AIを活用した運転支援技術は標準装備となりつつあり、車両の安全性の評価と検証方法を根本的に変えつつあります。
メルセデス・ベンツCLAがユーロNCAPの2025年度最優秀車に選ばれたことは、この変化を如実に表しています。この車両は、従来のパッシブセーフティ機能とNVIDIA DRIVE AVソフトウェアを組み合わせることで、年間最高の総合安全スコアを獲得しました。
メルセデス・ベンツ・グループのCEOであるオラ・ケレニウス氏は、「ユーロNCAPは車両の安全性を評価する際に、パッシブシステムとアクティブシステムの両方を評価します。満点を獲得するには、最先端の先進運転支援システムが必要です」と述べています。「この画期的な成果は、現実世界の安全性を向上させ、お客様に具体的な価値を提供するために、メルセデス・ベンツとNVIDIAが5年間にわたって築いてきた協業の集大成です。」
ユーロNCAP（欧州新車アセスメントプログラム）は、30年近くにわたり、欧州各国政府、自動車団体、消費者団体の支援を受け、欧州における独立した車両安全機関としての役割を果たしてきました。
Euro NCAPは、現実世界の安全性を反映する4つのカテゴリーで車両を評価します。AIを活用した運転支援において最も重要なのは、「脆弱な道路利用者」と「安全支援」のカテゴリーです。これらのカテゴリーは、自動緊急ブレーキ、車線維持支援、速度支援など、衝突回避を支援する技術を評価します。
標準装備で5つ星評価を獲得した車両のみが「ベスト・イン・クラス」の認定を受ける資格があり、受賞者は全カテゴリーの加重スコアによって決定されます。2025年には、Euro NCAPは過去最高の49モデルをテストしました。
安全を最優先：DRIVE AVが信頼を築く仕組み
Euro NCAPのような安全評価では、強力なパッシブプロテクションと高度なアクティブセーフティ性能を兼ね備えた車両がますます評価されるようになっています。AIが運転の中心となるにつれ、「最も安全な」車の基準は、車両が衝突にどれだけうまく対処するかだけでなく、どれだけ効果的に衝突を回避できるかによっても定義されるようになるでしょう。
Mercedes-Benz CLAは、NVIDIA DRIVE AVを搭載しています。これは、自動車メーカーがインテリジェントなだけでなく、現実世界で予測可能、検証可能、そして回復力に優れたシステムを提供できるように設計されたデュアルスタックアーキテクチャです。このアーキテクチャは、AI駆動型のエンドツーエンドの運転システムと、従来の並列安全スタックを組み合わせることで、AVのセンシング、プランニング、実行全体にわたって冗長性を提供します。
CLAは、センサーの多様性とハードウェアの冗長性を車両全体設計に組み込んだNVIDIA DRIVE Hyperionアーキテクチャも搭載しています。
このアプローチの中核を成すのは、ハードウェア、ソフトウェア、ツール、開発プロセス、そして認証サポートを網羅する包括的な安全システム、NVIDIA Halosです。Halosは、堅牢なガードレール、冗長性、そしてフォールトトレランスを備えながら、自動運転やその他のAI機能を開発するための構造化された安全基盤を提供します。
第三者による認証と評価も、信頼の構築に重要です。
TÜV SÜDは、NVIDIAの車載システムオンチップ、プラットフォーム、およびソフトウェアエンジニアリングプロセスに対し、ISO 21434サイバーセキュリティプロセス認証を付与しました。さらに、NVIDIA DriveOS 6.0は、ISO 26262自動車安全度水準（ASIL）D規格に準拠しています。
TÜV Rheinlandは、複雑な電子システムの安全要件に関するNVIDIA DRIVE AVの独立した国連欧州経済委員会（UNECE）安全性評価を実施し、NVIDIAはこれを無事に完了しました。
NVIDIAは最近、オープンAIモデル、シミュレーションツール、データセットからなるAlpamayoファミリーをリリースしました。これにより、AVは、シナリオを小さなステップに分割し、複数の可能なアクションを推論し、最終的に最も安全なアクションを選択することにより、トレーニングを受けていないまれな「ロングテール」イベントにも対応できるようになります。これらのモデルを、NVIDIA DRIVE AVデュアルスタックアーキテクチャの並列型安全スタックと併用することで、車両を安全範囲内で動作させるための追加の保護レイヤーが提供されます。
データとシミュレーションによる安全性のトレーニング
現代のAI駆動型安全システムは、人間が一生で経験できるよりもはるかに多くの運転シナリオから学習します。NVIDIAのクラウドから自動車への開発アプローチは、ニューラルネットワークのトレーニングにはNVIDIA DGXシステム、シミュレーションにはNVIDIA OmniverseおよびCosmosプラットフォーム、車載コンピューティングにはNVIDIA DRIVE AGXを活用し、現実世界のデータを数十億マイルに及ぶシミュレーションデータに変換します。
この手法は、安全性検証における重要な課題、すなわち、現実世界では信頼性のあるテストが危険すぎる、あるいは発生頻度が低すぎる、稀ではあるもののリスクの高いエッジケースをAIが回避できるようにトレーニングするという課題に取り組んでいます。こうした稀な状況を再現する合成シナリオを生成することで、AIシステムは開発中に人を危険にさらすことなく適切な対応を学習できます。
CLAが最高評価を獲得したのは、単に単一のモデルが最高評価を獲得したというだけではありません。現代の自動車における安全性の意義が大きく変化し、信頼性の高い衝突安全機能と、事故を未然に防ぐように設計されたAI対応の運転支援システムが融合していることを反映しています。
カテゴリー: 運転
タグ: NVIDIA DRIVE
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