時価総額1.8兆円の自動運転トラック企業オーロラ、商用化を加速

一方、投資家は、オーロラの未来を慎重ながらも楽観している。同社の株価は、2024年の大半を5ドル未満で推移していたが、今月初めにエヌビディアやトラック部品メーカーのコンチネンタルとの提携が報じられると29％急騰して8.39ドルをつけた。しかしその後は、この上昇分の多くを失い、1月17日には6.80ドルに沈んだ（それでも、アームソンの持ち株の価値は約10億ドルに達している）。

オーロラと競合のKodiak（コディアック）やWaabi（ワービ）らは、年間の収益が1兆ドル規模の物流トラック業界が抱えるドライバー不足の問題を、人工知能（AI）を用いた自動運転テクノロジーで解決しようとしている。自動運転トラック業界は、2030年代半ばまでに年間6000億ドル（約93兆5000億円）規模に成長する可能性があると、マッキンゼーの調査は予測している。

高速道路での課題

今から6、7年前までは、高速道路上での自動運転トラックの運行は、都市部でのロボタクシーの運行よりも容易だと思われていた。高速道路は都市部の道路に比べて障害物が少なく、構造もシンプルだからだ。しかし、重量が最大36トンにも達する大型トレーラーの自動運転によるオペレーションは、特有の課題を抱えており、悪天候の状況下では大惨事を引き起こす可能性に直面する。

AIの専門家で米道路交通安全局（NHTSA）助言を行うジョージ・メイソン大学のミッシー・カミングス教授は、「現状のテクノロジーが高速道路上の課題を完全に解決しているとは思えない」とフォーブスに語った。「私は、自動運転の乗用車やトラックが高速道路上で確実に動作するのをまだ見たことがない。ウェイモですら、トラックの自動運転プログラムをひっそりと終了した」と彼女は述べている。

アームソンは、高速道路上での完全自動運転への移行に予想以上の時間がかかった理由の1つに、都市部を走行するロボタクシーよりも遠くを見渡せる、強力な視覚システムが必要だったことを挙げている。

オーロラは、この課題を解決するために「Firstlight（ファーストライト）」と呼ばれる独自のLiDAR技術を開発し、路面の3Dマップを生成して、カメラとレーダーのデータを補強する計画だとアームソンは説明した。

ジョージ・メイソン大学のカミングス教授も、視覚システムの課題が依然として残っていると指摘する。「現状の視覚システムは非常に脆弱であり、人間がリモートで補助することも容易ではない。技術的なブレークスルーが起きない限り、高速道路上での自動運転のオペレーションが実現するとは考えにくい」と、同教授は述べている。