WeRide、Physical AI認知基盤モデル「WITT」を発表：自動運転データを検証可能な学習資産へ
自動運転技術の開発競争は、新たな局面に突入している。過去数年間、業界の主眼は、「どれだけ多くのテスト車両を走らせ、どれだけ長距離の走行データを蓄積するか」というデータ量の競争にあった。しかし、2026年現在、膨大な生データを収集するだけではAIモデルの知能向上に直結しないという構造的な課題が浮き彫りになっている。自動運転における競争軸は、データの「量」から、実運用データをいかにして“信頼できる学習シグナル”へと変換し、モデルの継続的な改善サイクルに組み込むかという「質とプロセス」の競争へと移行しつつある。
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