（本記事の著者は花巻不塞車であり、ティメディアが許可を得て掲載しています）
スマートドライビング業界は、物語を語りやすい段階から離れてきています。
数年前までは、企業がより高度な機能を実現し、十分に目立つデモを披露できれば、自動車メーカーおよび投資家の注目を集めることができました。しかし、先進運転支援システムが大規模量産段階へと移行するにつれ、競争の基準は変化しています。アルゴリズムの重要性は依然として変わりませんが、あるソリューションが納期通りに提供され、さまざまなチップや車種に迅速に対応できるか、さらにコストを適正な範囲に抑えられるか——こうした点が、サプライヤーが案件獲得や事業規模の拡大を実現するための基礎的な能力となりつつあります。
こうしたサプライチェーンにおける競争力の差は、主流自動車メーカーの新車生産ラインに直接反映されています。最近では、天瞳威視（CalmCar）がホライゾン・ジョーニング6Bプラットフォームを基に開発した量産向けオフロードソリューションが、相次いで車両への搭載と納入が進んでいます。同社が提供する、核心となる前方視界用感知アルゴリズムを備えた高度運転支援システムは、栄威・家越07、2027年型ビュイック・ルクレール全車種、さらには新型キャデラックXT5 PHEVにおいて量産化を実現しており、他のOEM各社の関連プロジェクトでも大規模な量産段階へと移行しています。
現在までに、L2～L2+レベルのソリューション分野において、天瞳威視は累計で23の自動車ブランド、198種類の車種に対する量産採用通知を獲得しており、そのうち6つの自動車ブランドの105種類の車種についてはすでに量産・納入が開始されています。
（キャデラックXT5 PHEV、ビュイック・ルクレール2027年モデル、ロングウィー・ジャーユエ07は、それぞれ高級SUV、主流の合弁メーカー製ファミリーセダン、自主ブランドのファミリーセダンという3つの市場に対応しています）
単一プロジェクトの技術的パフォーマンスに比べて、これらの数値の背後でさらに注目すべきは、別の問題である。すなわち、自動運転分野が技術検証から商業化へと移行する中で、企業がいかにして増え続ける車種、チッププラットフォーム、そして納品ノードを同時に管理していくのか、という点だ。
一、アルゴリズムコンテストからデリバリー・コンテストへ
「自動運転分野の前半戦では、実際に製品を生み出せるかどうかが競われていました。量産段階に入ると、課題は数百種類もの車種に対して、自動車メーカーのスケジュールに合わせて、管理可能なコストで安定的に納品できるかという点に移っています。」
天瞳威視のCEOである王曦氏は、交流の中で次のように述べました。「試作車一台で走らせることと、10万セットの製品を車両に搭載しても問題が生じないことは、別々の能力です。」
これもまた、現在の自動運転分野における顕著な変化の一つです。研究開発の初期段階では、優れたアルゴリズムチームが少数の車種に絞って継続的に体験を磨くことが可能でした。しかし量産段階に入ると、各メーカーごとに電子・電気アーキテクチャ、センサ構成、チッププラットフォーム、ソフトウェアインターフェースが異なります。そのため、一度開発されたアルゴリズムを新たな車種に適用するには、膨大な統合、検証、キャリブレーション作業を要します。
キャデラックXT5 PHEV
より現実的な圧力は時間に由来する。完成車メーカーにとって、先進運転支援システム（ADAS）は車両開発のバリューチェーンにおける一要素にすぎず、ソフトウェアの遅延が生じれば、最終的には車両の量産開始（SOP）に直接影響を及ぼす可能性がある。
王曦氏は、従来の業界で一般的だった「1プロジェクトごとに1つのコード」方式は、プロジェクト数が少ないうちは維持可能だが、顧客や車種の増加に伴い、ソフトウェアの分岐管理やテスト・検証、保守のコストもそれに比例して増大すると指摘した。天瞳威視は現在、プラットフォーム型開発によりこのコストの削減を図っている。
公式発表によれば、これまでに協業してきたチッププラットフォームでは、新車種の導入から量産納品までを6か月以内に抑えられる一方、新たなチッププラットフォームに対しても、システムの導入と調整を約1か月で完了できるとしています。これまでの極氪プロジェクトにおいては、1年間で複数の車種向けに、ベータ版および正式版のソフトウェアを合わせて約1,000件リリースした実績があります。
これらの指標は、技術面での優位性と単純に同等視することは難しいが、複数のプロジェクトを同時に管理し、新規プロジェクトによる限界費用をできるだけ低減するという、別の形態の自動車サプライチェーン能力を示している。
自動運転支援機能が10万～20万元クラスの主流車種に普及するにつれ、自動車メーカーは知能運転のコストを無制限に引き上げることはできません。機能、価格、納期の各要素を同時に満たす必要があり、業界もこれにより、単なる技術の限界競争から、徐々に工学的な収支計算へと移行しつつあります。
二、標準化は、規模を利益に転換できるかどうかを左右する
自動運転ソリューションのサプライヤーにとって、提供する顧客車種が多ければ多いほど、理論的には規模の経済が生じやすくなります。ただし、その前提条件は技術の再利用が可能であることです。
そうでなければ、表面的にはソフトウェアを販売しているように見えても、実際には大量のエンジニアを継続的に投入しなければなりません。車種が一つ増えるたびにほぼ一から再開発を繰り返す必要がある場合、プロジェクト数が増えるほど人件費も同様に増加し、結果としてソフトウェア企業が本来持つべき規模の経済効果を十分に発揮することは難しくなります。
天瞳威視は「プロジェクトごとに異なるコード」の時代に別れを告げると提案しており、その核心もまた再利用率の向上にある。
王曦氏は、同社のソフトウェアおよびAIアルゴリズムモデルの各プロジェクトにおける再利用率が70％を超えると明かした。さらに、チップ間移植に用いられるツールチェーンや検証体制に限れば、再利用率は約90％に達するという。残る車種固有の対応作業は、主に顧客向けインターフェース、実車でのキャリブレーション、および一部のシナリオへの適応に集中している。
自動車業界では、完全な標準化は実現不可能です。真の課題は、カスタマイズが必要な部分をいかに最小限に抑えることができるかという点にあります。
そのため、天瞳威視はデータのクローズドループ、モデルのトレーニング、システム統合を段階的にツール化しています。同社のCalmVolution開発プラットフォームは、データ処理、モデル訓練、自動化による統合プロセスを網羅しています。公式に公表されたデータによれば、CalmForgeはモデル訓練のサイクルを30％以上短縮でき、自動化統合フレームワークは異なるプロジェクト間で繰り返される開発作業の削減に活用されています。
J6Bドメインコントローラー
規模の経済効果は事業構造にも表れ始めている。2023年から2025年にかけて、天瞳威視のL2～L2+ソフトウェアライセンス収益は1,210万元から3,170万元へと増加し、2025年のL2～L2+ソリューションの粗利益率は前年の32.4％から43.8％へと上昇した。同社の説明によれば、多くのプロジェクトが初期開発段階から量産後のソフトウェアライセンス段階へ移行するにつれて、同一のソフトウェアから継続的に収益が生み出される一方で、追加コストは比較的限定的であるためだ。
これは、単に積載量を見るだけよりも重要なことかもしれません。固定ポイントの数は、量産に転換され、さらに継続的なソフトウェアライセンス収益へとつながって初めて、その規模は真に商業的な意味を持つのです。
三、自動運転における第三者の生存空間
天瞳威視が直面しているもう一つの問題は、独立した第三者の自動運転技術企業にとって、今後どれほどの成長余地が残されているのかという点である。
一方で、大手自動車メーカーはますます自動運転技術の自社開発を強化しており、他方では大手の第三者ソリューションベンダーが顧客層の拡大を続けている。その中間に位置するサプライヤーは、自らの価値を改めて示す必要に迫られている。
天瞳威視のアプローチは、クロスプラットフォームかつベンダー中立です。王曦氏は、自動車メーカーは依然として複数のサプライヤー体制を必要としており、供給リスクを分散するとともに、ソフトウェアが単一のチップや技術体系に完全に依存することを望んでいないと考えています。「顧客が求めているのは、プラットフォームを切り替えてもサプライヤーを変えなくて済むことです。」
現時点で、天瞳威視の顧客数は2023年末の222社から330社へと増加しており、最大顧客による収益比率は2023年の62.1％から2025年には10.4％に低下し、上位5社による収益比率も35.3％にまで減少しています。顧客集中度の低下により、単一案件への依存度を低減することが可能となっています。
しかし、規模の拡大は別の側面での圧力ももたらしています。2023年から2025年にかけて、当社の営業債権残高は8,870万元から5億4,780万元へと増加し、2025年の平均回転日数は約300日となっています。公式な説明によれば、与信期間の長期化は主にL4事業に起因しており、さらに収益の一部が第4四半期に集中して計上されるため、年末時点での債権残高が高水準に達しているとのことです。なお、2026年には営業キャッシュ・フローがプラスに転じる見込みですが、これについては今後の経営データによる検証が必要です。
自動運転技術のサプライヤーにとって、規模の拡大は単に受注案件や搭載台数の増加を意味するだけではありません。プロジェクトが増えることで、売掛金や研究開発投資、資金の占用額も同時に増加する可能性があります。将来、企業の経営品質を評価する際には、搭載台数だけを見るのではなく、ソフトウェアライセンス収入、粗利益率、顧客構成、そしてキャッシュ・フローが規模の拡大に伴って改善しているかどうかを総合的に見極める必要があります。
四、L4と海外展開、次の段階の能力を検証する
国内のL2～L2+に加えて、天瞳威視は次の成長ステージとしてL4および海外市場に注力しています。
王曦氏によれば、L2-L2+とL4は代替関係にあるわけではない。L2-L2+は量産化の実現、エンジニアリングにおける豊富な経験、そして継続的なソフトウェアライセンス収入を提供し、一方でL4は新たなビジネスシーンやデータソースをもたらす。
2025年、天瞳威視のL4ソリューションの売上高は3億7,450万元に達し、同年の総売上の68.4％を占めました。現在、同社が公表しているL4に関する意向注文は、ロボタクシー、ロボバス、ロボトラック合わせて2,500台以上に及び、契約総額は10億元を超えています。今後3～5年にわたり順次納品する予定です。
海外市場では、これまでに蓄積したエンジニアリング能力がより直接的に試される。同社は現在、87車種の海外向けモデルを受注しており、そのうち59車種で海外での量産が実現している。王曦氏は会話の中で、中国の自動運転技術企業が本格的に海外展開する段階になると、アルゴリズム自体は比較的容易に再現できる部分であり、むしろ複雑なのは法規認証、現地におけるエンジニアリング、顧客からの信頼、そして納品体制であると指摘した。
これもまた、中国の自動運転技術サプライヤーが共通して直面している課題です。海外市場は国内向けソリューションを単純にコピーしたものではなく、各国の規制や道路環境、運転習慣などに合わせて、改めて適応させる必要があります。
国内に目を戻すと、スマートドライビング産業も新たな選別期に入りつつあります。大規模モデル、エンドツーエンド、VLAなどの技術は依然として業界の技術的限界を引き上げ続けていますが、サプライヤー間の競争はますます実際の商業化能力に左右されるようになっています。ハードウェアコストを抑えながらソフトウェア性能を確保し、プロジェクトの納品、スケールメリットによる運用、収益の質の間で持続可能なビジネスモデルを構築することが、企業の競争力を左右する鍵となっています。
天瞳威視の105車種が量産・納品されたことは、こうした変化の一端を示す事例といえる。今後さらに注目すべきは、これらのエンジニアリング能力が、さらなる安定的な規模効果へと転換できるかどうかである。L2～L2+レベルのソリューションにおけるソフトウェアライセンス収益が着実に拡大し、L4事業が商業化段階へと進むなかで、企業は依然として自社の収益性およびキャッシュフローの改善力を証明する必要がある。
一方、海外市場においては、中国の自動車メーカーによる海外展開に主に依存するビジネスモデルから脱却し、真に世界の主要な自動車メーカーのサプライチェーンに参入できるかどうかが、同社の国際化能力を測る重要な指標となるだろう。（本記事はティメディアAPPにて初掲載、文｜花巻）
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