中国はトヨタが中国内で取得したデータを国外に持ち出させないのではないか。それをどうやって日本のノウハウに取り込むのか。
中国の「自動車データ安全管理規定」などにより、車外の映像や詳細な位置情報といった「生のデータ（Raw Data）」を日本などの国外にそのまま持ち出すことは法令上原則不可能だ。
そのため、トヨタをはじめとする各社は、データを直接持ち出すのではなく、データの処理とAI学習を中国国内で完結させ、抽出された「成果」だけを本国のノウハウに取り込むという構造を作っている。
🔷学習済みAIモデル（パラメータ）のフィードバック
生のカメラ映像や走行ログは、中国国内のデータセンターに留めて現地でAIを学習させる。個人情報や詳細な地理データが削ぎ落とされた「学習済みモデルの更新パラメータ（重み付けデータ）」や「アルゴリズムの修正案」であれば、法令上の審査を経てグローバル共通の技術基盤へ還元することが可能となる。
🔷中国拠点（IEM by TOYOTA）でのノウハウ化と知見共有
トヨタは中国の研究開発拠点を「トヨタ智能電動車開発センター（IEM by TOYOTA）」へと再編し、現地完結型の開発体制を強化した。データそのものを日本に送らなくても、現地エンジニアが「複雑な交通環境下でE2E AIがどう判断し、どう失敗したか」という評価シナリオや設計論理（ノウハウ）をドキュメント化・体系化することで、日本の開発陣へ思想をフィードバックできる。
🔷国境を越えない分散型開発アーキテクチャ
米中をはじめ世界中でデータの国家囲い込みが進む中、各地でローカルデータを集めて現地学習させ、コアとなる制御ロジックの共通化だけを図る「分散学習（フェデレーテッド的思考）」の開発基盤が主流になりつつある。これはテスラが上海にデータセンターを設置して現地処理を行っているのと同じ手法だ。
データという「原油」は中国国内で消費し、現地で精製された「精製油（＝学習済みモデル・評価ノウハウ）」をグローバルの技術進化に活かすアプローチがとられている。