中国都市パイロット進化史：「詰め込み教育」から「ワンステージ・エンドツーエンド」へ

1. ルール時代：都市NOAの「詰め込み教育」ジレンマ

中国の知能運転の最初の跳躍は、高速から都市部への進出だった。ハイウェイNOAは比較的単純だ。道路は閉鎖され、幾何形状は一貫しており、参加者は主に車だ。都市NOAは別物だ。信号機、無防備な左折、歩行者、電動自転車、赤信号を無視する配達のライダー、混雑した交差点の「ジッパー・マナー」——複雑さは指数関数的に増大する。

初期の支配的アプローチは、あり得るすべてのシナリオを手書きのルールでカバーすることだった。何千ものif-then-else：青信号後にいつ発進するか、割り込まれたらどれだけ減速するか、無防備な左折の軌道をどう計画するか。高速道路ではそれで十分だ。市街地では崩壊する。中国の道路利用者はほとんどルールを守らず、長尾のシナリオはどんなルールライブラリをも超える。あるテストチームが認めた：「詰め込み教育のようだ——事前にマッピングされたルートでは素晴らしいが、未知のシナリオに遭遇すると、車両はためらい、不器用に動き、ドライバーに戻す」と。

結果として、2025年の中国都市NOA普及率はわずか**15.1%**で、20万～30万元以上の車両に集中していた。長尾を制覇しない限り、民主化は止まったままだ。

2. ツーステージ・エンドツーエンド：不器用な中間段階

産業界は**エンドツーエンド（E2E）**に転換した。ディープニューラルネットワークがルールスタックを置き換える。センサーを入れ、運転コマンドを出す。大量の人手運転データから学習する。

量産に入った第一波のE2Eは、ほぼ常にツーステージだった。ステージ1：生のセンサーデータを中間表現（セマンティックマップ、走行可能領域、検出オブジェクト）に変換。ステージ2：その中間表現から軌道や制御コマンドを生成。

ツーステージE2Eは量産が速く、説明性も高かった。致命的な欠陥は情報損失だ。認識モジュールが選ぶ中間表現は、計画モジュールが必要とするすべての詳細を含むとは限らない。2つのモジュールの境界は、構造的に信号を捨てるボトルネックになる。

一言で言えば、ツーステージE2Eは依然として「認識が先、計画が後」である。純粋なルール時代より体験は向上するが、車は依然として硬く走る——急ブレーキ、車線変更ためらい、縦方向制御がぎくしゃくする。「硬い」問題は解決したが、「不器用」な問題は解決していない。

3. ワンステージ・エンドツーエンド：本物の「筋記憶運転」

過去1年で、ワンステージ・エンドツーエンドは軍拡競争を引き起こし、トッププレイヤーの技術的コンセンサスに急速になった。発想は残酷なほどシンプル：一つのモデル、最初から最後まで。一つのニューラルネットワークがセンサー入力を取り、軌道を出力する。手動で定義された中間モジュールはなく、スタック全体が安全目標に対してエンドツーエンドで最適化される。

最も目立つ特徴：人間的な運転。

モデルは実質的に、運転のための「筋記憶」を開発した。エンジニアが「割り込まれたら X m/s² 減速」と書く必要はない。何百万kmもの人手運転データの訓練が、人間のドライバーの直感に似た「車の感覚」を与える：滑らかな追従、前方車の予測、早めのアクセルオフ、ステアリングとアクセルの繊細な連携。急激なステアリング入力、マイクロ補正、慌てた停止はない。Horizon HSD ワンステージスタック搭載の Chery Exeed ET をテストした人のまとめ：「ステアリングとアクセルが非常に繊細なタッチで連携している。突然のステアリングや行ったり来たりの補正は無い」。これは本当に運転を学んだエンドツーエンドモデルの特徴だ。

今日、ワンステージE2Eは Tesla、Huawei、Horizon、Momenta、Bosch、QCraft（轻舟智航）、MOVING ACT（魔视智能） の明示的な支持を受けており、各社が巨額を投資し、アーキテクチャを実車に搭載している。

アーキテクチャ	コアロジック	典型的な体験
ルール時代	手書きのif-then-else	「詰め込み教育」——事前マップルートでは良いが、長尾では不器用
ツーステージE2E	認識＋計画を分離、共同学習	量産は速いが、情報損失で車が硬く走る
ワンステージE2E	単一モデル、センサー入力→軌道出力	「直感運転」——滑らかで人間的、長尾でも堅牢

4. 新しいレース：安全性、説明性、スケール

ワンステージE2Eは天井が高いが、新しい問題ももたらす：ブラックボックス化の罠。決定プロセスが不透明で、車が奇妙な動きをしたとき、認識の失敗か計画の失敗かが見分けにくい。フィールドでの根本原因究明が本当に難しくなる。

規制当局はすでに動いている。2026年8月4日、工業情報化部（MIIT）は中国の L3・L4 自律走行に対する初の強制国家标准を公布した：GB 44721-2026「智能網聯汽車 自動駕駛系統安全要求」、2027年7月1日施行予定。規格は改ざん不可能な自動運転データ記録システム（「車両ブラックボックス」）、OEMの全ライフサイクル安全責任、ステアリング・ブレーキ・知能運転コントローラーのハードウェア冗長化を要求し、「完全自動運転」「L2.999」「準L3」といった誤解を招くマーケティング用語を禁止している。

これに先立ち、2025年9月17日、MIITは別の強制規格「智能網聯汽車 組合駕駛輔助系統安全要求」の意見募集を開始しており、L2層（アダプティブクルーズ、レーンセンタリング、NOA）を対象に、手/目検出、車線変更挙動、事故分析用データ記録チェーンの統一的安全ベースを設定している。

規制が厳しくなるにつれ、競争の論理は「天井の高い低さ」から「E2Eを同時に賢く信頼性の高いものにする」へ移行している。主要プレイヤーは安全で説明可能なワンステージE2Eに投資している——安全機構をモデルアーキテクチャそのものに織り込み、エンジニアと規制当局双方が検証できる監査可能な中間監視ポイントを提供する。

スケールは本格的なフェーズに入る。2026年、ワンステージE2E搭載の生産モデルは数十に達する見込み。2025年11月、Boschは業界初の量産対応ワンステージE2E先進運転ソリューションを Chery Exeed Sterra ES に投入した。2026年前半、ZYT（旧DJI Automotive） は「高悟性」E2E 4.0 モデルのOTA配信を Hongqi HS6 PHEV、Tiangong 05 から始めて、既存の FAW Hongqi オーナーに展開し始めた。

結び

中国都市パイロットの弧は明快だ。手書きルールの「詰め込み教育」から、不器用なツーステージE2Eの移行期を経て、今や量産化されたワンステージE2Eに至るまで、これは「車に運転を学ばせる方法」から「車に人のように運転させる方法」への漸進的な脱出だった。

次の駅は前より難しい。システムが滑らかなだけでは不十分だ。透明で、検証可能で、20万元以上のクラブを脱退できるほど安価でなければならない。都市NOAの本当の「民主化」は、シート下のブラックボックスを備えたワンステージモデルが、今日のフラッグシップの半額で安全に販売・保守・説明できる日が来る。その日、単独のデモの日ではなく、それが次の10年の中国知能運転を定義する。