ADASおよび自動運転向けティア1サプライヤー調査レポート、2026年 - 中国企業

インテリジェントドライビング産業の飛躍：L2.9の普及から、フィジカルAIおよび新たなフルドメイン・モビリティ・エコシステムへ

車両の知能化が進むにつれ、中国における乗用車へのADAS（L1～L2.9）の搭載台数および普及率は、安定した成長を続けています。2022年には、中国で984万2,000台の乗用車にADASが搭載されましたが、これは2021年の675万1,000台と比較して、CAGR20.7％を記録しました。2024年から2025年にかけて、搭載台数は1,455万9,000台から2025年には1,623万1,000台へと増加し、前年比11.5％の成長を記録しました。2026年上半期には、スマートドライビングの構造がさらに再編されました。L2およびそれ以上のレベルの運転支援の普及率は72.0％を超え、そのうちNOA（L2.5＋L2.9）の合計普及率は37.4％に達し、基本運転支援（L2～L2+）の合計普及率は34.6％を上回りました。

インサイト1：新車の製品定義は、先行してL2.9へと飛躍しました。今後1～2年間で既存車種のモデルチェンジが進むにつれ、全体的な構成は急速にL2.9へとシフトしていくでしょう。

年次別の新型モデル導入レベル別普及率によると、L0/L1レベルの低レベル自動運転ソリューションは、新型車のモデル選定においてほぼ周縁化されています。自動車メーカーは、新型車のプロジェクト計画において、個別の低レベルソリューションを別途開発することはなくなりました。L0のシェアはかねてよりゼロに近い水準で推移しており、2026年上半期における新型車でのL1の普及率は5％を下回りました。L2～L2+およびL2.5ソリューションを網羅する基本的なADASは、中級クラスの量産モデルにおいて依然として主流の構成となっています。2025年にはL2.5の新製品が相次いで発売され、多くの中級モデルにL2.5ハードウェアがプリインストールされたソリューションが搭載されました。2026年上半期には、自動車メーカーが製品リソースをL2.9へとシフトさせたため、新規L2.5製品のシェアは緩やかに低下しました。新車製品の定義レベルにおいては、L2.9への移行はすでに予定より早く完了しています。今後1～2年の間に、既存の車種がモデルチェンジや世代交代を迎えるにつれ、市場構造全体がL2.9へと急速にシフトし続けると予測されます。

インサイト2：NOAの成長ロジックが変化：成長の牽引役がハイエンド車からエントリーレベル市場セグメントへ移行しています。高速道路向けNOAは2025年に0～10万元の価格帯の車両で市場検証を完了し、市街地向けNOAも2026年上半期に同価格帯での導入を実現しました。

NOA業界の中核となる成長ロジックは、根本的な転換を遂げました。かつて高級車が主導していた漸進的な成長パターンは終焉を迎えました。10万元未満の価格帯におけるエントリーレベル市場セグメントが、自動運転の新たな中核的な成長エンジンとして台頭してきました。導入のタイムラインを見ると、高速道路用NOAは2025年に0～10万元の価格帯の車種への搭載・導入が実現し、エントリーレベル市場での商業的検証を完了しました。これにより、高速道路用NOAの搭載台数において第3位のセグメントとなり、普及率は9.8％に上昇し、16万2,000台に搭載されました。2025年の高速道路NOAの0～10万元価格帯への浸透に続き、2026年上半期には都市部NOAが同価格帯に導入されました。都市部NOA向けの軽量アルゴリズムや、ハードウェアコストの低下に伴う低コストのドメインコントローラーソリューションに支えられ、都市部NOAはエントリーレベルおよびメインストリームの車種において、徐々に標準機能となりつつあります。

今後の競合の焦点は、「高レベルの自動運転が実現できるか」から、「低コストでの量産と低価格帯への展開が可能か」へと移行します。10万人民元未満の車両へのNOA搭載は、ティア1サプライヤーやチップサプライヤーに対し、BOMコストの削減を迫ることになります。低コストでの量産とエンドツーエンドの軽量実装能力を持つソリューションプロバイダーが、低価格帯セグメントにおいてより大きな市場シェアを獲得することになるでしょう。

インサイト3：2025年から2026年にかけては、L2.9チップへの量産移行における重要な転換点となり、新世代チップが車両への導入を本格化させます。

2024年以前および2024年においては、都市部向けNOA（自動運転）向けのチップ供給は、NVIDIAのOrin-X、テスラが独自開発したFSD、およびHisiliconのAscend 1951が支配的であり、供給が極めて集中していました。2025年から2026年にかけては、旧型と新型のハードウェアプラットフォーム間の移行に向けた重要な時期となります。Horizon J6M/J6P、Qualcomm SA8650/8775/8797、Hisilicon Ascend 1951 Lite、NIO Shenji NX9031、Xpeng Turingといった次世代チップが、車両への量産導入を実現します。2024年から2026年上半期にかけて計233万800台に搭載されたNVIDIA Orin-Xは、依然として高度な自動運転の中核基盤であり続けていますが、その製品ライフサイクルは後半期に入っています。NVIDIA Thor-UやOrin-Yといった次世代プラットフォームが置き換え需要に対応し、業界全体として次世代チップへの移行が加速しています。

サプライヤーの動向という観点から見ると、国内の自動運転用チップは正式に大規模な商用供給のサイクルに入りました。Hisilicon Ascend 1951は、計112万6,000台の車両に搭載され、国内の都市部向けNOAチップサプライヤーの中で第1位、業界全体では第3位となっています。Horizon J6Mは、128 TOPSの中性能ソリューションを活用して都市部NOAの展開を支援するという、差別化されたアプローチを採用しています。これにより、サードパーティの自動運転サプライヤーがコスト効率に優れた都市部NOAソリューションを提供できるようになり、地方市場への自動運転技術の浸透が促進されます。QCraftは、単一のHorizon J6Mチップをベースとした都市部NOAの量産を実現した、中国初のサードパーティ自動運転アルゴリズムプロバイダーです。国内大手自動車メーカーが採用したチップの自社開発戦略は、具体的な成果を上げています。NIOの「Shenji」とXpengの「Turing」は、いずれも車両への大規模な搭載を実現しました。自動車メーカーは、独自のチップ開発を通じて、自社の車両用自動運転システムを独自のものとし、差別化された製品障壁を築いています。また、XHEARTの「BMC X7」は、「ゼロからワン」までの量産検証を完了し、国内のチップ供給体制をさらに充実させました。

演算能力の面では、100～260 TOPSの中程度演算能力帯が、L2.9において絶対的な主流となっています。2026年1月から5月にかけて、この演算能力帯のチップは50万7,700台の車両に搭載され、その大半が単一SoCアーキテクチャを採用しています。Horizon J6M（128 TOPS）、Orin-Y（200 TOPS）、Orin-X（254 TOPS）、Qualcomm SA8650などのチップが、量産市場の中核製品となっています。中級車向けのドメインコントローラーは、主にこの範囲の演算能力で構成されています。これは、業界がもはや超高演算能力を盲目的に追求していないことを裏付けています。中程度の演算能力を持ち、コストパフォーマンスに優れたシングルチップソリューションは、下位市場における都市部NOAの量産および展開に適しています。

国内の乗用車向け自動運転業界は、大規模な普及、地方市場への技術浸透、ハードウェアの世代交代といった段階的な変革を完了しました。L2.9は車両の標準装備として定着し、地方市場セグメントが成長の中核を成すようになり、国産チップによる大規模な代替も実現しました。業界内では、株式市場における競合情勢が形成されつつあります。

とはいえ、自動運転業界は既存のL2.9量産システムにとどまることはありません。ResearchInChinaは、24社のADASティア1サプライヤーの戦略計画、製品ラインナップ、技術ロードマップ、エコシステム連携の動向を網羅した調査に基づき、ADASティア1サプライヤーが2025年から2027年にかけての新たな開発サイクルに入っていると分析しています。このサイクルは、技術の進歩、シナリオの拡張（L3/L4）、セグメントの拡大（商用車、二輪車、組み込み型人工知能（EAI））、および世界の海外展開を特徴としています。

動向1：ADASティア1サプライヤーは、L3自動運転の展開を加速させています。2026年はソリューションの検証期間となり、2027年にはスマートドライビング製品の量産と展開が始まります。

国内の主要なADASティア1サプライヤー数社は、L3レベルの高水準なインテリジェントドライビングに関する戦略的展開を完了しています。これらのサプライヤーのうち7社は、2025年から2026年にかけてL3車両プロジェクトの指定を獲得し、本格的なプロジェクト開発を開始しています。Jingwei Hirain、Huawei、Momenta、Horizon Robotics、Joyson Electronicsを含む5社は、2027年をL3製品の量産、発売、および大規模な商用化に向けた中核的なマイルストーンと位置付けています。

業界の動向から見ると、2026年はL3業界においてソリューションの集中的な検証が行われる重要な時期となります。業界の主要な課題は、認定申請、工業情報化部（MIIT）による走行許可審査、実車による受入試験、および路上実証の実施に焦点を当てています。2027年は、中国においてL3自動運転が大規模に商用化される最初の年となるでしょう。主要サプライヤー各社は量産スケジュールを高度に整合させており、業界の確実性が著しく向上しています。

展開の進捗状況に関しては、第一陣としてファーウェイが挙げられます。同社がサポートする車種は、工業情報化部（MIIT）のL3走行許可を取得し、複数の都市で路上パイロット試験を開始しており、ファーウェイは中国において最も展開が進んでいるソリューションサプライヤーとなっています。第2グループには、Jingwei Hirain、Momenta、Horizon Robotics、DeepRoute.aiが含まれます。これらのサプライヤーはOEMからの選定を受けており、走行許可はまだ取得していませんが、開発段階または実車試験段階にあります。これらは主に2026年から2027年にかけて走行許可の申請を行う予定です。

レベル3の自動運転製品のラインナップに関しては、Jingwei Hirainなどの従来のティア1サプライヤーは、フルスタックアルゴリズムの開発を行わず、外部のアルゴリズムパートナーに依存して、主にレベル3向けのドメインコントローラーやセンサーハードウェアを提供しています。Huawei、Momenta、Horizon Robotics、DeepRoute.ai、Afari Technologyなどのネイティブ自動運転ソリューションサプライヤーは、自社開発のアルゴリズムを備えたハードウェア・ソフトウェア統合型ソリューションを提供しています。これらの企業のL3および2+/L4システムは、同じ技術基盤を共有し、データクローズドループを再利用しています。

L3自動運転の消費者向け商用展開には、3つの段階を経る必要があります。第1段階は、内部の技術検証に限定された地域限定のL3路上試験であり、安全担当者の同乗が義務付けられ、エンドユーザーへの商用販売は禁止されています。第2段階は、道路交通におけるパイロット運用です。企業は、工業情報化部（MIIT）から条件付き製品アクセス許可を取得し、地方自治体から専用のL3ナンバープレートを交付される必要があります。この段階は事業運営主体にのみ開放され、個人消費者への小売販売は除外されます。第3段階は、全国的な全面的な導入を意味します。個人への販売には、MIITによる正式なL3製品アクセス許可が必要となります。現時点では、そのような許可は発行されていません。2027年に強制的な国家規格GB 44721-2026が施行された後、段階的な規制緩和が進められる見込みです。アクセス資格を保有しているからといって、全国で無制限に運行できるわけではありません。L3機能は、パイロット都市によって定義された指定道路区間および速度制限の範囲内でのみ作動させることができます。

現時点で、Deepal SL03とArcfox aSの2車種のみが、MIITのL3条件付き自動運転製品アクセス許可を取得しています（2025年12月15日付公告第401号）。これらの車両は現在、「製品認可＋公道利用パイロット」の段階にあります。いずれのモデルも一般の個人消費者には販売されていません。自動車メーカー傘下のモビリティサービス関連会社が運用しており、指定された道路区間、ODD（1回の充電あたりの走行距離）、および車速について厳格な運用制限が設けられています。

動向2：都市部におけるNOA（ナビゲーションオンオート）の大規模導入に続き、インテリジェントドライビングのサプライヤー各社は、次の重要なブレークスルー領域として「フィジカルAI」をターゲットにしています。L4自動運転は、フィジカルAIへの最適な入り口であり、フィジカルAIの産業化における前半段階でもあります。

フィジカルAIとは、AIを画面の外へと導き、物理的な実体（自動車、ロボット、ドローンなど）に組み込むことで、現実の物理世界を認識・理解し、変化させることを指します。これには、AIの「具現化」が求められます。つまり、自動運転車や汎用ロボットなどのキャリアに依存して現実世界の環境を直接認識し、物理的な直感を養い、自律的な意思決定を行って物理的な行動を実行することで、知覚から行動に至る完全な閉ループを完成させる必要があります。

自動運転車は、このパラダイムのベンチマークとなるアプリケーションとして台頭してくるでしょう。自動運転車は、音声コマンドを理解し、複数のタスクをエンドツーエンドで完遂できる「スーパー・オンボード・エージェント」へと進化していきます。マルチモーダル知覚と、車両の状態および環境データとの連携を活用することで、明示的な要求に先立ってユーザーの意図を予測し、コックピット機能と運転機能の完全な統合を実現します。この段階において、自動車は単なる移動手段という定義から脱却し、モビリティ、オフィスワーク、家庭生活、そしてサードパーティのエコシステムを結びつける、あらゆるシナリオに対応したインテリジェントハブへと変貌を遂げます。

L4を「フィジカルAI」への最適なゲートウェイと位置付ける根本的な論理は、自動車業界がすでに「フィジカルAI」に向けた部分的な技術的道筋を確立しているという事実に基づいています。

第一に、インテリジェント車両の産業チェーン全体が成熟しています。物理的な能力を備えた自律エージェントには、知覚、演算、シャーシ制御を網羅する完全なハードウェアの連携が必要です。自動車用シャーシ、センサー（LiDARやレーダーなど）、自動車グレードの高演算チップ、およびインテリジェントドライビング・ドメインコントローラーは高度に標準化されており、数万台の物理エージェントの迅速な展開をサポートしています。対照的に、ヒューマノイドロボットは、ロボット本体、減速機、器用なハンドの開発において依然として重要な段階にあり、ハードウェアコストが高く、量産に必要な信頼性が不足しています。

第二に、自動運転は「データ閉ループ＋商業閉ループ」を可能にする唯一のフィジカルAI分野です。フィジカルAIの実装を妨げる2つの大きな課題があります。1つは、反復的なモデル学習に不可欠な、膨大かつ多様な実世界の物理的相互作用データの不足です。もう1つは、実行可能な商業閉ループの欠如です。継続的な高コストなテストだけでは、大規模かつ定期的な展開を維持することはできません。ヒューマノイドロボットと比較して、自動運転にはデータ閉ループにおいて自然な利点があります。スマートカー自体が移動式のデータ収集端末として機能するからです。中国では、L2およびそれ以上のレベルの自動運転車の普及率が70％を超えているため、車両の走行によって絶えず膨大な量の実世界シナリオデータが生成されています。ロボタクシー、ロボバス、無人物流配送車両の24時間稼働により、多様な道路状況のサンプルがフィードバックされ、物理的因果推論のためのモデルが洗練されていきます。これにより、「実道路での運用→物理的相互作用データの収集→クラウドシミュレーションによる学習→車両へのモデル展開→新たな実道路データの収集」という完全なループが形成されます。

さらに、自動運転は制御可能なタスクの複雑さと構造化されたシナリオを特徴とし、移動エージェントのサブセットの問題に対処するために、平面上の移動のみに焦点を当てています。その中核となる機能には、走行、障害物回避、交通参加者の予測が含まれ、出力としてステアリング、ブレーキ、アクセルの制御コマンドが生成されます。柔軟な物体のきめ細かな把持や操作は要求されず、車両の機械的ダイナミクスの複雑さも限定的です。対照的に、ヒューマノイドロボットはEAIの後半部分を担っています。数十から数百の関節を備えており、把持、ねじり、押し付けといった動作を実行する必要があり、これには全身の3次元力学や触覚インタラクションが伴います。そのタスクの複雑さは指数関数的に高まります。さらに、道路環境は、家庭や野原のような極めて非構造化されたシナリオとは異なり、比較的構造化されており、交通規則、車線標示、信号機によって制約されています。

これに加え、車両への自動運転用大規模モデルの大規模な導入が進む中、膨大なデータセットが「フィジカルAI」の前半である自動運転を推進する一方で、エンドツーエンドの自動運転AI大規模モデルは、データを実用的な価値へと変換する中核的なエンジンとしての役割を果たします。初期の自動運転の実装は、手書きのルールやモジュール式開発に依存しており、知覚、予測、計画・制御が独立したモジュールとして動作していました。このブロック式のアプローチは汎化能力が低く、汎用ロボットキャリアへの移行には困難を伴います。2025年には、エンドツーエンド、VLM、VLA、ワールドモデルといった自動運転向け大規模モデルの実装が始まりました。2026年には、複数の技術的パラダイムが収束し、業界の論理を再構築します。各アプローチには、データ・計算能力・安全性の「三角制約」に縛られた、それぞれ異なる長所と短所があります。各プレイヤーは、自社の利用可能なリソースに基づいて、差別化されたソリューションを模索しています。

最終的に、自動運転には明確に定義された規制および安全検証の道筋が確立されました。自動運転に関する成熟した世界の格付け規制が整備され、閉鎖されたキャンパスや都市部の二次幹線道路から段階的な展開が可能となり、安全性の検証も段階的に完了しています。対照的に、開放環境におけるヒューマノイドロボットに関する安全基準、責任の定義、および関連規制は概ね空白の状態であり、大規模な公共展開のための基本的な前提条件をまだ備えていません。

動向3：ADASティア1サプライヤーはEAI分野へ国境を越えて進出しており、技術的な類似性を活かして飛躍的な成長を追求し、セカンドカーブとなるビジネスチャンスを開拓しています。

自動車用ADASティア1サプライヤーは、第2の産業移行と能力再構築の過程にあります。株式市場の飽和、激化する価格競争、そして自動車メーカーによる自社開発の圧力によりサプライチェーンの利益率が圧迫される中、国内の主要ティア1サプライヤーは一斉に、「車両向けインテリジェント資産から汎用物理知能資産」への水平移行を開始しています。

EAI分野における国内ADASティア1サプライヤー13社の戦略と製品構成を調査した結果、製品開発の5つの主要な方向性が明らかになりました。それは、ハードウェア製品（ドメインコントローラーアーキテクチャ）、統合AI基盤モデル（複数の垂直シナリオを可能にする単一の基盤アルゴリズムモデル）、物理AIインフラプロバイダー（データソリューションプロバイダー／クラウドブレイン＋シミュレーショントレーニング＋AIモデル／演算能力（ロボット用チップ）＋大脳・小脳モデル＋RDKシリーズ開発プラットフォーム）、ロボットコンポーネント（センサー、関節モジュール、巧みなハンド、ロボットヘッドアセンブリ、エネルギー）、およびロボット（充電ロボット、データ収集ロボット、柔軟な運用を可能にする業務向けヒューマノイド／車輪型ロボット）です。

まず、ロボットドメインコントローラーは、EAI分野に参入するADASティア1サプライヤーにとって、中核的な戦略的焦点となっています。自動車グレードの技術における成熟した専門知識を活かし、複数の企業が標準化され、量産可能なロボットハードウェア製品を発売しています。

Desay SVは2025年11月、ロボットのインテリジェントベースである「AI Cube」を発売しました。この製品は、産業用、家庭用、自動車用の各シナリオに適応可能な、3つの差別化された演算能力構成を提供しています。同製品は改良を重ね、正式に量産および出荷段階に入りました。

Jingwei Hirainは戦略的なブランドアップグレードを完了し、「電子システム・技術サービス企業」から「インテリジェント技術企業」へと位置づけを転換しました。同社はフィジカルAIを中心に中核事業を包括的に拡大し、成熟した自動車グレードのドメインコントローラー技術力を活用してEAI分野に参入しています。ロボット用電子・電気ハードウェア基盤およびシステム統合事業に注力しており、大規模モデルやワールドモデルの自社開発は優先していません。2026年には、「Huixi Guangzhi R1」をベースとしたロボット用「脳」ドメインコントローラー製品を発売する予定で、最大演算性能は500 TOPSに達する見込みです。

IMotion社は、エンドサイドでのAIモデルの迅速な展開をサポートする次世代ロボットメインコントローラー「iRC600」を順次リリースしました。前世代製品である「iRC100P」は、安定した量産と納入を実現しています。

TZTEKは、フィジカルAI分野への関与を深化させるため、完全子会社であるStellarmindを設立しました。エッジ側のフィジカルAIインフラの研究開発に注力し、「Starシリーズ」エッジインテリジェントコンピューティングユニットを発売しました。これにより、あらゆる演算能力範囲を網羅する製品ラインナップを形成しています。「Star L」は、四足歩行ロボットのシナリオに適した100 TOPSの低演算能力バージョンです。「Star M」は、車輪型ロボットを対象とした200～500 TOPSの中性能バージョンです。「Star H」は、ヒューマノイドロボットの高度な要件にきめ細かく対応した500～1000 TOPSの高性能バージョンです。

ハードウェアのドメインコントローラーに加え、フィジカルAIの基盤（データ＋アルゴリズム＋演算能力）は、業界における第2の核心的な展開方向です。データ、アルゴリズム、演算能力は、フィジカルAIの実現を可能にする3つの礎を共に形成しています。自動車分野における長年のエコシステムに関する専門知識とエンジニアリング展開の経験を活かし、ファーウェイとホライゾン・ロボティクスは、ロボットの演算能力、シナリオデータ、クラウドインテリジェントブレイン、およびロボットの「大脳・小脳」階層アーキテクチャを網羅する包括的なフィジカルAI基盤インフラを構築しています。両社は、業界全体のADASティア1サプライヤーやロボットメーカーに対し、標準化された基盤プラットフォームを開放し、産業チェーンにおけるインフラプロバイダーとしての役割を担っています。これにより、ティア1サプライヤーのハードウェア基盤事業と並行して、「協力と相互補完、そして部分的な競合」を特徴とする産業構造が形成されています。

具体的には、Horizon Robotics社は、同社の「Sunrise」シリーズチップの演算能力を基盤として、上流に拡張するロボット開発スタック、データツールチェーン、および大脳・小脳モデルシステムを提供することで、ヒューマノイドロボットメーカー向けに標準化されたエッジコンピューティング能力とソフトウェア開発サービスを提供し、顧客のハードウェア適応やモデル移行にかかるコストを大幅に削減しています。

ファーウェイは、「クラウドブレイン（シミュレーション＋モデルトレーニング）＋ロボット大脳（Pangu Models）＋ロボット小脳」という完全な階層型技術アーキテクチャを構築し、演算能力、データ、アルゴリズムの産業チェーン全体を網羅しています。NavInfoはエージェントデータサービスに注力し、データ収集からフルチェーンのコンプライアンス管理に至る統合データソリューションを開発することで、フィジカルAIデータ展開におけるギャップを埋めています。

3つ目の主要な展開方向は、EAI向けコアコンポーネントです。メーカー各社は、自動車用EEAの技術を拡張することで製品ポートフォリオを継続的に拡充し、ロボット用コアコンポーネントの全領域を網羅しています。知覚コンポーネント分野では、代表的な企業であるBaolong Automotiveが、環境知覚、姿勢認識、高精度位置特定といったロボットの基本要件を満たすため、知覚、力覚、位置検出用の多種多様な重要ロボットセンサーを開発しています。駆動コンポーネント分野では、Joyson Electronicsが、車体駆動システムにおける成熟した研究開発および量産経験を活かし、ロボットヘッドアセンブリやTeleHandの巧みなハンドといった中核的な駆動部品へと事業を拡大しています。これらの製品は、バイオニックインタラクション、精密操作、人間のような動きといったロボットの主要な課題に対処するよう設計されており、ロボット駆動層のハードウェアシステムを完成させるものです。

動向4：商用車のNOA（自動運転）導入のペースが加速しており、ティア1サプライヤーは、乗用車と商用車の技術的共通性を活用して、幹線道路における自動運転分野で新たなビジネスチャンスを捉えています。

2026年1月14日より、交通運輸部が発行した「公告第21号」により、「商用バスの安全技術規格」を含む4つの運行車両基準が改定されました。道路輸送市場への参入を申請する、新たに認定された商用バス、トラック、危険物輸送車両のモデルには、AEBSやLDWSなどのアクティブセーフティ装置の搭載が義務付けられています。中国で運行される商用車の新型モデルは、ADASが標準装備となる時代を正式に迎えました。

一方、商用車向けNOAは試験段階から量産段階へと移行しつつあります。商用車向けNOAの商用化は、輸送の安全性が向上するか、運転手の負担が軽減されるか、そして運用コストが低減されるかどうかにかかっています。ADASの装備義務化は「安全性の向上」という要件に直接応えるものであり、NOAはこれを基盤として、「運転者の負担軽減」と「運用コストの削減」をさらに実現します。ADASの装備義務化はコンプライアンスの最低基準として機能するのに対し、NOAは効率化のためのツールとして機能します。

Zhuoyu Technologyの商用車向けNOA量産に関する事例：

戦略的な観点から見ると、Zhuoyu Technologyの2026年に向けた中核戦略は、「インテリジェントドライビングTier1」から「モビリティ・フィジカルAI企業」への包括的な変革です。同社が独自に開発したネイティブマルチモーダル大規模モデル技術は、Zhuoyuのモビリティ基盤の中核を構成することになります。つまり、このマルチモーダル基盤モデルは、複数の垂直産業、シナリオ、国々における多様な移動プラットフォームの自律移動を可能にします。これは、L2～L4の乗用車、商用車、物流車両、ロボタクシーをサポートするだけでなく、具現化されたロボットの様々な移動シナリオにも対応します。

製造の観点から見ると、常州工場は、Zhuoyuの「すべてのモビリティのインテリジェント化」戦略において、商用車事業のスマート化を加速させるための重要な一歩となります。2026年7月に正式に稼働を開始する常州工場は、深セン工場と並んで、2拠点の製造拠点体制を確立します。新工場では主に、視覚知覚システム、ドメインコントローラー、LiDARなどの自動運転コンポーネントの製造と検査を行います。第1フェーズの計画生産能力は自動運転ドメインコントローラー10万セットで、第2フェーズでは50万セットを目標としています。長期的な従業員数は100名を超える見込みです。卓宇は、自動運転事業の境界を広げるため、常州工場を拡張し、乗用車分野で蓄積した自動運転技術を、大型トラック、バス、無人物流車両、ロボタクシーなどの多様なシナリオへと展開しています。事業が複数のシナリオに拡大するにつれ、製造能力もそれに合わせて拡大する必要があります。現在、乗用車は依然として卓宇の中核となる量産事業であり、新たな生産能力は主に商用車および自動運転車における新たなビジネスチャンスを対象としています。

事業面では、卓宇科技は、一汽解放、シナトラック、陝西汽車、XCMG、福田汽車を含む、中国の大手大型トラックブランド6社すべてと提携関係を築いています。同社初の大型トラックの量産が開始されており、2026年6月から2027年上半期にかけて、数十車種の生産が行われる予定です。また、同社は海外プロジェクトも加速させています。シノトラックと共同で、欧州市場向けの商用車スマートドライビングプロジェクトに取り組んでおり、その成果はハノーバーで開催された「IAA Transportation」で展示されました。

中国の自動車自動運転産業全体の発展状況を見ると、2024年から2026年にかけては重要な転換期となります。この期間、業界は大規模な普及から、より高レベルの機能性、普遍的な利用可能性、そして多様化へと移行していきます。短期的には、L2.9が乗用車の主流となる標準的な自動運転仕様となるでしょう。地方市場は、NOA（ナビゲーション支援自動運転）の成長の中核となる原動力となります。国内製の自動運転用チップが大規模に代替され、低コストで適応性の高い中程度の演算能力を持つソリューションが市場の主流となります。業界の競争は、ハイエンドのプレミアム価格モデルから完全に脱却し、量産能力とコスト管理を巡る競争へと移行しています。

中長期的には、産業の境界は拡大し続けます。技術面では、業界はL2の運転支援から、L3の高レベル自動運転、さらにはL4の全領域自動運転へと進化します。基盤となる自動運転技術に支えられ、フィジカルAIやEAIといった新たな分野へと進出します。市場カバー率の面では、事業範囲が単一の乗用車シナリオにとどまらず、商用車のトランク物流、無人配送、スマートロボットといった多様な分野へと拡大し、業界の第二の成長曲線を切り拓きます。L3/L4に関する政策や基準の継続的な整備、国内技術における絶え間ないブレークスルー、そして産業チェーンにおけるより深い連携により、中国のスマートドライビング産業は、従来の自動車ハードウェアという単一の属性から脱却し、徐々に全領域を網羅するスマートモビリティ・エコシステムへと進化を遂げ、車両の知能化から産業化されたフィジカルAIへの中核的な変革を成し遂げ、世界のスマート交通およびEAI分野において競争優位性を獲得することになるでしょう。

目次

ResearchInChinaが定義するL1/L2/L2+/L2.5/L2.9の説明

第1章 中国のADAS市場の詳細分析

• 中国の乗用車へのADAS搭載台数および搭載率、2024年～2026年上半期
• 中国の乗用車へのL2 ADASの搭載台数および搭載率、2024年～2026年上半期
• 中国の乗用車のL2+ADASの搭載台数および搭載率、2024年～2026年上半期
• 中国の乗用車向けL2.5 ADASの搭載台数および搭載率、2024年～2026年上半期
• 中国の乗用車向けL2.9 ADASの搭載台数および搭載率、2024年～2026年上半期
• 高速道路NOA搭載車種の販売台数および普及率（エネルギータイプ別）、2024年～2026年上半期
• 高速道路用NOA搭載車種のセンサーソリューション全体、2024年～2026年上半期
• 都市部向けNOA搭載車モデルの販売台数および普及率（エネルギータイプ別）、2024年～2026年上半期
• 都市部向けNOA搭載車モデルのセンサーソリューション全体、2024年～2026年上半期
• 中国Tier1サプライヤーの競合情勢調査（1）
• 中国Tier1サプライヤーの競合情勢調査（2）：L2～L2+自動運転サプライヤーの市場分析
• 中国Tier1サプライヤーの競合情勢調査（3）：L2.5自動運転サプライヤーの市場分析
• 中国Tier1サプライヤーの競合情勢調査（4）：L2.9自動運転サプライヤーの市場分析
• 中国Tier1サプライヤーの競合情勢調査（5）：L2.5自動運転用チップサプライヤーの市場分析
• 中国Tier1サプライヤーの競合情勢調査（6）：L2.9自動運転チップサプライヤーの市場分析
• 2026年における高速道路用NOAおよび市街地用NOAに搭載される自動運転用チップの演算能力範囲の分布に関する分析
• 中国Tier1サプライヤーの競合情勢調査（7）：自動運転ソリューションの開発動向
• 中国Tier1サプライヤーの競合情勢調査（8）：L2.9 ADASを搭載した車種および搭載台数の分析
• 中国の自動運転市場に関する4つの主要な知見のサマリー、2024年～2026年上半期

第2章 ADASティア1市場の発展動向と将来展望

• 動向1：2025年に都市部NOAの分水嶺が現れ、サードパーティ製アルゴリズム分野では「二強体制」に幕が下ろされ、2026年には「多強競争」の構図が確立されます
• 動向2：技術的アプローチの観点から、エンドツーエンド、VLA、ワールドモデル、VLM、および融合パラダイムが、都市部NOA実装の主流ルートとなっています
• 動向3：ADASティア1サプライヤーがL3自動運転の展開を加速させ、2026年はソリューション検証の好機となり、2027年にはスマートドライビング製品の量産・実用化が実現します
• 動向4：都市部におけるNOAの大規模導入を受け、インテリジェントドライビングサプライヤーはフィジカルAIを次の主要ターゲットと位置づけ、フィジカルAIの到来を加速させています
• 動向4：L4自動運転はフィジカルAIへの最適な入り口であり、同時にフィジカルAIの産業実装の第一段階でもあります
• ADASティア1サプライヤーのL4展開に関する3つの主要な知見
• ADASティア1サプライヤーによるL4シナリオ導入のタイムライン
• フィジカルAIの定義とAIの進化プロセスの概要
• 自動運転車はフィジカルAI導入の第一歩であり、今後10年間のフィジカルAIの主戦場となります
• データ＋大規模モデル＋商用化＝「フィジカルAIの第一原理」
• ケーススタディ1：HyundaiがフィジカルAIの全体戦略を発表
• ケーススタディ1：HyundaiがL4自動運転をフィジカルAI導入の第一歩と位置づける
• ケーススタディ2：QCraftが「自動運転向けAndroidプラットフォーム」構築に向けRobo-Xを立ち上げ
• 動向5：AI主導のスマートカー時代に入り、AIモデルは「ルールベースの運転」から「AIを活用した人間のような運転」へと移行し、車両は「受動的な相互作用」から「車載AIエージェント」へと進化します
• 動向6：ADASティア1サプライヤーがEAI分野へ国境を越えて進出、技術的類似性を活かした飛躍的成長を追求し、セカンドカーブビジネスチャンスを開拓
• ADASティア1がEAIに参入するための5つの主要な製品展開の方向性
• ADASティア1サプライヤーが投入したEAI製品の商用化の進捗状況
• 動向7：商用車向けNOAの導入ペースが加速し、ティア1サプライヤーは乗用車と商用車の技術的共通性を活用して、幹線道路における自動運転の新たなビジネスチャンスを捉えています
• 動向8：四輪車から二輪車へ、新たな製品の国境を越えた展開
• 動向9：ADASティア1サプライヤーが世界の展開を加速し、海外展開モデルは「車両に連動した海外展開1.0」から「海外工場建設＋現地化された研究開発・検証」へと進化します
• ケーススタディ：海外展開を加速し、世界の展開を包括的に推進する

第3章 ADASティア1サプライヤーの製品およびソリューションに関するベンチマーク分析

• 中国の主要ティア1サプライヤーにおけるレーダー配置の比較
• 中国の主要ティア1サプライヤーにおけるフロントビューカメラのレイアウト比較
• フロントビューカメラ製品の動向1：知覚技術の進化（画素／アルゴリズム／チップ）、自動運転機能、および市場境界における3つのブレークスルー
• 中国の主要ティア1サプライヤー間のLiDARレイアウトの比較
• LiDAR製品の進化の方向性
• 中国の主要ティア1サプライヤー間のドメインコントローラー／コンピューティングプラットフォームの比較
• 中国の主要Tier1サプライヤーにおけるインテリジェントドライビングソリューションの比較
• ADAS Tier 1：L3/L4の計画および商用化の進捗に関するベンチマーク調査
• Desay SVとJingwei HiRainのEAIレイアウト戦略、主力製品、および商用化の進捗状況に関する比較分析
• FreetechとiMotionのEAI展開戦略、主力製品、および商用化の進捗状況に関する比較分析
• NavInfoとZhuoyu TechnologyのEAI展開戦略、主力製品、および商用化の進捗状況に関する比較分析HuaweiとHorizon RoboticsのEAI展開戦略、主力製品、および商用化の進捗状況に関する比較分析
• HuaweiとHorizon RoboticsのEAI展開戦略、主力製品、および商用化の進捗状況に関する比較分析
• Joyson ElectronicsのEAI展開戦略、主力製品および商用化の進捗状況
• Huaqin TechnologyとTZTEKのEAI展開戦略、主力製品、および商用化の進捗状況に関する比較分析
• Lenovo Vehicle ComputingとBaolong AutomotiveのEAI展開戦略、主力製品、および商用化の進捗状況に関する比較分析

第4章 ADASティア1サプライヤーの製品およびソリューション

• Desay SV
• Jingwei HiRain
• Huawei
• Neusoft Reach
• Freetech
• iMotion
• SenseAuto
• Momenta
• NavInfo
• QCraft
• Afari Technology
• Zhuoyu Technology
• Horizon Robotics
• DeepRoute
• WeRide
• CARIZON
• neueHCT
• MINIEYE
• Joyson Electronics
• Huaqin Technology
• TZTEK
• Lenovo Vehicle Computing
• Keboda
• Baolong Automotive