Baidu、2億1700万マイル超の自動運転データで訓練した世界モデル「Apollo World」を発表

中国のオープンソースAIベンダーであるBaiduは、同社のイベント「AI Day Apollo」において、新たな世界モデル「Apollo World」を発表した。Baidu自身のロボタクシーフリート「Apollo Go」をはじめとする自動運転車両の訓練に特化して設計されたこのモデルは、生成AIが画面内のタスクを急速に飛び越え、物理世界への応用へと移行しつつある現状を浮き彫りにしている。

Baiduによると、Apollo Worldは実世界での走行テスト約3年分をわずか1日で生成できるという。同社は、Apollo Goの自動運転フリートから直接収集した2億1,748万マイルに及ぶ実運用データを用いて本システムを訓練した。

自動運転フリート向けに物理世界をシミュレート

世界モデル（World Models）は、AIシステムが物理環境を理解、予測、シミュレートできるようにする技術であり、生成AIの適用領域をコーディングやサイバーセキュリティといったソフトウェア領域から、複雑な現実世界のオペレーションへとシフトさせる。

Informa TechTargetの一部門であるOmdiaのアナリスト、Lian Jye Su氏は、自動運転は現在この技術にとって最も実用的なアプリケーションの1つだと指摘する。「自動車産業は比較的成熟した分野の1つであるため、世界モデルの応用先として最も理にかなっている」とSu氏は語り、ゲームや自動車セクターが世界モデルの導入において強力な商業機会を提供していると述べた。

自動運転輸送に世界モデルを活用しているのはBaiduだけではない。Google DeepMindの基盤モデル「Genie 3」をベースに構築された「Waymo World Model」は、生の動画ログをインタラクティブな3Dシミュレーションへと変換する。自動運転トラックを開発するWaabiは、高速道路での実走テストに先立ち、仮想フリートを訓練するために独自の世界モデルを活用している。一方、Nvidiaはロボティクスや自動化のワークフローに物理法則を統合できるよう開発者を支援するオープンソースの世界モデル「Cosmos」を提供している。

Su氏によると、高精度な仮想環境の構築への投資は、実世界での安全性とパフォーマンス向上という形で実を結ぶという。「うまく構築できさえすれば……強固な基盤データが手に入る。物理世界の極めて精度の高い仮想レプリカを生成でき、それが結果として非常に正確な予測と生成に大きく貢献する」とSu氏は説明した。

高騰するコンピュートコストが依然として課題に

フィジカルAIが秘める可能性にもかかわらず、世界モデルは商業面・運用面で大きなボトルネックに直面している。その最たるものがコンピュートコストだ。

世界モデルの訓練には莫大な計算資源が必要であり、リアルタイムで実行するには継続的な演算能力が求められる。現在、大半の世界モデルはアクティブユーザー1人あたりGPU 1基に相当する専用インフラを必要としており、エンタープライズ事業者にとってスケールアップはコストのかかる取り組みとなっている。

それでもなお、BaiduによるApollo Worldの導入が示すように、大手テック企業各社は信頼性の高い商用自動運転の運用を実現する上で、フィジカルAI世界モデルを不可欠な基盤と見なしている。