中国工業自動車協会のデータによると、今年1～5月の自動車累計輸出台数は405万9000台に達し、前年同期比63％増加した。特に新エネルギー乗用車に焦点を当てると、同期間の1～5月の輸出台数は179万2000台で、前年同期比1.2倍増となった。2025年通年では、中国の自動車輸出は700万台の大台を突破し、709万8000台に達した。中国の自動車輸出は3年連続で世界一を堅持している。
輸出規模の拡大と歩調を合わせるように、中国のスマート運転の浸透率も上昇している。自動車産業ビッグデータプラットフォームによると、2025年、中国の乗用車においてL2+以上の機能を標準装備する新車の浸透率は28％に達した。2026年4月には、この数字は41％を超えている。
「中国車」が世界の道路でよく見かける存在となった今、「中国スマート運転」はそれに追従できるのか？L2+が国内で急速に普及する中、スマート運転の海外展開は新たな成長トレンドとなるのか？答えはイエスのようだ。しかし問題は、どのように展開するのか、どのようなペースで進めるのか、まずは車を売ってから機能を追加するのか、それとも完全な能力を備えて一気に進めるのか、ということだ。
スマート運転海外展開における最初の高いハードル
TomTom大中華圏シニアカスタマーサクセスマネージャーの陳威誠氏は、第9回スマート運転・海外展開大会で、業界のジレンマを指摘する一言を述べた。「中国のスマート運転が海外に進出する際、まずぶつかるのはコンプライアンスという壁だ。」技術の問題ではなく、ルールが許さないのだ。
EU市場のコンプライアンス体系は、幾重にも積み重なった「ピラミッド」である。最下層は、国連欧州経済委員会（UNECE）が策定した枠組みで、EU、韓国、オーストラリア、日本など60以上の国と地域をカバーする。その上に、EUはより厳格なGSR（一般安全規則）要件を追加している。さらにその上には、各加盟国の国内法が存在する。
技術面に具体的に落とし込むと、4つの主要な規制が欧州市場への参入障壁となっている。UN R79（ステアリングシステム構成、L1/L2レーンキープをカバー）、ELKS（緊急レーンキープ、2021年にEUで義務化）、UN DCAS（ドライバー制御支援システム、L2+シナリオ向けで、中国自動車メーカーが量産するNOA機能に直接関連）、UN R157（自動レーンキープシステム、L3レベル、高速道路での「ハンズオフ、アイズオフ」の真の入場券）である。
知行科技（ZhiXing Technology）の上級システムディレクター、張偉氏は実戦での経験を共有した。「EUでは、横方向機能にはR79、AEBにはR152、ヘッドライト機能にはR48があります。最も難易度が高く、最も多くの実証試験が必要なのは、EUのGSR枠組み下でのインテリジェント速度制限アシスト（ISA）要件であり、対応するUNECE R152などの関連技術規制です。」ISAは、車両が地域ごとの速度制限標識を正確に認識し、応答することを要求する。これは簡単そうに聞こえるが、多言語・多様な交通標識体系を持つ欧州では、高い精度を達成するために膨大な実地路測が必要となる。そして、路測はまた別の壁、すなわちデータコンプライアンスにぶつかる。
規制は急速に進化し続けている。今後3～5年で、L4レベルの自動運転規制が加速的に進められている。EUの人工知能法案は、AIを自動車の安全体系に組み込んだ。将来は、最終結果だけでなく、アルゴリズム自体も規制の対象となる。2021年から2030年にかけて、ほぼ毎年、重要な規制の節目が発効する。
博世（Bosch）智能駕控中国区スマート運転ツールチェーン・インフラストラクチャ責任者の黄羅毅氏は、自身の経験を例に規制の複雑さを説明した。フランクフルト空港近くで交通標識を見たが、2回とも認識できず、事故になりかけたという。「機能規制は皆さんが考えるほど単純ではありません」と彼は言う。10年以上運転してきたベテランドライバーでさえ標識を間違えるのであれば、アルゴリズムはどうだろうか？
コンプライアンスは迂回できない壁である。中国の自動車メーカーにとって、この壁は「越えられるかどうか」の問題ではなく、「どう越えるか、どれだけのコストをかけて越えるか」の問題である。
ローカライズトレーニングは「交渉不可能な最低条件」
コンプライアンスが「見える壁」だとすれば、データは「見えない深淵」である。
華為技術（ファーウェイ）のスマート運転ソリューション専門家、黄梓亮氏は、円卓討論でデータ問題の本質を指摘した。「スマート運転の大規模モデルトレーニングに使用するデータは、販売された自動車の所在国から流出させることは絶対にできません。今後、日本に行けば、日本の交通データは日本でトレーニングし、欧州のデータは欧州でトレーニングすることになります。」これは技術的な選択ではなく、法的なレッドラインである。
GDPR（EU一般データ保護規則）は、その中でも最も代表的なものである。黄羅毅氏は、GDPRが一般違反に対しては最大1000万ユーロまたは企業の全世界売上高の2％（いずれか高い方）、重大違反に対しては最大2000万ユーロまたは全世界売上高の4％の罰金を規定していると説明する。「小規模企業には影響がないかもしれませんが、博世にとっては負けられない戦いです。」
さらに大きな課題は、データプライバシーに関する「オプトイン」ルールである。特定の国では、個人のプライバシーデータを収集または処理する前に、本人の同意を得ることが義務付けられている。黄羅毅氏は反問する。「私がデータ収集に出かけたとして、どうやって道路上の歩行者や車の所有者の同意を得るのでしょうか？私にはできません。」
これは直接的に、一般的な現象を引き起こしている。KPIT中国CTOの陳毅馳氏は、円卓討論で重要な観察結果を開示した。「昨年、私たちは多くの海外データ収集プロジェクトを受注し、匿名化・コンプライアンス対応を完了してから帰国しました。しかし、プロジェクトの最終段階では、データ部分が削除されることがよくありました。まずは車を売り、スマート運転やADAS機能は海外では当面有効にしないか、一部のみ有効にするという判断です。」
陳毅馳氏の結論は、「技術的に本当に難しいことはなく、一つずつ進めていけばよい。主な問題はコストが確かに低くないことだ」というものだ。国内のスマート運転がまだビジネスサイクルを完結していない状況で、多額の資金を海外に投入することは、「現段階では確かに賢明ではないように見える」。
黄梓亮氏が提案する解決策は、サプライヤーによるデータセンター共有モデルである。あるサプライヤーが日本にデータセンターを建設し、トレーニングされたベースモデルを複数の自動車メーカーが同時に利用できるようにする。JetBrainsスマートビークルビジネス中国区責任者の杜嘉寧氏は、「共通層を抽象化」し、上位の機密データについてはローカライズ処理を行うことを提案する。
2026年2月、中国工業情報化部など8部門は「自動車データ国外移行安全ガイドライン（2026年版）」を共同で発表し、自動車データ国外移行の管理方法、重要データの判定ルール、安全保護要件を明確化した。政策は整備されつつあるが、海外コンプライアンスの「ボトルネック」は依然として存在する。
データのローカライズは選択肢ではなく、必須の課題である。そして、この課題への答えが、中国のスマート運転が海外でどこまで行けるかを直接決定する。
中国のアルゴリズムが海外の道路に遭遇するとき
コンプライアンスは敷居であり、データは基盤である。しかし、ユーザー体験を真に決定するのは、現地のシナリオに対するアルゴリズムの適応能力である。
張偉氏は、ある生き生きとした比較を共有した。「国内の駐車スペースは非常に標準的ですが、海外では多くの駐車スペースを認識できなかったり、駐車できなかったりします。」海外の駐車スペースの形態は多様で、水平駐車スペースの割合が高く幅が狭い、タイル張りの路面で明確な標線がない、高齢者・障害者用駐車スペースには地面標示がある、などがある。知行科技は、数十カ国、数千もの駐車シナリオをカバーするデータベースを構築している。
走行シナリオの違いも同様に大きい。張偉氏は例を挙げる。「欧州では車線が狭い場合があり、中東ではセラミック製の鋲（ボッツ・ドッツ）で区切られた車線があります。」ドイツでは、速度無制限のアウトバーンが制御・計画に高い要求を課す。海外の様々な異形車両、例えば後ろにボートを牽引している車、小型車を牽引している車、奇妙な形状の自転車などは、すべて認識モデルにとって試練となる。
黄羅毅氏は、ドイツの工事区域の例を用いて、より深い問題を説明した。「工事区域がない場合、車線の標準幅は3.75メートルです。工事区域がある場合、黄線の幅は白線の約3分の2で、車は基本的に黄線の中に収まり、余裕がほとんどありません。」これは、認識・制御アルゴリズムに対して全く異なる要件を突きつける。
さらに厄介なのは、運転習慣の違いである。張偉氏は言及する。「以前、東欧のあるプロジェクトで、一部の機能が非常に敏感で、常に警告を発していることに気づきました。後になって、現地の人は車間距離が非常に近く、速度も速いことがわかりました。」博世の黄羅毅氏は、ドイツの交通規則では、車両が一時停止する際、左側通行の車両は左に、右側通行の車両は右にわずかにハンドルを切り、救急車やパトカーなどの緊急車両のための通路を確保することが明確に義務付けられていると指摘する。このような「ルールに基づく行動」は、中国のデータでトレーニングされた模倣学習では習得するのが難しい。
HERE Technologiesのシニアソリューションアーキテクト、黄銀華氏は、これについて的確な判断を下している。「地図を超視距離センサーと見なすことができます。車載センサーが届かない場所で、事前に環境理解を完了し、アルゴリズムに事前情報を提供します。」地図は周辺化されているのではなく、ナビゲーションツールからスマート運転システムの環境基盤へとアップグレードされているのである。
HEREは、L0からL3までをカバーするフルスタックの階層型地図製品ポートフォリオを発表しており、様々な運転レベルや各国の規制要件に適合させることができる。TomTomは、「成熟した自動運転は単なる認識ではなく、ベテランドライバーのように道路状況を予測するべきである」と強調し、その本質は「世界を見ることではなく、世界を事前に理解すること」であると述べている。
中国のアルゴリズムはデータ規模と反復速度に優れているが、海外の道路、標識、運転習慣は全く新しい「試験システム」を構成している。このシステムの中で、中国のスマート運転は再学習を必要としている。
「まずは出てから考える」のか、「準備ができてから出発する」のか？
上記の数多くの課題に直面し、中国自動車メーカーのスマート運転海外展開の道筋は明確な分化を示している。
道筋1：まず車を売り、後から機能を追加する。
これは現在、多くの中国自動車メーカーが実際に選択している方法である。陳毅馳氏の観察が最も代表的である。「現在、国内のスマート運転がまだビジネスサイクルを完結していない状況で、多額の資金を海外に投入することは、現段階では確かに賢明ではないように見える。」多くの国内自動車メーカーは、まず車を売り、後からスマート運転機能を追加することを選択している。
博世の黄羅毅氏もこの現実を認めている。「ある友人は、十分に強力でグローバルに汎化できるアルゴリズムを一揃え持っていると言うかもしれません。少なくとも現在の認識では、そのようなアルゴリズムはまだ見つかっていません。」一つのアルゴリズムで全世界を制覇できないのであれば、まずは導入し、その後反復改善していくしかない。
道筋2：システム的に計画し、一気に完成させる。
長城汽車（Great Wall Motors）のスマート運転製品シニアエキスパート、陳龍氏は別の考え方を代表する。「ユーザー視点に立ち、誠実にユーザーにサービスを提供し、虚飾を排し、ユーザーに価値を創造してこそ、企業に価値が生まれます。」彼は、長城汽車の全ての技術的布石は常にユーザー体験を中心に展開されていると強調する。
黄梓亮氏は、この考え方を表現するために巧みな比喩を用いた。「中国ではまず、国産の計算能力（華為、地平線（Horizon Robotics）、黒芝麻智能科技（Black Sesame Technologies）を含む）に基づいて、大規模モデルを育成し、花を咲かせ実を結ばせてから、それを世界に広めるべきです。中国のモデルの種を海外の計算能力に蒔くのではありません。ちょうど長安のライチを運ぶように、嶺南の土と嶺南のライチを長安に運ぶべきで、ライチの種を長安の土地に蒔くべきではないのです。それは育たず、良くもなりません。」
TomTomの陳威誠氏は、別の次元から枠組みを提示した。「コンプライアンスが参入を決定し、規模が広がりを決定し、信頼がどれだけ持続できるかを決定します。」彼は、段階的に異なる市場に参入することを主張する。まずは規制が比較的緩やかな中東、東南アジアに進出し、その後、欧州などの参入障壁の高い市場を攻略する。
3つ目の道：力を借りて戦う。
杜嘉寧氏は、「伝統的な外資系企業が中国に進出する際の株式方式」を参考にすることを提案する。博世は「連合学習（フェデレーテッドラーニング）」という技術的アプローチを示している。データは国外に出さず、モデルのパラメータのみを交換する。HEREは30社以上の中国OEMと協力し、グローバルな能力とエコシステムサポートを提供している。
知行科技の張偉氏のまとめが最も実用的である。「私たちは一方で自動車メーカーに同行して海外展開し、他方で海外の多くのOEMとも関係を構築し、自社の技術を海外のOEMに適用できるようにしています。」同行しつつ、同時に自らも歩むのである。
結論
最初の問いに戻ろう。スマート運転の海外展開、まずは出てから考えるのか？
答えはこうだ。まずは出るべきだが、「後で考える」ではいけない。
「まず出る」ことは正しい。2026年1月から5月までの中国自動車輸出405万9000台という規模は、出遅れれば歴史的な好機を逃すことを意味する。欧州は中東を抜いて中国自動車の最大の輸出地域となり、そのシェアは約25％を占める。中国自動車輸出の競争ロジックは、「バッテリー競争」から「AI競争」へと移行しつつある。この転換点において、様子見することは後れを取ることを意味する可能性がある。
しかし、「後で考える」ではいけないことも同様に重要である。コンプライアンスは「後で考える」ことができる問題ではない。GSR、GDPR、UN Rシリーズ規制は、「一票の否決権」を持つ敷居である。データのローカライズは「後で考える」ことができる問題ではない。それはアルゴリズムが現地で反復改善され、体験が現地で向上できるかを決定する。シナリオ適応は「後で考える」ことができる問題ではない。それは現地のユーザーがあなたのスマート運転にお金を払うかどうかを決定する。
陳威誠氏が述べたように、「真の海外展開とは、世界に進出することだけでなく、世界で持続的に運用できる能力を持つことである。」まず出ることは勇気であり、持続的に運用できることが真の実力なのである。
