最大級の輸送力を持つ自動運転小型トラックが実用化、無人車大手が投入
最大積載量4.2トン、荷室容量19.32立方メートル。
ジェシカ 副驾寺発
無人小型トラックに、注目すべき新たなプレイヤーが2社加わった。
無人物流の大手企業九識智能が、大手商用車メーカーの宇通と共同で、無人小型トラック——九識Z20を発表した。
小型の無人配送車とは異なり、Z20はより重量のある輸送業務を担う。主なターゲットは、工場構内、工業団地、大規模物流・倉庫センター内における高頻度の拠点間輸送だ。
最大積載量は4.2トン、荷室容量は19.32立方メートルで、一度に標準パレットを6～8組積載できる。現時点で、自動運転業界において最大の荷室容量と最高の積載量を実現した量産モデルである。
つまりこれは、産業輸送を本格的に担い始めた無人車だ。
実際、動き出しているのは九識智能と宇通だけではない。今年に入ってから、より大規模で高頻度な輸送シーンに無人運転技術を適用しようとする企業が増えている。
明らかに、これは偶然ではない。
九識智能＋宇通が開発した無人小型トラックとは？
九識智能は宇通軽トラックと共同で、量産型の無人小型トラック——九識Z20を発表した。
両社の役割分担は明確だ。九識智能は、フルスタックL4自動運転システム、認識、経路計画・制御、複数車両の配車・運行管理など、車両のインテリジェント化を担当する。
宇通軽トラックは、シャシー開発、製造、品質管理、車両の品質均一性を担う。
製品の位置付けとして、Z20は自動運転業界では珍しい大輸送力の無人小型トラックに分類される。
最大積載量は4.2トンに達する。これは、左右両開きの大型冷蔵庫40台分の重量（1台約100キログラム）に相当し、車両総重量の上限は6,950キログラムに達する。
荷室容量は19.32立方メートルで、左右両開きの大型冷蔵庫11台を横一列に並べたほどの容量だ。
車内には標準パレットを一度に6～8組積載できる。Z20は現在、自動運転業界で最大の荷室容量と最高の積載量を持つ量産モデルとなっている。
九識智能によると、Z20は特に積載能力と荷役効率の課題の解決に重点を置いている。
これまで主にラストマイル配送を担ってきたRoboVan無人車とは異なり、Z20は工場構内、工業団地、大規模物流・倉庫センター内における高頻度の拠点間輸送を主な対象としている。
積載量と荷室容量が大きいため、Z20は従来の無人配送車に見られた**「少量・高頻度」**の輸送特性から脱却できる。
例えば製造企業では、部品や工業資材を異なる工場、作業場、倉庫の間で継続的に移動させる必要がある。
車両の輸送力が不足していれば、同じ業務を完了するために複数の小型車両を使い、何度も輸送しなければならない。一方、4トン級の無人小型トラックであれば、1台当たりの輸送効率を高めることで、必要な車両数と輸送回数を削減できる。
積載量に加えて、産業物流では長時間にわたって安定稼働できることも車両に求められる。Z20はエネルギー補給についても、用途に合わせた設計を採用している。
車両には、43.47kWhの標準バッテリーと77.28kWhの長航続距離バッテリーの2種類が用意される。
このうち長航続距離モデルは、空荷状態で最大320キロメートルの航続距離を実現する。400V高電圧急速充電に対応し、30～80％までの充電にかかる時間は約30分。終日、複数シフトで途切れることなく構内の大量輸送を行えるため、途中充電による稼働停止の頻度を抑えられる。
標準モデルは30分で50％まで充電でき、1シフトでの運用や、構内における1日の連続走行距離が120キロメートル以内のプロジェクトに適している。
車両の停止時間は輸送効率に直結する。そのため、乗用車では航続距離への不安が重視されるのに対し、産業輸送では、車両が1日にどれだけ長く稼働できるか、そしてエネルギー補給が生産のリズムに影響を与えないかがより重視される。
このためZ20は、夜間の電力需要が低い時間帯における普通充電にも対応し、単一シフトで運用する一部の工場構内のニーズにも応える。
ただし、産業向け無人輸送の本当の難しさは、車両を自動運転できるようにすることだけではない。車両が目的地に到着した後、貨物をどのように積み降ろしするかも、プロセス全体を無人化できるかどうかを左右する。
またZ20には、観音開き、油圧式テールゲート、二類シャシーの3種類の車両仕様が用意されている。
観音開き仕様は主に標準的な構内輸送を想定する。油圧式テールゲート仕様は、固定式の荷捌き場がない現場での荷役に対応する。二類シャシー仕様は、将来的な架装の自由度を高めたものだ。
これらの製品設計から分かるのは、Z20が単に小型トラックへ自動運転システムを搭載したものではなく、産業物流のプロセス全体を踏まえて再設計された無人輸送製品だということである。
これは九識智能にとって、4トン級の無人小型トラック分野への初参入でもある。宇通と共同でZ20を開発したことは、九識Zelos Insideモデルをさらに実用化する取り組みでもある。
Zelos Insideとは、単独で自動運転アルゴリズムを提供するのではなく、L4の量産化と商用運用に向けた一連のソリューションを提供する仕組みだ。商用車分野におけるファーウェイのHIモデルに近いものといえる。
具体的には、マルチセンサー・フュージョンシステム、自動運転ドメインコントローラー、自動運転ソフトウェア、車両管理プラットフォーム、モバイルアプリ、関連する運用サービス体系などが含まれる。
簡単に言えば、九識智能はさまざまな商用車モデルに採用できる無人運転機能一式を提供し、宇通はその機能を量産車両の製造体系へと落とし込む役割を担う。
しかし、ここで新たな疑問が生じる。
九識智能はこれまでRoboVan無人配送分野で規模を拡大してきた。それにもかかわらず、なぜ車両が大きく、技術的な難易度も高い重量級無人車市場に参入するのだろうか。
なぜ今、重量級無人車なのか？
九識智能の発展過程を踏まえると、Z20の投入は同社の能力領域を拡張する動きだといえる。
これまで九識智能は、主にRoboVan無人配送車に注力してきた。このタイプの車両は小型で輸送力も比較的限られているが、無人運転の商用化において、早い段階から実用化に成功した製品の一つである。
車両は通常、工業団地、住宅地、商業エリアなどで運行され、走行ルートや業務内容も比較的安定している。そのため、自動運転システムを大規模に運用しやすい。
九識智能もこの分野で規模のある運用経験を積み重ねてきた。現在、その事業は世界20カ国・地域、300以上の都市に広がり、L4による実運用の累計走行距離は1億7,000万キロメートルを超え、納入・運用した無人車は2万5,000台を超えている。
こうした運用経験が、より複雑な車両分野へ進出するための基盤となっている。
しかし、無人車が実際の商用環境に進出するにつれて、企業のニーズも変化している。
多くの顧客が解決を求めているのは、「ラストワンマイル配送」だけではない。生産プロセスにおける貨物の搬送もその一つだ。
例えば、製造企業の構内における部品輸送、食品企業の生産工程における資材の搬送、大規模施設内の異なるエリア間における貨物輸送などでは、より大きな輸送力と高い効率を持つ輸送手段が必要になる。
同時に、産業物流そのものも、自動運転を商用化しやすい重要な段階に入っている。
産業物流は世間からの注目度こそそれほど高くないものの、商業的な価値は比較的明確だ。
一般公道と比べて、工場、工業団地、倉庫センターの内部は通常、ルートが固定され、業務が安定し、運行頻度が高いという特徴を持つ。
企業は、無人化によって得られる価値をより明確に算出できる。例えば、車両が1日に何時間稼働するか、どれだけ人員投入を削減できるか、輸送効率をどの程度高められるか、といった点だ。
特に夜間、さらには24時間稼働が必要な産業環境では、ドライバー不足、人件費、連続作業へのニーズが、企業に新たな輸送手段を求めさせている。
九識智能がZ20の初期導入先を工場構内、工業団地、大規模倉庫ハブの内部に限定し、都市の公道配送へ直接投入しないのもこのためだ。
さらに、業界の方向転換の背景には、もう一つの変化がある——技術と産業サプライチェーンが徐々に成熟してきたことだ。
小型無人配送車と比べ、大型無人車が直面する技術的課題は明らかに大きい。
車両のサイズと重量が増せば、制動距離が長くなり、旋回半径も大きくなる。自動運転システムには、より早い認識とより早い判断が求められ、同時に制御の安定性についてもより高い水準が要求される。
こうした変化に対応するため、Z20は4基のLiDAR、12基の超音波レーダー、車両周囲の衝突センサーを搭載し、360度の認識能力を実現している。
また、九識智能がこれまで蓄積してきた大規模な実運用データも、より複雑な車両へ展開するうえで重要な基盤となっている。
実際、製品ラインアップの拡張を選択したのは九識智能だけではない。今年に入ってから、より大きな輸送力と高い運行頻度が求められる商用シーンに注目する自動運転企業が増えている。
無人小型トラック、無人トラック、港湾輸送、鉱山での作業などが、L4商用化に向けた重要な取り組みとなりつつある。
これは、自動運転業界が新たな段階に入ったことを意味している。
自動運転は新たな段階へ
技術が徐々に商用化の段階へ入るなか、企業はより現実的な問題に直面し始めている。
自動運転システムは、いったいどのようなシーンに適用すべきなのか。
自動運転は最終的に、具体的な車両と具体的な業務プロセスに依存する。そのため、シーンごとに車両へ求められる要件も大きく異なる。
都市の公道では複雑な交通環境における通行の課題を解決する必要があり、工業団地の物流では高頻度輸送の効率化が求められる。鉱山や港湾では、連続稼働と運用コストがより重視される。
業界では、単一車種を中心に開発するのではなく、さまざまな産業シーンを軸に製品体系を構築する企業が増える傾向が徐々に形成されている。
例えば、Robotaxi企業は都市の移動サービスを継続的に開拓し、無人配送企業はラストマイル物流に注力する。一方、商用車向け自動運転企業は、幹線輸送、鉱山輸送、産業物流へと事業領域を広げ始めている。
これらの方向性は一見異なっているように見えるが、その根底にあるロジックは共通しつつある。自動運転は、十分に高頻度な実際の業務環境に入っていく必要がある。
L4企業にとって、車両規模は収益を意味するだけでなく、実運用データを継続的に取得する能力も意味するからだ。
車両は実際の運用環境に入って初めて、運用経験を継続的に蓄積できる。そして、その経験がシステムの能力向上を促し、さらなるシーンへの展開を支える。
異なるアプローチは、最終的に異なるビジネスモデルへ向かう可能性がある。しかし業界の勢力図を決めるのは、結局のところ、自動運転が現実世界で長期にわたり稼働できるかどうかである。