自動車のIT化の流れのキープレイヤー？
日経テクノロジーのとても興味深い記事。大事なキーワードがしっかり収まっている。
- Amazon
- NVIDIA
- Mobileye
- Here（ドイツ高精度地図データ大手ベンダー）
- TomTom（オランダ地図データ）
- Intel
- デンソー
- Volkswagen
- Daimler
- Audi
- ZF（ドイツ・自動車部品メーカー）
- Bosch（ドイツ・自動車部品メーカー）
- BMW
- Ford Motor
- GM
- トヨタ自動車
- ホンダ
- 日産自動車
- 上海汽車（中国）
- 音声認識技術
- 高度運転支援システム（ADAS）
- AI（人工知能）
- 自動ブレーキ
- 画像認識/単眼カメラ/認識精度
- 画像認識用SoC「EyeQシリーズ」（Mobileye）
- 電子制御ユニット（ECU）「ProAI」（ZF)
- 深層学習技術/ディープラーニング
- GPU
- AIチップ
- 高精度地図データ自動更新
- ステレオカメラ/赤外線レーザースキャナー（LIDAR）/ミリ波レーダー/超音波センサーなどの多面複合センサーおよびクラウド連携するデジタル地図と自動運転をAI技術で統合する新時代のデファクトを誰が撮るか。
- 米国展示会の盛り沢山を記事にしているので結構窮屈だが、後半は少し流し加減で良いかも知れない。自動運転への深堀はなかなか難しい。
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/012500050/012500001/?P=1
CESで存在感増すNVIDIAとAmazon、クルマと連携強化
CES特別取材班 2017/02/06 05:00 1/4ページ
「CES 2017」（米国ラスベガス、一般公開日：2017年1月5～8日）には、日米欧の自動車メーカーが勢ぞろいし、エレクトロニクス、ITベンダーとの協業を多く発表した。中でも、米NVIDIA社の勢力拡大が著しく、ドイツのDaimler社やAudi社、ZF社など多くのブレーヤーとの提携を発表した。
また、これまでクルマと関わりの薄かった米Amazon.com社も音声認識の技術でクルマ分野に進出し、米Ford Motor社やドイツVolkswagen社との協業に踏み出した。半面、高度運転支援システム（ADAS）でカメラ系システムを牛耳ってきたイスラエルMobileye社はやや劣勢。巻き返しをかけて米Intel社と提携する。日本メーカーではトヨタ自動車、ホンダがAI（人工知能）について発表した。
講演で対談するNVIDIA社 Huang氏とAudi of America PresidentのScott氏
[画像のクリックで拡大表示]
自動ブレーキの中核技術である画像認識。新興企業ながら、同技術で世界を席巻したのがMobileye社だ。安い単眼カメラで、高い認識精度を実現する。2007年にドイツBMW社や米GM社、スウェーデンVolvo社が採用したのを皮切りに、世界の名だたる自動車メーカーが同社製の画像認識用SoC「EyeQシリーズ」を選んできた。現在の採用先は上記3社に加えて、米Ford Motor社や日産自動車、中国・上海汽車などがある。
まさに破竹の勢い。既存の大手部品メーカーは慌てふためき、デンソーで画像認識を手掛ける技術者は、「打倒Mobileyeで開発している」と小声で打ち明けるほどだ。自動車メーカーは一般に、長年取り引きしてきた部品メーカーとの付き合いを重視しがちである。Mobileye社はそんな慣例をはねつけて、世界を代表する自動車メーカーから新しい取り引きを勝ち取ってきた。
快進撃を続けるMobileye社。しかし、独壇場と言える地位に陰りが見えてきた。CESでは、画像認識を手掛ける半導体メーカーのNVIDIA社が、Mobileye社の牙城を切り崩しにかかっている構図が明らかになった。
代表例が、ドイツAudi社の選択。同社は2017年第2四半期に、Mobileye社製SoCを搭載した車両を投入する計画がある。その一方で今後の自動運転車の開発でNVIDIA社と提携すると「CES 2017」で1月4日に発表した（関連記事）。当面はMobileye社に頼るものの、将来はNVIDIA社に切り替えたい思惑が透けて見える。
わずか2日後の同年1月6日。NVIDIA社は同じくCES 2017の場で、Daimler社とも提携すると発表した（関連記事）。2017年内に、NVIDIA社の深層学習技術を使った車両を投入する可能性が高い。NVIDIA社創業者兼CEO（最高経営責任者）のJen-Hsun Huang氏は、Daimler社に対して「AI車の共通のビジョンを共有している。AIは自動車の未来に革命を起こす」と語った。
大手部品メーカーも流れに乗る。ドイツBosch社と同ZF社が、NVIDIA社と提携すると発表した。ZF社は、ディープラーニング（深層学習）を使った認識機能を備える自動車の電子制御ユニット（ECU）「ProAI」を開発した。米NVIDIA社製の車載コンピューター「Drive PX2」を使って実現する。高速道路における自動運転機能に使うことを想定。2018年以降に量産したい考えだ（関連記事）。
ZF社は自動車で使えるように、－30～＋80℃の温度環境に対応することに加えて、耐震性などを高めている。ステレオカメラや赤外線レーザースキャナー（LIDAR）、ミリ波レーダー、超音波センサーのデータを基に深層学習を使って認識精度を高める。加えて、ハードディスクに記録した高精度地図データとセンサー情報を照合し、自車位置の推定精度を高めることにも活用する。さらに、車車間通信や路車間通信の機能を備える。
ZF社CEOのStefan Sommer氏
[画像のクリックで拡大表示]
これまでMobileye社を採用してきたメーカーが、続々とNVIDIA社に移り始めた。背景にあるのが、ディープラーニングだ。特に画像認識の精度を一気に高められる革新的な技術である。「自動運転に欠かせない」（本田技術研究所社長の松本宜之氏）との見方は、自動車業界で今や主流になった。その深層学習にいち早く取り組んできたのが、NVIDIA社である。同技術に対応した車載用コンピューター「Drive PX2」を開発済みだ。注目度はうなぎ登りである。
/
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/012500050/012500001/?P=2
CESで存在感増すNVIDIAとAmazon、クルマと連携強化
CES特別取材班 2017/02/06 05:00 2/4ページ
地図更新に挑むMobileye
ただし、深層学習に対応したNVIDIA社製品を搭載した車両の量産はこれから。既に多くの車両に採用されたMobileye社に比べて、NVIDIA社が台頭したとまで見るのは早計だろう。実際、同社の技術に対する見方は分かれる。深層学習の実現にGPUを使うからだ。ある大手日系自動車メーカーの技術者は、「GPUの消費電力は大きく、自動車に向かない」と切り捨てる。
一方で楽観的なのが、Bosch社で自動運転技術をまとめるMichael Fausten氏（Vice President）だった。日経Automotiveのインタビューで、「（NVIDIA社の）消費電力の問題は時間をかければ解決するだろう」と語った。同氏が最も重要だと考えるのは、狙った高い認識性能に達すること。達成するには現時点でNVIDIA社製品を使うほかにない。ならば問題が解決するまで待つのではなく、同社製品をうまく使いこなす道を選ぶというわけだ。
左からBMWのKlaus Fröhlich氏、IntelのBrian Krzanich氏、MobileyeのAmnon Shashua氏
[画像のクリックで拡大表示]
攻めるNVIDIA社に対して、Mobileye社も負けじとやり返す。CES 2017で、長年共同開発してきたBMW社に加えて米Intel社と、2017年下期に約40台の自動運転車で公道で走らせると発表した（関連記事）。また、BMWの7シリーズが米国や欧州でのトライアルにおいて、IntelとMobileyeの最新技術を活用することも明らかにした。Mobileye社Director of Strategic InitiativesのUri Tamir氏は本誌に対して、「我々には多くの実績があるが、NVIDIA社にはない」と、強気の姿勢を崩さなかった。
次の次はAIチップで覇権争い
Mobileye社は、画像認識と並んで自動運転に欠かせないもう一つの技術開発にも着手する。高精度地図データの自動更新だ。CES 2017で、車両を走らせながら認識した標識などの情報をデータセンターに送り、地図データを自動で更新する技術「REM（Road Experience Management）」を披露した。地図更新と画像認識技術を組み合わせて、自動運転車に必須の技術を押さえにかかる。高精度地図データの大手ドイツHere社の地図に対応する。
NVIDIA社も狙う先は同じ。Here社に加えて、同じく高精度地図データを手掛けるオランダTomTom社と地図データの更新技術を開発中だ。
2社の戦いが始まったばかりだが、今後はもっと激しくなる。2社を追うメーカーが続々と参戦する。米Intel社や東芝などだ。追いかける側の切り札が、「AIチップ」（関連記事）。GPUに比べて汎用性は低くなるが、深層学習に特化したICである。「低消費電力に深層学習を実現する」（デンソーの技術者）。ただNVIDIA社ももちろん取り組む。早くも“次の次”を見据えた戦いが始まっている。
/
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/012500050/012500001/?P=3
CESで存在感増すNVIDIAとAmazon、クルマと連携強化
CES特別取材班 2017/02/06 05:00 3/4ページ
Amazonが音声認識で参入
これまでクルマ分野に参入していなかった米Amazon.com社も、音声認識を核にFord社とVW社と提携することを発表した。Ford社は、Amazon社の人工知能（AI）技術「Alexa」を使い、車両と住宅内の機器を連携する技術を開発した。2017年1月に住宅内からクルマ、同年夏頃にクルマから住宅内の機器を音声で制御する機能を投入する（関連記事）。
Amazon社製の音声認識装置である「Echo」や「Echo Dot」「Amazon Tap」を住宅内に置いて使う。同装置は、米国内で数百万台売れているとされるもの。住宅内でEchoなどに話しかけることで、車両のドアを開閉したり、エンジンを始動したりする。ガソリン残量や電池残量などを確認することもできる。逆にクルマの中では、Alexaを採用したFord社製車載情報サービス「SYNC 3」の搭載端末に話しかけることで、例えば住宅内でAlexaに対応した空調機器などを制御できる。
Alexaを採用したFord社製車載情報サービス「SYNC 3」の搭載端末に話しかけることで、住宅内でAlexaに対応した空調機器などを制御できる
[画像のクリックで拡大表示]
VW社は次世代UI（ユーザーインターフェース）の運転席として、3次元ディスプレーとヘッド・アップ・ディスプレー（HUD）、視線追跡機能を搭載したものを出展。例えば、運転者の視線に応じて、車載ディスプレーに表示する映像を切り替えることを想定する。音声認識を将来のUIの要と位置付け、Amazon社のAlexaを活用していくことを明らかにした（関連記事）。
次世代UIの運転席
[画像のクリックで拡大表示]
また、「Volkswagen I.D.」と呼ぶID機能も発表した。同機能は二つの側面があり、1つはその名の通り、各種ユーザー情報と紐づけたIDとしての側面である。例えば、NFCカードを自動車にかざせば、そのユーザーのプロファイルをダウンロードし、車載ディスプレーに好みの映像を表示したり、UIを表示したりする。つまり、個人情報を基に自動車をパーソナライズ化する。
こうした機能を搭載したコンセプトカーも試作し、同車も「Volkswagen I.D.」と呼ぶ。これが、もう1つの側面である。同車は電気自動車で、完全自動運転が可能とする。1回の充電での航続距離は373マイル。2020年にもVolkswagen I.D.を実用化するという。
/
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/012500050/012500001/?P=4
CESで存在感増すNVIDIAとAmazon、クルマと連携強化
CES特別取材班 2017/02/06 05:00 4/4ページ
未来のコンセプトがHyundaiからも登場
韓国Hyundai Motor社はコネクテッドカーを中心とした将来のモビリティービジョンを発表した（関連記事）。「完全自動運転車」「スマートトラフィック」「インテリジェント・モビリティー・サービス」「モビリティーハブ」の四つを核とし、IoT（Internet of Things）で住宅、オフィス、都市インフラを含むあらゆるものがクルマとつながる世界を、CESの会場でVR（仮想現実）シミュレーションを使ってデモした。
同社は米Cisco社と共同で、他社の車やインフラ設備、IoTデバイス、クラウドサーバーなどとクルマを接続する双方向通信システムのプラットフォームを開発している。
この通信システムを取り入れた自動運転車「Autonomous IONIQ concept」から、スマートハウスの照明、エアコンやセキュリティー設備などを遠隔操作したり、映像や音楽をミラーリングすることで、家とクルマでエンターテインメント作品を共有できる。また、緊急時にはクルマの燃料電池を発電機として家に電力を供給することもできる。
自動運転車Autonomous IONIQ conceptの室内
[画像のクリックで拡大表示]
クルマとスマートハウス間の日常の操作には、Google社の「Google Assistant」を使う。家の中に居ながらクルマの開錠/施錠、パワートレーンの始動、エアコン制御、充電管理などを行うには、「OK Google」で始まる音声でGoogle Assistantに指示し、車内制御システムの「Blue Link」に接続する。
クルマで移動しているときの疲れを軽減する取り組みも始めている。将来は、クルマに搭載したバイオ・メトリック・センサーでドライバーの身体的・精神的状態を監視することになる。
クルマや電車などの移動手段は発達してきたが、出発地点からクルマまで、あるいはクルマから目的地までという、最初と最後は歩くことになる。この部分の移動性を向上する取り組みとして、「IONIQ Scooter」を提案した。
キックボードのような形状で、ハンドルを握りながら指で操作できるスイッチで加減速を調整する。折り畳んで持ち運べ、電気自動車「IONIQ」のフロントドアの内側に収納し、そこで充電もできる。
Daimler社が発表したドローンと連携したコンセプト車も興味深かった（関連記事）。Mercedes-Benzブランドの次世代の配送車は、配送先まで配送車である程度近づき、そこからドローンで「数百gの軽い荷物を運ぶ」（説明員）。雪道や傾斜が厳しい坂道などでのドローン配送を想定する。ドローンは車体の上で離発着し、飛行距離はおよそ「20km」（同）だという。ドローンの飛行状態は、運転席のモニターで確認できる。
次世代の配送車。車体の上にドローンを搭載
[画像のクリックで拡大表示]
ドローンで運べない重い荷物は、運転手が運ぶ。荷台には全自動で動作する棚があり、次に運送する荷物を、運転席側に運び、運転手は運転席と荷台の境目にある取り出し口から荷物を取れるようになっている。これにより、運送を効率化できるという。
※
