TechRadar 記者 Mike Moore は、GTC 2026 大会期間中に、輝達 Hyperion プラットフォームを搭載したメルセデス・ベンツ CLA の自動運転セダンに自ら試乗し、その体験を紹介しました。彼は今回の自動運転の旅は成功した体験であり、AI が自在に制御し、周囲の環境に反応できるため、終始安心感があったと述べています。感測ハードウェアとエンドツーエンド技術を統合することで、Alpamayo は複雑な都市道路において、リアルタイムな意思決定と環境認識の初期成果を示しました。
ハードウェアの感測構成とエンドツーエンド技術は、どのようにして安全の防衛線を構築しているのか？
Mike Moore が今回、サンノゼ市中心で行った試乗体験は、メルセデス・ベンツ（Mercedes-Benz）CLA モデルです。この車両のハードウェア仕様は Hyperion 8 プラットフォームを搭載しており、車体の前後合わせて 10 組のカメラ（Cameras）と 5 組のレーダー（Radars）を配置して、360 度の環境認識ネットワークを構成しています。
ソフトウェアのアーキテクチャは Alpamayo（End-to-End）エンドツーエンド技術に基づいています。この技術の特徴は、実道路のデータと合成データを用いてモデルを訓練し、完全に追跡可能な技術記録を備えている点で、システムの安全性と信頼性を高めることを目的としています。現時点では、体験したこの一連の完全システムはまだ量産市場に投入されていませんが、2026 年下半期に正式にリリースされる見込みであり、その時点で自動車向け市場に新たな技術の推進力を注入することになります。
「L2 レベル」の自動運転が実際の道路でどのように動作するのか？
試験車両の稼働に用いられている Hyperion 8 技術は、自動運転の Level 2 Autonomy「L2 レベル」に属します。この区分では、システムはナビゲーションとステアリングを引き受けることはできるものの、運転者は依然として路況の監視を続ける必要があります。約 45 分間の試乗の間、車両は都市部と郊外の、1 車線および複数車線の環境を行き来しました。システム設計では、運転者が一定の周期でステアリングホイールに触れることを求め、意識がはっきりしていて気が散っていない状態であることを確認します。
運転者には主導権があり、いつでもブレーキペダルを踏むなどの操作で、即座にシステム制御を解除できます。このような人と機械の協調型の運転は、現行の法規制の枠組みの下では、現在の自動運転技術が大衆市場に入るための主要な移行形態であり、利便性を提供しつつ、緊急事態が起きたときにも運転者が操縦できる余地を確保します。
Mike Moore は、自動運転車に乗ったことがある人なら、搭乗して自動運転を体験するプロセスは緊張感に満ちている可能性があることを皆が知っている、特に自分がそのとき助手席に座っていたときはそうだったと述べました。アメリカ人は助手席を Dead Seat と呼び、伝えられるところでは助手席のほうが運転席よりも事故での死傷率が高いそうです。しかし彼は数回の交差点を過ぎるとリラックスでき、ドライブ旅行の体験を存分に楽しめたのです。
Alpamayo は突発的な路況や非定型の交通行動にどのように対応するのか？
試乗の過程で Alpamayo は、複雑な意思決定における処理能力を見せました。たとえば、隣接車線のバスが障害物を避けるために突然車線変更を行ったとき、試験車両は直ちにウインカーを点け、同期して隣の車線へ移動して衝突を回避できました。さらに、システムは非定型行動の検知にも対応しています。たとえば、歩行者が横断歩道ではない場所で住宅街の道路を横切ろうとしているのを検知すると、車両は事前に減速し、路肩へ寄せるという動きを見せました。
経路計画の面では、車両は 1 ブロック手前で正しい右折（転回）車線に入っておくことで、繁忙な交差点での危険な割り込みや車線を横断する行為を避けます。この種の予測ロジックは、ダイナミックな交通の流れを扱う際に、人工知能が地図情報とリアルタイムの感測データを統合し、交通の慣性により合った判断を下せるようになっていることを示しています。
テストの中で最も難しい状況は、大型トラックが駐車場で異常にバックしながら試験車両の走行テスト車線を横切るというケースに遭遇したことです。このような極端な事例において、自動運転システムは人間よりも素早いブレーキ動作を示し、衝突事故を効果的に回避しました。
この記事 科学記者が輝達 Hyperion プラットフォーム搭載のメルセデス CLA 自動運転車を体験したことが 最初に 出現したのは 鏈新聞 ABMedia です。
