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Xpang、ヒューマノイドロボット参入を表明 ― VW出資の中国EV大手が描く「フィジカルAI」戦略

    ノルウェー政府年金基金(政府年金基金グローバル)CEOのニコライ・タンゲン氏が配信するポッドキャスト「In Good Company」に、中国EVメーカーXpeng(小鵬汽車)の副会長兼社長ブライアン・グー(Brian Gu)氏が出演した。Xpengは、自らを単なる自動車メーカーではなく、「フィジカルAI企業」と位置づけ、自動運転車、フライングカー、ヒューマノイドロボットを同じ技術基盤の上に展開しようとしている。本稿では、同社の技術戦略、中国EV市場の構造変化、グローバル展開の課題、そして、グー氏個人のキャリア観まで、インタビューの内容を具体的な発言・数字とともに整理する。

    1. Xpengが目指す「フィジカルAI企業」という自己定義


    グー氏は、Xpengについて「まずはテクノロジー企業であり、今やフィジカルAIムーブメントの最前線にいると考えている」と述べた。同社は、EVを主力製品としながらも、ロボットやフライングカーへと事業領域を広げており、その根底には共通の技術基盤があるという。

    1-1. 「電動化」ではなく「知能化」が差別化要因

    グー氏は、9年前、Xpengが、まだ小規模なスタートアップだった頃を振り返り、「多くの人は、EVを『バッテリー付きの車』と捉えていたが、我々は、長期的な差別化は電動化そのものではなく、知能化にあると投資家やパートナーに伝え続けてきた」と説明。ハードウェア・ソフトウェア、そして、近年はAIまで含めたフルスタックでの知能化に一貫して注力してきたとした。

    1-2. 「賢い車」を判断する基準

    同氏は、「賢い車」を判断する基準として、まず「車が運転者本人を理解できるか」、次に「走行時にさまざまな運転条件を自力で処理できるか」を挙げた。同社が近く投入する自動運転ソフトウェアの新版「XNGP 2.0」では、スマートコックピットの音声指示によって「少し停車して」といった要求にも車両が応答できるようになるという。

    2. 自動運転レベル4とバッテリー技術の見通し


    2-1. レベル4実現の時期

    グー氏は、「レベル4の能力は時間の問題であり、我々の生きている間に実現する。それも広範な日常シーンで起きる」と述べた。レベル4が普及すれば、人々は移動時間の使い方そのものが変わり、不動産業や通信業など幅広い産業に影響が及ぶとの見方を示した。

    2-2. バッテリーと充電時間

    バッテリー技術については、「現行の化学組成は、全固体電池が商業的に実用化されるまでの今後5年以上、主流であり続ける」とし、航続距離は500〜1,000キロメートル程度で推移するとの見通しを示した。一方で、急速充電の普及により「かつて30分〜1時間かかっていた充電時間が、5〜10分程度まで短縮されつつある」とし、これがガソリンスタンドでの給油に近い体験を生み出しているとした。同氏は「1,000キロメートルを超える航続距離は、それ以上はコストと重量の無駄になる」との考えも示した。なお、バッテリーセルは自社生産ではなく外部の大手サプライヤーから調達し、電池管理システムやパッケージング技術など周辺技術を自社で設計しているという。

    3. 中国EV市場の構造変化と競争環境


    3-1. 新エネ車比率60%超えの意味

    グー氏は、「直近1カ月で中国の新エネ車(NEV)浸透率は60%、場合によっては65%近くに達した」と述べ、これは初めてバッテリーEVの販売台数が内燃機関車を上回ったことを意味すると説明した。プラグインハイブリッドを含めると新エネ車は新車販売の6割を超え、「もはやニッチ製品ではなく、主流製品になった」という。この変化を受け、政府による補助金も撤廃されつつあるとした。

    3-2. 「最も厳しいジム」としての中国市場

    同氏は、中国の新エネ車市場を「世界で最も競争が激しい業界の一つ」と表現し、「中国は自動車産業にとって世界で最も過酷なジムのような場所であり、そこで生き残れる企業はグローバルでもリーダーになれる可能性が高い」と述べた。生き残る条件として、自動車工学とAI・ソフトウェアの両方に長けていること、そして、フルスタック技術に加えグローバル規模での展開力を持つことを挙げた。

    4. グローバル展開とVolkswagenとの提携


    4-1. ノルウェーからの海外展開の歩み

    Xpengは、2020年末にノルウェーへ1号店を出店して以来、欧州全域、東南アジア、中東、オーストラリア、そして、現在はラテンアメリカにも進出し、現在70カ国以上で販売しているという。グー氏は、「最大の課題は、各国で真にローカルに受け入れられるブランド・製品へと調整することだ」と述べ、中国ブランドがこれまで品質面やブランド認知面で不利に見られてきた経緯にも言及した。

    4-2. Volkswagenとの協業から見える相互補完性

    Volkswagenが出資する立場について問われたグー氏は、「我々は若い企業として技術面で機動的に動け、より速くイノベーションを起こせる。一方でドイツ・米国・日本のOEMからは、複数世代にわたる製品開発の持続力やブランドロイヤルティの構築の仕方を学んでいる」と述べた。中国企業が持つ迅速な技術革新力と、国際企業が持つ規模拡大・投資回収力を組み合わせることで、今後こうした協業がさらに増えるとの見方を示した。

    4-3. 「中国スピード」の背景

    グー氏は、開発サイクルの速さについて、車両開発期間が「従来の5年程度から約2年に短縮された」と述べた。その要因として、①ソフトウェア・インターネット領域で培われた中国の技術力、②競争の激しさが生む革新への圧力、③消費者の新技術受容の速さ、の3点を挙げた。加えて、Xpengのような若い企業は、「部門の壁や何十年も続く既存プロセスがなく、意思決定に関わるステークホルダーも少ない」ことが意思決定の速さにつながっているとした。

    5. フライングカー ― 「陸の空母」構想


    グー氏は、Xpengが出資するAeroHT(エアロエイチティー)社が、10年以上開発してきたフライングカーについて説明した。同社の製品は、分離可能な設計で、車両がEVのポッド(小型飛行体)を搭載して走行し、必要な際に自動で分離して垂直離着陸を行い、約30分の飛行の後に自動で車両側へ戻って格納される仕組みだという。この「陸の空母(land aircraft carrier)」型の製品は、中国国内での最終承認を待つ段階にあり、すでに世界で7,000件を超える予約(indicative orders)を獲得しているという。ただし、量産と規制承認には自動車以上の時間がかかるとし、市場への本格浸透には「自動運転などの技術に比べて3〜5倍の期間を要するだろう」との見通しを示した。

    6. ヒューマノイドロボットへの参入


    6-1. なぜロボットに進出するのか

    グー氏は、「Xpengは、常に知能化を中核的な差別化要因と考えてきた。エッジコンピューティング、独自半導体、モデル開発、データ収集・学習基盤といった能力は、そのままロボット開発に応用できる」と述べた。特に電動パワートレインの技術は、ヒューマノイドロボットのモーターやアクチュエーターにも転用可能だという。同氏は、「人間が生活する環境――オフィス、店舗、レストラン――はすべて人間の動きを前提に設計されている。だからこそ、最も汎用性の高い形態はヒューマノイド型だ」と説明した。

    6-2. 中国ロボット業界の3類型

    グー氏は中国のヒューマノイドロボット企業を大きく3タイプに分類した。

    第一に、Unitreeなどに代表される「身体(ボディ)」の運動能力に優れた企業。

    第二に、特定タスクの遂行に特化した「頭脳・知能」重視の企業。

    第三に、器用な「手(デクスタラスハンド)」など主要部品の開発に注力する企業。Xpengは、これら3要素を統合し、汎用的かつ量産可能なヒューマノイドロボットの実現を目指しているとした。

    6-3. サプライチェーンとチップの自給

    同氏は、ロボット向けサプライチェーンについて「既存のサプライヤーから選んで組み立てられる状況にはまだない」とし、Xpengの自動車向けサプライチェーンとの重複は、「50%以上」だが、多くは共同設計が必要な部品だと説明した。半導体については、自社開発のエッジコンピューティングチップ「Turing(タービン)チップ」が、従来搭載していたNVIDIA製チップを置き換え、演算性能は700TOPSに達し、海外の最新チップに匹敵する水準だとした。一方で、GPUやクラウドコンピューティング領域では、「まだ世代的な差が存在し、中国企業はそれを追いかけている最中」との認識を示した。

    7. 中国語モデルと米国モデルの棲み分け


    グー氏は、「米中の言語モデルは異なる問題に取り組んでいる」とし、米国のフロンティアモデルは、欧米の政府・大企業向けに高付加価値・高セキュリティのソリューションを志向する一方、中国のモデルは、中小企業や新興国市場を含む顧客向けに、使いやすさ・オープンソース性・低コストを重視していると分析した。

    8. 20年後の都市像とグー氏個人のキャリア観


    グー氏は、自動運転・フライングカー・ロボットが普及した未来について、「都市はより分散し、中心部への一極集中は不要になる」「都市は三次元化し、低高度の専用回廊が都市間移動を短縮する」との展望を語った。また「反復的な業務の多くはヒューマノイドが担うようになり、通りをロボットが歩く光景が日常になるかもしれない」とも述べた。

    個人的なキャリアについては、ワシントン大学でノーベル化学賞受賞者デビッド・ベイカー氏(タンパク質構造予測研究で知られる)の研究室を共に立ち上げた経験に触れ、「あのとき科学の道を歩み続けなかったことが、唯一の心残りだ」と振り返った。若い世代へのアドバイスとしては「変化を恐れず、むしろ歓迎してほしい。変化は常に人を強くする」と語った。

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