鴻海精密工業は23日、傘下の研究開発（R＆D）機関、鴻海研究院人工智能研究所が香港城市大学と共同開発した、次世代の自動運転技術、軌道予測のディープラーニング（深層学習）モデル「QCNet」を初めて発表した。米オープンAIの対話型人工知能（AI）サービス「ChatGPT（チャットGPT）」にも使われた深層学習モデル、トランスフォーマーアーキテクチャーを使用しており、従来技術と比べ、より現実に近い交通環境の情報を理解できるとうたう。QCNetは今後、鴻海グループの電気自動車（EV）事業に応用する。24日付経済日報などが報じた。

　鴻海は、QCNetは複雑な交通環境下で、車両の多数の潜在的な運転意図を考慮し、6～8秒先の移動経路を予測したり、同時に複数の対象の移動経路を予測したりできると説明した。演算効率は85％以上向上したと指摘した。

6月に米国で発表

　人工智能研究所の栗永徽・所長は、QCNetは軌道予測技術の「Argoverse1（アルゴバース1）」と「Argoverse2」で首位に輝き、業界を上回る精度だと強調した。

　栗・所長は、6月18～22日に米国で開催されるコンピュータービジョン（画像や動画内の対象物を識別するAI技術）などに関する最高峰の会議CVPRで、QCNetを発表する予定と語った。

　電子時報の1月報道によると、鴻海が受託生産するエヌビディアの自動運転システムモジュールが、鴻海とサウジアラビア合弁のEVブランド「Ceer」に採用されるようだ。2025年に量産し、自動運転レベル3（特定条件下の自動化）に対応するとみられる。

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