Helm.aiは2026年2月26日、カメラのみで複雑な都市交通に対応する量産対応ビジョン専用ソフトウェアスタック「Helm.ai Driver」の主要機能拡張を発表しました。米カリフォルニア州レッドウッドシティで市街地走行デモを行い、トーランスでは事前学習なしのゼロショット走行で汎用性を検証したとしています。プランナーは実走行データ1,000時間で成熟度に到達したと説明しました。
中核は「Factored Embodied AI」アーキテクチャで、認識（パーセプション）と行動計画（ポリシー）を分割します。セマンティック・セグメンテーション（画像を道路・車両・歩行者などに意味分割）や3D情報を含む「セマンティック・ジオメトリ」を入力にしてポリシーモデルが推論し、エンド・ツー・エンド型で課題になりやすいブラックボックス化を抑え、監査可能性を高める狙いです。
データ面では、教師なし学習技術「Deep Teaching™」とセマンティック・シミュレーションを組み合わせ、非走行データや幾何学的シナリオも活用してデータ要件と開発コストの低減をうたいます。背景として、都市型自動運転では希少な実世界データ要求が増える「データの壁」が指摘され、同社はレベル3・レベル4認証に必要な解釈可能性とデータ効率を同時に狙います。
同社は2016年設立（会社情報では2017年8月設立とも記載）で、OEMが高度なレベル2+の導入から将来のレベル3（アイズオフ）・レベル4へ同一アーキテクチャで拡張できるとしています。今後はハードウェアや規制の進展に合わせ、都市ごとのデータ収集、HDマップやジオフェンスへの依存を減らしつつ、グローバル展開を目指す方針です。
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詳細URL: https://helm.ai/post/helmai-driver