【23 Daily】leiphone.com の報道によると、2026年の世界インターネット大会烏鎮サミットにおいて、千里科技のCEOである陳奇氏は、知能運転競争の核心が大規模モデルの知能限界とエンジニアリングの納品効率という二軸にあると述べた。千里科技は、ネイティブの知能運転大規模モデルと独自のエンジニアリング体系を組み合わせ、高度な技術開発と量産能力の両立を実現し、自動運転産業の実用化を促進している。

規則ベースのモデルからネイティブ大規模モデル設計へ転換

過去数年、自動運転分野ではモジュール化された規則と小規模モデルの繰り返し修正によりシナリオ対応を拡大してきたが、実際の走行環境では知能限界が明らかとなった。複雑な長尾シナリオ推論や物理世界の多様性に対応するには、単なる規則の積み上げでは限界がある。

千里科技は階躍星辰との協業により、資金や技術、人材の制約を超え、ネイティブ設計の知能運転基盤モデルを開発した。訓練過程で運転データと一般常識を同時にプリトレーニングし、後付けの微調整による機能追加とは異なり、物理世界や運転シナリオを本質的に理解するモデルを誕生させた。

世界モデルとVLAを統合し推論とシミュレーション能力を強化

さらに、千里のモデルは視覚・言語・行動（VLA）能力と世界モデルを順次統合し、論理推論と実車シミュレーション能力を高めている。陳奇氏は、世界モデルは単なるシミュレーションを超え、実際の道路状況下で合理的な判断を下すことが可能になると指摘した。

Scaling lawの効果が顕著になる中で、今後は大規模モデルの研究開発と応用能力を持つ企業に競争優位が集中する見込みであり、モデルの質が競争の本質となる。

3-2-1エンジニアリング体系で量産体制を強化

千里科技は「3-2-1」という独自の研究開発およびエンジニアリング体制を構築した。3はモデル開発の三本柱（量産安定化、技術検証・量産準備、先端技術予備研究）、2はA・Bの2バージョンによる交互反復（量産車対応、新モデル検証）、1は共有基盤によるデータプラットフォームとシミュレーション評価を指す。L2量産車とL4試験車のデータを統一的にフィードバックする。

この体制により機能の継続的アップデートと安全性・コスト・再現性のバランスを実現し、2026年前9ヶ月の第三者都市NOA市場シェア約20%を獲得、ジーリーとの協業で千里浩瀚装着車は100万台超に達し、93%以上の活性化率を誇る。

編集部の視点：モデル知能とエンジニアリング納品の両輪駆動が自動運転の鍵

千里科技の動きは、単一技術の追求から大規模モデルの知能とエンジニアリング納品効率の両立へと自動運転産業が転換していることを示す。モデル品質が知能の上限を決め、エンジニアリング体制が安定かつ大規模な展開を保証する。

起業家にとっては、自動運転製品の開発は単にアルゴリズム性能向上に留まらず、データ・モデル・製品化・量産パイプラインまで含む総合的エコシステムの構築が必須となる。モデル性能、データフィードバック速度、イテレーション周期、ユーザー活性率などを指標に成果検証を行い、技術と事業の両立を図る必要がある。