毎経記者｜張蕊 毎経編集｜廖丹去年の政府報告で次世代のスマートコネクテッド新エネルギー車やスマート製造装置の大規模開発が提案された後、今年の政府報告でも「次世代のスマート端末とスマートエージェントの普及促進」が再確認された。「世界初の自動運転株」「世界のRobotaxi第一株」として、昨年11月に文遠知行は香港証券取引所に上場し、「米国株＋香港株」の二重上場を果たした唯一の自動運転企業となり、8か国の自動運転ライセンスを同時に保有する唯一のテクノロジー企業でもある。創業者兼CEOの韓旭は、コンピュータビジョンと機械学習の分野で国際的に著名な専門家であり、自動運転の研究と応用の先駆者だ。昨年、韓旭はシンガポールの自動運転車指導委員会に招かれ、シンガポールの自動運転国家政策、運用基準、技術ルートの策定に参加した。業界では2026年が自動運転の「決勝の年」と見なされており、L4の商用化における核心的な定量指標は何か？L3政策の開始がL4の商用化ペースに影響を与えるのか？二重上場後、文遠知行はより具体的な収支分岐点を設定しているのか？人型ロボットのリリースも検討しているのか？2026年に最も資源を投入するのはどこか？これらの問いを抱き、最近、《每日経済新聞》（以下NBD）記者は韓旭に独占インタビューを行った。---シナリオデータとコスト管理は中国L4企業の核心技術障壁------------------------**NBD：あなたは何度も、中国の複雑な混合交通シナリオが自動運転技術育成の「絶好の実験場」であると強調しています。現在、文遠知行の技術は世界8か国で検証済みですが、Waymoなどの国際大手と比較して、中国L4企業の核心技術障壁は何だと考えますか？****韓旭：**シナリオデータの蓄積と、コアハードウェアのコストコントロール能力が、中国L4企業の核心的な障壁です。一つは、中国の複雑な混合交通（人、車、非モーター車の混行、複雑な都市交通や立体交差、多くの田舎道や都市郊外の道路）により、自動運転車の高いランダム性や難易度の高い状況処理能力が強化・洗練されている点です。これが海外市場（中東など）での迅速な適応の土台となっています。もう一つは、中国には成熟した車両製造と自動運転産業チェーンがあり、車載規格のチップや高性能センサーを用いた自動運転キットは、安全冗長性を確保しつつ、コスト最適化も実現しています。**NBD：現在、業界では2026年が自動運転の「決勝の年」と考えられています。今後3～5年で、世界の自動運転産業はどのように展開していくと予測しますか？****韓旭：**今後3～5年で、L4レベルの自動運転は商用化の規模拡大に加速し、いくつかの都市では全域開放の段階に入るでしょう。より多くの都市で「千台規模」、さらには「万台規模」のRobotaxi車隊が見られるようになると考えています。**NBD：2026年にはL3レベルの乗用車が大規模に実用化される見込みですが、これが業界資源の分散やL4の商用化ペースに影響を与えるとの見方もあります。L2++、L3、L4の技術路線の競争と融合についてどう考えますか？****韓旭：**実際、「L3政策の開始がL4の商用化に影響を与える」という見解には賛同しませんし、「L3がL4のビジネスを奪う」とも考えていません。技術的には、L3はL4の簡略版であり、単なるL2++のアップグレードではありません。L2++からL3への移行は非常に難しいです。したがって、最終的には、文遠知行のようにL4の純粋な無人運用能力を持つテクノロジー企業や自動車メーカーが共同で実現すべきだと考えています。---**NBD：あなたは「十五五計画」がL4自動運転の商用化の「突破の年」になると述べていましたが、現在、文遠知行のRobotaxiは「千台時代」に入り、2025年第3四半期の純利益率は前年同期比1123.9％増となっています。あなたの見解では、L4商用化の「突破」の核心的な定量指標は何ですか？****韓旭：**L4商用化の「突破」にはいくつかの側面があります。まずは車隊規模です。2026年1月時点で、文遠知行は世界中で1023台のRobotaxiを展開し、規模の効果を徐々に生み出しています。次に、純粋な無人運用です。現在、文遠知行は広州、北京、アブダビの3都市で無人運用を実現し、近日中にドバイでも無人運用を開始予定です。2025年11月には、スイスで最初の純無人運用ライセンスも取得しています。また、運行車両の単車経済モデル（Unit Economics、UE）が正の値になっているかも重要です。2025年には、中東子会社のRobotaxi事業が営業利益を達成し、適切な運用効率（1台あたりの平均日運行回数）とコスト構造の下でビジネスモデルが成立することを証明しました。2026年には、より多くの市場でUEの正の値を実現したいと考えています。**NBD：この目標を達成するために、2026年に最も資源を投入するのはどこですか？****韓旭：**資源投入の重点は、第一に技術研究開発です。基盤インフラ、計算資源、人材採用、モデル訓練などを含み、技術の継続的なリードと安全性の向上を確保します。第二に、海外市場の拡大を加速します。特に中東（サウジアラビア、アラブ首長国連邦）、ヨーロッパ、東南アジア市場をターゲットにし、高いサービス単価や為替の優位性を活用して、より良い経済モデルを実現します。第三に、車隊規模の拡大です。2000～3000台のRobotaxi車隊の構築を目指します。---資金の有効活用と持続的な収益化を目指す----------------------------**NBD：すでに「米国株＋香港株」の二重上場を果たし、資本市場の期待は「ストーリーから決算報告」へと変わっています。文遠知行はより具体的な収支分岐点を設定していますか？****韓旭：**創業当初から、「技術の製品化と商用化」を戦略の柱とし、優れた技術、製品、サービスを通じて自己資金を生み出し、長期的な価値を株主に提供することを重視しています。利益獲得は確実だと信じています。業界の一般的な見解では、自動運転技術企業は2030年前後に黒字化すると考えられていますが、文遠知行も着実にその目標に向かっています。**NBD：現在の資本環境下で、同社は引き続き資金調達によるグローバル展開を進めるのか、それともキャッシュフローの健全性に重きを置き、非コア事業の売却も検討して早期収益化を図るのか？****韓旭：**現状では、「有序な拡大と持続的な自己資金創出」を戦略としています。展開先の市場は、明確な収益見込みのあるところに限定し、投資も回収見込みのあるプロジェクトに集中します。同時に、資金の健全性も維持しています。2025年9月30日時点で、文遠知行の資金は約54億元（人民元）あり、今後約10年の事業展開を支えるのに十分です。**NBD：現在、出行、貨物、環衛の五大プロダクト群を展開し、Robotaxiが旗艦事業となっています。多シナリオの協調発展の核心は何ですか？今後、資源配分を見直し、自動運転貨物や環衛など「より収益化しやすい」と考えられるシナリオに重点を置く可能性はありますか？****韓旭：**高速道路の乗客輸送（Robotaxi）と低速の公共交通（バスのマイクロサイクル）、低速貨物（Robovan）、低速環衛（Robosweeper）の技術基盤は共通です。創業当初から高速乗客輸送を主軸とし、その技術を土台に、低速環衛、低速貨物、低速マイクロサイクルの商用シナリオへと展開しています。また、L2レベルの補助運転ソリューションも拡充しています。これらの技術の核は、自社開発のWeRide One自動運転汎用技術プラットフォームです。WeRide Oneは、ソフトウェア、ハードウェア、クラウドの高度な再利用を可能にし、文遠知行の技術をより広範な製品やシナリオに展開しやすくし、研究開発、運用、サプライチェーンのコスト削減を促進します。これにより、自動運転技術の商用化を加速させ、より多くのシナリオと顧客にサービスを提供します。もちろん、戦略的に貨物や環衛に重点を置くことは考えていません。Robotaxiは引き続き主要な事業の柱です。---具身知能分野への継続的関心と自動運転への戦略集中----------------------------**NBD：今年1月、文遠知行は自社開発の汎用シミュレーションモデルGENESISを発表しました。これにより、数分で実在の都市を模擬し、極端な長尾シナリオを再現できるとしています。業界内では、2026年の技術焦点が「エンドツーエンド」から「ワールドモデル」に移るとの見方もあります。GENESISの発表は、文遠知行がすでに世界モデルに賭けていることを意味しますか？GENESISと現在主流の「エンドツーエンド」路線の本質的な違いは何ですか？****韓旭：**「エンドツーエンド」とは、情報入力から出力までのAIモデルを構築し、感知・計画・決定・制御といったモジュールを分離しない方式です。これに対し、従来の技術は分段式・多モジュール型です。GENESISは「世界モデル」として、高忠実度のシミュレーションプラットフォームです。AIの物理世界のシミュレーターであり、短時間で多様な極端シナリオを高品質・効率的に模擬できるため、モデル訓練や運用最適化をより安全かつ効率的に行えます。これらは異なる技術の次元の用語であり、必ずしも異なる路線ではありません。GENESISで生成されたデータは、「エンドツーエンド」モデルの訓練にも利用可能です。**NBD：仮想生成データと実路測データの今後のモデル訓練における比重関係についてどう考えますか？****韓旭：**仮想データと実路測データはどちらも非常に重要です。実路測データは仮想データの重要な参考資料となり、仮想データの高忠実度を高めます。一方、仮想データは、実路測の長尾シナリオ収集の難しさやコストの高さを解決します。**NBD：従来の路測中心の研究開発から、「シミュレーション駆動」の開発へとシフトしています。GENESISは、文遠知行のアルゴリズムの進化速度をどれだけ高めることができますか？この研究開発の変革は、自動運転技術のコスト削減や商用化の効率化、完全無人運用の推進にどのような定量的変化をもたらしますか？****韓旭：**GENESISの導入により、物理的な路測の必要距離と人件費が大幅に削減され、データ収集とラベリングのコストを75％削減しました。また、GENESISは、いつでも生成・拡張・進化できる「デジタル宇宙」を構築します。これにより、「AIドライバー」は数分で世界中の都市の運転環境に慣れることができ、自動運転のグローバル商用化展開を加速します。さらに、GENESIS内蔵の「AI診断」モジュールは、運転の不適切な挙動を自動的に検知・分析し、継続的に進化させるため、自動運転アルゴリズムのイテレーション効率を大きく向上させます。**NBD：近年、自動運転企業の人型ロボット化が新たな潮流となっています。文遠知行は、汎用AIとシミュレーションモデルの蓄積を活かし、具身知能への技術移転を図ることが可能ですか？「自動運転は具身知能の第一歩」という見解についてどう考えますか？****韓旭：**より正確には、自動運転は物理AI（Physical AI）の最初の大規模応用シナリオです。自動運転は車輪型ロボットと理解でき、両者とも「感知—決定—実行」の技術アーキテクチャに従います。基礎的なアルゴリズムやシミュレーションプラットフォームの一部は再利用可能です。ただし、自動運転車は公開道路を走行し、安全性が最優先です。一方、具身知能ロボットは主に屋内シナリオを対象とし、ある程度の誤り許容性があります。この点で、両者には本質的な違いがあります。**NBD：文遠知行は、今年や今後数年で人型ロボットのリリースを検討していますか？****韓旭：**この分野には引き続き関心を持ちますが、現段階では自動運転事業に集中する戦略を維持します。**NBD：**文遠知行の中長期的な戦略目標は何ですか？どのようにして、世界の汎用自動運転分野でのリーダーシップを維持・強化しますか？****韓旭：**2030年までに世界で数万台のRobotaxiを展開することを中長期の目標としています。技術の製品化と商用化を堅持し、中東やシンガポール、ヨーロッパなど海外市場での先行優位を活かし、車隊規模や運用範囲、市場シェアを拡大します。同時に、技術研究開発に継続的に投資し、WeRide Oneの汎用技術プラットフォームやGENESISシミュレーションプラットフォームの技術応用価値を高めます。各市場の上下流パートナーとのネットワークを強化し、UberやGrabなどと協力しながら、小規模な商用からグローバルな大規模商用への展開を目指します。
専訪：文遠知行創始者兼CEOの韓旭氏によると、L3はL4とビジネスを奪い合うことはなく、最終的にはL4の純粋な無人商業運営能力を備えたテクノロジー企業と自動車メーカーが共同で実現する必要がある。
毎経記者｜張蕊 毎経編集｜廖丹
去年の政府報告で次世代のスマートコネクテッド新エネルギー車やスマート製造装置の大規模開発が提案された後、今年の政府報告でも「次世代のスマート端末とスマートエージェントの普及促進」が再確認された。
「世界初の自動運転株」「世界のRobotaxi第一株」として、昨年11月に文遠知行は香港証券取引所に上場し、「米国株＋香港株」の二重上場を果たした唯一の自動運転企業となり、8か国の自動運転ライセンスを同時に保有する唯一のテクノロジー企業でもある。
創業者兼CEOの韓旭は、コンピュータビジョンと機械学習の分野で国際的に著名な専門家であり、自動運転の研究と応用の先駆者だ。昨年、韓旭はシンガポールの自動運転車指導委員会に招かれ、シンガポールの自動運転国家政策、運用基準、技術ルートの策定に参加した。
業界では2026年が自動運転の「決勝の年」と見なされており、L4の商用化における核心的な定量指標は何か？L3政策の開始がL4の商用化ペースに影響を与えるのか？二重上場後、文遠知行はより具体的な収支分岐点を設定しているのか？人型ロボットのリリースも検討しているのか？2026年に最も資源を投入するのはどこか？
これらの問いを抱き、最近、《每日経済新聞》（以下NBD）記者は韓旭に独占インタビューを行った。
シナリオデータとコスト管理は中国L4企業の核心技術障壁
NBD：あなたは何度も、中国の複雑な混合交通シナリオが自動運転技術育成の「絶好の実験場」であると強調しています。現在、文遠知行の技術は世界8か国で検証済みですが、Waymoなどの国際大手と比較して、中国L4企業の核心技術障壁は何だと考えますか？
**韓旭：**シナリオデータの蓄積と、コアハードウェアのコストコントロール能力が、中国L4企業の核心的な障壁です。
一つは、中国の複雑な混合交通（人、車、非モーター車の混行、複雑な都市交通や立体交差、多くの田舎道や都市郊外の道路）により、自動運転車の高いランダム性や難易度の高い状況処理能力が強化・洗練されている点です。これが海外市場（中東など）での迅速な適応の土台となっています。
もう一つは、中国には成熟した車両製造と自動運転産業チェーンがあり、車載規格のチップや高性能センサーを用いた自動運転キットは、安全冗長性を確保しつつ、コスト最適化も実現しています。
NBD：現在、業界では2026年が自動運転の「決勝の年」と考えられています。今後3～5年で、世界の自動運転産業はどのように展開していくと予測しますか？
**韓旭：**今後3～5年で、L4レベルの自動運転は商用化の規模拡大に加速し、いくつかの都市では全域開放の段階に入るでしょう。より多くの都市で「千台規模」、さらには「万台規模」のRobotaxi車隊が見られるようになると考えています。
NBD：2026年にはL3レベルの乗用車が大規模に実用化される見込みですが、これが業界資源の分散やL4の商用化ペースに影響を与えるとの見方もあります。L2++、L3、L4の技術路線の競争と融合についてどう考えますか？
**韓旭：**実際、「L3政策の開始がL4の商用化に影響を与える」という見解には賛同しませんし、「L3がL4のビジネスを奪う」とも考えていません。技術的には、L3はL4の簡略版であり、単なるL2++のアップグレードではありません。L2++からL3への移行は非常に難しいです。
したがって、最終的には、文遠知行のようにL4の純粋な無人運用能力を持つテクノロジー企業や自動車メーカーが共同で実現すべきだと考えています。
NBD：あなたは「十五五計画」がL4自動運転の商用化の「突破の年」になると述べていましたが、現在、文遠知行のRobotaxiは「千台時代」に入り、2025年第3四半期の純利益率は前年同期比1123.9％増となっています。あなたの見解では、L4商用化の「突破」の核心的な定量指標は何ですか？
**韓旭：**L4商用化の「突破」にはいくつかの側面があります。まずは車隊規模です。2026年1月時点で、文遠知行は世界中で1023台のRobotaxiを展開し、規模の効果を徐々に生み出しています。
次に、純粋な無人運用です。現在、文遠知行は広州、北京、アブダビの3都市で無人運用を実現し、近日中にドバイでも無人運用を開始予定です。2025年11月には、スイスで最初の純無人運用ライセンスも取得しています。
また、運行車両の単車経済モデル（Unit Economics、UE）が正の値になっているかも重要です。2025年には、中東子会社のRobotaxi事業が営業利益を達成し、適切な運用効率（1台あたりの平均日運行回数）とコスト構造の下でビジネスモデルが成立することを証明しました。2026年には、より多くの市場でUEの正の値を実現したいと考えています。
NBD：この目標を達成するために、2026年に最も資源を投入するのはどこですか？
**韓旭：**資源投入の重点は、第一に技術研究開発です。基盤インフラ、計算資源、人材採用、モデル訓練などを含み、技術の継続的なリードと安全性の向上を確保します。
第二に、海外市場の拡大を加速します。特に中東（サウジアラビア、アラブ首長国連邦）、ヨーロッパ、東南アジア市場をターゲットにし、高いサービス単価や為替の優位性を活用して、より良い経済モデルを実現します。
第三に、車隊規模の拡大です。2000～3000台のRobotaxi車隊の構築を目指します。
資金の有効活用と持続的な収益化を目指す
NBD：すでに「米国株＋香港株」の二重上場を果たし、資本市場の期待は「ストーリーから決算報告」へと変わっています。文遠知行はより具体的な収支分岐点を設定していますか？
**韓旭：**創業当初から、「技術の製品化と商用化」を戦略の柱とし、優れた技術、製品、サービスを通じて自己資金を生み出し、長期的な価値を株主に提供することを重視しています。利益獲得は確実だと信じています。業界の一般的な見解では、自動運転技術企業は2030年前後に黒字化すると考えられていますが、文遠知行も着実にその目標に向かっています。
NBD：現在の資本環境下で、同社は引き続き資金調達によるグローバル展開を進めるのか、それともキャッシュフローの健全性に重きを置き、非コア事業の売却も検討して早期収益化を図るのか？
**韓旭：**現状では、「有序な拡大と持続的な自己資金創出」を戦略としています。展開先の市場は、明確な収益見込みのあるところに限定し、投資も回収見込みのあるプロジェクトに集中します。同時に、資金の健全性も維持しています。2025年9月30日時点で、文遠知行の資金は約54億元（人民元）あり、今後約10年の事業展開を支えるのに十分です。
NBD：現在、出行、貨物、環衛の五大プロダクト群を展開し、Robotaxiが旗艦事業となっています。多シナリオの協調発展の核心は何ですか？今後、資源配分を見直し、自動運転貨物や環衛など「より収益化しやすい」と考えられるシナリオに重点を置く可能性はありますか？
**韓旭：**高速道路の乗客輸送（Robotaxi）と低速の公共交通（バスのマイクロサイクル）、低速貨物（Robovan）、低速環衛（Robosweeper）の技術基盤は共通です。創業当初から高速乗客輸送を主軸とし、その技術を土台に、低速環衛、低速貨物、低速マイクロサイクルの商用シナリオへと展開しています。また、L2レベルの補助運転ソリューションも拡充しています。
これらの技術の核は、自社開発のWeRide One自動運転汎用技術プラットフォームです。WeRide Oneは、ソフトウェア、ハードウェア、クラウドの高度な再利用を可能にし、文遠知行の技術をより広範な製品やシナリオに展開しやすくし、研究開発、運用、サプライチェーンのコスト削減を促進します。これにより、自動運転技術の商用化を加速させ、より多くのシナリオと顧客にサービスを提供します。
もちろん、戦略的に貨物や環衛に重点を置くことは考えていません。Robotaxiは引き続き主要な事業の柱です。
具身知能分野への継続的関心と自動運転への戦略集中
NBD：今年1月、文遠知行は自社開発の汎用シミュレーションモデルGENESISを発表しました。これにより、数分で実在の都市を模擬し、極端な長尾シナリオを再現できるとしています。業界内では、2026年の技術焦点が「エンドツーエンド」から「ワールドモデル」に移るとの見方もあります。GENESISの発表は、文遠知行がすでに世界モデルに賭けていることを意味しますか？GENESISと現在主流の「エンドツーエンド」路線の本質的な違いは何ですか？
韓旭：「エンドツーエンド」とは、情報入力から出力までのAIモデルを構築し、感知・計画・決定・制御といったモジュールを分離しない方式です。これに対し、従来の技術は分段式・多モジュール型です。
GENESISは「世界モデル」として、高忠実度のシミュレーションプラットフォームです。AIの物理世界のシミュレーターであり、短時間で多様な極端シナリオを高品質・効率的に模擬できるため、モデル訓練や運用最適化をより安全かつ効率的に行えます。
これらは異なる技術の次元の用語であり、必ずしも異なる路線ではありません。GENESISで生成されたデータは、「エンドツーエンド」モデルの訓練にも利用可能です。
NBD：仮想生成データと実路測データの今後のモデル訓練における比重関係についてどう考えますか？
**韓旭：**仮想データと実路測データはどちらも非常に重要です。実路測データは仮想データの重要な参考資料となり、仮想データの高忠実度を高めます。一方、仮想データは、実路測の長尾シナリオ収集の難しさやコストの高さを解決します。
NBD：従来の路測中心の研究開発から、「シミュレーション駆動」の開発へとシフトしています。GENESISは、文遠知行のアルゴリズムの進化速度をどれだけ高めることができますか？この研究開発の変革は、自動運転技術のコスト削減や商用化の効率化、完全無人運用の推進にどのような定量的変化をもたらしますか？
**韓旭：**GENESISの導入により、物理的な路測の必要距離と人件費が大幅に削減され、データ収集とラベリングのコストを75％削減しました。
また、GENESISは、いつでも生成・拡張・進化できる「デジタル宇宙」を構築します。これにより、「AIドライバー」は数分で世界中の都市の運転環境に慣れることができ、自動運転のグローバル商用化展開を加速します。
さらに、GENESIS内蔵の「AI診断」モジュールは、運転の不適切な挙動を自動的に検知・分析し、継続的に進化させるため、自動運転アルゴリズムのイテレーション効率を大きく向上させます。
NBD：近年、自動運転企業の人型ロボット化が新たな潮流となっています。文遠知行は、汎用AIとシミュレーションモデルの蓄積を活かし、具身知能への技術移転を図ることが可能ですか？「自動運転は具身知能の第一歩」という見解についてどう考えますか？
**韓旭：**より正確には、自動運転は物理AI（Physical AI）の最初の大規模応用シナリオです。
自動運転は車輪型ロボットと理解でき、両者とも「感知—決定—実行」の技術アーキテクチャに従います。基礎的なアルゴリズムやシミュレーションプラットフォームの一部は再利用可能です。
ただし、自動運転車は公開道路を走行し、安全性が最優先です。一方、具身知能ロボットは主に屋内シナリオを対象とし、ある程度の誤り許容性があります。この点で、両者には本質的な違いがあります。
NBD：文遠知行は、今年や今後数年で人型ロボットのリリースを検討していますか？
**韓旭：**この分野には引き続き関心を持ちますが、現段階では自動運転事業に集中する戦略を維持します。
**NBD：文遠知行の中長期的な戦略目標は何ですか？どのようにして、世界の汎用自動運転分野でのリーダーシップを維持・強化しますか？
**韓旭：**2030年までに世界で数万台のRobotaxiを展開することを中長期の目標としています。技術の製品化と商用化を堅持し、中東やシンガポール、ヨーロッパなど海外市場での先行優位を活かし、車隊規模や運用範囲、市場シェアを拡大します。同時に、技術研究開発に継続的に投資し、WeRide Oneの汎用技術プラットフォームやGENESISシミュレーションプラットフォームの技術応用価値を高めます。
各市場の上下流パートナーとのネットワークを強化し、UberやGrabなどと協力しながら、小規模な商用からグローバルな大規模商用への展開を目指します。