• 2026年04月09日(木) 10:00 ~ 17:00

１．２０２６年：世界市場最新動向と「Physical ＡＩ (身体性ＡＩ・物理ＡＩ)」の導入
　　（１）．EV市場の現状と「SDV第２章」の本質
　　　　ａ．２０２５年：ＳＤＶ化による価格競争からの脱却、ＡＩによる「安全性」の競争が見えてきた
　　　　ｂ．グローバル勢力図の激変
　　　　ｃ．Physical ＡＩ （物理ＡＩ）としての自動車：デジタル化による物理空間への作用
　　（２）．LLM→VLM→VLA進化 (含；世界モデル)：基盤モデルが「物理法則」を学習する必要性
　　　　ａ．「世界モデル」とはなにか？(現在、生成ＡＩ研究で一つのキーワード)
　　　　ｂ．車載ＡＩエージェントの位置づけ

２．車載ＡＩエージェントのフロント・エンド戦略
　　（１）．車載ＡＩエージェントが担う役割の変遷
　　　　ａ．走行制御システムに対する「知的なフロントエンド・コンピュータ」としての機能
　　　　ｂ．人間と車両の間にある「認識」と「意図」のギャップを埋めるインターフェイス
　　（２）．Grok／Gemini等のエッジ実装とエコシステム
　　　　ａ．車載フロント・エンドとしてのＧｒｏｋ：CarPlay等との連携によるＵＸ進化
　　　　ｂ．GeminiとAndroid Auto／Automotiveが担う車載コンピュータの統合深化
　　（３）．テック巨大企業 （ＧＡＦＡＭ等）の戦略
　　　　ａ．「スマホの延長」を超え、「最大のＡＩ端末」としての自動車
　　　　ｂ．テック巨大企業と自動車企業の今後の在り方

３．SDV時代における階層型車載コンピュート
　　（１）．EVのゾーン型SDV化と「脳・神経系」のアナロジー
　　　　ａ．脳のニューロン-シナプス可塑性に学ぶ、ＡＩモデルの適応力と学習の仕組み
　　　　ｂ．「軸索」としての車載Ethernet：物理層における遅延保証とデータ伝送の重要性
　　（２）．半導体シンギュラリティ：クルマが人間の知覚速度を超える
　　　　ａ．人間の脳プロセス（100-200ms） vs ＡＩ／SDVの処理速度（10-30ms）
　　　　ｂ．「半導体の進化」が、人間の反応限界を超える「世界モデル」のリアルタイム推論を実現

４．VLA (Physical ＡＩ) による車両制御と安全性
　　（１）．VLAの本質：世界モデルによる「物理現象の予測」と「行動」の直結
　　　　ａ．視覚・言語情報を「世界モデル」に照らし、次の一手を一瞬にして予測するプロセス
　　　　ｂ．認識・分析・判断（Decision）を経て動作（Action）へ至る一気通貫のフロー
　　（２）．運転支援・自動運転における役割分担
　　　　ａ．車載エージェントによる「意図の解釈」とVLAによる「運動指令の生成」
　　　　ｂ．センサー（知覚）からアクチュエータ（筋肉）を駆動する、新時代のE／Eアーキテクチャ

５．日本企業が取るべき戦略と開発課題
　　（１）．海外巨大テックの動向への追従難易度
　　　　ａ．市場に出る頃には実装したものが陳腐化しているという致命的な「dead on arrival問題」
　　（２）．ＡＩ時代の自動車開発パラダイムシフト
　　　　ａ．「ＡＩ基盤（魂）の発展を見越して車両（身体）を作る」という逆転の発想への転換
　　　　ｂ．日本の強みである「品質・安全保証」をブラックボックスなＡＩモデルにどう適用するか
　　（３）．戦略的提携：
　　　　・日本の強みを「匠のＡＩ」として磨き上げる

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