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ResearchAndMarkets.comは最近、自動車分野におけるAI基盤モデルの統合、特に2024年から2025年に焦点を当てた包括的なレポートを発表しました。このレポートでは、これらのモデルにおける推論機能の進歩について深く掘り下げ、複雑なタスクや意思決定プロセスにおけるパフォーマンスを大幅に向上させています。特に、Chain-of-Thought（CoT）などのフレームワークを組み込んだ推論モデルは、コックピットアシスタントの意図認識や自動運転の予測精度など、自動車AIの機能強化に大きく貢献しています。

また、レポートでは2025年にはマルチモーダル推論技術への移行が進むと指摘しており、指示の微調整やマルチモーダルコンテキスト学習といった学習技術が重要な役割を果たすとしています。これらの進歩は、AIの意思決定の説明可能性を向上させることで、AIシステムとユーザー間の信頼を強化することが期待されています。例えば、Li Autoのレベル3自動運転システムは、「AI推論可視化技術」を採用し、AIの思考プロセスを透明に表示することで、インテリジェント運転システムに対するユーザーの信頼を高めています。

さらに、本レポートでは、高度な推論モデルを車両に統合することによるコストへの影響についても触れています。予想に反して、DeepSeekのような企業は、AI性能の向上が必ずしもコスト増加につながるわけではないことを実証しました。2025年初頭には、複数のOEMがコストを効果的に管理しながら車両基盤モデルの機能強化を図るため、DeepSeekを採用しました。こうした採用を後押ししているのは、DeepSeekのR1のようなモデルの優れた推論性能とコスト効率です。R1は、論理推論タスクにおいて競合他社に匹敵し、時には凌駕する性能を誇ります。

最後に、本レポートでは、低演算処理能力の車載チップに高性能AIモデルを搭載することを可能にする技術の進歩を強調しています。これにより、あらゆる車両セグメントにおいて高度な機能へのアクセスが民主化されます。DualPipeアルゴリズムやFP8混合精度学習などのこれらの技術は、演算能力の利用を最適化し、リアルタイム性能を向上させることで、中低価格帯の車両でも高度なコックピット機能や自動運転機能を提供できるようになります。これにより、インテリジェントコックピットの普及が加速し、自動車AI市場全体の成長に貢献すると期待されます。