自動車はもう乗り物ではない。都市の構造を変え、暮らし方を再編するインフラだ。世界の自動運転市場の2強構図はすでに明確だ。米国はデータとアルゴリズムで標準を作る。
ウェイモはセンサーの精密度を引き上げ、テスラは数億キロメートルの走行データを武器にした。アマゾンのズークスは運転席をなくし「車の中で何をするか」という質問を投げかける。
中国は国が方向を定め、企業は大量生産で押し進める。ロボタクシー1台の価格は約4万ドル。性能より普及、完成度より拡散だ。ソフトウエアの頂点は米国が占め、ハードウエアと価格は中国が伸びている。
3強を夢見る韓国の選択肢は明らかだ。ついて行けば負ける。データも、価格も、勝つことはできない。技術格差を減らす戦略はスタートから敗北を前提にする。
代案は「別の質問」を投げかけることだ。高麗青磁が宋の陶磁に勝った理由は技術ではなく解釈だった。高麗の陶工らは元祖を複製しなかった。象嵌技法という全く異なる美学を作り出した。模倣競争から抜け出す瞬間、後発者は先導者となる。
韓国の自動運転も同じだ。大規模言語モデル(LLM)やセンサー性能に執着する理由はない。われわれが刻みつけなくてはならないのは技術ではなく問題だ。韓国社会が最も痛く感じる地方消滅と青年の住宅問題だ。
この時、自動運転車は移動する家であり、エネルギー資産だ。目的基盤車両(PBV)形態の自動運転車が地方で生産された再生可能エネルギーを充電して都心に移動する。青年には通勤手段ではなく生活空間になる。通勤途中はこれ以上耐えるべき時間ではない。
都心に到着した車は止まらない。車両電力網連係(V2G)で電力を供給し、物流と商業空間に転換される。夜になれば再び人を乗せて地方に戻る。移動は消費ではなく生産になる。
このモデルは技術実験ではない。社会設計だ。米国はアルゴリズムを売り、中国は価格をダンピングする。韓国は解決策を輸出しなければならない。自動運転に社会的目的を結合する瞬間、競争の基準は性能ではなく意味に変わる。
自動運転は駐車場をなくすだろう。韓国型自動運転はそれよりも多くのものをなくさなければならない。地方の孤立、青年の不安、エネルギー浪費だ。最も韓国的な問題を解決する技術だけが世界市場で独自の位置を持つ。
機械工学のスペック競争はすでに終わった。残った戦いはどんな社会を設計するかだ。韓国の自動運転が答えなければならない質問は単純だ。より速い車を超え、より良い暮らしを作れるか。
イ・スファ/ソウル大学ビッグデータ革新融合学部研究教授、法務法人DLG AIセンター長
ウェイモはセンサーの精密度を引き上げ、テスラは数億キロメートルの走行データを武器にした。アマゾンのズークスは運転席をなくし「車の中で何をするか」という質問を投げかける。
中国は国が方向を定め、企業は大量生産で押し進める。ロボタクシー1台の価格は約4万ドル。性能より普及、完成度より拡散だ。ソフトウエアの頂点は米国が占め、ハードウエアと価格は中国が伸びている。
3強を夢見る韓国の選択肢は明らかだ。ついて行けば負ける。データも、価格も、勝つことはできない。技術格差を減らす戦略はスタートから敗北を前提にする。
代案は「別の質問」を投げかけることだ。高麗青磁が宋の陶磁に勝った理由は技術ではなく解釈だった。高麗の陶工らは元祖を複製しなかった。象嵌技法という全く異なる美学を作り出した。模倣競争から抜け出す瞬間、後発者は先導者となる。
韓国の自動運転も同じだ。大規模言語モデル(LLM)やセンサー性能に執着する理由はない。われわれが刻みつけなくてはならないのは技術ではなく問題だ。韓国社会が最も痛く感じる地方消滅と青年の住宅問題だ。
この時、自動運転車は移動する家であり、エネルギー資産だ。目的基盤車両(PBV)形態の自動運転車が地方で生産された再生可能エネルギーを充電して都心に移動する。青年には通勤手段ではなく生活空間になる。通勤途中はこれ以上耐えるべき時間ではない。
都心に到着した車は止まらない。車両電力網連係(V2G)で電力を供給し、物流と商業空間に転換される。夜になれば再び人を乗せて地方に戻る。移動は消費ではなく生産になる。
このモデルは技術実験ではない。社会設計だ。米国はアルゴリズムを売り、中国は価格をダンピングする。韓国は解決策を輸出しなければならない。自動運転に社会的目的を結合する瞬間、競争の基準は性能ではなく意味に変わる。
自動運転は駐車場をなくすだろう。韓国型自動運転はそれよりも多くのものをなくさなければならない。地方の孤立、青年の不安、エネルギー浪費だ。最も韓国的な問題を解決する技術だけが世界市場で独自の位置を持つ。
機械工学のスペック競争はすでに終わった。残った戦いはどんな社会を設計するかだ。韓国の自動運転が答えなければならない質問は単純だ。より速い車を超え、より良い暮らしを作れるか。
イ・スファ/ソウル大学ビッグデータ革新融合学部研究教授、法務法人DLG AIセンター長
この記事を読んで…