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私はイーロンマスクも中国も好きにはなれない!しかし、嫌いなヤツに負ける事はとてつもなく苦しい事だ!

日経平均は過去最高を更新した4万3,338.07円と爆上がりである!AI時代確実にAI世界最遅の日本の株が爆上がり、これは確実に中身の無いバブルなのだろう。

A. 2025年7月の中国自動車市場の動き
@ 7月の新車販売台数259万3000台。
A 新エネルギー車全体では27.4%増の126万2000台で、販売比率は48.7%(前年より4.9ポイント増)。

B. 2025年中国1〜7月累計
@ 販売総数は1826万9000台(12%増)、国内1458万8000台(11.8%増)、輸出368万台(12.8%増)。

C. 2025年日本国内市場1〜7月累計
@ 新車販売がの273万5977台(前年同期比8.0%増)と堅調に回復だが日本国内生産は中国生産の1/6.67しか無い。新エネルギー車の生産は1%(1/48.7)以下である。

さらに生産台数ダケでは無くさらに日本車メーカーにとっては恐ろしい事が急速に進行中である。

それはSDVの大進化⇒SDVは Software Defined Vehicle(ソフトウェア・ディファインド・ビークル) の略で、「ソフトウェアが主役のクルマ」という意味です。

わかりやすく言うと従来のクルマは、機能のほとんどが製造時に決まっており、後から大きく変えることはできませんでした。SDVでは、車の制御や機能の多くをソフトウェアで管理し、発売後でもアップデートや機能追加が可能になります。スマホのアプリ更新のように、クルマの性能や機能を継続的に進化させられるのが特徴です。

出来る事の具体例
@ 運転支援や自動運転機能のアップデート → 新しいアルゴリズムを配信して性能向上
A 新しい快適装備やアプリの追加 → 音楽サービスや車内エンタメの拡充
B バグ修正やセキュリティ更新 → ハッキング対策や動作安定化

メリット
ユーザー:買った後も車が進化し続ける
メーカー:販売後もサービスで収益化できる(進化は無料で有る事が多いのが日本以外である)
社会:安全性・環境性能の改善が早い

★最近の具体例1
@ BYDは新エネルギー車PHEVのECUを書き換える事で燃費を10%向上させた!ICE車の技術者にとって燃費の1%向上は何年にも及ぶ莫大な費用をかけたテストエンジンを何度も何度も作成して血のにじむような努力が今まで必要不可欠でった!しかし、BYDは販売車両の走行データーをAI解析して最適化をして・・数カ月程度でいきなり10%もの燃費向上を実現した。

★★最近の具体例2

テスラは2025年9月末頃までに現在のハードウェアー4のECUのままで、AI頭脳を高度化して従来のパラメーター数の10倍の演算能力のFSD14をOTAでリリースすると報道した⇒ハードは従来通りでパラメーターをAI進化ダケで10倍にすると云う驚異的な事が実現するのです。

■・パラメーターとは⇒ECU(Electronic Control Unit)の演算パラメーター数というのは、「そのECUが処理・管理する設定値や条件の数」のことです。

@ 自動運転に必要なパラメーターの種類が多数、自動運転では、以下のような種類のパラメーターをリアルタイムで処理します。

●環境認識系
カメラ映像の物体位置(歩行者、車、自転車など)
LiDARやレーダーの距離データ
信号機の色や矢印、標識情報
道路形状や車線の曲率
車両状態系
車速、加速度、タイヤ角度
ブレーキ圧、ステアリング操作量
車体の姿勢(ピッチ・ヨー・ロール)

●予測系
他車や歩行者の移動予測経路
渋滞や信号変化の予測
路面摩擦や天候による制動距離補正
経路計画系
目的地までの最適経路
回避行動の選択肢
合流や車線変更のタイミング

A 数のイメージ
レベル2(部分自動運転):数百〜数千パラメーター
レベル4(高度自動運転):数百万〜数億パラメーター

特にAI(ディープラーニング)が画像やLiDARデータを解析する際は、モデル内部に何億もの重み(パラメーター)を持ちます。これらは人間の「視覚・判断・運転操作」をソフトで再現するための膨大な条件群です。

B なぜ重要か
パラメーター数が多い=認識・判断がきめ細かい自動運転の安全性・快適性は、このパラメーター数と処理速度に直結します。中国EVメーカーやTeslaは、AIチップの性能向上で「より多くのパラメーターをより速く処理」できる方向に進化しています。

A. パラメーター数と計算力の基本構造
@ 日本車(現行多くはレベル2相当)

パラメーター数:数百〜数千

例:車速、車間距離、車線認識、前方物体の有無など限られた条件⇒計算方式:個別のECUごとに分散処理(ADAS用、エンジン用、ブレーキ用など別)限界:センサー情報の統合(センサーフュージョン)が遅く、予測アルゴリズムも簡易

A 中国EV/Tesla(レベル3〜4を視野)

パラメーター数:数百万〜数億
例:カメラ映像のピクセル情報、LiDAR点群データ、歩行者の動き予測、信号変化予測など全てを同時に演算⇒計算方式:高性能SoC(システム・オン・チップ)で集中処理⇒強み:リアルタイムで環境全体を再構築し、瞬時に経路選択や回避行動を決定

B. 計算能力(AIチップ性能)の差
@ 日本車:数TOPS〜100TOPS前後・日本メーカーでは中国の力を借りたトヨタのBz5が250TOPSで最高

TOPS(Tera Operations Per Second)は1秒間の演算回数(兆単位)主にNVIDIA Drive Orinやルネサス製チップを採用⇒機能は十分だが、処理対象パラメーターが少ないため自動運転高度化が限定的

A 中国EV/Tesla:500〜2500TOPS以上

Tesla FSDチップ:144TOPS×複数構成=720TOPS級・・・現在のテスラのECUの性能
BYDやXpengはNVIDIA Drive Thor(1000TOPS〜以上級)を採用予定

これにより膨大なパラメーターを毎秒処理し、より人間に近い判断を実現

C. なぜ差が生まれたか⇒新しいビジネスモデルと旧来通りの内製率の低い下請け依存の古いビジネスモデルの差
@ 日本車は垂直統合型設計で無い為に個別ハード主導の分散ECU構造(50〜100個以上)を長く維持
A 中国EVやTeslaはソフト主導(SDV型)+高集積計算基盤に早期移行⇒ECUが1〜5個程度
B 結果として、日本車は処理できるパラメーター数が桁違いに少なく、AI学習の蓄積速度も遅い

D. 将来への影響
日本車:当面は運転支援中心で、自動運転の完全実用化は遅れやすい
中国EV/Tesla:パラメーター数と計算力の優位が、事故回避性能・快適性・ソフト収益化に直結
グローバル競争では「計算力=自動運転力」の時代に突入

■■■さらに日本車メーカーにとっては恐ろしい事が2026年〜2026年末頃には起きる事になる。

テスラが現状のハードウェアー4からハードウェアー5にステップアップする。性能は5倍以上と云われている。現状の2025年9月リリースのFSD14でも演算能力の50倍以上の性能になる。今の日本車の400〜500倍高性能な頭脳を持つ事を意味する。

中国メーカーもテスラと同様の事を実現してくるだろう。

さらに恐ろしい事にはテスラは現在のFSD13⇒FSD14でパラメーター数を10倍にした、もしこれと同様のAI進化が起きたとした場合FSD14⇒FSD15でもAI進化でパラメーター数を10倍に高性能化が可能となった場合、現状の100倍のパラメーター数となり、ハードウェアー5に5倍の進化を掛け合わせると・・・現状の500倍の高性能化が実現する予測もあり得える。

その時には今の日本車の4000〜5000倍高性能な頭脳を持つ事を意味する。もちろん、日本メーカーも自力開発は無理でも中国合弁企業のおすそ分け(依存)で、それなりに進化はしていると思うが・・競合に最新版を使わせる訳も無く日本メーカーの2年後の未来は暗い!

■■■さらに日本車メーカーにとっては恐ろしい事が2027年〜2028年末頃には起きる事になる。

AIロボタクシーやAIビークルの大増産が始まる!当然アンボックスドプロセス工法もバグ取りが終わり大量生産可能になっているだろうから・・・車両のハードコストは今の1/2程度迄低下する事になるだろう。

2025年8月現在でもアメリカのフォードがBEVピックアップトラックを3万ドル(440万円程度)(現在価格の2/3〜1/2)程度で発売すると報道された。フォード曰く・・ 1908年に発売のベルトコンベアー生産を可能とし激安化したT型フォードの再来になると宣言をしている。

◆今後の日本車はどうなるのか?

AI-BEV大嫌いの日本人!!!貴方はどう感じ、どう思い、どう今を行動しますか?