中国の「ゴーストタウン」が復活

中国政府は、自動運転車の試験場として、廃墟ではあるものの設備が整った都市オルドスを復活させた。

石炭価格の下落により、カンバシのプロジェクトの70%が操業停止に追い込まれ、オルドスは「ゴーストタウン」と化した。写真： CNN

中国北部の石炭資源に恵まれた都市オルドス市は、2012年に石炭価格が暴落して以来、住民誘致に苦戦していた。しかし、現在では、広く平坦で交通量の少ない道路のおかげで、オルドス市には10社以上の自動運転車の試験会社が拠点を置いている。

オルドス市が不動産の惨状からテクノロジーの実験場へと変貌を遂げたことは、インフラの欠陥をテクノロジーのチャンスに変えるという中国の戦略を反映している。同市は中国の石炭埋蔵量の6分の1を保有しており、自動運転トラックの訓練に必要な重量物の供給源となっている。

都市の新しい名前

20年前、計画者たちはオルドス市の新地区、カンバシの開発に着手し、この地域の石炭資源を活用した。32平方キロメートルの衛星都市の建設は2004年に始まり、スタジアム、博物館、高級マンションを備えた未来的な巨大都市となることが計画されていた。

地元メディアによると、2012年の世界的な石炭価格暴落と不動産バブルにより、カンバシ地区の住宅開発プロジェクトの70%以上が中止された。現在、この地域の人口は約13万1000人だが、オルドス市全体の人口はわずか約220万人で、面積は8万6000平方キロメートルにとどまっている。

「オルドス市は貨物輸送の需要が非常に高く、自動運転車の商用化には理想的な条件が整っている」と、同市の政府支援による自動運転車試験機関のジェネラルマネージャー、陳宏軍氏は述べた。

中国は現在、ロボット工学や人工知能と並んで、自動運転を最重要技術課題と位置付けています。2010年代にオルドスの開発が失敗したことで、自動運転トラック、ロボットタクシー、スマートバスの試験に最適な環境が偶然にも整ったのです。

市政府は自動運転テストのために355キロメートルの道路と、レーザーレーダーや基地局を含む2,518台の路側装置を確保しており、オルドス市は中国で公式に定められた車両とクラウドの統合テストゾーン20か所のうちの1つとなっている。

KargoBotは2021年からオルドスでテストを行っている。写真： Rest of World。

中国最大の配車プラットフォームであるKargoBotは、2021年から試験運用を開始し、現在では中国最大の自動運転車両運用実績を誇ります。長年にわたり、同社のオルドス市における車両群は、先頭車両に安全管理者1名を乗せるだけで、各車両群は2台から6台のトラックで構成されています。

同社は、オルドス市における貨物輸送事業が主な牽引役となり、今年末までに売上高が5億元（前年比166%増）を超えると予想している。「オルドス市は豊富な石炭埋蔵量を有しており、当社の車両を試験運用する上で理想的な産業環境を提供しています」と、KargoBotの副社長である王克氏は述べた。

まだ多くの制限がある

中国企業が商業活動の拡大を目指している一方で、 世界中の多くの政府もさまざまな目的で自動運転車分野への投資を誘致している。

カリフォルニア州のGoMentum Stationは、全長20マイル（約32キロメートル）の舗装道路を備えた旧海軍兵器基地を、米国最大の隔離された自動運転車試験場へと変貌させました。韓国は、高速道路、ダウンタウン、駐車場を備えた32万平方メートルの「模擬都市」K-Cityを建設しました。

中国内陸部でも、北京郊外の宜荘市のような都市には大規模なロボタクシーが走っています。オルドス市は、産業規模の貨物需要と人口の少ない都市インフラを併せ持つという点で、依然としてユニークな都市です。

カルゴボットの自動運転トラックがオルドス市の発電所に貨物を配送している。写真： Rest of World。

オルドス市は、実際の商業利用に適した道路システムを備えており、道路利用者にとってリスクが低い。しかし、人口が少ないため、歩行者の突然の横断やラッシュアワー時の交通渋滞など、予測不可能な現実世界の状況に自動運転車が対応することは困難である。

「世界のほとんどの国が、今や自然都市での実証実験に移行しています。真の商業的機会は、モビリティサービスプロバイダーが収益を上げられる人口密度の高い都市部にあります」と、テックインサイツのグローバル自動車部門主席アナリスト、ケビン・マック氏は述べています。

その結果、オルドス市におけるロボタクシーサービスの可能性は非常に限られています。KargoBotは、オルドス市を拠点としつつ、より多様なデータを収集するために、中国7都市に事業を拡大しました。

「オルドスは初期導入に適した環境を提供しています。しかし、この技術を開発するには、AIの能力を強化し、テストできる、より複雑な環境からのデータが必要です」と王克氏は述べた。

出典: https://znews.vn/thi-tran-ma-cua-trung-quoc-duoc-hoi-sinh-post1591007.html