［WAIC2026］pony.ai：AI自ら弱点を見つけ運転を学び直す

小馬智行(pony.ai)は2026年7月19日、上海で開催された世界人工知能大会(WAIC 2026)の自動運転関連フォーラムにおいて、同年4月に発表した「世界モデル2.0」の技術構想を説明した。

同社が掲げる世界モデル2.0は、単に現実の道路環境を再現する高性能シミュレーターではない。

実車からのデータ収集、既存場面の再構成、生成AIによるロングテール場面の作成、強化学習、さらにAI自身による弱点分析までを一つの循環にまとめた、自動運転向けの学習システムである。

pony.aiはこれを、AIが繰り返し運転を練習する「仮想教習所」に例える。

ただし、本質は練習回数を増やすことだけではない。AIが自ら不得意な状況を見つけ、その克服に必要なデータや学習場面を生成し、次の訓練方針に反映する。

自動運転開発を、人間のエンジニアが逐次改善する仕組みから、AI自身が改善サイクルを加速する仕組みへ変えようとしている点に、世界モデル2.0の最大の特徴がある。

独自の世界モデル

自動運転分野で「世界モデル」という言葉は、一般に、現実世界の状態や変化をAI内部で表現し、将来を予測するモデルを指す。

車両の周囲に何が存在するかを認識するだけでなく、周辺車両が次にどのように動くか、自車の操作によって交通状況がどう変化するか、複数の行動候補のうち、どれが安全か、数秒後にどのような危険が発生し得るかといった物理世界の変化を内部で予測する。

pony.aiの世界モデル2.0は、こうした予測能力を実車側の運転判断だけでなく、クラウド側の学習工程にも組み込んでいる。

同社によると、この仕組みは2020年から数年をかけて構築してきたものであり、クラウド上の訓練環境と車載側の自動運転システムを結ぶ、包括的な強化学習体系として位置付けられている。

したがって、世界モデル2.0を単なる「シミュレーション技術の更新」と理解すると不十分である。

一体化された世界モデル