：運転スタイルの適応
• 事例：複雑な診断作業条件向けエージェント技術
• 事例：AIを活用した適応型マルチソース電力調整技術
• 事例：ナレッジグラフに基づく意図認識
• 事例：コックピットサービスのマルチモデルスケジューリング
• 事例：ハルシネーションへの対応