2026年8月27日、中国メディアのCNMO科技は、韓国・光州で開かれた「AI自動運転モビリティ実証都市成功戦略討論会」で、自動運転産業の発展には技術開発だけでなく、収益性のあるビジネスモデルの構築や既存の交通・物流サービスとの統合を同時に進める必要があるとの指摘が相次いだと報じた。
討論会は、光州市全域を自動運転実証ゾーンとし、韓国の大手自動車メーカー・現代自動車（ヒョンデ）の「IONIQ 5」をベースにしたレベル4自動運転車200台を活用する大規模実証事業を背景に開催され、100人以上の専門家や関係者が参加した。
現代自動車の研究所出身エンジニアらが創業したスタートアップ企業「Autonomous A2Z」のハン・ジヒョンCEOは、企業は最終的に利益を生み出す必要があり、研究開発を長期にわたり補助金に依存することはできないと指摘した上で、技術が完全に成熟するのを待つのではなく、実証段階からタクシー、公共交通、物流など既存の運輸業界を事業化に巻き込み、サービスとの統合を進めるべきだと主張した。実用的な自動運転サービスの提供にはなお3～4年かかるとの見通しも示した。
光州市未来自動車産業局のイ・ドンヒョン局長は実証事業の目的について、車両の運用能力を検証するだけでなく、エンドツーエンド（E2E）自動運転に必要な走行データを蓄積することにあると説明した。E2E方式では、膨大な走行データをAIに学習させ、運転判断を直接生成させる。光州市は今後、実証規模を拡大し、運転者の数を段階的に減らしながら完全無人運転を目指すとしている。
嘉泉大学のイ・キボム教授は、今後の自動運転競争はアルゴリズムの性能だけでなく、質の高いデータを収集・蓄積し、効果的に学習させる「データ競争」になると指摘した。特に、事故につながりかねない緊急事態や複雑な交差点、非標準的な道路などの「エッジシナリオ」のデータが重要だという。こうしたデータを車両間で共有すれば、1台の車両が経験した特殊な状況をシステム全体の学習に生かすことができる。
専門家からは、大量の走行データをAI学習に活用するための大規模なAIインフラの整備が必要との意見も出た。また、公道で事故が発生した場合に備え、運行データを分析して原因や責任の所在を明確にする仕組みを事前に整備することも、将来の自動運転の本格的な商用化に向けた重要な課題だと指摘された。（翻訳・編集/原邦之）
