VLAモデルによるリアルタイム制御の実現
VLAモデルは、カメラからの視覚情報と言語による状況理解を統合し、車両の操舵や加減速といった運転行動を予測・出力するAIモデルです。従来のEnd-to-End自動運転モデルが画像やセンサーデータ中心に学習するのに対し、VLAモデルは言語モデルを基盤とした統合的な意思決定アーキテクチャを採用している点が大きな特徴です。
チューリングは、約20億パラメータ規模のVLAモデルを独自に学習し、車載計算機環境に最適化することで、公道での自動運転制御を実現しました。毎秒10回（10Hz）でのリアルタイム推論と車両制御を同時に行い、実環境での安定した自動運転性能が確認されています。
同社は2023年より言語モデルを基盤とした自動運転技術の研究開発に取り組んでおり、今回の成果はその延長線上に位置づけられます。今後は、国産のフィジカルAIの実現に向けて、さらなる技術開発と社会実装を加速していく方針です。
詳細については、チューリングのテックブログで解説されています。
テックブログ
因果推論データセット「RACER」の公開
「RACER（Rationale-Aware Captioning of Edge-Case Driving Scenarios）」は、VLAモデルの因果推論能力を強化するために構築されたデータセットです。運転判断の根拠を因果構造に基づいて記述することで、AIが運転操作の判断根拠を理解し、より適切な行動を生成するための学習基盤となります。今回、その一部が「RACER-Mini」としてHugging Face上で公開されました。
画像トークナイザ「DriveTiTok」の公開
「DriveTiTok」は、運転シーンの映像を離散トークンに変換し、約1/100まで圧縮する画像トークナイザです。過去フレームの情報と時間的な変化、シーン全体の文脈を統合的に捉えることで、運転判断に必要な視覚情報を保持したまま効率的な圧縮を実現しています。この学習済みモデルもHugging Face上で公開されています。
これらの成果は、経済産業省と国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）が実施する「GENIAC（Generative AI Accelerator Challenge）」の支援を受けて得られたものです。
チューリングについて
Turing株式会社は、完全自動運転の開発に取り組むスタートアップです。環境認識から経路計画、運転制御までを単一のAIで行うE2E（End-to-End）自動運転AIと、大規模基盤モデルを統合することで、あらゆる条件下での「完全自動運転」の実現を目指しています。
詳細情報や採用については、以下のリンクをご参照ください。
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のチューリングによるVLAモデルの公道リアルタイム制御実現は、自動運転技術における大きな技術的進展を示しています。従来のEnd-to-Endモデルが視覚情報中心であるのに対し、言語モデルを基盤とするVLAモデルは、状況理解と運転行動の統合的な意思決定を可能にする点が画期的です。特に、因果推論データセット「RACER」の公開は、AIが運転判断の「なぜ」を理解し、より人間らしい、信頼性の高い運転を実現するための重要なステップとなるでしょう。また、画像トークナイザ「DriveTiTok」による効率的なデータ圧縮は、車載計算機でのリアルタイム処理の負荷軽減に大きく貢献すると考えられます。これらの技術は、国産フィジカルAIの未来を切り拓く上で、今後の発展が非常に期待されます。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
