XPengインタビュー：何小鵬氏が語る、数十億元規模のADASシステムを捨て「フィジカルAI」と人型ロボットの覇権争いに挑む理由
張小軍ビデオポッドキャストインタビュー、2026年5月28日
現代企業におけるAIツールとコーディングの役割
張小軍：皆さん、こんにちは。張小軍です。「Unfinished Date」は、Weibo FinanceとLanguage is the World Studioが共同制作するプレミアム番組です。本日のゲストは、XPeng Groupの創業者兼CEO、何小鵬氏です。彼が探求するフィジカルAIについて伺いますが、まだ明かせない秘密も多いようです。本題に入る前に、最近のAI体験について簡単に伺わせてください。最近よく使っているAIプロダクトは何ですか？
何小鵬：正直に言うと、それほど多くは使っていません。「通義千問」や「豆包」といった非常に伝統的なAIプロダクトを今でも使っています。ただ、社内ではコーディングにAIを多用しています。私個人としては、あまり深入りしたくありません。なぜ自分で使わないのかとチームに聞かれたとき、インターネットプロダクトを開発していた頃の興味深い例え話をしました。プロダクトを毎日使っていると、すぐに細かい部分に足をとられてしまうのです。長期的な可能性を見るのではなく、目先の欠点や機能不全にばかり目を奪われてしまう。使い続けると、現在のバグをどう解決するかということに全エネルギーを注ぐようになり、遠くを見通せなくなります。ですから、テクノロジーの急速な変化には深く関心を持っていますが、トップの人間がこうしたツールを深く使いすぎるべきではないと考えています。一方で、現場レベルでは導入を奨励し、強制してでも標準化させる必要があります。
張小軍：企業のトップにとって、AIによるプログラミング支援は意味があるのでしょうか？XPengや自動車業界、あるいは知能運転業界全体にとって利益になるのでしょうか。真の変化をもたらすのでしょうか？
何小鵬：ジュニアプログラマーにとっては優れたツールですが、現時点ではあくまで補助的なものです。おそらく2〜3年後には、ジュニアからシニアへの転換を加速させるでしょう。しかし、知能運転やその他の高度で専門的なAI機能に関しては、直接的な助けは比較的限定的です。あくまで数あるツールの一つに過ぎません。まずは基盤となるインフラを構築しなければなりません。システム全体が確立されて初めて、AIコーディングはアプリケーション層で真価を発揮します。OSの記述といったカーネル層で作業している場合、核心的な価値はコーディングそのものではなく、システムインフラ全体にあります。
大規模フィジカルAIにおける財務と計算資源の現実
張小軍：貴社では月間どれくらいのトークンを使用していますか？その指標をどの程度重視していますか？
何小鵬：トークン使用量にはあまり注目していません。この1年、多くの人がこの話題を持ち出しますが、デジタル系の中小企業ならトークンを注視する必要があるでしょうし、中堅以上のデジタル企業なら相応の注意を払うべきですが、包括的な指標にすべきではありません。一部の企業の主要なサポート業務は完全にはデジタル化されていません。実際、当社の車両で興味深い統計をとりました。次世代のVLA（Vision-Language-Action）モデルが1日3〜4時間しか稼働しない場合、トークンはどれくらい消費されるのか。正確な数字は覚えていませんが、内部ループとして処理されます。デジタルAIにおけるトークン数は、物理世界を解析するために必要なトークン数よりはるかに少ないものです。しかし、両者を比較することに最終的な意味はありません。自動運転車は自動化された機械として動作するからです。環境を処理するために必要なだけのトークンを使用します。物理世界では、トークン使用量は最終的に「機械が人や企業のためにどれだけの価値を生み出せるか」という、デジタルAIとは全く異なる次元の話になります。
張小軍：トークンの予算として妥当な額はいくらだと考えますか？また、社内でどのようにコストを管理していますか？
何小鵬：分かりません。社内では、全員のトークン使用量を制限しないようにしています。多くの幹部が経費管理について聞いてきますが、四半期で1年分の経費を節約できると主張する者もいます。私は、誰かが本当に価値を生み出せるなら、私の仕事は支出の上位10位のような異常なケースを監視・管理することだけだと考えています。残りは自由にすべきです。従業員が月に数千元や1万元使っても、それ以上の巨大な価値を生み出しているなら、給与がそれを遥かに上回っているのに、なぜ制限する必要があるのでしょうか。現在、当社のトークン配分は、自動運転部門とコックピット部門を統合した「General Intelligence Center」に集中しています。彼らは巨大なチームです。私たちはトークンだけでなく、計算能力を測定しています。例えば、3万台や5万台のNVIDIA H100 GPUの割り当てを、各事業がいかに効率的に使用しているかを見ています。
張小軍：例外的なケースを管理するとおっしゃいましたが、最近注目しているデータ上の例外とはどのようなものですか？
何小鵬：最近、データに関する厳格な管理体制を構築しました。データの価値を語る人は多いですが、その管理に伴う天文学的なコストを理解している企業はほとんどありません。デジタルAI分野では、学習データのサイズは数十テラバイト程度と比較的小さいものです。しかし、フィジカルAIモデルを学習させる際は、一度の実行で数十から数百テラバイトを処理します。このデータの保存と管理は非常に高コストです。データ投資に対する直接的な固定費は、毎年10億元を超えています。どのデータが価値があり、どれが一時的に有用で、どれに高速アクセスが必要で、どれを再利用できるかを分析しなければなりません。これらのワークフローを最適化するだけで数千万元の節約になり、劇的な効率化が図れます。そのためにデータと計算能力を専門に管理するチームを設けており、だからこそエンジニア個人のトークン数を過度に心配する必要はないのです。フィジカルモデルの学習に必要な計算能力こそが、真のコストなのです。
CEOの役割を自動化することが自動運転より遥かに難しい理由
張小軍：もし、あなたのスキルを再現するAIモデル「何小鵬スキル」を学習させるとしたら、どのような学習データが必要で、そのスキルはどのようなものになるでしょうか？
何小鵬：今日、デジタルモデルや物理モデルによって、ブルーカラーよりもホワイトカラーの基本的なスキルを自動化する方がはるかに容易になっています。しかし、デスクリリング（技能の脱構築）の論理的な進展を見ると、高位のブルーカラーやホワイトカラーの役割が自動化されたとき、社会的なリスクが甚大になります。CEOは技術的には数十年から1世紀の間に置き換えられる可能性があります。その時になれば、私の能力もAIスキルとしてパッケージ化できるかもしれません。しかしその頃には、人間のCEOもより強力で包括的な能力を身につけているでしょう。私たちはロボットを開発しているため、この点について深く考えてきました。ここには大きな矛盾が2つあります。多くの人は、既存の能力をどうスキルに変えるかを考えます。しかし、モデルの視点から見ると、システムはデジタル化されたスキルが正しいとどう判断し、継続学習を通じて改善していくのでしょうか。物理シミュレーションモデルでは、これは強化可能です。これはコーディングや自動運転とは全く異なります。コーディングや自動運転では、システムが失敗したときは明確です。しかし、何小鵬の意思決定をスキルにしようとしても、戦略的な判断が正しいか誤っているかをリアルタイムで判断するのは極めて困難です。だからこそ、私たちは他社が構築したシステムを使うのではなく、基盤となるシステムそのものを構築することに注力しているのです。
張小軍：直感的に、デジタル化された「何小鵬スキル」の主な欠点は何だと思いますか？
何小鵬：誰の能力であれ完全にデジタル化されれば、その人には実際には多くの欠点があることが誰の目にも明らかになるでしょう。CEOである私自身、例外ではありません。
張小軍：CEOとして、貴社のAIへの注力は現在十分だと思いますか？
何小鵬：デジタル世界の企業はAIに大きく注力し、リソースの数十パーセントを割くことができるでしょう。物理世界において、数万人の従業員を抱えるXPengとしては、リソース全体の15〜20％を「パンAI（汎AI）」と呼ぶ分野に費やすべきだと考えています。これには自動運転部門とロボット部門が含まれます。これは妥当かつ十分な割合です。
AI自動車会社からフィジカルAIの旗手への転換
張小軍：人工知能企業と製造企業を両極に置いた場合、どのようにバランスを取っていますか？XPengはAI企業であるべきか、自動車製造企業であるべきかという内部葛藤はありますか？
何小鵬：そのような見方はしていません。自動車開発にはいくつかの研究開発タイプがあると考えています。第一はハードウェアR&D、第二はソフトウェアR&Dで、AIはそのソフトウェアの一構成要素に過ぎません。そして製造R&Dがあります。ハードウェアR&Dと製造は全く異なるスキルセットです。例えば、美しいテーブルや椅子のデザイン能力があっても、実際にそれを作る製造能力はおそらくないでしょう。自動車会社において、これらの異なるR&D能力を習得することが核心的な基盤です。将来的には、第5の能力が登場するかもしれません。
張小軍：昨年、あなたはXPengを「AI自動車会社」と呼んでいました。今年は「XPeng Group」にブランドを変更し、「フィジカルAI企業」であると宣言しました。この名称変更の戦略的根拠と、実際の影響は何でしょうか？
何小鵬：この移行は始まったばかりで、まだ開示できない詳細も多いのですが、背景を共有します。過去10年間、XPengはスマート電気自動車に注力してきました。最初の車を設計し、量産し、最初の10万台を販売し、標準的な製造サイクルに入りました。2014年に創業した当初、車両の知能化を信じる人はほとんどいませんでした。電動化を信じる人も少数で、多くの人は自動車を伝統的な大規模ビジネスとしか見ていませんでした。昨年2025年までに、世界的な新エネルギーへのシフトにより、電動化が未来であることは誰もが認めるところとなりました。しかし、自動車分野で知能化が急速に発展したとはいえ、その進展は依然として満足のいくものではありません。トヨタやGoogle、百度（Baidu）、TeslaからXPengに至るまで、私たちは自動運転に膨大なリソースを注いできました。重要な成果は得ましたが、真に望む高みには到達できませんでした。私たちが構築したシステムは、単一のAIモデルで構築された統合型AIドライバーではなく、ソフトウェアルールとAIアルゴリズムを組み合わせた「ステッチ・モンスター（継ぎ接ぎの怪物）」だったのです。依然としてソフトウェアベースの論理でした。
数十億元の賭け：ステッチ・モンスターを捨て、VLA基盤モデルへ
張小軍：昨年、XPeng内で何が起き、このパラダイムが変わったのでしょうか？
何小鵬：昨年、私たちは大きな転換点に直面しました。2世代の知能運転システムを同時に開発していたのです。社内では第1世代VLA、第2世代VLAと呼んでいました。第1世代は、モデルを拡大して従来のソフトウェアルールの影響を低減し、バックエンド能力を強化し、ポストトレーニングを強化しました。第2世代VLAは全く異なる方向性を取りました。従来の「エンド・ツー・エンド」の論理を捨て、はるかに巨大な基盤モデルを活用して自動運転能力の絶対的な上限を解放しました。そして、下限を収束させる、つまり致命的なエラーを最小限に抑え、車が期待通りに動作することを保証することに取り組みました。自動運転における汎用性は依然として巨大な課題です。今日、どの自動運転企業も、メモリ支援運転に頼らずに、見知らぬ地下駐車場をスムーズに走行することはできません。車がまずルートを一度走行して空間をマッピングする必要があります。これは、システムが物理世界を実際にはほとんど理解していないことを示しています。旧アーキテクチャの上限は低すぎたのです。うまくやるには1万通りの可能性を切り開く必要がありますが、旧システムは1,000で頭打ちでした。昨年の今頃、第2世代VLAは私に大きな転換を予感させました。上限は10万、あるいは100万ポイントに達し得る一方、当時の下限はひどいものでした。旧システムでは上限1,000、下限900という非常に安定した状態でしたが、新モデルでは下限が既存の商用製品よりはるかに低かった。選択を迫られました。ソフトウェアエンジニアリングの手法と、伝統的なビジネスフローの中のツールボックスとしてのAIを使い続けるか、それとも巨大な賭けに出るか。伝統的なソフトウェア手法とAIツールを組み合わせるだけでは、より強力な「ソフトウェア・ステッチ・モンスター」を作るに過ぎないと気づきました。そして昨年の4月頃、私たちは大きな賭けに出ました。数十億元を投じて構築した前システムを開発中止にしたのです。
張小軍：なぜ数十億元のシステムを破棄したのですか？引き金は何でしたか？
何小鵬：旧システムでは真のドライバーレス自動運転も、ロボットの汎用化も決して実現できないと悟ったからです。もしロボットが見知らぬ部屋に入り、あなたを認識して座り、あなたが水を断ったときに自然に応答するなら、それは強力なルールや小さなAIアルゴリズムでは実現できません。私たちは信じられないほど賢い車を作りたいと思っていましたが、既存のソフトウェア手法では、それが無限に賢くなることはないのだと気づきました。それは近道ではあっても、真の道ではなかったのです。私たちは本当の道を見つける必要がありました。ハードウェアとソフトウェアの価値が最終的に50:50に分かれると信じなければなりませんでした。30万元の車のうち、15万元はハードウェア、残りの15万元は包括的なソフトウェアと知能能力に対して顧客が支払う、という未来です。私たちは戦略計画とR&Dプロセスを根本から再構築しなければなりませんでした。
張小軍：この賭けを行う際、社内で象徴的な会議はありましたか？どのようにしてこれほど大きな組織変革を実行したのですか？
何小鵬：ドラマチックな会議が一つあったわけではありません。私の頭の中で最終決断を下し、全力で突き進みました。昨年の第3四半期末までに、私たちは自動運転センターを完全に再編しました。どんな組織でも、才能ある人々には慣性が働きます。最新のAIツールを渡されても、古い手法を使うことに安住してしまうのです。しかし、真に革新するには、核心的な手法とマインドセットを変えなければなりません。具体的な運用ステップは極めて戦略的で機密性が高いため明かせません。私たちは異なるビジネスユニットを異なるテンポで調整し、リーダーシップと組織構造に注力しました。これは極めて困難です。根本的な論理を変えなければ、AIを使って家を建てるスピードが上がるだけで、結局は古い家を修理しているに過ぎません。私たちは全く新しいものを建てたかったのです。CEOとして、賭けを行い、フィードバックを受け入れ、組織を移行へと導かなければなりません。XPengは数万人の従業員を抱える巨大なスタートアップであり、この組織変革の管理は小規模チームとは全く異なる挑戦です。全体像を握っていると、多くの異なる角度から助言を受けますが、そのほとんどは断片的なものです。最終的には、それらの視点を統合して決断を下さなければなりません。
張小軍：ここ3年で、大きな決断に対して賭けに出る意欲が強まったと聞きました。
何小鵬：ギャンブラーになったわけではありません。いつ賭けに出るべきかを知り、それを早期に行うということです。2022年末、XPengが巨大な困難に直面していたとき、私は自分自身のために2つの核心的な哲学を立てました。第一に、決して敗北を認めないこと。第二に、敗北を認める意欲を持つこと。この2つのバランスをとるということは、巨大な困難に直面しても粘り強く突き進まなければならない一方で、第1世代VLAを完全に停止した時のように、もはや実行不可能なプロジェクトを閉じる客観的な明晰さを保たなければならないということです。躊躇し、待ち、観察することは、タイムラインを遅らせるだけで、成功を不可能にします。数年後、私たちがより成功した暁には、正確な詳細を議論できるでしょう。すべての企業が独自の道を見つけなければなりません。今日の中国では、A社やB社を模倣することばかりが語られますが、それは間違いです。デジタルAIで通用することが、そのままフィジカルAIにコピーできるわけではありません。全く異なる世界なのです。物理的なビジネスを一度も運営したことがないデジタルAI企業が物理世界を定義しようとすると、非常に狭い意味でのフィジカルAIしか構築できません。実際の物理世界には、複雑な人間関係、環境変数、規制遵守、商業的実現可能性が伴います。単に強力な機能をいくつか持つことよりも、はるかに広く考えなければなりません。だからこそ、デジタルAIのCEOはフィジカルAIへの移行を容易に説明できないのです。彼らはまだ、自分たちが成功できるかどうかさえ探っている段階なのです。
XPengの人型ロボット「IRON」の再生
張小軍：昨年、大きな注目を集めた人型ロボット「IRON」について話しましょう。このプロダクトはどのようにして生まれ、なぜ2023年に汎用人型ロボットへと舵を切ったのですか？
何小鵬：XPengのロボットの旅は、実際には3つの明確な段階に分かれています。第1段階は2018年から2020年まで。中国の4〜5社が四足歩行ロボットを模索していた独立チームでした。第2段階は2020年から2023年。この4年間で、私たちは3つの異なるマイルストーンを築きました。伝統的なロボット工学の手法でロボットを作り、自動車を作るのと同じように、様々な要素を継ぎ接ぎしてロボットを作ることも試みましたが、結果はまちまちでした。第3段階は2023年以降です。2022年末の基盤モデルの進展を目の当たりにし、私たちの論理は一変しました。それ以前は、小脳（身体のバランス維持と動作制御）の複雑さがあまりに高いため、成功するロボットの脳を作ることは不可能だと信じていました。今日、多くの企業がロボットが単調なペースでゆっくり歩けるからといって、ロボットの小脳を開発したと主張しています。あれは小脳ではありません。バランスを維持する基本的な脊髄や脳幹に過ぎません。真の小脳機能の実現には程遠いのです。
張小軍：この新しいビジョンを実現するために、2023年にどのような大きな組織変更を行いましたか？
何小鵬：2023年、私たちは4本足から2本足へ完全に転換することを決めました。古い前提を捨て、ロボットの脳によって直接駆動される全く新しい設計と、自動車セクターで培ったエンジニアリングの専門知識を組み合わせることに集中しました。優れた技術があっても優れた製品になるとは限らず、優れた製品があっても量産できるとは限りません。自動車には、計画・設計からET、PT、SOP、SODに至る高度に成熟したプロセスがあります。今年末までには、ロボットを自動車グレードのSOPプロセスへ移行させたいと考えています。2027年までには、ハイレベルなロボットが世界で初めて真の商業量産年を迎えると予測しています。その時点で、伝統的な動作制御ロボットは衰退し、高度なフィジカルAIロボットが取って代わるでしょう。フィジカルAIの核心的価値は、実際の作業を行うことで人間に感情的・物理的な価値を生み出す能力にあります。2023年、私たちは既存のロボットチームが、伝統的なロボット工学には精通していても、この新世代のフィジカルAIロボットを構築する能力がないことに気づきました。当時、LCが率いるロボット部門には約300人がいました。私たちはチームを解体し、60人未満のコアメンバーを残しました。去った者の多くは自身のスタートアップを立ち上げ、何度も資金調達を行いました。しかし、ロボット全体の論理を再構築するには、伝統的な自動車エンジニアやロボット工学の専門家だけに頼ることはできませんでした。AI、自動車工学、製造、ロボット工学を統合的に理解する全く新しいチームが必要だったのです。
張小軍：なぜLCをこの取り組みのリーダーに選んだのですか？彼は伝統的なロボット工学の専門家でも、知能運転のスペシャリストでもありませんでしたよね？
何小鵬：時には運命というものがあります。彼の戦略的思考とメンタル・クアドラント（思考領域）は私と完全に一致しており、この新しい考え方を推進するのに適任でした。今日、他社が見せるロボットデモの多くは、私たちが第3世代や第4世代と見なす技術スタックを利用しています。単なる基礎テストに過ぎません。XPengには、長期的な投資を行う忍耐と勇気があります。素早いデモにはほとんど意味がありません。2017年に中国で数百の自動運転スタートアップがレベル4のデータを誇示していたのと同様です。実際に商業的な価値に転換された技術はほとんどありませんでした。
張小軍：この再構築されたチームに対するLCの採用・人材戦略は何ですか？
何小鵬：LCは「人材密度」と彼が呼ぶもの、私は「人材ポテンシャル」と見なすものに非常に注力しています。彼は絶対的に最高の頭脳を採用します。昨年末から今年前半にかけて、ロボット部門だけでトップクラスの大学から80名近い修士・博士号取得者を採用しました。非常に高額ですが、彼らの長期的な探求を支援することに全力を注いでいます。私たちは、硬直したプロセスや定義済みのツールに頼るのではなく、超難問を解決するために超優秀な人材を使うべきだと信じています。LCは極めて野心的で、単に商用ロボットを作るのではなく、人工的な人間を作りたいとよく話します。ロボットに社会への真の参加意識を持たせ、人間の感情と深くつながることを望んでいるのです。
二足歩行ロボットの落とし穴を克服する
張小軍：なぜ他の形態ではなく、汎用二足歩行人型ロボットにこれほど固執したのですか？
何小鵬：最も困難な道ですが、人間社会に最も深い影響を与える道だからです。今後数十年で、汎用人型ロボットは人間の生活に深く統合されるでしょう。デジタルAIが数十のホワイトカラーの役割を補助することに限定される一方で、フィジカルAIロボットは、特に高齢化社会において数百の物理的な役割を担うことができます。私は人類の未来にとって最も重要な2つの要素は、高齢者がより長く健康に生きるための医療AIと、介護や付き添いを提供するフィジカルAIロボットだと信じています。多くの高齢者にとって、ロボットはやがて主要なサポートシステムになるでしょう。私たちがこの困難な道を選んだのは、他の形態の根本的な欠陥を分析したからです。例えば、以前は四足歩行ロボット（犬や馬）を開発していました。しかし、1メートルを超えるロボット犬を一般的な家庭に持ち込むと、機能しません。壁を傷つけたりベッドを壊したりせずに、ベッドサイドテーブルの横で向きを変えることさえできないのです。尾や体が柔らかい本物のゴールデンレトリバーとは違い、硬いロボット犬は必然的に損傷を引き起こします。ロボット犬を小さくすればバッテリー寿命が短くなり、実用性は基本的な付き添いにまで低下します。
張小軍：二足歩行ロボットについてはどうですか？人間中心の設計課題は何でしょうか？
何小鵬：重い金属装甲に覆われた1.8メートルの巨大な二足歩行ロボットを作れば、その設計者でさえ、隣に立つと強烈な物理的圧迫感を感じるでしょう。転倒や過熱、高電圧の露出、あるいは単に汚れていることに対して自然と不安を感じるはずです。大人がそう感じるなら、子供や高齢者はどう反応するでしょうか。家庭環境における安全性や法的規制をどう解決するのか。産業用ロボットは制御された環境で動作するためその設計で良いのですが、家庭用ロボットは異なる設計が必要です。人間が快適に交流できなければなりません。だからこそ、現在の当社のロボットは1.69〜1.70メートル程度に設計されています。男女ともに快適な高さです。服を着られるように設計されており、髪を生やすこともできますが、不気味の谷現象やその他の複雑な社会学的問題を避けるため、リアルな人間の顔を持たせてはいけません。
人型ロボット論争の舞台裏
張小軍：昨年の記者会見で、ステージ上のロボットが完全に自律的であり、人間が操作していないことを証明すべきかどうか、チームが深く葛藤していたと話していましたね。なぜそれほど苦悩したのですか？
何小鵬：個人的には気にしていませんでしたが、チームは非常に不安がっていました。彼らは、説明すればするほどネット上の世論は冷笑的になり、懐疑心が増すだけだと主張しました。世間の反応を見るために24時間待つべきだという意見でした。しかし数時間後、噂が広がるのをこれ以上見ていられなくなりました。中国でも世界でも、憶測が光の速さで広がっていたからです。24時間待てば、物語は完全に制御不能になります。私たちは内部的に、それが本物のロボットであり、熱管理はまだ発展途上で熱を持ちやすいことを知っていました。しかし、これは私たちにとって重要なマイルストーンであり、将来のバージョンは大幅に改善されると確信していました。そこで、その夜チームに電話し、翌朝のデモンストレーションを準備するように伝えました。懐疑的な見方を放置するのではなく、本物のロボットが自律的に動作していることを全員に見せつけるよう主張したのです。
張小軍：どのようにして世間に証明したのですか？
何小鵬：最も単純で反論の余地がない方法は、ロボットが歩いている最中に左脚を取り外すことだと決めました。ロボットは左から右へ歩くため、左脚が観客から最もよく見えるからです。機能している最中に脚を取り外すことで、内部の機械・ソフトウェアアーキテクチャを明確に示し、人間がスーツを着ているのではないことを証明しました。これにより、広報上の危機はすぐに収束しました。
人型ロボットの市場潜在力、商用化、そして将来のタイムライン
張小軍：その公開イベント以来、ロボット戦略はどのように進化しましたか？
何小鵬：採用が加速しました。ロボット部門には信じられないほどの人材が集まっています。ロボット事業を始めることは、自動車会社を始めることとは大きく異なります。ロボット会社を始めることは、自動車会社を作るより20倍から100倍難しいと私は信じています。XPengの確立された製造・AI能力をもってしても、昨年の成功は成功確率をわずかに上げたに過ぎません。今日、中国には200以上のロボットスタートアップが設立されており、これは自動車ブームのピーク時の電気自動車スタートアップの数の2倍です。しかし、乗用車、商用車、特殊車両に分類される自動車とは異なり、ロボットには医療、貨物輸送、貨物検査など、無数の分類が存在します。これらの専門ロボットの多くは、人型である必要はありません。しかし、汎用二足歩行人型ロボットの道において、99％の企業は失敗するでしょう。ソフトウェアの複雑さがあまりに高く、ロボットスタートアップが高忠実度のフィジカルAIソフトウェアを構築する助けとなるオープンソースプラットフォームが存在しないからです。私たちはこれらの落とし穴を自ら乗り越えることに集中しています。罠を踏んで初めて、エンジニアリングの課題を真に理解できるからです。
張小軍：汎用人型ロボット分野における主な競合相手は誰だと考えていますか？
何小鵬：現在、汎用人型ロボットに真のライバルはいません。完全に自分自身との戦いです。すべてのロボット企業は、自分自身を可能な限り強くし、基盤となる組織、ハードウェアインフラ、システム統合全体を構築することに集中しなければなりません。昨年、当社のロボットがバイラル化したのは、その非常にリアルな動作制御のおかげです。伝統的な自動車の動作制御は、過去1世紀で大部分がコモディティ化されており、自動車会社はTier 1サプライヤーからモーターコントローラーを購入しています。しかし、ロボットを真に機能させるには、その動作制御は自動車よりもはるかに統合され、応答性が高くなければなりません。自動車では、異なる制御ドメインが分離されています。これは標準的な運転には機能しますが、雪の上に左タイヤ、草の上に右タイヤがある状態で、突然目の前に人が現れた際に47度の旋回を実行するのは極めて困難です。そのような状況下での四輪トラクション、移動バランス、レイテンシーの管理は依然として課題です。ロボットの場合、複雑さは倍増します。人間には200以上の関節があり、無限の動作の組み合わせが可能です。ルールベースのソフトウェアではなく、AI駆動の動作制御を用いてこの全身のパーソナライズを再現するのは非常に困難です。私たちはロボットに、人間が雪や氷、草の上を歩くときに持つ物理的な本能、つまり摩擦を感じ取り、即座にバランスを調整する能力を与えたいと考えています。だからこそ、私たちはアクチュエーター関節や手を含むロボットハードウェアの80％を内製し、Tier 2サプライヤーと協力して品質をスケールさせているのです。
張小軍：量産に向けて直面している主なエンジニアリングおよび商業的ボトルネックは何ですか？
何小鵬：第一のボトルネックは、内製ハードウェアが極めて信頼性が高く安定していることを保証することです。第二は、高度な基盤モデルと物理的なアクチュエーターの間のシームレスな適合を実現すること。第三は、製品の商業的実現可能性を証明することです。市場はその「iPhone 4の瞬間」を待っています。最初の商用ロボットは、おそらくオリジナルのiPhone 1ほど洗練されていないでしょうが、巨大なパラダイムシフトを象徴するはずです。ロボットが汎用的なソフトウェア能力を獲得すれば、市場への浸透と生産のスケーリングは自動車よりはるかに速いでしょう。自動車がスケールするのに1世紀かかったのは、世界的な道路インフラを構築し、交通規制を確立し、極めて複雑な製造ロジスティクスを管理しなければならなかったからです。ロボットは既存の人間環境に即座に導入できます。ソフトウェアの準備ができれば、フィジカルAIは急速に拡大するでしょう。
XPengの6人乗り旗艦SUV「GX」とフロント搭載Robotaxiの紹介
張小軍：自動車ビジネスについて話しましょう。今年はGXを含む複数の新車をリリースしますね。これはXPengのハイエンド市場への回帰を意味するのでしょうか？
何小鵬：はい、GXは当社初のフルサイズ6人乗り旗艦SUVです。GXがユニークなのは、空飛ぶ車やロボット部門で培った高度なR&D能力をこの車両に統合した点です。例えば、空飛ぶ車の飛行に不可欠なコンポーネント用に開発された安全冗長システムをGXに組み込みました。GXは、中国で初めてフロント搭載のRobotaxiアーキテクチャを備え、6つの完全な安全冗長性を備えた量産乗用車です。荒野で主電源が故障しても、車は運転可能です。マウスが配線をかじっても、民間航空機の安全システムのようにシステムは稼働し続けます。
張小軍：GXのソフトウェアアーキテクチャは、物理的なシャーシとどのように統合されていますか？
何小鵬：ワイヤー制御シャーシを新しい電子・電気アーキテクチャ（EEA）およびVLA自動運転システムに接続しました。この統合により、シャーシはVLAの決定を大幅に短いレイテンシーで実行でき、安全下限を引き上げ、制御感度を数十パーセント向上させました。また、ロボットのタスク計画論理を車両に取り入れました。将来の車内インタラクションにおいて、車両は人型ロボットのようにタスクを処理します。システムにタスクを与えると、誰が話しているかを特定し、権限レベルを判断し、コマンドを実行するための一連の行動を計画します。さらに、インテリア空間を非常に多用途に設計しました。3列目は完全にフラットに折りたたむことができ、SUVを6人乗りから非常に広々とした4人または5人乗り車両へ即座に変身させます。Fuyao Glassと共同開発したプレミアムプライバシーガラスや、Mideaと共同開発した新世代の車内冷蔵庫など、あらゆる細部をカスタマイズしました。このレベルの統合能力を備えた車両を構築することこそが、今日の競争の激しい市場で勝つ唯一の方法です。
張小軍：GXの価格設定はどのように決定しましたか？オリジナルのG9発売時の戦略的ミスを繰り返すことを懸念していませんか？
何小鵬：全く懸念していません。私たちの戦略的思考、価格設定論理、組織能力は、G9を発売した当時とは全く異なる次元にあります。過去3年半で、製品計画、組織構造、顧客理解、核心的なビジネス論理を完全に刷新しました。システム能力がより高い次元に達すれば、過去の誤りを容易に特定し、再発を防ぐことができます。5月21日の公式発表イベントで、構成と価格を明確に示します。GXは、最先端技術の贅沢を体験したいと願う30歳以上の専門家、経営者、起業家のための、家族向けで技術的に豪華な車両として設計されています。
自動車の「血の海」における統合と戦い
張小軍：Li AutoのL9やNioの旗艦SUVシリーズのような他の旗艦SUVとの激しい競争をどう見ていますか？
何小鵬：彼らは競合相手であると同時に味方でもあります。私たちは皆友人です。北京モーターショーでは、Li Xiangのブースを訪れて新しいL9をチェックし、William LiのブースでNioの旗艦SUVシリーズを見ました。私たちは皆、このセグメントに対して独自の理解と解決策を持っています。美学は最終的に主観的なものですが、当社の車両の視覚的デザインには非常に自信を持っています。私たちはデザインがますます美しくなる道を歩んでいます。なぜ今年4台も車を出すのではなく、モデルを絞らないのかと聞く人もいますが、どの企業にも独自の戦略的パスがあります。私たちにとって、これらのモデルを投入することは、より広範なビジネス規模と技術統合戦略に沿ったものです。
張小軍：現在、個人的な時間の大部分を何に費やしていますか？車、ロボット、AI、それとも組織管理ですか？
何小鵬：それらすべての分野に関与していますが、時間の大部分は長期的な戦略と計画に費やしています。自動車業界では、規模だけで永続的な成功は保証されず、短期的な利益はしばしば痛みを伴う一時的なものです。私の仕事は、技術能力、組織構造、市場でのポジショニングを、 cohesive（一貫性のある）長期戦略に統合することです。車は非常に複雑な複合システムです。短所が失敗しているなら、長所が一つあっても無意味です。例えば、今年レベル4自動運転を達成したと自慢する企業もありますが、それは単に非現実的です。真のレベル4自動運転は18〜24ヶ月後に実際の導入が始まると信じています。それが導入されれば、間違いなく車の販売を促進するでしょう。3月下旬、私たちは第2世代VLAの最初のバージョンをリリースしました。中国の4月の自動車販売全体が前年比で約20％減少した中で、XPengの販売は50〜70％増加しました。そのかなりの部分は第2世代VLAによって直接的に推進されたものです。自動車会社にとっての真の成功には、ハードウェア、ソフトウェア、製造、設計、運営を組み合わせた、マルチシステム統合のマスタークラスが必要です。
張小軍：Horizon Roboticsの創業者であるYu Kaiは、あなたが内製に固執するため、あなたを最も困難なパートナーだとよく言います。彼は自動車会社は最終的にソフトウェアや知能についてサードパーティのサプライヤーに頼るべきだと考えていますが、彼の見解をどう思いますか？
何小鵬：Yu Kaiは親しい友人であり、Horizon Roboticsは素晴らしい仕事をしています。しかし、彼の戦略的パスは、将来的に自動車・ロボットメーカーが増えるか減るかに依存しています。市場が集中すれば、彼のアドレス可能な市場は縮小し、彼の道はより困難になります。私は市場が高度に集中すると信じています。2030年までに、中国には大規模な自動車グループが5つしか残っていないかもしれません。他の小規模なプレイヤーはニッチなセグメントで生き残るかもしれませんが、規模の欠如により競争はますます困難になるでしょう。歴史的に、多くの自動車会社は真の内製研究を行わず、組み立てと統合を専門としてきました。短期的な戦術的実行が目標なら、サードパーティの統合に頼るのが正しいでしょう。しかし、長期的な生存が目標なら、自社研究を習得しなければなりません。10年後、ソフトウェアは車の価値の50％以上を占めるようになるでしょう。Tier 1サプライヤーは、数百もの異なるパートナーがそのレベルの深いクロスドメイン融合を達成するのを容易には助けられません。ハードウェア、ソフトウェア、製造、ユーザー運営を単一の cohesive（一貫性のある）システムに統合しなければならないのです。
張小軍：今日、ついに自動車の「血の海」から泳ぎ出しましたか？
何小鵬：いいえ、私たちは皆まだ泳いでいます。血の海から完全に抜け出した者はまだいないと思います。ロボット市場は、ソフトウェアの障壁が極めて高いため、自動車セクターで見られるような即時的で均質な価格競争を防げるという点で、わずかに状況は良いでしょう。私の日々のスケジュールは、他の起業家と同様に過酷です。朝は遅く始まり、夜遅くまで働き、すべてのビジネスユニットにわたって矢継ぎ早に決断を下します。物理世界の変化があまりに速いため、ビジネス書をあまり読まなくなりました。本が印刷される頃には、その洞察はすでに時代遅れになっているからです。直接的な実践、旅行、絶え間ないコミュニケーションを通じて知識を吸収する方を好みます。振り返ってみても、過去の決断に後悔はありません。ビジネスにおいてあまりに多くの間違いを犯すため、後悔している暇などないのです。重要なのは、なぜ間違いが起きたのかを分析し、そこから学び、前進し続けることです。