「アライアンス先を探し・選ぶ」リサーチ

当社のコア技術

1.リサーチの特徴、技術分析に適した特許情報の活用

特許情報は、企業が行う特許出願の公開情報を市販の特許検索システムで調べられる。

しかし、企業がどのような技術を保有しているのか、開発進捗がどこまで来ているか、などは、特許情報に記載されていないので、分析的に把握する必要がある。

当社リサーチ手法は、特許出願情報を操って、保有技術、開発状況、特許出願状況、等を把握する。

推測の範疇といえるが、特許出願を特定したうえでの根拠のある推測であることと、分析に当たっては、技術分野の特性、企業の特性、発明者の出願経験、出願時期、出願ボリュームなどを特許出願情報から読み解いて行うので、確度の高い分析ができる点が独自と言っている点。

 

2.プロセスに必要な情報を揃える

お客様が行う「アライアンス先を探し・選ぶ」のモデルを5ステップで示す。

  • Step1.業界の動きを俯瞰する
  • Step2.競合の動きを知る
  • Step3.勝てる技術を探す
  • Step4.保有する企業を探す
  • Step5.企業を選ぶ 

企業によって順番が異なるなどあると思うが、アライアンス活動に不要な情報はない。

因みに、「デューデリジェンス」(DD)は、Step5の後に精査として行うもの。
 ※ 「デューデリジェンス」(DD)とは、企業の価値、将来の収益性、リスクの調査および分析すること。M&Aなどに行われることが多い。

つまり、「アライアンス先を探し・選ぶ」プロセスとは、商品開発プロセスの中で、最上流といっても過言ではない活動になる。企業内の誰かが担当し、苦労している活動になる。

企業の選ぶリサーチについては、規模、拠点、提携先、技術内容、開発状況、特許状況など企業の全体像が掴めるように様々な情報を調べる。なお、保有技術、開発状況、特許出願状況を把握するのに特許情報を使う。

レポート一覧へ

更新日;2020/5/29

サイト運営会社の変更のお知らせ

2020年5月
アナリスリサーチ株式会社
代表者名 松井紳造

「アナリスリサーチ株式会社」が本サイトの運営を行うことになりましたこと、ご報告させていただきます。

本サイトは、ある個人から「アナリスリサーチ株式会社」に2020年5月付けで譲渡されました。

「アナリスリサーチ株式会社」とは、2020年5月に設立した会社です。
 詳細は、コーポレートHPを参照ください。

アナリスリサーチ株式会社のコーポレートホームページ

サイトは、商用化を計画中ですが、当面の間、引き続きご利用いただけるように、従来通りの運営を続けます。

ついては、しばらくの間、記事内容やサイトの構成、デザインなどの改良を重ねる予定ですので、ご不便をおかけすることがあるかもしれません。予めご了承いただき、ご利用いただければ幸いです。

以上

ソニーの”pat見”

【目次】

「ソニーは、自動車を 自社開発できる?」 ”pat見”たので、レポートする。

  1. ソニーにとっての自動車分野、技術開発者数増で見えた強化傾向!
  2. ソニーの注力は、強み技術を応用したパーツ
  3. M&A経験が導く自動車メーカーへの道
  4. 最後に

1.ソニーにとっての自動車分野、技術開発者数増で見えた強化傾向!

強化傾向が見られた。しかも、技術開発者数を多く投入する企業の方向性が伺えるレベルの特許数(2017年500件超は、250人以上の開発者がいると予測)にある。

グラフの注釈

  • 本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)

母集団=「出願人・権利者;”ソニー”」×「全文;”電気自動車 車両 車載”」で検索した。

  •  1)調査日;2020/2/11
  •  2)対象国;日本特許の出願が対象。
  •  3)カウント方法;ファミリー数。代表特許の出願日(優先日)でグラフ化。
  •  4)出願日;20100101~

2.ソニーの注力は、強み技術を応用したパーツ

特許出願の母集団の内訳(主なもの)

  1. センサー(LiDAR,RADER)

  2. 専用イメージセンサと車載カメラシステム

  3. 画像処理

車体、トランスミッション、などのクルマならではの技術の開発は少なかった。

また、特許出願が多くあった「電気自動車のバッテリー」を除外しました。技術開発を中止したレベルに放棄特許が多かったためです。

(この内訳の根拠となるパテントマップ等は、後日掲載予定)

3.M&A経験が導く自動車メーカーへの道

ソニーが自動車メーカーになるには、車体、トランスミッション、デザイン、などなどの自動車技術が必要になるが、現在のソニーにはその技術はない。開発者がいない。

このような状況で、事業参入を遂げた経験を過去にソニーはしている。

デジタルカメラ事業への参入は、ミノルタで培った技術をコニカミノルタから事業譲渡を受けたことによる。

コニカミノルタ のカメラ事業の業績悪化タイミングで譲渡を受け、開発者の移籍もあった。

ソニーブランドのクルマは、やはり、譲渡などM&Aなどがキッカケになることが考えられるものの、CES2020の時点で、その傾向はまだみられない。

4.最後に

CES2020時点のソニーは、自動車ブランドの獲得という段階ではないと思う。

まずは、「Safety Cocoon」のイメージャー技術をアピールする狙いでCES2020を行ったと思う。運転手では見えない逆光や雨の中の人などを見る目の技術がソニーにはあることを注目れた。

そこに加え、「S.RIDE」への取り組みで、イメージャーなど車のセンシング技術と組み合わせた車両制御のソフトウエア技術を獲得する狙いがあったと思う。

ソニーブランドの自動車が街を走る可能性は、近々にあるわけではないが、業績の悪い自動車メーカーが出てくればM&Aなどで、実現するのかもしれない。

2020年3月21日更新 アナリスト 松井

【関連するレポート】

開発遅れを招く経営課題

オープンイノベーションが興きている自動運転車の商品化遅れはなぜ起きるのか?

世の中にない初めての商品を出すからということかもしれない。自律走行車の事故や法的な問題など、商品化の遅れの原因は、多岐にわたると思う。

現時点で、高速道路を普通に走るくらいならば、無人自律走行できる技術レベルにあるといえるが、公道で工事現場の横を走るとか、あおり運転された際にうまく対応した走行ができる技術レベルにはないと思う。

だから、高速道路限定の自律走行などの限定運用を政府や自動車メーカーは目指しているのが、現状だといえる。

ここでは、リサーチ不足が商品化の遅れの原因になることを説明する。原因の根っ子がどこにあるかを解説する。オープンイノベーションが興きている業界に限る話とした方が理解しやすいと思う。

経営課題になりかねない問題は、企業の構造的な問題からきているという理由をこの後説明する。自前主義で技術開発してきた日本の大手企業に生じやすい組織的な問題だと思うので、この後、詳しく説明をする。

経営課題とリサーチ不足の関係

No

経営課題

不足するリサーチ

無駄な技術開発をしてロスしてしまう。

優れた技術の開発動向

2

競合に先を越される。

 

技術開発で遅れを取る

競合の技術開発動向

優れたスタートアップ企業の買収・提携を先に取られる。

優れた技術を保有する小さな企業の動き

技術開発のフィジビリティが得られなく、商品化が遅れる。

同じ失敗を繰り返さないために、先に開発した他社の失敗事例の分析が必要。

リサーチ作業現場と企業の構造的な問題

No

リサーチ作業

企業の構造的な問題

1

より広いリサーチが不可欠で膨大になる

会社の方向性を決めようとする重要な戦略の検討に時間を割ける体制がない。

2

弱み技術のリサーチを一時期的に行うから難しい。

専門知識がある担当者が不在。

3

担当者数が少ない。

上流活動が疎か。

4

他部署との協力が難い。

ž   縦割り組織だから。

ž   失敗確率が高いから。

5

外部委託がし難い

ž   戦略の秘密性があるから

ž   戦略検討に使える整理まで行う外注が存在しない。

解決;本サイトが選ばれる理由。

No

選ばれる理由

お客様にとって

1

日々のリサーチを

専門家が行っている。

ž   ノイズ情報に振り回されずに済む。

ž   弱み領域のことを「いまさら聞けない」ことも含めて、短期間で理解できる。

2

業界全体を広く調べて業界構造・階層に分けたレポートがある。

ž   サイトのすべてのレポートを読むだけで、業界を俯瞰できる。

ž   新人教育などに使いやすい。

3

日々更新で、レポートが新鮮。

ž   他社の動きを見逃さない。

4

調査結果の羅列ではなく、整理・まとめがされている。

ž   読み易く、理解が早い。

ž   戦略検討に使える。

5

この業界では受託しない。独自企画でリサーチし、レポートを制作している。

 

ž   外注依頼が不要で、秘密情報を出さなくて済む。

ž   外注待ちなし。タイムリーに入手。
 欲しいタイミングで上司に報告できる。

2020年2月23日更新 アナリスト 松井

ソニーのEV車開発の狙いを読む

なぜ、自動車を出展したのか?

背景

ソニーの自動車開発が話題になっている。もしかすると、自動車メーカーになる目論見があるのかもしれないと思った方もいると思う。過去に、デジタルカメラ事業を譲渡でミノルタブランドを手に入れた経験があるから尚更なこと。ソニーが自動車メーカーになる可能性は、否定することはできない。ならば、現時点でどこまで自社開発できる技術力があるのかを調査・分析してみることにした。

概要

  1. 2020CESで発表したEV車「VISION-S」は、「新たな感動体験をもたらすモビリティの世界」があるクルマ。Safty 、ENTERTAINMENT、ADAPTABILITYの3つの技術が示された。
  2. 「Safety Cocoon(セーフティコクーン)」と名付けたイメージャー技術は、オートモティブ向けに適用し、安全性能のビジョンが示された。
  3. 配車サービス会社をタクシー会社と共同で設立している。S.RIDE(エスライド)という配車アプリで、スマホのワンアクションでタクシーを呼べるシステムで、事業をすでに東京エリアで開始している。
  4. オートモーティブ向けのソニーの技術開発は、EV車の自社開発ができる技術力が現在備わっていないという分析結果になった。CES出展で注目を浴びる手段だったのではないかと”pat見”の結果そう思った。

1.EV車「VISION-S」開発

「VISION-S」は、 ソニーが開発したEV車。プロトタイプではあるが、ソニーが開発したということで CES2020で注目を浴びた。

ソニーの発表には、「CES 2020出展について、テクノロジーに裏打ちされたクリエイティブエンタテインメントカンパニー」の進化を紹介 ( 出典; ソニーのプレスリリース ) と題し、「 新たな感動体験をもたらすモビリティの世界 」を目指していることが説明されている。

CES2020

「VISION-S」 の技術、3つとは

「VISION-S」 サイトによれば、モビリティの進化に向かってのソニーの3つの技術について説明されていました。

  1. Safty (安全) のための 「知覚」技術
  2. ENTERTAINMENT (エンターテイメント) のための「音場、映像、そして快適なUI 」技術
  3. ADAPTABILITY(適応性)のための「 システムが成長する」技術

3つの技術、動画の中に潜む

ソニーの制作した2つの「VISION-S」の動画を見てみた。3つの技術を意識して探してみると、ちょっとちょっと、動画の中に潜んでいる技術が見えてくる。ご覧ください。

2.「Safety Cocoon」と名付けた安全性能のビジョンを打ち出している。

「Safty Cocoon」は、超高速イメージセンサー。オートモティブに適用する技術だとする。

「Safty Cocoon」 ホームページはこちら。
https://www.sony-semicon.co.jp/products/IS/automotive/

Safty Cocoon を紹介する動画

Safty Cocoon

周囲360度を検知、早期に危険回避の準備を可能にすることで車の安全性を確保する

3.タクシー会社設立

「みんなのタクシー株式会社」を設立した。→HPへ

S.RIDE(エスライド)

S.RIDE 、 ワンアクションですぐ呼べるタクシーアプリ で、1番近くの車両をすぐ配車するサービスが東京で始まっているようである。

4. 「ソニーは、EV車を 自社開発できる?」 ”pat見”た 。

”pat見”の結果、「ソニーは、 自社開発で EV車を 今すぐ開発できる状態にない」という結論に達した。自動車メーカーのM&A、など、巨額投資をすれば、その後にあり得るが、そうでもなければ、自力での開発は難しいと言える。

理由は、オートモーティブ向けのソニーの技術力が不足するから。モーター、バッテリー、車体ボディ、トランスミッション、など EV車を開発する技術者がいない。 クルマの開発ができない訳ではなく、売れる車を自社開発することは、かなり難しい。

「VISION-S」の電気自動車のプロトタイプは、Botch、Connected、ZF、などの協業があったからできたもの。ソニーの狙いは、 「Safety Cocoon」のイメージャー技術をアピールする狙いがあった。それに、クルマの中 で、音楽や映像、ゲームなどのエンターテイメントのある快適な空間にする今後の取り組みをアピールする狙いがあったのではないかと思う。

2020年2月9日更新 アナリスト 松井

DeepScale買収、テスラ社のAI戦略を読む

2019年10月にテスラ社は、DeepScaleを M&A したことが明らかになった。

「テスラが買収したAIスタートアップ「DeepScale」のポテンシャル」と題し、 「 自動運転車向けの知覚システムの開発を手掛けている」(主典;Forbes)と記事を掲載している。

M&Aした理由は、「SqueezeNAS」の獲得。安いCPUで実現可能なリアルタイムAI処理がDeepScaleの魅力

SqueezeNAS

このyoutube動画によれば、セマンティックセグメンテーションを高速化する高速ニューラルアーキテクチャ検索であると説明されている。 SqueezeNAS技術のベースは、ハードウエアアーキテクチャーのようである。安いCPUでも高速にリアルタイムにAI処理できることは、高額化して実用レベルにできていない現在の課題を考えると、重要なコストダウンの技術といえる。

DeepScale技術開発活動を”pat見”

「 自動運転車向けの知覚システム 」とは、具体的にどのような技術なのか、いつから開発されたものなのかについて、特許情報を調べてみた結果をレポートする。

この技術開発は、創業者Forrest Iandola氏が2017年から行なった。

グラフの注釈

  • 本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)
  • 未公開分の出願を推定はしていない。

母集団=「出願人・権利者;”DeepScale”」で検索した。

  •  1)調査日;2020/1/21
  •  2)対象国;米国特許の出願が対象。(US+WO)
  •  3)カウント方法;ファミリー数。代表特許の出願日(優先日)でグラフ化。
  •  4)出願日;20100101~

異なるセンサーからの検出画像を複数組み合わせて、機械学習する

自律走行制御システム。

実用場面では、テスト走行で得られたデータを使ってAI学習する際に、実際に走行してはいないシーンを想定した学習ができる点が優れているというもの。テスト走行の走行距離を効率化して、学習能力を高めることができる技術といえる。

詳細は、抽出された2件の特許番号の内容をご確認ください。
2018/0275658 2018/09/27 15/934899 2018/03/23
2018/0188733 2018/07/05 15/855749 2017/12/27

 ※ リンク先はGooglePatensの特許公報情報

2020年1月21日更新 アナリスト 松井

エンハンスト サモン機能、テスラ社の技術開発の動き

エンハンスト サモン機能を搭載したクルマをすでに開発済みである。

スマートフォンのアプリ経由で無人状態のクルマを自分の所まで呼べる機能。無人走行になり、かつ、駐車スペースから自律走行させて、自分のところまで走行させる完全自動運転になる技術で、テスラ社が先行して開発した機能といえる。

ナビゲート オン オートパイロット、エンハンスト サモン機能がテスラ社が他社より先行していると分析したレポートを2019年6月に発行したものが以下である。

エンハンスト サモン機能の特許

この機能の特徴は、アプリで車を呼べばくるところ。

ただし、実現するに必要な技術には、アプリソフトウエア+駐車スペースからの脱出+無人での自律走行技術+地図情報を使ったナビゲーション、などなど、多くの技術が揃わないと実現しないように思う。果たして、テスラの特許出願する技術とはどのようなものがあるのだろうか?特許を調べてみた。

調査の結果、つい最近公開された1件の特許が発見された。1件だけしか発見できなかったともいえる。ポイントサイトとは、最近公開されたばかりということ。この後、詳しく説明する。

そのTesra社のパテントマップは次のようになっている。

グラフの注釈

  • 本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)

母集団=「出願人・権利者;”Tesla”」×「全文;”Summon”」で検索した。

  •  1)調査日;2020/1/12
  •  2)対象国;米国特許の出願が対象。(US+WO)
  •  3)カウント方法;ファミリー数。代表特許の出願日(優先日)でグラフ化。
  •  4)出願日;20100101~

調査で発見された1件の特許出願 2019/0391587のみ。2019/12/26 (つい最近)に公開されたものなので、この機能の特許出願が今後公開され増えていく可能性を秘めている。後日調査する予定。

米国特許出願「US2019/0391587」に、エンハンスト サモン機能について書かれている。 特許権化の行方は、審査前であることなど不明であるが、この機能を意識して開発していることが伺えた。今後公開される特許公報などに注目しておくことにする。

  • 2019/0391587 2019/12/26 16/013817 2018/06/20
    Tesla, Inc. (US)
    DATA PIPELINE AND DEEP LEARNING SYSTEM FOR AUTONOMOUS DRIVING

2020年1月14日更新 アナリスト 松井

ナビゲート オン オートパイロット、テスラ社の技術開発の動き

ナビゲート オン オートパイロット機能を搭載したクルマをすでに開発済みである。

この機能は、車線変更を提案しステアリング操作を行う機能。商用化済なのは、テスラ以外に日産自動車くらいではないかと思われ、テスラ社が先行して開発した機能といえる。

詳細は、以下のレポートを参照してください。

しかし、Autonomous技術の開発は、 テスラ社の全体から見ると少ない傾向にあることが分かった。

詳細は、以下のレポートを参照してください。

ナビゲート オン オートパイロット機能の技術開発の動きをみてみた。

テスラ(Tesra)社のパテントマップによれば、2017年あたりから開発が行われ、今後、増やす傾向があることが分かった。

グラフの注釈

  • 本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)
  • 2018年の出願数のグレー色の部分は、推定値。未公開分の出願を推定。

母集団=「出願人・権利者;”Tesla”」×「全文;”autopilot”」で検索した。

  •  1)調査日;2020/1/12
  •  2)対象国;米国特許の出願が対象。(US+WO)
  •  3)カウント方法;ファミリー数。代表特許の出願日(優先日)でグラフ化。
  •  4)出願日;20100101~

2020年1月13日更新 アナリスト 松井

2019年10月、Veoneerがホンダと繋がる

Veoneerの日本の子会社がホンダ系列になる見込みであることが2019年10月の報道で分かった。

株式会社日立製作所,本田技研工業株式会社,日立オートモティブシステムズ株式会社,株式会社ケーヒン,株式会社ショーワ,日信工業株式会社が共同で発表した「日立オートモティブシステムズ株式会社、株式会社ケーヒン、株式会社ショーワ及び日信工業株式会社の経営統合に関するお知らせ 」(出典;日信工業のHP)によれば、現在、株式買い付けなどで調整途中ではあるが、最終的には、以下の状態になる見込みである。

  • ケーヒン、ショーワ及び日信工業は、日立オートモティブシステムズに吸収合併される。
  • 新たな日立オートモティブシステムズは、親会社が、株式会社日立製作所から本田技研工業(ホンダ)に変わると思われる。
  • 結果、本田技研工業(ホンダ)は、 ケーヒン、ショーワ及び日信工業を吸収合併する日立オートモティブシステムズの親会社になる。

最終状態は、Veoneer の日本の子会社VNBS( ヴィオニア日信ブレーキシステムジャパン )が、日立オートモティブシステムズとの合弁会社となり、本田技研工業(ホンダ)の子会社になる。 

よって、 Veoneer は、ホンダ系列になるといえる。

関連するレポート2つ

Veoneerについて知りたい方は、以下2つのレポートをクリックしてご覧ください。

2020年1月13日更新 アナリスト 松井

急激に強化する技術開発、テスラ社が目指すものとは

テスラ社の技術開発 のアクティビティ (予測)をしてみたら、年40%増で強化されていることが分かった。

年40%超で活発化する TESLA社の技術開発

グラフの注釈

  • 本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)
  • 2018年の出願数のグレー色の部分は、推定値。未公開分の出願を推定。

母集団=出願人・権利者=”Tesra”で検索した。

  •  1)調査日;2020/1/6
  •  2)対象国;米国特許の出願が対象。(US+WO)
  •  3)カウント方法;ファミリー数。代表特許の出願日(優先日)でグラフ化。
  •  4)出願日;20100101~
  •  5)出願人;”Tesra”社内人材による自社開発ベース。M&A先、協業分を含めていない。

自社開発の主な技術領域、 電気自動車(EV) やソーラーパネルといった既存商品にフォーカス

特許出願の主な技術領域は、既存商品向けにウエイトが高いといえる、例えば、電気自動車(EV) とソーラーパネルのものが多く、自動運転などの技術開発をウエイトを高めている傾向は、この調査時点では発見できなかった。

というよりは、M&Aを2019年に複数回行っていて、他社技術の獲得と人材獲得をしていることが明らかである。このレポートは、準備中。

また、社内人材による自動運転技術の開発についてのレポートは、準備中。

準備中のレポートについては、しばらくお待ちください。

2020年1月12日更新 アナリスト 松井

Waymoが獲得したLatent Logicの学習技術

Latent Logicとは

イギリスのOxfordに拠点を置くスタートアップ企業。

Latent Logicのホームページ;https://www.latentlogic.com/

買収

2019年12月12日に発表した のは、「Latent Logic」のホームページ。

「imitation learning 」(模倣学習)を使った自動運転技術を2017年から開発してきたことが以下のように説明されている。

Latent Logic has been focused on developing scalable and efficient testing of autonomous vehicles using imitation learning to build realistic simulations of human behaviour.(出展; Latent Logicのホームページ

「imitation learning」(模倣学習)

模倣学習とは、人などの動きを真似る学習方法のこと。

それゆえに、カメラ等で観て真似る「learning by watching」、デモンストレーションから真似る「learning from demonstrations」など、類似の用語が存在する。

「模倣学習」と掲載する日本のメディアが多いが、調べた結果、世の中で使われる類義語が様々(技術名、分類名、など)存在することが分かった。

  • learning from demonstrations(LfD)
  • apprenticeship learning
  • learning by watching
  • domain-adaptive meta-learning(DAML)

 

特許で見る「模倣学習」

技術保有企業リサーチ、最近特許出願する企業を調べた

【調査結果】企業名(出願人)は以下。

  • LATENT LOGIC LTD (GB)
  • UNIV OXFORD INNOVATION LTD (GB)
  • HONDA MOTOR CO LTD (JP)
  • TOYOTA MOTOR EUROPE (BE)
  • DENSO CORP (JP)
  • PANASONIC INTELLECTUAL PROPERTY CORP AMERICA (US)
  • SOS LABORATORY CO LTD (KR)
  • TECHNION RESEARCH & DEVELOPMENT FOUNDATION LTD (IL)

調査条件(検索式)

  • 上記の類義語のいずれかを特許公報(全文)のどこかに記載している公報を抽出。
  • 出願日;20100101~ のもの
  • 米国特許+WO
  • カウント方法;ファミリー単位で1カウント

Latent Logic の技術を特許情報で見る

LATENT LOGICの抽出公報;1件が発見された。US,WOに出願済みのファミリー1件。

  • WO2019171060A1の公開日; 2019/09/12、出願日;2019/03/06
  • 発明の名称、CONTROL POLICY DETERMINATION METHOD AND SYSTEM

因みに、本特許出願の模倣学習の記載は、参考までに、引用しお知らせします。

The collected trajectory data and the respective scene context can be processed by “Learning from demonstration” (or“LfD”) techniques to produce control systems capable of imitating and generalising the recorded behaviour in similar conditions.

(引用;WO2019171060A1)

2019年12月25日更新 アナリスト 松井

Waymo社*PBT技術

DeepMind社の協力を得て、Waymoは、自動運転の強化学習を、より効率化する。その技術がPBT技術である。

PBT 技術とは、Population-Based Trainingの略で、機械学習の強化学習の訓練手法。

「 Waymo’s self-driving vehicles employ neural networks to perform many driving tasks, from detecting objects and predicting how others will behave, to planning a car’s next moves. 」(出展; DeepMindのホームページ

Waymo社とDeepMind社は、いずれもgoogleの親会社のAlphabet傘下。

自動運転技術を開発するWaymoと人工知能(AI)を開発するDeepMindが協力し、自動運転のAI技術の開発を加速させようとしている。

PBTによる訓練手法は、複数のニューラルネットワークを競わせ、より効率的に実施するタスクを残していく、自然淘汰させていく手法といえる。

囲碁が強いAlphagGoは、 DeepMind社 が開発したもの

Waymo社 の自動運転ビジネス

Waymoの事業・提携・技術・特許

特許で見る技術保有

PBT技術について特許出願を調査した。(調査日;2019年12月23日)

【結果】

2件の特許出願が発見された。出願(開発)時期は、2018年~2019年で最近である。

    • DeepMind 社  ;特許出願 2件(※1)
    • Waymo社  ;特許出願 0件。

※1の特許出願番号と公開番号等は以下を参照

  1. US16/417522 US2019/0354867 REINFORCEMENT LEARNING USING A…
  2. WO2018EP082162W WO2019101836A POPULATION BASED TRAINING OF N…

 

2019年12月23日更新 アナリスト 松井

はじめての方へ

「自動運転」専門 サイトです。

「未来の自動運転車」に実現に向けた情報に特化しています。

利用してほしい方

「未来の自動運転車」の実現に向けて、取り組む人たちを想定して、その方々が欲しい情報を掲載するようにしています。

  • 例えば、 PEST分析、など環境分析を行い、政府の動きが分かるように、主に、 企画立案を担当する方が戦略検討がやりやすくなるように、情報提供しています。
  • 例えば、競合の自動車メーカーがどのような技術開発をしているかを把握できるように、主に、技術開発を担当する方向けに情報提供しています。
  • 例えば、 共同開発先を検討する際にパートナー候補となる企業を調べますが、特に、保有技術を中心に保有商品や提携企業先などを把握した企業単位レポートを 情報提供しています。
  • 例えば、 特定の技術(例えば、オートクルーズコントロール)に取り組む企業の技術開発状況を企業比較するなど、 情報提供しています。
  • 例えば、 特定の技術の特許出願状況をどの国に出願し、どんな特許をすでに出されているかなどを調べたい方に、 情報提供しています。

つまり、想定する利用者は、メーカーの企画担当、技術開発担当、知財担当、などで、「未来の自動運転車」の実現に向けて、取り組むメーカーの担当者が対象です。

調査範囲;CASE4領域

「未来の自動運転車」の実現に向けて取り組むという定義をCASE4領域として、調査を行っています。

「CASE」とは

 

 

調査結果;レポート化

単なる調査結果の羅列はしません。
企業単位、技術単位、提携単位、等の業界を動かす要素単位に調査をし、分析を加えて、リサーチ結果としてまとめ、整理したものをレポート化しお伝えすることに努めます。読者の方の業務の効率化ができるかを目指します。

サイトの特長;+特許情報

特許情報を使い深堀します。

リサーチ情報は、プレスリリースなど企業が報道向けに発表する情報を調べますが、それだけだと、技術内容は、上位概念どまりで、具体的な技術内容のことが分かりませんので、それに加えて、特許情報を調べて、技術情報、特に開発途中の具体的な技術内容まで深堀することが本サイトの特長です。

トヨタが投資するAI企業Recogni技術とは

Recogniとは

Recogniリンク先は企業HP) は、 創業者 の Ashwini Choudharyさんと、 Eugene Feinberg さんとが2017年に設立したスタートアップ企業。
カリフォルニアのSan Joseに拠点を置き、優れたAI技術を持ち、多くの投資を集めて開発をしている。 安全な無人運転車への道に取り組もうとしている。

チームは、ファウンダー、エンジニア、等からなる少なくとも28名のメンバーがいるようだ。

投資するパートナー 企業

BMWやトヨタをはじめ、多くの企業が投資をしている。

Toyota AI Ventures のホームページ掲載の発表内容はこちら。→「Recgniへの投資

強みのAI技術とは

自動運転向けの人工知能、つまりAI技術である。特に、電力をほとんど消費せずに、非常に高いリアルタイム処理パフォーマンスを実現するAI技術を保有しているという。 

LiDARやカメラが生成する画像は、4k、8kといわれるほどの大きな画像を1/60fpsなどのような高速に生成されるが、その画像をリアルタイムに処理できる画像処理は、簡単ではない。ただし、自動運転には必要な技術で、そんな自動運転に求められるリアルタイム処理を、Recogniの技術は、実現しようとしている。

特許情報リサーチでみる、Recogniの具体的な技術内容とは

米国特許6件が存在している。(調査日;20191220)

出願国は、米国とWOが現状。今後、WO出願を使い、各国に出願することが伺えた。

具体的な技術内容は、AI技術の範疇であるが、タイトルを示すように、ニューラルネットワークの処理を、効率化したり、圧縮したり、ソフトウエア処理を行うものであるが、それだけでなく、ハードウエア処理まで踏み込んでいることにより、効率と高速化の工夫が多く含まれているといえる。

  • THREE-DIMENSIONAL ENVIRONMENT MODELING BASED ON A MULTI-CAMERA CONVOLVER SYSTEM
  • CLUSTER COMPRESSION FOR COMPRESSING WEIGHTS IN NEURAL NETWORKS
  • EFFICIENT CONVOLUTIONAL ENGINE
  • SYSTEMS AND METHODS FOR INTER-CAMERA RECOGNITION OF INDIVIDUALS AND THEIR PROPERTIES
  • DETERMINISTIC LABELED DATA GENERATION AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE TRAINING PIPELINE
  • REAL-TO-SYNTHETIC IMAGE DOMAIN TRANSFER

これ以上厳密に把握したい方は、以下出願番号をここに見てみてください。

  • US16/273618 US2019/0287297 THREE-DIMENSIONAL ENVIRONMENT
  • US16/273592 US2019/0286980 CLUSTER COMPRESSION FOR COMPRE… 
  • US16/273616 US2019/0286975 EFFICIENT CONVOLUTIONAL ENGINE 
  • US16/273609 US2019/0286947 SYSTEMS AND METHODS FOR INTER-… 
  • US16/273604 US2019/0286942 DETERMINISTIC LABELED DATA GEN… 
  • US16/273597 US2019/0286938 REAL-TO-SYNTHETIC IMAGE DOMAIN… 

2019年12月20日更新 アナリスト 松井

ISAのガイドラインの策定と義務化へ

ISAとは、Intelligent Speed Assistanceの略語で、 「自動速度制御装置」のことである。

衝突被害軽減ブレーキ(自動ブレーキ)オート・クルーズ・コントロール(ACC) がそのISAの1つである。

国土交通省が2019/12/17の報道発表によると、ISAの国内基準を策定し、認定制度を導入し、その後、基準を満たすISA搭載のクルマの販売を義務化する方向としている。

詳しい内容は、国土交通省のHP掲載の以下を見てください。

 交通安全緊急対策に係る車両安全対策の措置方針について~高齢運転者による交通事故の削減に向けて~

2019年12月19日更新 アナリスト 松井

2019年11月度のランキング

11月度のアクセス数

11月度は、訪問者数、PV数ともに、過去最高だった先月と比べ減少しました。モーターショウがあって記事閲覧数が伸びた10月期でしたので、本サイトへのアクセス数微増傾向に変わりはないと言えます。 今後も閲覧いただけるように、記事投稿の努力をしてまいりますので、期待してください。

11月度の記事の投稿数

新規記事を5 件、投稿しました。 徐々に記事作成数を増やしています。

投稿内容は、主に、業界全体の潮流を分析することにフォーカスしました。政府の動きがこの業界に与える影響などを分析したPEST分析まで行い、皆さんが行う環境分析の素材にしていただけるように、分析をしています。ぜひ、ご覧ください。

記事注目度ランキング

「LiDAR」の記事に注目が集まっていることが分かりました。

続いて、「人工知能」「自動バレーパーキング」「CASE関連」「MaaS」などが注目されていることが分かります。

「人工知能」は、レポート掲載したものはない中で注目度が高く、今後の記事制作を計画しようと思いました。

11月度に新しく掲載した記事は、すでにgoogle検索される程度になってきていて、読まれている記事になっているようです。

表1.ページビュー数ランキング(タイトルの注目度 )

  1. LiDAR
  2. トヨタ
  3. CASEが変える、未来とは
  4. Connectedが産みだす商品・サービス像
  5. Autonomousが産みだす商品・サービス像
  6. Veoneer
  7. 人工知能
  8. 「そもそも、なぜCASEなのか?」
  9. 日産
  10. Waymo
  11. 自動バレーパーキング
  12. MaaS
  13. 自動運転参入のリスク・チャンス、PEST分析
  14. 「Innoviz Technologies」特許出願動向
  15. Innoviz Technologies
  16. level5
  17. デンソー
  18. Luminar
  19. Mobileye(モービルアイ)
  20. コネクテッドカー

表2. 閲覧時間ランキング (記事内容の注目度 )

  1. LiDAR
  2. 日産
  3. 人工知能
  4. 自動バレーパーキング
  5. CASEが変える、未来とは
  6. Autonomousが産みだす商品・サービス像
  7. 「CASE」とは
  8. Connectedが産みだす商品・サービス像
  9. MaaS
  10. 提携
  11. 自動運転参入のリスク・チャンス、PEST分析
  12. 「そもそも、なぜCASEなのか?」
  13. トヨタ
  14. Autoware
  15. 「Innoviz Technologies」特許出願動向
  16. Waymo
  17. Veoneer
  18. ADAS
  19. デンソー
  20. Ibeo

補足)指標の意味

補足1)ページビュー数ランキング、「タイトル」の注目度としてみてください。

なぜならば、ページビュー数とは、サイトにアクセスされた回数をページ単位に示したものなので、当サイトの場合、まだまだ記事数が少ない状態の中で、Google等検索エンジンで表示されて閲覧されたページのランキングに相当すると思います。

補足2)閲覧時間ランキング、記事内容の注目度としてみてください。

なぜならば、閲覧時間とは、サイトのページに滞在(閲覧)時間を測った結果を示すものであるからで、勿論、ページの文字量が左右しますが、興味のないページだと分かると、最後まで読まない読者が多い傾向にあるので、どちらからといえば、記事内容が期待に応えられた度合を閲覧時間で測った指標としてみるようにしています。

アセントロボティクス、独自AI技術でテスト走行を変える

企業)スタートアップ企業

東京に拠点を置く。 会社名がアセントロボティクス株式会社。
HPは、 https://www.ascent.ai/

自動運転システムのテスト走行は、増え続けていて、今後も完全自動運転化に向けた技術開発が進められる。テスト走行は、技術の進歩に欠かせないと思われていた中で、アセントロボティクス社は、独自AI技術でテスト走行をしないで済む AI ソフトウェアを開発したことは、今後の自動運転のAI化技術を発展させることに貢献するのかもしれない。

提携)日本マイクロソフトと協業

2019年6月11日のプレスリリースでは、アセントロボティクスと日本マイクロソフトがクラウドを活用した自動運転テクノロジー開発に向けて協業(出展;マイクロソフトHPのこのURL)とある。 アセントロボティクス は、Azure の活用を拡大していく方針。

技術)自動運転向け AI ソフトウェア

実際の路上での試験走行を必要とせずに仮想現実の中で走行するAI エージェントの学習を行うことができるため、国内・海外問わず展開することが可能な、自動運転向け AI ソフトウェアの開発を行っている会社。

出展;アセントロボティクス株式会社 のHP

独自技術)GANを利用した 疑似実画像を生成する特徴が特許情報から見えてきた

特許情報を調べたところ、特開2019-098949 を発見。

  • 技術内容は、自動運転のAI制御の学習方法。第1仮想環境を提供するシミュレータを利用して操作者による見本行動情報を取得し、実画像と第1仮想環境から抽出された仮想の疑似実画像をGAN(※1)を使い生成した第2仮想環境上で、見本行動情報に基づいてエージェントを模倣学習により学習させる学習方法、学習装置及び学習プログラム 。
  • ※1;敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial NetworkGAN)は、ディープラーニングをさらに工夫した画期的な技術である。詳しくは以下を参照。

Neural Network Console

2019年11月26日更新 アナリスト 松井

自動運転参入のリスク・チャンス、PEST分析4視点で測る

政治(P)、経済(E)、社会(S)・技術(T)が本業界に与える影響と、逆に、本業界が与えるPESTに与える影響の両方について、分析したので、その結果を説明する。

政治(P) が影響する理由

政治(P)がこの業界に与える影響は大きく、逆に、業界が政治に与える影響は大きい、といえる。

なぜならば、本業界の発展は、民間企業だけではできない側面があって、国に求められることが多く、かつ、国益の面も含め政府としては投資を増やしていくことが重要になるといえる。

例えば、

  • 法整備は、政治そのもの。それをしないと無人での自律走行は認められない。
  • 道路に設置する信号機やビーコンといった交通システムのインフラは、民間企業が決められない。国の税金で行う。
  • 5Gなどの通信も、インフラで使われる方式に準拠せざるをえない。カーナビに組み込まれることになる。
  • 日本政府のモチベーションは、国益を支える自動車産業が海外に取られてしまうことを避けたい。技術が変わることにより、仕事が海外流出してしまう懸念があるので、日本の道路などインフラの整備に投資を増やそうとすることは、必然である。
  • 具体的には、国土交通省、経済産業省、総務省、などが省庁の垣根を越えて取り組み、それを内閣官房が主導し、民間企業との意見交換を重ね、道路の整備や信号機、VICS、などの交通システムの整備、通信方式の標準化、などの整備、それに、道路交通法の整備など、政府が主導している情報がある。

このように、政府は、積極的に推進していて、政治が与える影響は大きいといえる。

 

経済(E) が影響する理由

経済(E)がこの業界に与える影響は、国の予算などが関わるので、自動運転の実現時期が変わる恐れがるが、逆に、この業界の進展が与える経済への影響は、大きいといえる。

なぜならば、経済とインフラの整備の計画は関係性が高いから。経済が悪くなると、インフラ整備のスピードが落ちるのは当然のことである。

一方で、自動車産業そのものが経済を支えている現状を踏まえると、自動運転によって、整備が必要になるインフラ(道路、交通システム、等)の整備が必要になり、巨額の投資が投入されていき、経済が回ることが期待できる。

例えば、

  • 海外メーカーに負けたならば、仕事が海外に流出する。
  • インフラの整備への投資は、民間企業にお金が回る。
  • マイカー購入を控えて若者には、シェアードサービス、ライドシェアなどにより、クルマの利用は増える。
  • ガソリンエンジンが減りガソリンスタンドが減る方向にある一方で、充電スタンドが増えることが推測され、経済全体で見れば、この業界の発展にともなって、経済も良くなる方向に寄与するのではないかと思う。

このように、自動運転の業界の進展が与える経済への影響は、大きいといえる。

 

社会(S) 所有から利用の時代へ

生活者のライフスタイルや意識の変化といった社会(S)への影響は、大きいといえる。

なぜならば、モビリティは、生活に欠かせないことだから。その便利さや安全性が与える影響は大きい。

例えば、

  • 無人の自律走行車が交通事故をおこせば、問題視する報道が増える
  • 老人による事故が多発する問題などは、軽減される方向が期待されている。
  • マイカーを待たない若者は、配車サービスやライドシェアなどを利用し、所有から借りるに変わっていく可能性がある。
  • タクシーは、無人化など人件費削減につながり、運賃が安くなったり、或いは、スマホで呼べば来るクルマなど利便性が増す期待がある。
  • 宅配便の人件費不足は、無人化などで軽減し、宅配業者の業務効率が改善する。
  • コンビニエンスの宅配サービスなども、無人化されれば、店に買いに行かない時代がくるのかもしれない。
  • 技術開発者は、エンジンからモーターにシフトすることで、メカから電気・IT人材の需要が高まる可能性がある。
  • スタンドは、ガソリンから充電に変わる。
  • カーナビ予約は、レストラン予約まで行くなど、それほど、先のことではないと思う。

このように、暮らしにあたえる影響は多大だといえる。ただし、影響を感じる前に、安全性の壁を超える必要があり、もう少し時間がかかるのかもしれない。

 

技術(T) が鍵を握る

技術(T)がこの業界に与える影響は、大きい。

なぜならば、技術が未完成だから。完全自動運転の完成には、現時点至ってなく、普及という時期までは10年以上かかるといえる。

例えば、

  • 安全性が確保できていない、AI技術の無人運転には、不安がある
  • 高価、LiDARセンサーだけとっても、普及価格には程遠い。
  • インフラ整備、巨額の国の予算が必要で、時間がかかる。
  • 通信の標準化、なども、コストや利便性の面で時間がかかる。
  • 電気自動車の急速充電技術や、スタンドの整備などにも時間がかかる。
  • AI技術の利用は、画像認識で完成に近いが、運転制御への利用には時間がかかる。

このように、技術課題が多くあり、逆に、この技術実現が業界に与える影響は大きいといえる。

  1.  

最後に

ポイントは、完全自動運転の実現。それまでは、技術開発にフォーカスしたウォッチングが重要になる。

2019年11月22日更新 アナリスト 松井

関連記事

国土交通省 が考える「Autonomous」についてリサーチした記事です。

総務省 が考える「 Connected(コネクテッド)カー 」についてリサーチした記事です。

それ以外にも 自動運転などの「CASE」の範囲をリサーチしたレポートを50以上取り揃えています。HOMEのメニュー一覧で選んで、閲覧してください。

そもそも、なぜCASEなのか?

CASEの4つに向かう前に、今の何が悪いのか? 原点回帰して、自動車業界が抱える現在の課題について、リサーチしてみた結果を説明する。

調査範囲

CASEの4領域を対象にしました。

なぜならば、自動運転業界の中のどのような商品・サービスを企画するにしても、この4つの領域の情報が不可欠だといえるから。

分析結果

(C) 通信が生活に浸透した

スマホの普及で、通信がない生活を不便に感じるようになった。スマホは、常に持ち運ぶ人がほとんど。他の通信に、ETCがあるが、これも普及した。料金を払う手間がなくなった。人がいる料金所が減り、運営業者は、人件費を抑えられるようになってきたのが現状である。

しかし、まだまだ、クルマを運転中に通信に期待することが多くある。

運転中は、電話ができない。LINEができない。カーナビが操作できない。渋滞情報がリアルタイムで把握できないで渋滞にはまる。という現状がまだあり、5Gなどのインフラ整備やクラウドなどの技術進歩、ビッグデータ処理など、クラウド上での処理能力の向上などの技術進歩を活かした車に通信を搭載した新たなアイデアが多くある。

だから、 「Connected(コネクテッド)」。V2Xといった新たな通信機能の搭載により、クルマでの移動する生活空間が変わろうとしている。

(A)AI技術の急激な進歩

当時、AI技術を使ったGoogle(現在のWaymo社)の自動運転車のテスト走行が話題になり、自律走行車の実用化が見えてきた。しかも、ディープラーニング、クラウド、GPU、などの電気・ソフトウエアの技術が目覚ましいスピードで性能がアップするなど進歩してきている。

だから、 「Autonomous(自動運転)」 が実現できることが期待されている。

(S) クルマは借りる時代

配車アプリサービスが成長を果たした。Uberビジネスが大当たりに、しかもワールドワイドに展開をし始めている。

一方、 「日本の若者のクルマ離れ」がある。マイカーを持たない人が増えている。

配車アプリサービスは、マイカーを持たない人が利用する可能性が高い。一般駐車場にあるカーシェア用のクルマならば、スマホで予約をしたり、身近な駐車場に返却するだけで便利。支払いもカード決済ができ現金の支払い作業が不要と便利。無人の自動運転車が実現した際には、スマホで呼べば来るクルマとなって、大変便利になる。 運営する業者にとっては、人件費が少なくて済むのが配車アプリサービスのビジネスモデルといえる。

だから、「Shared & Services(シェアリング)」

(E) 排ガスが嫌われた

国際的な問題として、温暖化問題が環境汚染によるものとされている。その汚染要因に、自動車の排気ガスがある。排ガスを減らす国間の約束になり、自動車メーカーの対応として、内燃機関によるエンジンそのものの販売を減らす方向性があると思われる。電気自動車(EV)は、排ガスゼロとされていて、ある自動車メーカーはそれをPRとしている。さらに、ガソリン代より安いランニングコストでもあって、タクシーなどがEVを採用するケースが出てきていて、需要も高まってきている。

だから、 「Electric(電動化)」 が期待されている。

IT&通信&電気の技術進歩の潮流が自動車業界を動かしたといえる

更新日;2019/11/19

Autonomousが産みだす商品・サービス像

運転手レスのクルマの構造

ここでは、Autonomous Car(自動運転車)の開発やサービスに取り組もうとする企業等が発信する情報を調べた上で、得られた情報をベースにどのような商品・サービスが産みだされるかを推測しましたので説明します。

Autonomous Carとは

国土交通省HP掲載資料でのAutonomous Car とは、認知、判断、操作、それにヒューマンインターフェース(HMI)を要件とするとある。「Autonomous 」、つまり「自動運転」は、ハンドルやブレーキ、などの人が行う操作をコンピューター制御に変えたものを示すそうです。

    ※ 図は、国土交通省HP掲載資料からの転載 

既存のクルマには、LiDARやカメラなどのセンサがすでに装備され、アクティブクルーズコントロール(ACC)や衝突被害軽減ブレーキなどの機能が装備されています。ただし、未来のAutonomous Carは、その現在の技術・機能と何が違うのか?自動車メーカーが実現しようとする機能はどのようなものなのか?暮らしがどう変えるのかについて、知りたくなりましたので、それを調べました。

つまり、Autonomous Car の商品像やサービス像について、調査結果に基づく分析(推測)結果を説明します。

道のり

Autonomous Car を主導するのは、政府やトヨタ、メルセデスなどの自動車メーカーです。それ以外にも多くの企業が開発を行っています。

政府情報から

国土交通省HP掲載資料によれば、センサや自律走行機能が個々のクルマに備え付けられて、白線を認識しながら 走行中の路線を逸脱しないように走行したり、走行中の前を走るクルマまでの距離をセンサで検知して、一定距離を保つようにクルマのアクセルやブレーキを自動的に制御したり、最終的には、完全に無人で自律走行できるクルマが完成する。ハンドルレスの車も登場するだろう。

完全自動運転(無人での自律走行)車の商品化時期は、2020年代には走行できるレベルには完成していると思われるが、道路交通法の問題や保険や事故時の保証の問題などがあって、それがクリアされるまでは、公道は走らない。一方、法に影響を受けない範囲で 私道などでの利用が始まると言われていて、高速道路も含め、限られた道路での利用が期待されている。

完全自動運転車のキー技術が、人工知能、つまりAI技術が期待されている。ディープラーニングという技術が、特に、記事を賑わせている。

完成した暁には、無人のクルマが街を走行する時代になる。
それにより、暮らしは変わる。

老人による事故が減り、タクシーなどが無人化し、安価で乗れる。というよりは、呼べば来るタクシーが無人化する。マイカーを購入するより、呼べば来るタクシーに乗る方が安く済む時代がくるのかもしれない。

そのようなことが調査の結果で予測することができた。

運転手レスのサービス

Autonomous car(自動運転車) だからこその安全や安心、それに便利なモビリティのある暮らしに繋がるクルマやサービスを産み出そうとしていることが分かった。

ネット情報から伺える将来像(例)

  • バレーパーキング、ホテルなどの入り口でポーターさんに駐車を任せるかのように、街の駐車場の入り口で、クルマを降りると、自動で駐車スペースまで走行し自動で駐車するようになる。
  • トラック隊列走行、複数台のトラック輸送が隊列を組んで道路を走行するようになる。
    トラック運送業界の効率化につながる。
  • ハンドルレス、ハンドルのないクルマが商品化される。
    運転手スペースも助手席同様に、運転をしないで良い空間になる。音楽を聴く、スマホを見る、DVDなど動画を見る、眠る、などができる運転手席にかわる。運転手関とは言わなくなるのかもしれない。まだまだ、先の話ですが。
  • ロボットタクシー、無人の自動運転車での配送サービスが産まれる。
    UberやLIFTといったアメリカの企業が目指すのは、ロボットタクシーという市場。スマホで呼べば運転手レスの自動運転車が迎えに来るサービス。
  • などなど、

PAT見コーナー

このコーナーは、だれがどのようにの動きを特許情報を使って分析した結果をお知らせする。

  • UBER,GM,FORD,トヨタ自動車,IBM,WAYMO、などが、特に、活発に取り組む。

    Autonomous car(自動運転車)の技術開発活動を進めていることがパテントマップから伺えた

 主な出願人(企業)は、UBER,GM,FORD,トヨタ自動車,IBM,WAYMO,など。

  • 「自動バレットパーキング」機能に取り組む主な企業には、BOSCH、アイシン、などが挙げられる

 駐車スペースを探し駐車場内を自律走行して駐車するバレーパーキングの技術開発活動が進められていることがパテントマップで伺えた。


主な出願人(企業)は、BOSCH、アイシン、など。 

  • 「トラック隊列走行」機能に取り組む主な企業には、FORD、デンソー、トヨタ自動車、現代自動車、などが挙げられる。

 隊列をなしてトラックが走行する技術開発活動が進められていることがパテントマップで伺えた。 主な出願人(企業)は、FORD、デンソー、トヨタ自動車、現代自動車、など。

  • Autonomous carのアイデアが特許出願情報には多く溢れている。

 駐車場内での機能や高速道路での隊列走行、など、限定された場所ごとに適した自動運転の機能がぞくぞく開発が進められていることが調査の結果分かった。

アナリスト 松井  更新日;2020/7/14

関連するレポート

Connectedが産みだす商品・サービス像

ここでは、Connected(コネクテッド)カーの開発やサービスに取り組もうとする企業等が発信する情報を調べた上で、調査結果をベースにどのような 商品・サービスが産みだされるかを推測しましたので説明します。

Connected Car とは

「Connected Car 社会の実現に向けて 」(出展、総務省ホームページのリンク先 )でのConnected Car とは、「クルマとクルマ」(V2V)、「クルマとネットワーク」(V2N)、「クルマと人」(V2P)、「クルマとインフラ」(V2I) が通信でつながれたクルマのことが示されています。「Connected」、つまり「繋ぐ」ものは、通信で情報を繋ぐということのように思われます。

    ※ 図は、総務省ホームページの資料からの転載 

既存のクルマは、すでに、通信機能が装備されたクルマが公道を走っているものもあります。一方、Connected Car は、この4つの通信機能を備えているクルマだとすると、その実現により暮らしがどう変えるのか、クルマの機能やサービスがどう変わるのかについて、知りたくなります。それを調べました。

Connected Carの商品像やサービス像について、その調査結果を使って分析(推測)しましたので説明します。

企業等が考える商品・サービス像

Connected Car を主導しようとする政府やトヨタやメルセデスなどの自動車メーカーが考える Connected Car とはどのようなものか? 調べてみた結果を説明する。

政府がイメージするサービス

「Connected Car 社会の実現に向けて 」(出展、総務省ホームページのリンク先 )で説明されている新たなサービスを示した図がこれである。

    ※ 図の総務省ホームページの資料からの転載 

  • 運転手の感情・嗜好性に応じた提案
  • 家庭内機器との連動
  • 自動車保険
  • メンテナンスサービス
  • エージェントサービス

実現されれば、 「わくわくするクルマ」になるという。

トヨタ自動車のサービス

HPhttps://www.toyotaconnected.co.jp/service/)によれば、8つのサービスを展開するとあり、従来のクルマの販売だけの従来の自動車会社ではなくなっていくように思われた。

  1. コネクティッドプラットフォーム
  2. ビッグデータ
  3. モビリティサービス
  4. テレマティクスサービス
  5. PHV/EV充電サービス
  6. デジタルマーケティング
  7. リアルコミュニケーション
  8. IT改善ソリューション

 

Mercedesのサービス

Mercedes-me-connectと呼び、HP(http://www.mercedes-me-connect.jp/ ) によれば、クルマを使ったサービスを売りにするサービスを展開する模様。

  • 新しい安全・安心 不慮のトラブルに対する安心と安全なサポートをする。
  • 新しい快適    スマートフォーンからのクルマの操作ができる
  • 新しいおもてなし 運転中にレストランを調べたりなどで、オペレーターサービスを行う。など

具体的な機能・生活シーン

各企業等がHP等で発信する情報は、具体性が不足し、 生活シーンがどう変わるかが分かりにくいことがが多い。理由は、商品化前の技術開発段階であるから。つまり、企業のプレスリリースは、商品化前の段階で多くを書けない側面があります。

そこで、特許情報を使い調べ、さらに、 生活シーンでの価値感で表現するように工夫し、この後説明します。

補足)工夫の理由

  • 特許情報を使う理由は、各企業が取り組む具体性な機能・サービスが開示されている。
  • 生活シーンでの価値感で表現する理由は、特許情報が分かり難い技術資料だからで、分かりやすく伝えるため。

特許情報から伺う

”Connected Vehicle”を意識した技術開発は、パテントマップで見て分かるように、最近の活発化傾向がはっきりと伺えた。

パテントマップでみる傾向

  • 母集団=”Connected Vehicle”を全文に含むものを対象に検索したもの

  • 補足1)横軸;開発時期(=出願年)、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)
  • 補足2)2018年のグレー色対象は、未公開分の出願の試算件数を示す。
  •  
  • ※ 条件
  •  1)調査日;2019/11/04
  •  2)対象国;米国の特許出願が対象。
  •  3)出願日の限定;2010年1月1日以降に限定した。

     

 

特許情報の個々から伺える、具体的な商品像・サービス像が伺えました。

  • クルマそのものが雨検出などができるので、走行中の道路の天候状況をそこから情報収集し、道路ごとの雨の状況や、スリップのしやすい状況が管理でき、運転制御でより安全な自動運転を実現する。
  • 緊急事態のお知らせするサービスで、事故車両の存在や緊急車両の接近、或いは、厳しい気象状況等が行き先に存在するなど、従来知りえなかった情報がタイムリーに提供される。
  • 盗難防止する機能で、マイカーの盗難時にタイムリーにお知らせがくるサービス。時には、エンジン停止など、盗難防止機能も考えている。
  • 故障予測をする車両メンテナンスサービス。
    デジタルツインによるシミュレーション技術で、車の故障予測などをクラウドで行う。
  • カーシェア専用自動料金支払いシステム。
    サービス提供会社は、通信で、走行距離情報や位置情報を取得し、自動計算でカーシェア料金を決定し、自動料金支払いまでを行うサービスをする。などなどカーシェアリング向けに色々な機能が開発中と思われた。
  • 電気自動車(EV)になるので、売電機能サービスが考えられている。
    バッテリーの余剰電力を、電気が不足して困っているところ(地域やクルマ)に供給・売るサービス。

     

    などなど、特許出願で公開されたアイデアが色々とあふれています。

 

更新日;2019/11/2

CASEが変える、未来とは

ここでは、CASEに取り組む企業等が発信する情報を調べた上で、得られた情報をベースに私たちの未来の暮らしにもたらすものがどのようなものかを推測しました。

推測された未来

クルマが変わり、運転が変わり、人の移動が分かり、宅配や物流など、運送ビジネスが変わるというのが調査で分かりました。このように変わった先には、快適で、安全で、安心して暮らせるようになるというもので、2050年頃をゴールに、段階的にそこに向かうと、日本国政府を始め自動車メーカーなどのCASEを主導する企業等が進めていることが分かりました。

【参考にした資料】

Connected(コネクテッド)の実現でくる未来像

クルマがネットワークにつながれば、例えば、

  • 渋滞レスカーナビ
  • 盗難車の自動追跡サービス
  • 保険料を実際の走行距離情報で決める自動車保険
  • 自動で救助がくる交通事故対応サービス
  • 前走車の急ブレーキに確実に対応できる追従走行(ACC)
  • スマホで呼ぶと来るクルマ(駐車場で、自宅に送迎、など)
  • など

Autonomous(自動運転) の実現でくる 未来像

クルマが自動運転に変われば、例えば、

  • 運転に不安な年寄りの事故が減る
  • マイカー購入相当の料金で送迎サービスが利用できる。
  • 移動中の運転疲労がなくなり、色々と楽しむことができる。
  • 駐車場で勝手に自動駐車
  • レンタカーの返却は、無人で。
  • など

Shared&Services(シェアリング) の実現でくる 未来像

  • マイカーが不要に。
  • スマートフォーンで呼べば来るタクシー。
  • 相乗りタクシーで安価に。

Electric(電動化) の実現でくる 未来像

  • 環境汚染の地球的課題の解決につながる。温暖化などで台風発生被害などが減る。
  • 空気がきれいな都会生活ができるようになる。
  • ガソリン代などの運送コストが減り、タクシーなどの送迎サービスのコストが下がる

トヨタがイメージする未来、「Woven City」

ECOを強く意識し、木々による緑が多い街づくり。店らしい店がなく、道路も少ない。クルマが欲しいものを持ってきてくれる街。こんな街をイメージしているのかと思うような動画でした。

分析者が感じたことは、この動画がトヨタが目指すモビリティーというか、街づくりと思った時に、コンビニエンスストアの店舗の在り方や宅急便の在り方なども、様々な事業者に影響することだといえる。東富士の街づくりは1つの実験に過ぎないが、この実験の先に完成する街は、住み良い理想の街が完成すると、各所各所の街づくりは、 それを真似て、 トヨタが考えた様々な技術・機能が広がることになる。そこまでいくと、トヨタが世の中を変えることになるのだと思う。

これがCASEの未来を現在創造する一番の近道だと思うと、多くの企業がこの街づくりの行方にウォッチングし続けることが必要ではないかと思った。

更新日;2020/1/12

「 VICS」とは

 VICS

Vehicle Information and Communication Systemの略称がVICSで、 道路交通情報通信システムと和文表記される。

「「VICS(ビックス)」とは、渋滞や交通規制などの道路交通情報を、
FM多重放送やビーコンを使ってリアルタイムにカーナビに届けるシステムです。
VICS情報は24時間365日提供され、カーナビによるルート検索や渋滞回避に活用されています。 」(出展;VICSセンター)

VICSセンターとは、 正式には、「一般財団法人道路交通情報通信システムセンター」。

VICSセンター が収集、処理、編集した道路交通情報を通信・放送メディアによって送信し、カーナビゲーションなどの車載装置に文字や図形(地図など)として表示させる国内向けのシステムであり、道路上に設置した情報発信装置(ビーコン)やFM多重放送などにより、交通情報を提供するものである。

VICSによって提供される情報としては、渋滞情報、所要時間、事故・故障車・工事情報、速度規制・車線規制情報、駐車場の位置、駐車場・サービスエリア・パーキングエリアの満車・空車情報などがある。

これらの情報は、日本道路交通情報センター(JARTIC)が都道府県警察、道路管理者から収集したものである。

特許情報を使って推測した「VICSセンターの技術」

2014年前後の 5件の特許出願で分かるのは、安定的な道路交通関連情報の取得技術やプローブカーを走行させたうえで、道路ごとの状況をデータ化する技術などがある模様。

「DSRC」とは

ITS(Intelligent Transport Systems、 高度道路交通システム)で用いられ ている代表的な無線通信がDSRC (Dedicated Short Range Communications、狭域通信)です。一般的に は、道路沿いなどに敷設された通信 装置(路側機)と、走行する自動車に 搭載された車載器などとの間で行わ れる無線通信を指します。ETC (Electronic Toll Collection、自動料 金支払いシステム)は、その代表的な適用例です。 出展;総務省のHP

DSRC(Dedicated Short Range Communications:狭域通信)は、 V2Xの通信方式として 車両通信に適用することが2019年10月現在期待されている。ただし、類似技術として競合するのが、携帯電話の通信網を使用する C-V2X(Cellular-V2x:セルラーV2X)。5Gの普及を考慮して、車両間通信などに期待されている。

参考)

「CASE」とは

「CASE」は、「Connected(コネクテッド)」「Autonomous(自動運転)」「Shared & Services(シェアリング)」「Electric(電動化)」のこと。

参考

メルセデス・ベンツの 中長期戦略のネーミングとして、 「CASE」が使われた。

トヨタは、「CASE」という新しい領域で技術革新が進むことを示し、自らがクルマの概念が大きく変え、「未来のモビリティ社会」の実現に取り組むとしている。(出展;トヨタ自動車ホームページ

「CACC」とは

Cooperative Adaptive Cruise Control の略語。 クルーズ・コントロール の1種で、「協調型車間距離維持支援システム」と 和文表記される用語。

技術開発の流れは、定速走行する クルーズ・コントロール 「CC」がクルマに搭載され、次に、LiDARなどのセンサで 前方を走るクルマまでの距離を測り追従走行するアクティブ ・ クルーズ ・ コントロール 「ACC」がクルマに搭載され、その次がCACCがクルマに搭載されることが期待されている。

「CACC」は、未来のクルーズコントロール、或いは、アクティブ ・ クルーズ ・ コントロール として構想されているもので、協調型とあるように、前方を走るクルマのブレーキやアクセルの動きを通信で取得し、 前方を走るクルマ に協調して車間距離を維持する機能として商品化される見込み。ただし、前のクルマにも通信機能が必要なことから、CACC機能を持ったクルマの普及に時間がかかると思わ、一方、運転手不足や運転疲労の課題があるトラック運送に絞り、複数車両が 列をなして走行するトラックの隊列走行といったビジネスが考えられている。

参考) 「CC」「ACC」 の動向

「ITS」とは

Intelligent Transport Systems の略語。「高度道路交通システム」と和文表記される。

国土交通省では次のように定義している。

Intelligent Transport Systems(高度道路交通システム)
「道路交通の安全性、輸送効率、快適性の向上等を目的に、最先端の情報通信技術等を用いて、人と道路と車両とを一体のシステムとして構築する新しい道路交通システムの総称。 」出典:国土交通省ホームページ

この用語は、「高度」という修飾語を含むので、具体的な技術を限定した言葉ではないので、現時点で想定されている具体的な情報通信技術で定義しなおすと、次のようになる。

人と 車両 の通信技術、道路と 車両 の 通信技術 、 車両 と 車両 の 通信技術 、センター・クラウドと 車両 ・人・道路との 通信技術を使い、人と道路と車両とを一体のシステムとして扱って、事故、渋滞、環境対策といった課題を解決するシステムと換言することができる。

関連情報

用語「ITS」が 使われる特許情報の動向

パテントマップで分かるのは、住友電気工業(株)、トヨタ自動車、などが古くから「ITS」使っていることと、最近、キヤノンが2016年くらいから使い始めた傾向がみてとれる。

  • 補足1)本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)
  • 補足2)2018年の出願数は、未公開分の出願で今後増える見込み。
  • 補足3)2019年の出願数は、未公開分の出願があるので、グラフに含めまていない。
  •  
  • ※ 条件
  •  1)調査日;2019/10/18
  •  2)対象国;日本特許の出願が対象。
  •  3)開発年=出願年とした。ただし、優先権出願は優先日でカウントした。
  •  4)検索方法;公報全文のキーワードに 
       ”Intelligent Transport Systems” or “高度道路交通システム”を含む公報
  •  5)出願日の限定;2010/01/01~

Veoneerの特許情報でみる技術開発の動きとは

開発スタートは2011年

Veoneerの技術開発は、スウェーデンの開発拠点と米国にもある模様。

2011年に スウェーデンの開発拠点( 出願人名; VEONEER US INC)からの特許出願が欧州特許庁に出ていて、その後米国の開発拠点(出願人名; VEONEER US INC )からの出願も多くある。

開発が活発化したのは、2016年から

米国特許出願で見ると、以下マップのような出願推移であり、2013年から開始され、2016年から活発になり、現在も増加傾向にあり、技術開発がより活発になってきていることが分かる。

  • 補足1)本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)
  • 補足2)2018年の出願数のグレー色の部分は、推定値。未公開分の出願を推定。
  •  
  • ※ 条件
  •  1)調査日;2019/10/11
  •  2)対象国;米国特許の出願が対象。
  •  3)開発年=出願年とした。ただし、優先権出願は優先日でカウントした。
  •  4)検索方法;出願人・権利者が”Veoneer”の公報
  •  5)出願日の限定;特になし

 

開発する技術内容、LiDARやADAS運転支援技術

出願内容の技術には、LiDAR、車両の運転を支援する運転支援装置、など、自動運転車に関わる技術がほとんど。

参考)Veoneerの企業全体の調査結果は、以下を参照ください。

2020年1月13日更新 アナリスト 松井

「特許情報でみる技術開発の動き」コーナーについての解説

衝突被害軽減ブレーキ

□定義

自動車が衝突しそうな時に、車を停止させようとする機能のことです。技術的には、衝突する対象物をセンサーで検知し、速度や距離を考慮して、衝突の恐れがあると判断した際に、自動的にブレーキが作動させる。

呼び名は、Autonomous Emergency Brakingと欧州で呼ばれ、日本では、「衝突被害軽減ブレーキ」、などと呼ぶように 自動車公正取引協議会 が指導をしています。( 「自動ブレーキ」と呼ばないように指導している )。

呼称は、 各社で異なりますが、自動車メーカーのほとんどが「 衝突軽減ブレーキ 」の機能を商用化しています。

2019年12月国土交通省の報道

□安全性

「衝突被害軽減ブレーキ」 機能が搭載されてないより、ある方が安全と言える機能だといえますが、万能ではないことを 国道交通省が動画で説明しているように、スピードを出し過ぎていたりなどの条件下では安全とはいえないとしている。

万能ではない。どんな時かを説明する動画が含まれています

□ センシング技術の方式

センサーには、「赤外線レーザー」、「単眼カメラ」、「ステレオカメラ」、「ミリ波レーダー」「超音波」などの複数の種類があって、1種類だけのものもあれば、複数を併用しているものもあります。

□企業別状況

各社の呼称と各社のHP等で説明している内容を以下にまとめました。

トヨタのプリクラッシュセーフティ 」

センサに「単眼カメラ」+「ミリ波センサー」 を併用しています。

広い視野で人や走行車両をカメラで認識し、一方、カメラが苦手な雨や霧、夜間をカバーすべく、ミリ波レーダーで認識しています。

日産の「インテリジェント エマージェンシーブレーキ

前方のクルマや人を検知して、ぶつかる可能性が高まると表示とブザーでドライバーに回避操作をメーター内の警告表示とブザーでドライバーの回避操作を促し、 万一、安全に減速できなかった場合には、ブレーキが作動するとあります。

ホンダの 「 衝突軽減ブレーキ〈CMBS〉(レーダータイプ) 」

ミリ波レーダーで前走車・対向車を認識。衝突の危険が高まると音や表示、軽い自動ブレーキで注意を促し、さらに接近すると強い自動ブレーキをかけ、衝突回避・被害軽減を図ります。対向車の場合には、ステアリング振動によっても警告するとともに、ステアリングによる回避操作もアシストします。
CMBS=Collision Mitigation Brake System

センサに「ミリ波レーダー」を使っています。

衝突の危険が高まると音や表示、軽いブレーキ で注意を促します。

衝突対象が対向車の場合には、ステアリング振動によっても警告する機能もあります。 

スバルのプリクラッシュブレーキ

センサに「ステレオカメラ 」 を使っているようです。

ステレオカメラは、視野角と視認距離を拡大して認識性能を向上させているようで、さらに、カラー画像化をしています。それにより、ブレーキランプの赤く光る点灯を認識できるようにし、従来より性能を高めている。カメラの不得意な逆光にも対応する改善がなされ、安定性を高めています。

その他自動車メーカー

他のマツダ、アウディ、など、ほとんどの自動車メーカーが 衝突軽減ブレーキ の機能を商用化しています。

ただし、ここまで紹介したように、トヨタ、日産、ホンダ、スバルの4社を比較してもわかるように、センサが各社異なります。また、日々進化をさせているようです。各社の性能はマチマチといえますし、日々性能が変化していっている状況が分かりました。

□各社技術の違いを特許情報でみる

特許出願の概況

では、各社の特許出願の状況を見てみましょう。

特許出願数を出願年で時系列にしたパテントマップを示しました。

最近の特許出願のボリュームは、トヨタが各社の倍くらいあることが分かりました。

スバルは、2008年に 初代のEyeSightを出して、その前の開発時期に特許出願を多く出願しました。

その近辺は、日産自動車の特許出願も比較して多くありました。

しかし、最近、トヨタの特許出願が特に多くなっていて、日産自動車の出願が 衝突軽減ブレーキ に関し、減らしてきていることが分かります。ホンダは、2014年に増やしてきていて、その後も継続をしていますが、トヨタに追い付いていない状況です。

商用化した機能の各社の センサは、 異なるようなので、技術開発の違いを特許出願で把握して見ることにしたので紹介する。

トヨタ

「単眼カメラ」+「ミリ波センサー」 を併用 する技術に関する特許出願のパテントマップ によれば、開発活動が活発になってきている状況を推測する。

  • 補足1)本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)
  • 補足2)2018年、2019年の出願数は、未公開分の出願が多くあるので、グラフに含めませんでした。
  • ※ 条件
  •  1)調査日;2019/10/07
  •  2)対象国;日本特許の出願が対象。
  •  3)開発年=出願年とした。ただし、優先権出願は優先日でカウントした。
  •  4)検索方法;公報全文のキーワード”カメラ”と”ミリ波”の両方を含む公報
  •  5)出願日の限定;2010/01/01~

ホンダ

「ミリ波センサー」 を使った技術に関する特許出願のパテントマップ によれば、開発活動が活発になってきている状況を推測する。

  • 補足1)本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)
  • 補足2)2018年の出願数は、未公開分の出願を推定し、グレーで表示した。
  • 補足3)2019年の出願数は、未公開分の出願があるので、グラフに含めまていない。
  •  
  • ※ 条件
  •  1)調査日;2019/10/07
  •  2)対象国;日本特許の出願が対象。
  •  3)開発年=出願年とした。ただし、優先権出願は優先日でカウントした。
  •  4)検索方法;公報全文のキーワード”ミリ波”を含む公報
  •  5)出願日の限定;2010/01/01~

2019年12月19日更新 アナリスト 松井

自動バレーパーキング

未来の駐車場システムのことである。

自動バレーパーキングは、Automated Valet Parkingの略。 そもそも「 Valet Parking 」とは、 ホテルやレストランの駐車サービスで行われているサービスで、係りの人に 車のカギを預け代わりに車の駐車をしてくれるサービスのこと。自動バレーパーキング は、係の人がいない、自動で行う駐車システムのことである。

システムのことがイメージできない方は、まずは、Mercedes-Benz/Bosch の制作したYouTubeを見てください。

「Automated Valet Parking System」

このように、駐車は、係員(人)ではなくスマホで指示すれば、勝手に自律走行をし駐車してくれるというもの。

業界の動き

政府は、「 官民 ITS 構想・ロードマップ 」を作成し、その中でも 「自動バレーパーキング」 が取り上げられていて、強いニーズがあるとされている。

2019年6月に 自動走行ビジネス検討会が発行した資料を紹介する。

海外の動き

技術開発やテスト運用をし、検討が進められている。

上述したMercedes-Benz/Bosch は、 Automated Valet Parking System として、取り組んでいる。一方、 自動駐車に限定したものではないが、無人運転として、注目される海外の動きには、「Waymo One」「 GM Cruise 」「 Sensible4 」「 Smart Shuttle Project 」がある。

Waymo One
GM Cruise
Sensible4
スイスの街中を走る字無人運転バス

現在の実用化

トヨタの自動駐車機能

実用化されたのは、駐車スペース前でボタン一つで自律走行し駐車する自動駐車機能。

トヨタの アドバンス パーク

この機能は、自動バレーパーキングの一歩手前の技術レベルにあると言える。遠くにある駐車スペースを探すことや、そこまで自律走行する機能までは、まだ実用化されていない。

技術の動き

自動バレーパーキングは、駐車スペース前でボタン一つで自律走行し駐車する自動駐車機能というよりは、遠くにある駐車スペースを探すし、そこまで自律走行するというレベルだとすると、実用化の一歩手前にあると言える。残る技術課題は、コストと安全性。特に、コストを下げ利益を上げられるところまでいけば、ビジネスとして加速すると思われる。 なぜならば、公道での無人走行は、道路交通法などの法的な問題が実用化に向けての大きな課題になるが、駐車場が私有地の場合が多いことから、法の縛りが少ないといえる。そうはいっても、駐車場の経営者の責任となりやすいので、二の足を踏みビジネスとしての加速は、まだまだ。万が一の事故に対する保険や事故を起こさない技術のレベルアップが今後も継続することになる。

Mercedes-Benz の取り組みは、車両側に機能を持たなくても駐車場内のカメラや通信などにより、自動駐車できるシステムを目指している模様。

一方、日本での動きは、 自動走行ビジネス検討会 「自動走行の実現に向けた 取組報告と方針」 Version 3.0 によると、車両と駐車場の両方に機能を持たせることを考えている。また、当面の目標は、自動バレーパーキング専用駐車場で専用の車両が自動駐車できることを目指しているという。街の駐車場にだれもが自由に自動バレーパーキングする時代には、まだまだ先になると予測される。

□ 特許情報でみる技術開発の動き

自動バレーパーキングの技術開発は、2014年~2017年にかけて、活発に行われたことが分かった。特許出願を伴い技術開発を進める主な企業は、 Mercedes-Benzと組んでいる「ROBERT BOSCH」であった。2015年、2016年に技術開発が活発になって特許出願がされていた。他には、「FORD」が 2016年に特許出願をして活発化していた。日本の企業は、まだまだ、活発化している傾向は見えなく、トヨタが、特許出願を 最近になって始めている。

  • 補足1)本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発のアクティビティ
  • 補足2)主に、2018年、2019年の出願数は、未公開分の出願が存在するので、より増加する。
  • ※ 条件
  •  1)調査日;2019/09/30
  •  2)対象国;米国特許の出願が対象。
  •  3)開発年=出願年とした。ただし、優先権出願は優先日でカウントした。
  •  4)検索方法;公報全文のキーワード”Valet Parking”を含む公報
  •  5)出願日の限定;2010/01/01~

米国特許ベース

日本国特許ベース

  • ※ 補足・条件
  •  1)調査日;2019/11/3
  •  2)検索方法;公報全文のキーワード”Valet Parking”を含む公報
  •  3)出願日の限定;2010/01/01~
  •  4)グラフ作成 横軸;開発時期、縦軸;技術開発のアクティビティ
  •  5)2018年、2019年の出願数は、未公開分で今後増加する可能性がある。

2020年1月6日更新 アナリスト 松井

InnovizのLiDAR特許出願動向

Innoviz企業情報を把握する場合は、ここをクリックしサイト内別ページをご覧ください。

ここでは、Innoviz Technologiesの米国特許公報を検索(※)した結果のパテントマップと特許サンプルを紹介します。

□パテントマップ

米国特許出願があり、LiDAR技術関連の特許出願がされている。レーザーを複数配置し、同時に複数の箇所を検出する高精度のLiDAR技術の出願にフォーカスし出願している。

※ グラフの条件

  • 調査日は、2019/09/21
  • 2018年,2019年の出願数などは、今後公開される出願で増える可能性がある
  • 検索式は、出願人/権利者にキーワード=”Innoviz Technologies”で検索したもの。
  • カウント方法は、分割出願を代表のみでカウント

□特許サンプル

  • US10353075 では、同時に異なるエリアを検知する技術の出願である。
  • US20180100928A1 も基本構成は同じで、新たな工夫を入れている。

□出願国

WO出願があり、米国以外は、中国、欧州、韓国にファミリー出願がある。

「LiDAR」特許出願の動向

「LiDAR」センサーについて米国特許公報を検索(※)し、 パテントマップにしました。

  •  調査日は、2019/09/18
  •  検索式は、「発明の名称」に以下のキーワードを入れて検索したもの。
           キーワード=”LiDAR” or  “light detection and ranging” 

特許出願が多い主な企業名(出願人)リスト

 ※ 対象企業の詳細は、リンク先(当サイト内の投稿頁)をご覧ください。

LiDAR

□Technology

LiDAR(ライダー)とは、Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging、laser radarの略で、可視光などの波長の光を照射し、反射光から対象の距離や方向などを測定するリモートセンシング技術。

車載のLiDARは、照射光をスキャンして、その反射光を使い三次元マッピングを行い反射する物体の形状や距離を検出するものが主流で、検出結果を用いて周囲の自動車や歩行者、障害物などの情報を得て、距離が接近しすぎた時に自動でブレーキをかけて衝突を防ぐ機能などに使われる。

●技術課題

市場の欲求は、コスト、小型化、計測精度、処理速度が不足するとみられる。

車体の前方用、右方向用、左方向用、など7ユニット程度が自動運転に必要で、LiDARユニットあたり4,000ドル(約48万円)以上なので、一車両に300万円を超えるユニットコストになってしまう。実用化に向け、2桁の低価格化を目指した開発を進めている。

□企業

LiDARを開発する企業は、自動車メーカーの社内開発にあったり、部品メーカーもある。

先行しているのが米国のベロダイン(Velodyne)である。

WaymoがLiDARを外販している。

それ以外のメーカーも、続々と増えてきている。

最近の記事では、東芝、イノヴィズ、オムロン、Apple、Oryx Vision、ボッシュ、九州工業大学、パイオニア、ルミナー、ウェイモ、Uber、Otto、マサチューセッツ工科大学(MIT)、アメリカ国防高等研究計画局(DARPA)、パナソニック、オートモーティブ&インダストリアルシステムズ社、などの企業名が掲載されていた。それにトヨタ、フォード、ボルボ、ゼネラルモーターズ(GM)、など自働車メーカーの名前もある。

様々な開発が取り組まれていて、その各社の状況・特長について整理して説明する。


1.Luminarは、量産体制の準備を開始したことを明らかにした。トヨタが採用。

2. トヨタのLiDARは、スキャニングヘッドを8つ備えてて視野向上をしている。

3.東芝が独自のハイブリッド回路で短距離対象物を時間をかけて高精度に測定し、長距離の対象物を真夏の太陽下で200mを誤差125%の計測可能で、かつ高速に処理する技術を開発している。

4.イスラエルの INNOVIZ TECH(イノヴィズ)は、自動車部品メーカーであるデルファイとマグナの2社が出資し、自動運転自動車向けの低コストのLiDARセンサーの製造を開始する。ベロダインよりも小型で価格が安く、イメージ認識能力に優れたセンサーだ。200ドルで販売を開始し、「将来的には100ドルまで低価格化する」とイノヴィズCEOのOmer Keilafは述べている。

5.マサチューセッツ工科大学(MIT)とアメリカ国防高等研究計画局(DARPA)は、LIDARのシステムを1個の極小チップ上に搭載することに成功したとされ、最終的には1個あたり1000円程度のコストでLIDARを自動運転カーに搭載することも可能と見込んでいます

6.トポゼンス(TOPOSENS GMBH)

LiDARの「L]はlight を使わず、その代わりに超音波を使い、 5メートル以内の短距離センサーとして、3Dモデルセンサーを開発した。

6.それ以外にも、パナソニック株式会社 オートモーティブ&インダストリアルシステムズ社による、垂直60度、水平270度の広角スキャンを実現する独自構造のレーザスキャンで、高精度測距を目指す開発、オムロンの3D Lidar、 Appleの機械学習によるLiDARの能力限界を補う方法の開発、Oryx Visionの画期的な技術、ボッシュのLiDAR量産、九州工業大学リアルタイム周辺環境、パイオニアのMEMS ミラーを用いた独自の車載用 3D-LiDAR 開発、Waymo がUberが買収したOtto(OttoMotto・Otto Tracking)を訴える。

LiDARの代替技術

LiDARの安価な代替技術ドイツのスタートアップ企業Toposensの超音波を利用した3Dセンシング技術LiDARを置き換える?コウモリからインスピレ―ション得た超音波式3D検知システム出典;Engadget 

□Patent

「LiDAR」の 米国特許出願の推移は、増加傾向にある。

特許出願が多い主な企業名(出願人)リスト

 ※ 企業の詳細情報が把握したければ、リンク先へ

MaaSの最近の動き

Mobility as a Service に取り組む人たち

MaaSとは、 Mobility as a Service( モビリティ・アズ・ア・サービス)の略で、 「自動運転のみならず自動車や鉄道や飛行機などの様々なモビリティ手段の在り方及びこれらを最適に統合するサービス(MaaS)のこと。

今ない新たなモビリティ手段を国土交通省を始め、自動車会社や鉄道会社などが検討を行っていて、その動きについて、調べた結果をここでは紹介する。

政府の動き

まず、政府や省庁の動きは、次のような報告がされている。

ダイムラーのMaaS

最も早くMaaSビジネスに舵を切ったのが「メルセデスベンツ」を有するダイムラー。

カーシェアリングサービス「Car2Go」を展開し、続いて、ライドヘイリングサービス「MyTaxi」などを拡充している。BMWとMaaSビジネス領域において事業統合した。

BMWと組んで、5つのMaaS会社を設立、順調に売上と利益を伸ばしている。

トヨタ自動車

トヨタ自動車は、ソフトバンクと提携をした。新会社「MONET Technologies(モネ テクノロジーズ)」を設立し、2018年度内をめどに共同事業を開始すると発表し、 新たなモビリティサービスの構築に向けて投資する。

デンソーのMaaS

DENSO MaaS Architecture

これによると、  「Digital Twin」と「Mobility IoT Core」と呼ぶ二つの技術で構成され、モビリティの状態をクラウドにリアルタイムでデータ収集し、そのデータで、使いやすい時空間情報を提供するというもの。

日産とDeNAの共同開発「Easy Ride」

「2020年代前半の本格サービスの提供に向け、地域の魅力にも出会えるような交通サービスを目指していきます。 」(出展;NeNA)

ホンダのMaas

2019.07.04リリースの「Honda Meeting 2019発信概要」

  • 電動モビリティとエネルギーサービスがコネクテッド技術を通じて繋がり、循環するHondaならではの技術・サービス「Honda eMaaS」の構築を目指します。(ホンダのリリース)
  • ・このHonda eMaaSにより、再生可能エネルギーの利用を拡大し、「移動」と「暮らし」を進化させることで、お客様価値の向上に貢献していきます。

VENIAM INC

企業HP

NUTONOMY INC

デルファイに買収され、その後「APTIV」に改名している企業。「APTIV」の詳細は、本サイトの http://pat-analysis.com/car/2019/01/30/aptiv/ を参照。

MaaSのその他

MaaSそのものの定義が広く、多くの会社の取り組みがあるので、今後、調査とともに更新を予定する。

パテントマップから見える注目企業

米国特許での、「MaaS」特許出願は、増加傾向にある。

「VENIAM INC」「NUTONOMY INC」の出願が注目された。

tuSimple

トラックの自動運転技術を保有し、アメリカの貨物運送会社大手のUPSの出資金を受け、技術開発をより加速させ、ドライバーレス トラック (Driverless trucks) の実用化を目指している企業。

□企業

San Diegoを拠点におく、スタートアップ企業。

ドライバーレスのトラック(Driverless trucks)の自動運転技術を保有する。

□協業

アメリカ合衆国の貨物運送会社のUPS(ユナイテッド・パーセル・サービス United Parcel Service, Inc)が出資金を出して、技術開発をより加速させる。 (引用;Forbs)

□技術

ドライバーレスのトラック(Driverless trucks)の自動運転技術を保有する。

1,000メートル先の障害物を検知する技術がある。

1000m Perception

クルマが最も安全で効率的な運転の決定を行えるようにする技術として、 1000メートル先の物体を検知し、すぐに反応できる技術がある。

高速道路のオンとオフの複雑なシナリオに対応

当社独自のAIは、長距離の高速道路走行と複雑な路上走行を可能にします。つまり、ある拠点から別の拠点への完全に自律的な配送を可能にします。

安全で自動運転-雨または輝き

私たちの知覚システムは、悪天候でもオブジェクトや障害物を識別するように設計されています。



LIDAR技術についてや動向

LiDAR技術についてや動向はこちらへ

LIDARセンサー開発

障害物検知センサ(主にLIDAR) メーカーリスト



□特許

特許出願を行う企業である。

米国や中国に対し、特許出願されていることが分かった。

例えば、US9953236では、画像認識にセマンティック分類処理を加えた技術についての特許がある。

Luminar

□企業

2012年設立した ライダー(Lidar)などの自動車センサーを開発する スタートアップ企業。 カリフォルニア州パロアルトに本社、フロリダ州オーランドに開発拠点を置く。

□提携

次の自動車メーカーとの共同開発を進めている。

  • ボルボ
  • トヨタ
  • AID(Autonomous Intelligent Driving)、 VWグループのアウディの子会社

□技術

LiDAR の 認知技術は、性能が高い。1550ナノメートルの波長を採用し、反射率が5%もの低い「暗い」物体を含め、250メートルまでの物体の検出と分類の両方を可能にします。

1550ナノメートルの 波長 のレーザーは、目に優しい。 業界標準の レーザー は、905nmで照射するもの。レーザーが目に照射された際の不具合を起こさないために、出力を弱めている。しかし、 1550nmのレーザーは、目への負担が少なく、出力を高められる。その結果、黒い物体でも検出ができる。

LiDAR技術についてや動向

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LIDARセンサー開発

障害物検知センサ(主にLIDAR) メーカーリスト

□特許

出願人「 Luminar Technologies , Inc 」でLiDAR SYSTEMに関する特許出願を2017年あたりから多く出願をしている。

そこには、レーザーの波長が1550nm近辺であることが記載されていた。

特許サンプル

  • US9905992B1 (a self-Raman laserSelf-Raman laser for lidar system)

詳細は、別途、まとめて掲載予定。

Lightyear

□企業

オランダに拠点をおくスタートアップの電気自動車のメーカー。

Lightyear Oneという自動車製品を2020年から €149,990  で販売する。2000万円を切った価格で販売される。

□技術

ソーラーパネルで太陽光で発電した電気を元に走る車をで、究極の低消費電力の自動車の技術開発ができる。

Lightyear One は、1時間に12キロの充電ができ、フル充電すれば720キロ走行が可能という。 空気抵抗を小さくしたデザインや車体の軽量化、 ソーラーパネル を車体に取り付ける工夫など電気自動車を開発する技術がある。

自動運転の技術があるわけではない。

□特許

公開された特許出願を調べたが、発見されなかった。

Mobileye(モービルアイ)

□企業

イスラエルのエルサレムに拠点を置く会社。 2017年に 買収で、INTELの参加に入る。

Mobileyeは、先進運転支援システム(ADAS)を可能にするソフトウェアの大手サプライヤ である。

□製品( 市販品 )

モービルアイ570

モービルアイ570は、 後付けできる衝突防止警報補助システム。ドライブレコーダーのように後付けする 市販品。

□提携

親会社がINTELである。

25社以上の自動車メーカーのパートナーがいる。

BMWとIntelとで完全自律型自動車を開発する。2021年の生産開始を計画。

□技術

保有技術(1)は、単眼カメラによるセンシング技術がある。 画像処理チップ「EyeQ3」を使う単眼カメラは、日産やマツダのクルマに搭載され、 歩行者対応自動ブレーキ試験で、 優れた性能であった。(出展;日経XTECH  https://tech.nikkeibp.co.jp/dm/atcl/mag/15/00173/00001/

保有技術(2)は、 リアルタイムマッピングシステム、人工知能(AI)の強化学習システムの技術がある。

これらの技術は、 「CSLP(セントラル・センシング・ローカリゼーション・アンド・プラニング)」 という元DelphiのAptiv が提供するADAS開発環境で使える技術として、提供されている。 ちなみに、CSLPでは、AI、ディープラーニング、クラウドソーシングを含む最新のテクノロジを ターンキーで 活用できる。

LIDAR技術についてや動向

LiDAR技術についてや動向はこちらへ

障害物検知センサ(主にLIDAR) メーカーリスト



□特許

米国特許、欧州特許、など、特許出願をしている。

詳細は、検討後に掲載予定。

テスラ

企業

Tesla, Inc.は 2003年 設立、2017年にTesla Motors inc.から名称変更した電気自動車メーカー。米国に拠点を置く、ソーラーパネルなどの開発・製造・販売している。

2018年通期売上が2兆円を超す大企業になっている。最終損益は赤字であるが、前年比で大幅に縮小していて、今後の黒字化も視野に入る。電気自動車の販売が好調で、今後も大きく成長することが予測される。

提携・M&A

バッテリー技術とAI技術を買収で取得した。

技術 

電気自動車、ソーラーパネルの商品があり、バッテリーや自動運転制御技術、などの技術を保有。

自動運転技術にフォーカスすると、オートパイロット運転支援システム と完全自動運転の両方の技術があり、機種「MODEL S」には完全自動運転対応のハードウェアを搭載していると企業HPにはある

オートパイロットや完全自動運転(自律走行)の技術がある。

オートパイロット

https://www.tesla.com/jp/autopilot によれば、

カメラを8台搭載し、360度を見ていて、最長250mまで先を視認できる。

フォワード フェーシング レーダーは 最先端のプロセッシング技術が採用し、豪雨、霧、塵や前方を走るクルマを認識することを可能にしている。

前方のカメラ は、ナロー/ミドル/ワイドの3台で、最長視認距離 250mの ナロー レンズ 、 150mの ミドル レンズ 、60m ワイド レンズによる3台のカメラを搭載。これは信号機や、割り込み車両、そして近距離にある物体を捉えるためのものである。併設補完されるレーダーは、最長視認距離160mの機能を持つ。

超音波センサーは12個搭載し、8m先の物体を高い精度で検知する技術がある。

カメラの視界を 超音波センサー が補完。近距離は隙間なく検知するようにしている。

自律走行運転

◆ ナビゲート オン オートパイロット

車線変更を提案しステアリング操作を行う機能のようです。速度の遅い車やトラックの後ろにとどまらないよう調整することで目的地までのルートを最適化する機能で、設定した目的地に応じて高速道路のインターチェンジの通過や乗り降りなどのステアリング操作を行うと、HPには記載されています。

◆エンハンスト サモン機能

まず、「サモン」機能が以前あり、それは、スマートフォンのアプリ経由で車を無人状態で前進、後退させる機能です。 狭い車庫の出し入れなどに便利な機能がありました。

一方、「エンハンストサモン」機能は、一部ユーザーのみ公開されている機能のようであるが、車を自分の所まで呼べる機能です。公道で使うことは認められていないようで、少なくとも、自宅などで自己責任で使う分には、優れた機能なのかもしれません。

これは、購入者の自己責任ではあるものの、無人自律走行車の販売が開始されたともいえる状況である。

◆ ワイヤレスによるソフトウェアアップデート

技術は、日々進化していくので、過去に買ったクルマの機能が古くなるにが通常でした。しかし、テスラ社の機能には、ワイヤレスでの通信機能が備えられていて、ソフトウエアを更新可能にしている。最新の機能で車に乗れるようんいなっている。

特許で見る保有技術

バッテリーなどの電気自動車関連の特許が多くある。

この後、自動運転に関する技術について、調査を行って、掲載予定。

「ナビゲート オン オートパイロット」や「エンハンスト サモン機能」についての特許出願があるのか、確認してみようと思います。 しばらく、お待ちください。

2020年1月6日更新 アナリスト 松井

Ibeo,ZF,AMS連合のLiDARセンサー

□企業

正式名称は、 Ibeo Automotive Systems GmbH 。 ドイツのハンブルグとオランダのアイントホーフェンで合計350人以上の従業員を擁し、 ドイツに拠点を置く、 LiDARセンサー メーカー。

ドイツのZF Friedrichshafenの完全子会社であるZukunft Ventures GmbHは、Ibeo Automotive Systems GmbHの株式を保有しています。

ibeoのLiDARセンサーは、価格1000万円以上するとされるLiDARセンサーを300万円ほどの価格で販売する技術力がある模様。

□提携(共 同開発 )

2021年までに実用化を目指し、amsのVCSEL(面発光型半導体レーザー)アレイなどを活用したソリッドステートLiDAR技術の3社で共同開発を進め、2021年までの実用化を目指すという。

面発光型半導体レーザーは、エッジエミッターやLEDといった光源よりも優れた信頼性と安定性を実現するという。

実用化を目指す技術は、光ビームの方向を切り替える際に機械部品を必要とせず、信頼性を改善しつつ複雑性、寸法、重量、コストを削減できるソリッドステートLiDARです。

 



□技術

LIDAR技術についてや動向

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LIDARセンサー開発

障害物検知センサ(主にLIDAR) メーカーリスト



□特許

ibeoは、特許出願をしている。詳細は、別途、分析をしてお知らせする予定。

Blickfeld(ドイツ)

□企業

Blickfeldは、 ドイツのミュンヘンに拠点がある ベンチャー企業。

自動運転向け車載センサーを開発している

小糸製作所は、Blickfeld 社とヘッドランプ搭載 LiDAR の共同検討を開始

□技術

車載センサー は、独自のシリコンMEMSミラーによる MEMSビーム偏向ユニット のLiDARセンサー。

耐久性を備え、 大量生産に重点を置いて設計されている。

独自のLiDAR(Light Detection and Ranging)技術は、光学的・電子的な工夫によって、すでに150mまで遠方の距離画像を高精度に得られるようにしている。



LIDAR技術についてや動向

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LIDARセンサー開発

障害物検知センサ(主にLIDAR) メーカーリスト



□特許

特許出願のマップからみれば、技術開発は、 2016年あたりから 進められたと推定される。

※ 対象国は全世界でカウント

特許サンプルを紹介する。

MEMSミラー技術に関する出願がこれ。

https://patents.google.com/patent/EP3345017B1/de?assignee=Blickfeld

クルーズ・コントロール

□技術

クルーズ・コントロール(CC(Cruise Control)は、 クルマが定速走行する機能。

その発展形が、アダプティブ・クルーズ・コントロール( ACC( Adaptive Cruise Control )。定速だけでなく、適応的に走行する機能。

  • ACCは、基本、車間距離を一定に保つためのセンサーとCPU(コンピューター)が車に搭載されています。前方を走行するクルマを検知し、車間距離を測るためです。
  • トヨタのセンサは、レーダーを使っています。そのため 「レーダークルーズコントロール」と呼んでいます。

さらなる発展形が、 通信利用協調型車間距離制御装置(CACCCooperative Adaptive Cruise Control)。未来のクルーズ・コントロール。前のクルマからの通信を受けて、距離をコントロールし走行する機能。

ACCの適応的走行とは、一定の距離で先行車に追従する機能といっても良い。 前の車が減速した場合、自分の車も自動的に減速する、一方、前の車が加速すると、自分の車も加速することで、一定の距離を保とうとして追従走行する。その際、無限加速するのでなく、最初に設定済の速度まで上げた後は、一定速度を保つ走行をする機能になっている。前のクルマの暴走に付き合って加速することはしない機能である。

国土交通省の報道について

□企業

商品化しているのは、自動車メーカーのほとんど。実用化済の技術。

  • トヨタは、レクサスを始め、プリウス、ハリアー、アルファード、など多くの車種に搭載。搭載車種はクリックしてください。
  • 日産自動車、機能の名前が異なり、「インテリジェント クルーズコントロール」と呼びますが、基本的に、同じ動作、 同じ機能のものがあります。
  • ホンダは、ACC〈アダプティブ・クルーズ・コントロール>と 呼びますが、基本的に、同じ動作、 同じ機能のものがあります。
  • マツダ、MRCC(マツダレーダークルーズコントロール) と 呼びますが、基本的に、同じ動作、 同じ機能のものがあります。
  • など、

BoschがACCユニット販売している。ACC技術がある。

□特許

クルーズ・コントロール(CC)の米国特許( 2248件 )のパテントマップを使ってみてみました。ACCの開発は、2013年あたりから急増していることが分かりました。

自動運転車のブームが始まったあたりからより盛んになってきているようです。LiDARなどのセンサの進歩に同期しているように思います。

【マップの注釈】

  • 米国特許を選んだ理由は、クルマの市場国だからです。 米国以外の自動車メーカーの特許出願は、母国の出願が多いのは当然ですが、米国にも出願をしているからです。
  • パテントマップの特許特定方法は、「クルーズコントロール」という CPC分類「B60W30/14」を使いました。

トヨタ自動車の2013年当時のアダプティブ・クルーズ・コントロール の技術開発状況を当時出願された特許び技術内容を確認することで、推測してみることにした。

例えば、US9586582(リンク先は、GooglePatesの公報)では、前のクルマを追従していて、横などの死角から飛び出してくるクルマに対するクルマの制御に関する技術であった。つまり、2013年にトヨタのACCの技術開発状況は、前のクルマの追従走行というだけでなく、死角からの飛び出してくるクルマなどを想定し、適応する技術開発が進められていたことが推測される。

その後のトヨタ自動車の特許出願は、急増していて、 クルーズコントロール 技術などでは、先行していた日産自動車の特許出願数を大幅に上回る状況になってきていることがパテントマップから分かった。

Boschの出願数が部品メーカーなのにあることが分かった。

2019年12月19日更新 アナリスト 松井

3D地図の提携動向

【HERE連合】

欧州の地図制作会社HEREが中心となって、仲間を呼び掛けて取り組んでいる。

HEREは、2015年にAudi、BMW、Daimlerの自動車メーカーによる企業連合に買収されたオランダのアムステルダムに拠点を置くベンチャー企業。

HEREの紹介

HEREのカーナビゲーションシステムでは、 自動運転の「レベル3」機能を搭載したAudi「A8」に搭載されている。 他にも、BMWや、アルパインやガーミン、米Amazon.comや米オラクルなどに販売またはライセンスする実績がある。

  • Audi
  • AWS
  • BMW
  • Daimler
  • DJI
  • Esri
  • Intel
  • Mobileye
  • NVIDIA
  • Oracle
  • Pioneer

【ダイナミックマップ連合】

日本の (株)産業革新機構がが中心となって自動車メーカーなどに呼び掛けてダイナミックアップのデータ構造を標準化しようと取り組んでいる。

  • 株式会社INCJ( 元(株)産業革新機構 )
  • 三菱電機株式会社
  • 株式会社ゼンリン
  • 株式会社パスコ
  • アイサンテクノロジー株式会社
  • インクリメント・ピー株式会社
  • 株式会社トヨタマップマスター
  • いすゞ自動車株式会社
  • スズキ株式会社
  • 株式会社SUBARU
  • ダイハツ工業株式会社
  • トヨタ自動車株式会社
  • 日産自動車株式会社
  • 日野自動車株式会社
  • 本田技研工業株式会社
  • マツダ株式会社
  • 三菱自動車工業株式会社

【トヨタTRIとCARMERA社 の協業】

車載カメラを使った地図生成に取り組んでいる。

TRI(トヨタの自動運転研究所)

□企業

会社名は、Toyota Research Institute(TRI)。トヨタ自動車が米国に拠点をおく自動運転技術の研究所。

その子会社として、 トヨタ自動車、デンソー、アイシン精機の3社が2018年3月に共同で設立した「トヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・デベロップメント株式会社(TRI-AD)」がある。

□技術

  • TRIの強みは、人工知能(AI)を使った技術開発。数百万ドルを投資し、MIT、スタンフォード、ミシガン大学、などの 研究機関、大学、および企業 と 共同研究を進める。
  • 運転支援システムの技術は、「Guardian」と「Chauffeur」 の2つに分けていて開発している。
  • 地図の生成技術は、車の走行に伴いLiDARセンサなどの情報から予め用意された地図を更新するものである。ただし、実用化が簡単ではない。精度の課題、誤認識の課題、など、技術課題は多くある。その技術開発をTRIは進めているという。

・ 「Guardian」と「Chauffeur」の2つの運転支援システムがある。

「Guardian」と「Chauffeur」
  • GUARDIANが、運転者支援の自動運転車。
  • CHAUFFEURが、完全自律走行車。

・「自動地図生成プラットフォーム(AMP)」を開発している

「Toyota Research Institute Advanced Development(TRI-AD)は、自動運転車向け高精度地図の普及を促進するため、「自動地図生成プラットフォーム(AMP)」を開発する。」(出展;MONOist


□ 特許

68件の 米国特許出願が 調査日時点(2019.05月)で 公開されている。


2017年から出願が始まった。

2017年から出願が始まり、米国以外に日本、中国、ドイツに出願がされている。 2016年に会社が設立後に特許出願である。

運転支援システムの技術に関わる出願の主な技術分類は、LiDARセンサ技術(G01S17/88)、センサを使って行うシーン認識技術(G06K9)、衝突防止技術(G08G1)、クルマの姿勢制御・位置の制御技術(G05D1/0088)がある。

  • 例えば、US10095228(リンク先は、GooglePatentsの公報)は、 運転席で見る画像に、 AR技術(拡張現実)を使って、人や他のクルマをレンダリングして表示する機能のものがある。将来のクルマには、肉眼で見える以外のものがみえる時代になるのかもしれない。
  • 例えば、US2019/0094040 (リンク先は、GooglePatentsの公報) は、 運転席で見る画像に、 LiDARなどのセンサで検知した物体を表示する機能のものがある。車の陰で見えない人などをセンサが検知し、それを運転者に表示で知らせてくれる機能である。これも、肉眼で見える以外のセンサで検知した物体を 運転手に見せようとする機能で、 将来のクルマには、肉眼で見える以外のものがみえる時代になるのかもしれない。

一方、地図生成の技術の特許出願は、やはり、LiDARセンサ技術(G01S17/88)、センサを使って行うシーン認識技術(G06K9)、 それに、地図データの構造(G01C21/32)などがある。

例えば、 US10203210 (リンク先は、GooglePatentsの公報)
は、 地図更新システム。技術は、車両が センサからの情報で、車両が他の車両、障害物、歩行者、などの周囲情報を使用して、環境内に車両を位置特定することができるSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)  と呼ばれ技術を使い、マップを生成・更新するもの。この技術は、位置の誤差の課題を解決する課題を捉え解決しようとする技術である。

トヨタ モビリティサービス パートナー

□ e-Palette Concept

“e-Palette Concept”は、トヨタ自動車が 2018年6月にプレスリリース したもの。

翌年の2018 International CESで出展している。

複数のサービス事業者による1台の車両の相互利用や、複数のサイズバリエーションをもつ車両による効率的かつ一貫した輸送システムといったサービスの最適化を目指しています。(出展;トヨタ自動車のHP

動画で見るとこんな感じです。

コンセプトは、ライドシェアや宅配などの未来型のサービスのもの。


トヨタ自動車 が用意する自動車は、大型バス並みのサイズの自動運転車と、中型車両、それに小回りの利くバイク並みの小型車の3車両。これにより、大型車で遠距離輸送を担い、中型車が引き継ぎ、最後は小型車に引き継ぎ、街中や住宅地の狭い道を輸送する。つまり、 トヨタは、3つの異なるサイズの自動運転車を開発する模様。

宅配業者やタクシー、などを手掛けるサービス事業者は、この車両を活用し、荷物を家に届けるサービスをする。

トヨタ自動車は、モビリティサービス(MaaS)専用次世代電気自動車(EV)のコンセプトで、パートナーを集めて、サービスの企画段階から実験車両による実証事業をともに進めていく。

□トヨタが自社開発する技術

  • 車両制御インターフェース
  • DCM(データコミュニケーションモジュール)
  • TBDC(TOYOTA Big Data Center)
  • OTA(Over The Air)無線通信を経由して、ソフトウェアの更新を行うこと
  • モビリティサービスプラットフォーム(MSPF)

□モビリティサービス のパートナー

  • Didi Chuxing(ビジネスパートナー&技術パートナー)
  • マツダ株式会社 (ビジネスパートナー&技術パートナー)
  • Uber Technologies, Inc. (ビジネスパートナー&技術パートナー)
  • Amazon.com, Inc.(ビジネスパートナー)
  • Pizza Hut   (ビジネスパートナー)

Wayve(英)

□企業

英国のケンブリッジに本拠地を置くAI企業で自動運転車スタートアップ企業。

自律走行車への新しいアプローチとして、 強化学習を使った技術で取り組んでいる。

□技術

「Our team is passionate about robotics and machine learning technology. 」
出展 WayveのHP(https://wayve.ai/ )とあり、 ロボット工学と機械学習の技術がある。

「自動運転に「LiDARは不要」宣言で注目、英スタートアップWayve」出展 Forbes
とあるように、LiDARメーカーではなく、 カメラ画像を使って学習し障害物などを検出する技術がある模様。

LIDAR技術についてや動向

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障害物検知センサ(主にLIDAR) メーカーリスト

□特許

調べてみた結果、現時点ないように思われた。
英国企業 の「Wayve LTD」が米国特許出願2件を出していたが、どうも違う会社のように思われた。出願が公開されていないだけかもしれない。

自動運転車業界

□ 概況

自動運転車の業界は、技術開発の競争が激しく、トヨタをはじめ自動車メーカー各社は、他社とアライアンスを複数している。 オープンイノベーションが興ていると言える。

トヨタ 、日産自動車、アウディ、ボルボ、メルセデス、BMW、GM 、フォルクスワーゲン、フォード、ルノー 、ホンダ 、マツダ 、スバル 、三菱自動車、ZMP 、テスラなどの 自動車メーカーは、自動運転車の商品化を目指し開発をしている。

サプライヤーのコンチネンタル、 デンソー 、パナソニック、三菱電機は、センサや制御の技術を開発している。 

ITメーカーのWaymo、Apple、ソフトバンク、 Apple、インテル 、NVIDIAがGPUなどの半導体やソフトウエアなどを開発している。

タクシー、ライドシェアのUber、リフト は、地図を利用して車を誘導する技術などを開発している。

それぞれがアライアンスをし、自前で開発する自動車メーカーは取り残される状況があるからである。

キーパーツには、LiDARなどのセンサがある。多くのパートメーカーやスタートアップ企業が開発をしていて、競争が激しい。

それに加えて、ライドシェアやタクシー、トラックなど、自動運転車を活用したサービス(ビジネス)を目論み、自動車の誘導(ナビゲーション)技術、自動車間の走行距離制御、など、様々なソフトウエアの技術開発が進められている。

このようにパーツ、自動車、サービス、ソフトウエア、情報整備、など、技術開発が多くの企業で行われていて、着実に自動運転車の無人化になる時代が近づいてきてる状況で、その先のサービスまでビジネスが視野に入っている。その市場規模は、巨大になることが予測されている。

しかし、LiDARセンサは、数百万円するなど、高価。それにサイズが大きいなど、普及に必要な価格、サイズ、などが現時点で十分ではない。自動運転の制御にしても、事故を引き起こす懸念があり、公道を無人で自律走行させるには、もう少し技術のレベルアップが必要になる。

だからこそ、最先端の技術を早く手に入れ、商品化したい。それを狙って新たな企業が独自の技術で参入を目指している。

Veoneer

企業

スウェーデンのLiDAR製品の開発・生産・販売を行っている。

自動車用安全部品メーカー大手Autolivの傘下にある企業。

Autoliv(オートリブ)は、世界最大手の自動車安全システムサプライヤー。世界27カ国に拠点を有し、従業員数約66,000人を擁するグローバルカンパニーです。エアバッグ・シートベルト・ステアリングホイールなどの開発・生産・販売を行っている。

また、ADASや自律走行システムなど自動車安全システムの世界的リーダーである。

2018年に、エレクトロニクス事業の別会社を新しく創立したのが、「Veoneer」。

ホンダ系列になる Veoneerとは

株式会社日立製作所,本田技研工業株式会社,日立オートモティブシステムズ株式会社,株式会社ケーヒン,株式会社ショーワ,日信工業株式会社が共同で発表した「日立オートモティブシステムズ株式会社、株式会社ケーヒン、株式会社ショーワ及び日信工業株式会社の経営統合に関するお知らせ 」によれば、現在、株式買い付けなどで調整途中ではあるが、最終的には、以下の状態になる見込みで、調整されていく。

  • ケーヒン、ショーワ及び日信工業は、日立オートモティブシステムズに吸収合併される。
  • 日立オートモティブシステムズは、親会社が変わり、株式会社日立製作所ではなくなり、本田技研工業(ホンダ)になる。
  • 結果、本田技研工業(ホンダ)は、 ケーヒン、ショーワ及び日信工業を吸収合併する日立オートモティブシステムズの親会社になる。

この調整が終わった最終状態は、Veoneer の日本の子会社VNBS( ヴィオニア日信ブレーキシステムジャパン )が、日立オートモティブシステムズとの合弁会社となり、本田技研工業(ホンダ)の子会社になる。 

よって、 Veoneer は、ホンダ系列になるといえる。

□製品

セーフティエレクトロニクス・アクティブセーフティ・ADAS・自律走行のためのセンサーやソフトウェア・高度なブレーキ制御ソリューションがある。

□提携

LiDAR製品のトップ企業であるVelodyne Lidarと提携、自動車生産で契約されている。

□技術

LIDAR技術についてや動向

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LIDARセンサー開発

障害物検知センサ(主にLIDAR) メーカーリスト

□ 特許情報でみる技術開発の動き

多数の出願があり、2013年から開始され、2016年から活発になり、現在も増加傾向にある。

  • 補足1)本グラフの見方;横軸;開発時期、縦軸;技術開発アクティビティ(出願数)
  • 補足2)2018年の出願数のグレー色の部分は、推定値。未公開分の出願を推定。
  •  
  • ※ 条件
  •  1)調査日;2019/10/11
  •  2)対象国;米国特許の出願が対象。
  •  3)開発年=出願年とした。ただし、優先権出願は優先日でカウントした。
  •  4)検索方法;出願人・権利者が”Veoneer”の公報
  •  5)出願日の限定;特になし

出願内容の技術には、LiDAR、車両の運転を支援する運転支援装置、など、自動運転車に関わる技術がほとんど。

2020年1月13日更新 アナリスト 松井

関連するレポート

Waymo

□企業

現在は、Alphabetの子会社。2009年当初は、Googleが自動運転車業界立ち上げを仕掛けた。その後、分社化しWaymoとなりAlphabetの子会社となっている。

□事業

配車サービス「Waymo One」を提供を開始した。UberやLIFTがすでにサービスをしていて、自動運転に特化し、Waymoが参入した形である。

Waymo one

Jaguarと提携し、I-PACEをベースに自動運転車を開発した。

jaguar I-PACE ベースのWaymo

それ以外にも、大手自動車メーカーと提携して、業界を牽引する立場をとっている。

ホンダや日産などとの提携の記事がある。

自動運転車の自律走行技術、ADASの技術を保有。公道でのテスト走行を繰り返す。

LiDARの外販も行なっている。

□配車サービスの競合

Uberを訴える。その後、和解の記事が出ている。

Uber、自動運転技術めぐる訴訟で和解CNET Japan

Waymoは2017年、配車サービス企業UberがWaymoの自動運転車開発に必要な技術に関する企業秘密を盗んだとして、Uberを提訴した。

□技術

テスト走行そのもの技術がある。世界でNo1の走行距離があり、様々なシーンでの自律走行のノウハウがあると思われる。AI技術は、それを学習していて、頭に良いAI君に育っていると思われる。

□特許

Waymo名の米国出願の件数推移は以下。600件を超える特許出願がある。

自動運転車が話題になる前からの出願があることがわかる。

 

LIVOX TECH

□企業

ブラジルを拠点とするLiDARセンサーメーカー。

3Dセンシングテクノロジーがある。

https://www.livoxtech.com/jp

製品ラインナップ

□技術

LiDARセンサーの精度、範囲、価格、サイズにおいてクラス最高の高性能にすることができる。

□特許

特許・出願は、調査では発見されなかった。

ZMPのADAS連合

ZMPの自動運転プラットフォームの技術は、GPU,センサ、カメラ、音響、など、様々な優れた技術を集めてできている。エコシステムである。

  • インテル株式会社[https://www.intel.co.jp/]
  • エヌビディア合同会社[https://www.nvidia.co.jp/]
  • 株式会社小松製作所[https://www.komatsu.co.jp/]
  • 株式会社JVCケンウッド[http://www.jvckenwood.co.jp/]
  • ソニー株式会社[https://www.sony.co.jp/]
  • Telemotive AG[https://www.telemotive.de/]
  • 株式会社電通国際情報サービス   [https://www.isid.co.jp/]
  • 名古屋大学[http://www.is.nagoya-u.ac.jp/]
  • 日清紡ホールディングス株式会社  [https://www.nisshinbo.co.jp/]
  • 株式会社ハーツユナイテッドグループ[https://www.heartsunitedgroup.co.jp/index.html]
  •  PTCジャパン株式会社[https://www.ptc.com/ja/]
  • 株式会社ライドオン・エクスプレス  [https://www.rideonexpress.co.jp/]

協業(俯瞰)

自動運転車の実用化を目指し、自動車メーカーは、提携を行っている。一社だけで開発していて、競争に勝てない業界になっている。

協業先は、カー部品のサプライヤーもあれば、IT企業、Uberなど、様々で、その協業状況を調べたので説明します。詳しくは、メニューで示す企業別に別ページで示す。ここでは、連合体の概況を表にして示す。(以下は未完成の整備中です)

□ライドシェア連合

ライドシェアサービス

パートナー

Lyft連合

フォード、GM、InMotion(Jaguarの子会社)

UBER連合 トヨタ、

ウェイモ(Waymo)連合

フィアット・クライスラー・オートモービルズ(FCA)
   
   
   

□自律走行連携

車両メーカー パートナー
トヨタ UBER、

日産・ルノー・ 三菱自動車

Waymo、DeNA

フォルクスワーゲン

アップル

AZAPA

三井物産株式会社、カウラ株式会社、パナソニック株式会社

□ZMPのADAS連合

  • インテル株式会社[https://www.intel.co.jp/]
  • エヌビディア合同会社[https://www.nvidia.co.jp/]
  • 株式会社小松製作所[https://www.komatsu.co.jp/]
  • 株式会社JVCケンウッド[http://www.jvckenwood.co.jp/]
  • ソニー株式会社[https://www.sony.co.jp/]
  • Telemotive AG[https://www.telemotive.de/]
  • 株式会社電通国際情報サービス   [https://www.isid.co.jp/]
  • 名古屋大学[http://www.is.nagoya-u.ac.jp/]
  • 日清紡ホールディングス株式会社  [https://www.nisshinbo.co.jp/]
  • 株式会社ハーツユナイテッドグループ[https://www.heartsunitedgroup.co.jp/index.html]
  •  PTCジャパン株式会社[https://www.ptc.com/ja/]
  • 株式会社ライドオン・エクスプレス  [https://www.rideonexpress.co.jp/]
  • 株式会社JVCケンウッド[http://www.jvckenwood.co.jp/]
  • ソニー株式会社[https://www.sony.co.jp/]
  • Telemotive AG[https://www.telemotive.de/]
  • 株式会社電通国際情報サービス   [https://www.isid.co.jp/]
  • 名古屋大学[http://www.is.nagoya-u.ac.jp/]
  • 日清紡ホールディングス株式会社  [https://www.nisshinbo.co.jp/]
  • 株式会社ハーツユナイテッドグループ[https://www.heartsunitedgroup.co.jp/index.html]
  •  PTCジャパン株式会社[https://www.ptc.com/ja/]
  • 株式会社ライドオン・エクスプレス  [https://www.rideonexpress.co.jp/]

□解説

提携は、企業の戦略が現れる。そもそも、なぜ提携するのか?提携する企業にとってのメリットは何か?デメリットにもなることもある提携を行う企業の戦略とは、どのようなものなのか?技術提携であれば、間違いなく将来商品(サービス)のためと言える。

その将来商品(サービス)を推測・予測する。

方法は、特許情報を使う本サイト独自の方法で行う。

  • その提携によって、技術が組み合わされ技術が合体する。
  • 合体した技術が自動運転車の優れた機能になる。
  • 機能が顧客の価値に繋がる。
  • その価値に繋げようとする目論見は提携する企業。
  • 対象企業が行う技術提携の全てを調べ把握する。
  • その提携群によって得たパートナーの技術の合体が対象企業の商品になる。
  • その合体は、実現手段の連結。特許情報を使う。
  • 実現手段の連結は、商品設計になる。それが将来商品(像)となる。
  • そこまで行けば、技術提携の戦略として読み解くことができる。
  • つまり、ここでは、各企業ごとの技術提携を全て調査し、そのパートナー企業の技術を特許情報で把握し、技術の合体を行い、将来商品(像)を推測する。

なお、提携といっても、業務提携を含めないことにする。自動運転車のテスト走行の業務提携などは、含めない。

提携情報の収集は、企業のプレスリリースをベースにする。

戦略のタイプを分けると、次のようになる。

  1. 自動車メーカーは、競争戦略。いち早く市場に出す、機能・性能を上げる、安く造る
  2. 自動車部品のサプラーの顧客(自動車メーカー)への販売そのも
  3. 自動車部品のサプラーの同業との競争戦略
  4. IT企業の自動車業界への参入戦略


エクォス・リサーチ

□企業

㈱エクォス・リサーチは、アイシン・エィ・ダブリュ株式会社の100%子会社です。

トヨタ系子会社。関連は、トヨターアイシンーアイシン・エィ・ダブリュ工業株式会社ーエクォス・リサーチと親子関係にある。

HPによれば、次の技術開発を行っている。

  • ・ウェブ情報に基づく目的地情報更新システム
  • ・統合車両情報システム
  • ・自然言語によるあいまい目的地検索
  • ・micro Navigation System
  • ・触感ディスプレイ
  • ・自動車用対話型運転支援システム
  • ・Blind View System
  • ・大画面ヘッドアップディスプレイ
  • ・観光バスガイドシステム
  • ・4輪駆動力制御
  • ・CVT用チェーンベルト
  • ・フルトロイダルIVT
  • ・メカニカルCVT
  • ・ダブルエンジンCVT
  • ・超小型駆動モータ
  • ・高効率モータシステム
  • ・一人乗り超小型車
  • ・ウェアラブルモビリティ
  • ・キャリアブルモビリティ
  • ・燃料電池用改質システム
  • ・EV燃料電池用大容量キャパシタ
  • ・水素吸蔵合金タンク用水素燃料計
  • ・ワイヤレス給電
  • 車載用空気清浄器
  • ・車載カラオケ

□Patent

HV出願が多い

ハイブリッド自動車に関する1995年出願数が多い


Innoviz Technologies

□企業

イスラエルのLiDARメーカー。

自動運転車用ソリッドステート型 LiDAR(Light Detection and Ranging)技術を開発する Innoviz Technologies が、これまでに発表されていたシリーズ B …

□技術

LIDAR技術についてや動向

LIDARセンサー開発

障害物検知センサ(主にLIDAR) メーカーリスト

□Patent

米国特許出願があり、LiDAR技術関連が多い。

 

  • 調査日は、2019/09/21
  • 検索式は、出願人/権利者に以下のキーワードを入れて検索したもの。
           キーワード=”Innoviz Technologies”
  • カウント方法は、分割出願を代表のみでカウント

US10353075 では、レーザーを複数配置し、同時に複数の箇所を検出する高精度のLiDAR技術を出願している。

US20180100928A1 も基本構成は同じで、新たな工夫を入れている。

開発時期は、2016年くらいからであると、特許の出願日から推測される。

Aptiv

□企業

米国の自動車部品メーカーである。旧称は、デルファイ・コーポレーション (Delphi Corporation) 。

元々は、ゼネラルモーターズ (GM) から分社化されたことで設立された。

協業

PDF「SAFETY FIRST FOR」の作成に協力関係にあった企業の一覧を示す。

欧州の企業を中心に、協力関係にあるといえる。

  • AUDI
  • BAIDU
  • BMW
  • CONTINENTAL
  • DAIMLER
  • FCA
  • HERE
  • INFINEON
  • INTEL
  • VOLKSWAGEN

 

□Technology

スマートアーキテクチャとよぶ技術を保有。自動運転車両システムを提供する。

https://www.aptiv.com/smart-vehicle-architecture

CES2020発表

CES2020

自動運転ソフトウェア対応の機能に、さらに高い計算能力と高速データ伝送が求める。常にリアルタイムでアップグレード可能な高速センシングおよびネットワーキングシステムをほぼリアルタイムで提供し、センサーおよびカメラからレーダーおよびエンジン制御までを可能にする。

□Patent

特許出願は多数ある。

(詳細は、後日、提供する)

Valeo

□企業

ヴァレオは、28 カ国で事業展開を行う自動車部品サプライヤーに成長しました。

1923 年、パリ郊外で、ブレーキ ライニングとクラッチ フェーシングの生産を始めた。

日本の市光工業の株式を2017年に保有し、子会社化している。

2019年の人とクリマのテクノロジー展では、並んで出展していた。しかも、valeoのセンサーを組み込んだヘッドライトを展示していた。



□技術

LIDAR技術についてや動向

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LIDARセンサー開発

障害物検知センサ(主にLIDAR) メーカーリスト



VEDECOM(連携)

□企業

フランス政府が設立した市民団体。

企業HP によれば、ルノー、プジョー・シトロエン・OPEL、などからなるPSAグループ、ヴァレオ、コンチネンタル、等が参加していることになる。

商用車の完全自動運転車(レベル5)を目指す。

自動運転技術、センシング技術などと、クルマを監視カメラで管理するシーンなど
便利な未来、スマホで呼ぶとVEDECOMブランドの無人自動車が迎えに来る

□Technology

商用車の完全自動運転車(レベル5)の技術があることが予測されるものの、特許出願が1件だけなので技術開発する団体かどうかがよくわからない。

□Patent

VEDECOM の特許は、フランスや米国、などに出願されていた。
完全自動運転車向けの特許出願お公開は現時点でない。ただし、自動車の電子部品の熱耐性を高める封止技術があることがわかった。

  • WO2016/083224 技術の詳細
    • ポリマー材料中の電子部品の封止技術
    • WO2016/083224 の書誌
      • 出願番号: 15/527944 (出願日(遡及): 2015/11/19 )
      • 国際公開番号: WO2016/083224 (国際出願日: 2015/11/19 )
      • 出願人(権利者): UNIVERSITE DE CERGY PONTOISE, INSTITUT VEDECOM
    • WO2016/083224 のFamily
      • 1. CN107109062(A)
      • 2. EP3224320(A1) 
      • 3. FR3029205(B1) 
      • 4. US2018312640(A1)

TOPOSENS

□Company

HPへ;トポゼンス(TOPOSENS GMBH)

ドイツ ミュンヘンにある企業で、超音波を使った3Dセンシング技術がある。

LiDARの安価な代替技術ドイツのスタートアップ企業Toposensの超音波を利用した3Dセンシング技術LiDARを置き換える?コウモリからインスピレ―ション得た超音波式3D検知システム(出典;Engadget )

□技術

超音波を使った3Dセンシング技術の内容は、まず超音波なので、周囲の照明による影響がないセンシング技術といえる。カメラによるセンサが雨に弱いことや、暗闇に弱いことと比べると、優れた点がある。

LIDAR技術についてや動向

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障害物検知センサ(主にLIDAR) メーカーリスト

□Patent

保有技術を特許出願ベースで分析すると、

送信機1つに4つの(3つ以上)の受信機で3次元での位置を特定できる技術で、アルゴリズムに特徴がある技術を保有。

送信機と受信機の配置を工夫し、受信機は異なる定められた位置に配置し、各受信機に到達する送信機の信号から、対象物の3D位置決定する計算方法。

送信機の信号は、LiDARが光であるが、トポゼンス(TOPOSENS)の技術では、電波、電磁波、光、などのいずれでもよく、送信方法を限定した技術ではない。

特許サンプル

  • PCT/EP2016/051905、WIPO 出願日: 2016/01/29
  • US201615558931、出願日: 2016/01/29
  • 他。計7カ国に出願がある。

車線逸脱防止支援

□Technology

自動車が走行中に車線を逸脱することを防ぐ機能で、運転者の操作を支援する技術のことを示す。レーンアシストと呼んだり、レーンキープアシストと呼ぶなど、各社で呼び方が異なる技術。

トヨタ、日産、マツダ、volkswagen、などの自動車メーカーの多くが商品化済みである。

機能は、基本、逸脱時に、警告音が鳴ったり、ハンドルがぷるぷる震えたり、ハンドルを自動制御、自動操舵したりする機能。

●トヨタ、センシング・制御・操舵の3機能

  • 車線はみ出しアラート(レーンディパーチャーアラート)、白線(黄線)を踏み越えそうな場合、ブザーとディスプレイでお知らせる技術。
  • 追従ドライブ支援機能(レーダークルーズコントロール)、車間距離を一定に保って、ついていく技術
  • ハンドル操作サポート(レーントレーシングアシスト)、車線の中央を走るようにハンドル操作をサポートする技術。

●パテントマップ;トヨタの逸脱防止技術(日本特許)

コメント;2015年から開発強化されている

●最新の特許サンプル

●日産、LDP(車線逸脱防止支援システム)

走行車線の右側もしくは、左側に引かれた線をレーンマーカーとして検出し逸脱防止を制御する技術です。

●パテントマップ;日産の逸脱防止技術(日本特許)

コメント;この機能に関する開発強化傾向は見られない

●最新の特許サンプル

□マツダLAS(レーンキープアシストシステム)

●マツダ、LAS(レーンキープアシストシステム)

●パテントマップ;マツダの逸脱防止技術(日本特許)

コメント;2015年から開発強化されている

●最新の特許サンプル

□volkswagen lane assist


俯瞰(企業)

自動運転車をより良いものにしようとするPlayerを一覧にまとめました。
ここでのPlayerはには、クルマメーカーは勿論、タイヤなどクルマ部品のサプライヤー、カーナビゲーション、地図情報、自動車の渋滞情報を収集するIT利用企業、LiDARやその画像処理を行う企業、通信事業者、それにタクシーなどのクルマを利用してサービスを行う事業者、などに分類される。

これらのPlayerは、クルマメーカーとアライアンス(業務提携、事業提携、技術提携、共同開発、など)を行い連携していて、仲間をつくって、連合体を形成している。
ここでは、どのような連携情報も含めてまとめる。

自動車メーカー

  • トヨタ
  • 日産
  • ホンダ
  • マツダ
  • スバル
  • 三菱自動車
  • メルセデス
  • BMW
  • GM
  • ボルボ
  • フォルクスワーゲン
  • フォード
  • ルノー
  • テスラ
  • ZMP

技術サプライヤー&車利用事業者

  • U-ber
  • リフト
  • デンソー
  • コンチネンタル
  • Apple
  • NVIDIA
  • Waymo
  • インテル
  • NVIDIA
  • 百度
  • 三菱電機
  • パナソニック
  • ソフトバンク

俯瞰(Patent)

2015年から活発化する自動運転技術開発の状況

自動運転関連 日本特許出願数推移

この出願をするプレーヤー(企業、大学、等)

  • トヨタ自動車
  • デンソー
  • 本田技研工業
  • パナソニックグループ
  • SUBARU
  • 三菱電機
  • アイシン・エィ・ダブリュ
  • 日産自動車
  • オムロン
  • パイオニア
  • 日立オートモティブシステムズ
  • 三菱自動車工業
  • デンソーテン
  • アルパイン
  • みこらった
  • BAIDU USA
  • 日立建機
  • マツダ
  • 日立グループ
  • ROBERT BOSCH
  • WAYMO
  • シャープ
  • インクリメント・ピー
  • デンソーITラボラトリ
  • 日本精機
  • 日本自動車部品総合研究所
  • 住友電気工業
  • クラリオン
  • いすゞ自動車
  • スズキ
  • ヤンマー
  • ソニーグループ
  • ヤフー
  • 三菱重工業
  • 東海理化電機製作所
  • 日本総合研究所
  • 東芝グループ
  • TOYOTA MOTOR ENGINEERING & MANUFACTURING NORTH AMERICA
  • アイシン精機
  • 駐車場綜合研究所
  • ニコン
  • 矢崎総業
  • 豊田中央研究所
  • NEC
  • SAMSUNG ELECTRONICS
  • クボタ
  • 三菱ロジスネクスト
  • 渡邉雅弘
  • RENAULT
  • TOMTOM GLOBAL CONTENT
  • エイディシーテクノロジー
  • ゼンリン
  • リコー
  • 名古屋大学
  • IHI
  • IHIエアロスペース
  • NTT
  • ダイハツ工業
  • CONTINENTAL AUTOMOTIVE SYSTEMS
  • イマージュ
  • 田山修一
  • アドヴィックス
  • カルソニックカンセイ
  • トヨタマップマスター
  • 井関農機
  • 京セラ+京セラメディカル 等
  • 小糸製作所
  • 東京大学
  • 東京農工大学
  • 東芝デジタルソリューションズ
  • IHI運搬機械
  • DAIMLER
  • HYUNDAI MOTOR
  • 富士通
  • HON HAI PRECISION INDUSTRY
  • VALEO SCHALTER UND SENSOREN
  • オートネットワーク技術研究所
  • 住友電装
  • 発明屋
  • HUAWEI TECHNOLOGIES
  • JAGUAR LAND ROVER
  • PILZ
  • VISTEON GLOBAL TECHNOLOGIES
  • アドバンスド・データ・コントロールズ
  • オムロンオートモーティブエレクトロニクス
  • キヤノングループ
  • コマツ
  • セコム
  • ティーラボスカンパニー,リミテッド
  • トヨタテクニカルディベロップメント
  • トヨタ学園
  • 三菱重工メカトロシステムズ
  • 日野自動車
  • 村田機械
  • 東芝インフラシステムズ
  • 東芝ライフスタイル
  • 清水建設
  • 理化学研究所
  • KDDI
  • NTN
  • GOOGLE
  • ゼンリンデータコム
  • 日本自動車研究所
  • BAIDU ONLINE NETWORK TECHNOLOGY (BEIJING)
  • CONTINENTAL TEVES
  • HYUNDAI MOBIS
  • INDUSTRIAL TECHNOLOGY RESEARCH INSTITUTE
  • PHILIPS LIGHTING HOLDING
  • QUALCOMM
  • ROYAL PHILIPS
  • SAMSUNG HEAVY INDUSTRIES
  • SCANIA CV
  • VOLKSWAGEN
  • VOLVO LASTVAGNAR
  • VORWERK & COMPAGNIE INTERHOLDING
  • WABCO
  • みなと観光バス
  • アズビル
  • イネーブラー
  • エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ
  • オムロンヘルスケア
  • ジェイテクト
  • テイ・エステック
  • データ変換研究所
  • トヨタホーム
  • トヨタリサーチインスティテュート,インコーポレイティド
  • バゼラブスゲゼルシャフトミットベシュレンクテルハフツング
  • ミサワホーム
  • ヤマハモーターパワープロダクツ
  • ヤマハ発動機
  • ヴィルジリオ,サヴィーノ
  • 中日本高速道路
  • 佐々木久
  • 先進モビリティ
  • 創発システム研究所
  • 加藤俊徳
  • 取田秀樹
  • 多摩川精機
  • 富士フイルムグループ
  • 山内和博
  • 山崎信寿
  • 岩根研究所
  • 愛知製鋼
  • 慶応義塾
  • 損害保険ジャパン日本興亜
  • 日精
  • 早稲田大学
  • 村田製作所
  • 東京エレクトロニツクシステムズ
  • 東京工業大学
  • 東芝メモリ
  • 椿本チエイン
  • 江蘇南大五維電子科技
  • 沖電気工業
  • 渡部廣夫
  • 産業技術総合研究所
  • 矢崎エナジーシステム
  • 立命館
  • 竹内久知
  • 管野昌之
  • 管野昌仁
  • 舟城亮一
  • 豊橋技術科学大学
  • 豊田自動織機
  • 野村総合研究所
  • 金沢大学
  • 鉄道総合技術研究所
  • 関孟重
  • 電力中央研究所
  • KYOWAエンジニアリング・ラボラトリー
  • NTTドコモ
  • ZMP
  • エクォス・リサーチ
  • ELECTRONICS AND TELECOMMUNICATIONS RESEARCH INSTITUTE
  • 渡辺冨美雄
  • TOYOTA MOTOR SALES, U.S.A.
  • アイホン
  • オリジナルソフト
  • ティノスインク.
  • トヨタIT開発センター
  • ナビタイムジャパン
  • ユピテル
  • ユーテイリテイ・リスク・マネジメント・コーポレーシヨン・エルエルシー
  • 別所勝
  • 坂本幸一
  • 大阪ガス
  • 峠篤史
  • 青木邦雄
  • JVCケンウッド

車線逸脱防止支援

□Technology

自動車が走行中に車線を逸脱することを防ぐ機能で、運転者の操作を支援する技術のことを示す。

アクティビティは、2015年からの開発強化の傾向がある一方、トヨタ、日産、マツダ それぞれがフォーカスする技術開発(特許出願)内容が異なっていることが分かる。

□トヨタ*センシング・制御・操舵の3機能

  • 車線はみ出しアラート(レーンディパーチャーアラート)、白線(黄線)を踏み越えそうな場合、ブザーとディスプレイでお知らせる技術。
  • 追従ドライブ支援機能(レーダークルーズコントロール)、車間距離を一定に保って、ついていく技術
  • ハンドル操作サポート(レーントレーシングアシスト)、車線の中央を走るようにハンドル操作をサポートする技術。

●パテントマップ;トヨタの逸脱防止技術(日本特許)

コメント;2015年から開発強化されている

●最新の特許サンプル

□日産*LDP(車線逸脱防止支援システム)

走行車線の右側もしくは、左側に引かれた線をレーンマーカーとして検出し逸脱防止を制御する技術です。

●パテントマップ;日産の逸脱防止技術(日本特許)

コメント;この機能に関する開発強化傾向は見られない

最新の特許サンプル

□マツダ*LAS(レーンキープアシストシステム)

●パテントマップ;マツダの逸脱防止技術(日本特許)

コメント;2015年から開発強化されている

●最新の特許サンプル


俯瞰(技術)

本サイトは、整備中の未完成で巣ので、予めご了承いただき、閲覧ください。

自動運転車に関わる技術の動向をプレスリリースやニュース、特許情報、などを使って調査し、情報提供するサイトです。


ここでは、自動運動市場を俯瞰する。

完全自動運転の商品化が近いようだ。最初は、私道でのバスの自動運転など、道路交通法の整備前にできる活動をしている。また、人身事故などのリスクを考慮し、テスト運転を繰り返してデータを蓄積中である。

「人工知能」技術で自動運転自動車でのイノベーションを仕掛けたWeymo(Google)がニュース数のランキング上位になった。このように「自動運転自動車」のニュースが毎日飛び交うようになっています。このようなニュースをキャッチし本サイトに掲載する中で、無人による自動走行車が走る時代が近づいていると感じるようになりました。


「まだまだ先のこと?」と思っていた3年前とは、ガラリと変わり、ニュースの数と質が変わってきていること思います。自動車メーカーは、無人化を目指しつつも法整備がなされていない現在、手動運転と自動運転の切り替え可能な自動車を開発し、徐々に自動運転の機能を増やしていく技術開発戦略をとっているようです。

自動車メーカーが自動運転機能を増やす理由は、より安心・より安全を目指し、事故が減らすためだとしています。スバルのアイサイトで有名になった「衝突防止」機能。その機能は、もはや、スバルだけのものではありません。

名前は違えど、トヨタ、ホンダ、日産、そして、海外メーカー、がその機能を搭載した自動車を発売しています。「衝突防止」機能を搭載することによって、事故が減ったというデータもあります。そのデータをみると、当たり前のことと思いました。

https://clicccar.com/2016/01/26/351215/

衝突防止機能って、衝突しそうな時だけしか機能しないので、普通の運転時に悪さをすることはほぼないからで、逆に、事故を起こしそうなときに事故が減るので勿論、事故が減るというデータが取れるのは当たり前ということになります。

衝突防止機能の技術は、ステレオカメラを使ったものがある。スバルのアイサイトがそれ。その特許もある。一方、レーザー光を使う技術がある。物体にぶつかって反射してくる光を検出して距離を測るという技術。技術を併用する機能もある。それぞれの技術の性能が一長一短であるため併用される。ステレオカメラ型の場合、夜に弱い。夜は、レーザー光を使う技術で検出し補完した機能を実現していく。技術は複雑になり、コストも上がる。しかし、安全のために必要な技術で、高くても安全を選ぶ顧客ニーズがある限り、技術は進歩する。

一方、事故の原因になるのが、自動運転自動車だとする記事があります。自動運転という知らないものが、誤動作をするであろうという懸念からの記事です。テスラが事故を起こした。Google自動運転自動車が事故を起こしたという記事があります。


それはまだまだ未熟な自動運転機能に対し心配する記事です。ただし、その記事を読んでみて思うのが、確かに未熟さがあるのを感じる部分がありますが、むしろ、かなりのレベルに自動運転機能が出来上がってきていることを感じました。

理由は、走行距離が膨大に走っている中でのことです。また、事故が起こった背景に無謀な運転をする人の存在があったからです。スピード違反をする運転手がいたり、無理やりに追い越そうとする人が運転する自動車がいるからです。

仮に、自動運転自動車だけで走行する専用道路をつくったとしたら、事故発生はどうでしょう?人が運転する自動車がゼロになれば、確実に事故が減ると思いました。その理由は、自動運転自動車同士のルールをつくり、例えば、走行する自動車同士が通信でコミュニケーションを取れるようにすれば、例えば、追い越し走行する前に、追い越してくることが把握でき、事故を起こさない対処ができます。様々なことで事故を減らせることはほぼ確実です。しかし、公道で自動運転自動車の専用道路ができるのは、まだまだニュースもなく、だれもそれを実現しようと動いていないと思います。

公道では難しいので、私道、つまり、私有地で自動運転自動車を動かす動きはあります。法規制にかからなく、すでに自由にできるからです。

日産自動車の工場では、自動運転のバスが走行しています。無人だそうです。日産は、すでにサービスとして、自動運転自動車を走らせています。日産にしてみれば、無人車の実験データを集める方法として行っているのでしょう。勿論、日産だけのことではなく、トヨタをはじめ、様々な自動車メーカーが自動運転の試験走行をしていて、路面の違いのデータであったり、天候による違いのデータであったり、様々な無人走行時データをとっていることと思われます。

2015年くらいの自動運転自動車のメインプレーヤーは、Google、それにトヨタ、日産、GM、などの自動車メーカーやUBERなどの配車サービス企業が少ないですがニュース記事がでていました。それに法整備をしようとする動きなどのニュースもありました。まだまだ、そのような未来があるのかなーというくらいの雰囲気を感じました。無人による自動走行車が走る時代は、近づいているとは思う一方で、先の先という感触でした。


また、「U-BER」が自動運転自動車に興味を持っているというニュースがあったり、単にクルマの市場だけのことではなくなってきている雰囲気もありました。
スマホで呼べばすぐ迎えに来るハイヤーのようなサービスです。あっというまに、日本にも上陸し銀座近辺でサービスをしているようでした。


この市場立ち上げの仕掛け人は、Googleだと思われます。米国で走行実験を進めていて、公道での走行距離を延ばし、人工知能の学習を進めたGoogleは、カリフォルニア州での公道実験を繰り返し、商用化の実力を見せつけているいるようで、自動車メーカーの仲間入りをするのではないかとのニュースに書かれていました。その後、Fiat Chryslerと提携し、他の米国の自動車メーカーにも協業を呼び掛け提携先を増やす作戦に出て、現在では、Google自らが自動車メーカーになることはないといわれています。


一方、自動車メーカー大手は、Googleが持ち込んだ流れを受けて、トヨタ、日産、GM、などがすぐに追従をしてきています。むしろ、主導権を握ろうと技術開発を進めています。


トヨタは、人工知能の研究を行う子会社を作り、かつ、大学と協業しました。日産は、自動運転機能を搭載した新型セレナを他社に先駆けて発売しました。ブランド戦略ともいえますが、テストマーケッティングともいえます。GMも勿論取り組んでいます。

遅れていたホンダは、2016年12月にGoogleと提携した。
これにより、トヨタや日産に対する遅れを大きく取り戻すことが予測される。

このような自動運転自動車の覇権争いが激化していて、遅れた企業が提携で遅れを挽回するなど、企業ごとの戦略性が問われる状況がある。

それに対し、実用を阻む壁があります。道路交通法です。国によって異なるようですが、基本「無人では公道を走れない」という法律があります。

法整備が整うまでの間の製品は、自動運転支援と称し無人ではなく有人を基本とした、「自動運転モード」に切り替え可能なものになります。

自動運転技術のレベルには、0、1、2、3、4が定義されている。レベル4が完全自動運転で、無人が可能というもの。レベル3は、緊急時のみ人、換言すれば、緊急時以外は自動運転というもの。

BMWは、レベル3の技術を保有しているという記事があります。すべての公道を走れるだけのレベル3なのかは疑問がありますが、実用化が近いことはわかります。

日産は、新型「セレナ」を日本ですでに発売。道路整備が行き届いている、高速道路のみに限定した自動運転機能を使うように設定されています。ただし、このレベルの技術は、トヨタもすでにあると思われます。オートクルーズ機能や自動駐車機能などは、CMになっているように、実用化されています。

技術レベルは、まだまだ、これで終わりません。レベル4の完全自動運転が来ます。商用化時期は、2025年といわれたり、2020年といわれたり、どんどん早まっています。

最後に、自動運転自動車は、IoTのブームが来ている中の最先端技術を搭載しているのではないかと思っています。機械的に動くものを動かすAI技術で、かつ、人間とコラボレーションするAIを目指している商品は、稀です。


なので、IoTに取り組む産業機器メーカー、家電機器メーカー、医療機器メーカー、など様々なメーカーが、自動運転自動車の技術に着目していると思われます。

センサのLiDARは、実用化に必要な小型化、安価の技術開発が進む。

先行しているのが米国のベロダイン(Velodyne)であるが、それ以外にのメーカーも、続々と開発する記事が増えてきている状況をまとめました。

コンピューターは、CPUではなく、GPUが必要で、添えrだけ、処理能力が高い必要がある。先行しているのは、NVIDIA。NVIDIAは、トヨタをはじめ多くの自動車メーカーに採用されたGPUメーカーで、GPUのチップだけにとどまらなく、ディープラーニングを利用でた自動運転のソフトウエアの開発を行い、より多くの企業と提携している自動運転自動車市場のキー企業です。

  • エヌビディアの提携先自動車メーカーには、トヨタ、米EVメーカーのテスラ、独高級大手のアウディ、「ZF ProAI」を共同開発したZF。
  • 他の提携先には、富士通、ファナック、AIST研究所(スーパーコンピューター)や複数のAIスタートアップ企業。株式会社カブク。
  • 技術提携の名古屋大学発のベンチャー「TierⅣ(ティアフォー)」は、来春から愛知県内で実証実験を始める自動運転式小型EV「Milee(マイリー)」を開発。
  • エヌビディアGPU採用企業;設機械大手の「コマツ」
  • 開発内容;GPU,「NVIDIA DRIVE」と呼ばれる自動運転アーキテクチャ、「ZF ProAI」(中枢スーパーコンピュータ)
  • 成功の鍵は、安全性。自動運転車にディープラーニングを利用で懸念されるのが、安全性で、エヌビディアは、ここを重視している。
  • 自動運転車の製品等;迫力満点の「BB8」。 可愛い外観の「Milee」。

隊列走行

□Technology

縦1列に並んだクルマの車間距離と速度を一定に保って自動走行するシステム技術。

大量の荷物を輸送する複数のトラックに自動運転機能を搭載し、運転手を休んだ状態で、自立走行する機能。

これにより、運転手の負担を軽減できるとともに、疲労による事故などが減ること期待する技術。

技術内容は、隊列内の車間距離を短縮できるように、車間距離制御すること。車線保持の精度向上の技術も必要になる。

走行制御技術では、車間距離が4m~10m 程度で、アルゴリズムや認識アルゴリズム等ソフトウェアの技術が中心になる。

それ以外に、環境 認識技術、位置認識技術、車車間通信、省エネ技術を総合してなされる機能。



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Youtube

●テスラ*テスト走行

テスラ、自動運転トラックの隊列走行をテストへCNET Japan Tesla Motorsが同社の自動車向けに自動運転技術を開発していること、そして、9月に発表予定の電気セミトラックを開発していることは、周知の事実だ。

NVIDIA

□企業

NVIDIA Corporation(エヌビディアコーポレーション)は、米国の半導体メーカー

商品のメインは、GPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)

デスクトップパソコンやノートパソコン向けのGPUがあり、スーパーコンピュータ向けの演算専用プロセッサや、携帯電話やスマートフォンタブレット端末向けのICも開発し販売している。

1999年に、PC用の低価格GPUとしては世界で初めてジオメトリエンジン(3次元コンピューターグラフィックスの座標変換専用ソフト・ハード)を搭載した「GeForce 256」を発売」(引用;maonline)し、「GPUでのGPUでデファクトスタンダード(事実上の世界標準)となった。」(引用;maonline

そんな半導体メーカーのNVIDIAについて、M&A、技術提携、技術開発、特許出願の各情報で調べ上げ、なぜ、自動運転自動車市場を牽引するのかについて説明する。

□提携&M&A

調査の結果、最近のM&Aは、発見されなかった。

特許譲渡された案件があるようだが、M&Aによるものではないようだ。

最近の提携先パートナーは、もの凄く多くあった。

この内容は、NVIDIAのHPに多くが掲載されていた

パートナー企業は、VOLKSWARGEN, Mercedes-Benz,Audi,TESLA, VOLVO, TOYOTAなど、自動車メーカーが並び、他にトラック関連も含め、Roborace,Uniti,Chery, TUSIMPLE,RIMAC,とのパートナー関係がある。

ロボタクシー/シャットル バス事業のパートナーとして、AIRBUS,JINGCHI,NAVYAといった企業がある。

「世界で最も先進的な 370 以上の自動車メーカー、ティア 1 のサプライヤー、開発者、研究者と協力」(NVIDIAのHP)とあって、1社で自動運転自動車を製造する企業を目指してはいないようだ。

「GPU テクノロジと AI を統合し、ディープラーニング、自然言語処理、ジェスチャー制御テクノロジを変革し、人々の運転方法を変え、車両の自動運転を実現」(NVIDIAのHP

とあって、AIを含んだGPUデバイスを売ることが狙いのように思う。

パートナーの「ZF」とは、深層学習 技術を用い、高度な自動運転と 完全自動運転に向けたソリューションに取り組み、「ZF ProAI」を共同開発している。自動車の環境は、マイナス30℃~プラス80℃に及ぶ温度で、湿度、振動、ハイG(高い重力加速度)等の過酷な環境で動作するものが必須で、さらに、ソフトウエアのアップグレードが可能にして、車両が寿命に達するまでの間しっかりと作動するシステムを目指し開発中で、2018年に量産予定としている。

そのほか、名古屋大学発のベンチャー「TierⅣ(ティアフォー)」と提携。自動運転式小型EV「Milee(マイリー)」を開発している。

・ それ以外の提携先には、富士通、ファナック、AIST研究所(スーパーコンピューター)や複数のAIスタートアップ企業。株式会社カブク。などがある。

・ エヌビディアGPU採用企業には、設備機械大手の「コマツ」がある。

技術開発は、GPU以外としては、「NVIDIA DRIVE」と呼ばれる自動運転アーキテクチャがある。

「オートクルーズ機能向けのエネルギー効率に優れた手のひらサイズのモジュール」(出展;NVIDIA-HP)や、「パワフルな車載 AI スーパーコンピューターを用いた自動運転」(出展;NVIDIA-HP)があるようだ。

□Technology

さらに、NVIDIAのHP をよくよく読み進めてみて、自動運転自動車に有効な技術を保有していた。

トヨタをはじめ、VW,BMW,などなどの自動車メーカーがNVIDIAと組む理由が見えてきた。

それがプラットフォーム「AI Co-Pilot」のようだ。

運転手の意図をちゃんと汲む機能が備えられている。

  • 顔認識
  • 視線追跡
  • ジェスチャー認識
  • 頭の位置と視線の追跡
  • 自然言語処理
  • 音声スピーチ機能
  • 拡張読唇機能
  • 外部環境認識

これらの機能は、自動車メーカーの技術としては、IT企業と比べると強いとは言えない。主に、ソフトウエアで実現できる技術であるが、高速性・応答性が自働車の場合、特に重要になる。

GPUだから、単なるソフトウエアでは処理できない応答性で実行できる。コンマ何秒で事故が起きる自動車の場合の応答性は、致命傷になりかねない。そこにGPUなどの半導体がキーパーツになる。

それだけではない。NVIDIAのGPUなどハードウエアにディープラーニング(Deeplearning)ソフトウエアを組み込んだプラットフォーム技術である点が優れている。

運転手の目線によって、危険物を気付いたり、眠っている運転手を事前に把握したり、「危ない!」と叫ぶ運転手の声から自動ブレーキをかけたり、ハンドルを持っている運転手がボタン操作などできない状況でありながら、ジェスチャーで運転手の意図を組んだり、危険を音声スピーチで知らせたり、自動運転には人が関わり、人の意図が関わるので、「AI Co-Pilot」のような機能が自動車には必要ということと思った。

それゆえに、自動車メーカーは、NVIDIAと協業することを選んだのではないかと思う。

AZAPA(株)

□企業

AZAPA

2008年に説立。名古屋に本社をおく。

元トヨタ自動車の技術者をメンバーに含み、エンジンの燃焼メカニズムについて新たな制御理論を構築する技術について、自動車メーカー並み、あるいは、それ以上の技術を有し、自動運転に必要なシミュレーション技術や計測技術で自動車開発できる企業。

走る(インホイールモータ)・曲がる(ステアリング)・ 止まる(ブレーキ)のアクチュエータ制御システムも、MBD及びRCP手法を用いて、AZAPAが独自開発をしています。

独自で開発した小型電気自動車の技術がある(出典;AZAPA)

□提携

  • 2017年;三井物産株式会社
  • 2018年;カウラ株式会社
  • 2018年;パナソニック株式会社

パナソニックとAZAPAが車載事業の開発強化に向けて資本業務提携 ~モデルベース開発の協業を強化し、車載システムの新たな価値創出の実現を目指す~
(出典;パナソニック)

□Patent

特許出願があり、トヨタとの共同出願もある。

ティアフォー

□企業

名古屋大学准教授だった加藤真平氏らが中心となって設立した企業。自動運転ソフトウエア「Autoware」を開発。オープンソースで公開しつつ、コンピュータ、センサーの販売で市場参入を目指す。それがKDDI、などの大手企業との業務提携に結びついている。
KDDIは、遠隔による車両制御や、障害物などの動的情報によるリアルタイムな判断・制御を行うための低遅延通信に加え、ダイナミックマップ  の生成と配信を可能とする高速大容量通信など、多くの車両が多接続できる次世代移動通信システム「5G」の活用した自動運転技術に着目し、ティアフォーとの提携をした。

□協業

2018年12月に、 米Apex.AIおよび英Linaroと共同で自動運転OSの業界標準を目指す国際業界団体「The Autoware Foundation」を設立しました。

PREMIUM メンバー リストは以下。

□Technology

自動運転ソフトウエア「Autoware」

□Patent

ZMP

□企業

自動運転プラットフォームのレンタル事業を展開。

  • ZMP、自動運転車をレンタル 開発用の1人乗りEV日本経済新聞
  • ZMPは、1人乗り電気自動車(EV)を基にした自動運転技術開発プラットフォーム(PF)のレンタルを2018年1月29日に開始した。名称は「RoboCar MV2」。月額100万円(税別)で、車両を所有せずに自動運転技術の開発に参入できる。研究開発費の削減を売りに、自動車メーカーや部品メーカー、通信事業者や地方自治体など …

自動運転を開発するための車両プラットフォーム(ロボットカー)を販売。

走る、曲がる、止まる等の制御するソフトウエア技術がある。

□提携パートナー

  • インテル株式会社[https://www.intel.co.jp/]
  • エヌビディア合同会社[https://www.nvidia.co.jp/]
  • 株式会社小松製作所[https://www.komatsu.co.jp/]
  • 株式会社JVCケンウッド[http://www.jvckenwood.co.jp/]
  • ソニー株式会社[https://www.sony.co.jp/]
  • Telemotive AG[https://www.telemotive.de/]
  • 株式会社電通国際情報サービス   [https://www.isid.co.jp/]
  • 名古屋大学[http://www.is.nagoya-u.ac.jp/]
  • 日清紡ホールディングス株式会社  [https://www.nisshinbo.co.jp/]
  • 株式会社ハーツユナイテッドグループ[https://www.heartsunitedgroup.co.jp/index.html]
  •  PTCジャパン株式会社[https://www.ptc.com/ja/]
  • 株式会社ライドオン・エクスプレス  [https://www.rideonexpress.co.jp/]
  • 株式会社JVCケンウッド[http://www.jvckenwood.co.jp/]
  • ソニー株式会社[https://www.sony.co.jp/]
  • Telemotive AG[https://www.telemotive.de/]
  • 株式会社電通国際情報サービス   [https://www.isid.co.jp/]
  • 名古屋大学[http://www.is.nagoya-u.ac.jp/]
  • 日清紡ホールディングス株式会社  [https://www.nisshinbo.co.jp/]
  • 株式会社ハーツユナイテッドグループ[https://www.heartsunitedgroup.co.jp/index.html]
  •  PTCジャパン株式会社[https://www.ptc.com/ja/]
  • 株式会社ライドオン・エクスプレス  [https://www.rideonexpress.co.jp/]

空飛ぶ自動運転車

□Tecnology

地上を走行できるクルマが、空も飛ぶことができる技術にフォーカスする。

なお、UBERやボーイングが取り組む空飛ぶタクシーは、タクシーが飛行機を使うもので、話題担っていて誤解されやすいのが、ここでは対象外。

例えば、

エアバスとアウディがタッグ! 空を飛び、地上も走る自動運転車「Pop.up」が進化Techable 空を飛び、地上も走る自動運転車「Pop.up」が進化. エアバスが、モジュラー式の空飛ぶ自動運転車「Pop.up」の構想を明らかにしたのは昨年3月のこと。それから1年、その進化 … ご存知のとおり、エアバスは空飛ぶタクシーを開発中で、アウディは自動運転やバッテリー分野で技術を積み上げている。また、イタルデザインは …

「空飛ぶ自動車」の開発企業Terrafugia、ボルボ親会社の中国企業Geelyが買収CNET Japan すでにGeelyの支援を受け、技術者チームの規模を3倍に拡大させている。 … なお、空飛ぶ自動運転車はTerrafugia以外に、AirbusやAeroMobilも実現を目指し …

自動運転GPU

NVIDIA Corporation(エヌビディアコーポレーション)は、米国の半導体メーカー

商品のメインは、GPU(グラフィックス・プロセッシング・ユニット)で、デスクトップパソコンやノートパソコン向けのGPUがあり、スーパーコンピュータ向けの演算専用プロセッサや、携帯電話やスマートフォンタブレット端末向けのICも開発し販売している。

1999年に、PC用の低価格GPUとしては世界で初めてジオメトリエンジン(3次元コンピューターグラフィックスの座標変換専用ソフト・ハード)を搭載した「GeForce 256」を発売」(引用;maonline)し、「GPUでのGPUでデファクトスタンダード(事実上の世界標準)となった。」(引用;maonline

そんな半導体メーカーのNVIDIAについて、M&A、技術提携、技術開発、特許出願の各情報で調べ上げ、なぜ、自動運転自動車市場を牽引するのかについて説明する。

調査の結果、最近のM&Aは、発見されなかった。特許譲渡された案件があるようだが、M&Aによるものではないようだ。

一方、最近の提携先パートナーは、もの凄く多くあった。

この内容は、NVIDIAのHPに多くが掲載されていた

パートナー企業は、VOLKSWARGEN, Mercedes-Benz,Audi,TESLA, VOLVO, TOYOTAなど、自動車メーカーが並び、他にトラック関連も含め、Roborace,Uniti,Chery, TUSIMPLE,RIMAC,とのパートナー関係がある。

ロボタクシー/シャットル バス事業のパートナーとして、AIRBUS,JINGCHI,NAVYAといった企業がある。

「世界で最も先進的な 370 以上の自動車メーカー、ティア 1 のサプライヤー、開発者、研究者と協力」(NVIDIAのHP)とあって、1社で自動運転自動車を製造する企業を目指してはいないようだ。

「GPU テクノロジと AI を統合し、ディープラーニング、自然言語処理、ジェスチャー制御テクノロジを変革し、人々の運転方法を変え、車両の自動運転を実現」(NVIDIAのHP

とあって、AIを含んだGPUデバイスを売ることが狙いのように思う。

パートナーの「ZF」とは、深層学習 技術を用い、高度な自動運転と 完全自動運転に向けたソリューションに取り組み、「ZF ProAI」を共同開発している。自動車の環境は、マイナス30℃~プラス80℃に及ぶ温度で、湿度、振動、ハイG(高い重力加速度)等の過酷な環境で動作するものが必須で、さらに、ソフトウエアのアップグレードが可能にして、車両が寿命に達するまでの間しっかりと作動するシステムを目指し開発中で、2018年に量産予定としている。

そのほか、名古屋大学発のベンチャー「TierⅣ(ティアフォー)」と提携。自動運転式小型EV「Milee(マイリー)」を開発している。

・ それ以外の提携先には、富士通、ファナック、AIST研究所(スーパーコンピューター)や複数のAIスタートアップ企業。株式会社カブク。などがある。

・ エヌビディアGPU採用企業には、設備機械大手の「コマツ」がある。

技術開発は、GPU以外としては、「NVIDIA DRIVE」と呼ばれる自動運転アーキテクチャがある。

「オートクルーズ機能向けのエネルギー効率に優れた手のひらサイズのモジュール」(出展;NVIDIA-HP)や、「パワフルな車載 AI スーパーコンピューターを用いた自動運転」(出展;NVIDIA-HP)があるようだ。

さらに、NVIDIAのHP をよくよく読み進めてみて、自動運転自動車に有効な技術を保有していた。

トヨタをはじめ、VW,BMW,などなどの自動車メーカーがNVIDIAと組む理由が見えてきた。

それがプラットフォーム「AI Co-Pilot」のようだ。

運転手の意図をちゃんと汲む機能が備えられている。

  • 顔認識
  • 視線追跡
  • ジェスチャー認識
  • 頭の位置と視線の追跡
  • 自然言語処理
  • 音声スピーチ機能
  • 拡張読唇機能
  • 外部環境認識

これらの機能は、自動車メーカーの技術としては、IT企業と比べると強いとは言えない。主に、ソフトウエアで実現できる技術であるが、高速性・応答性が自働車の場合、特に重要になる。

GPUだから、単なるソフトウエアでは処理できない応答性で実行できる。コンマ何秒で事故が起きる自動車の場合の応答性は、致命傷になりかねない。そこにGPUなどの半導体がキーパーツになる。

それだけではない。NVIDIAのGPUなどハードウエアにディープラーニング(Deeplearning)ソフトウエアを組み込んだプラットフォーム技術である点が優れている。

運転手の目線によって、危険物を気付いたり、眠っている運転手を事前に把握したり、「危ない!」と叫ぶ運転手の声から自動ブレーキをかけたり、ハンドルを持っている運転手がボタン操作などできない状況でありながら、ジェスチャーで運転手の意図を組んだり、危険を音声スピーチで知らせたり、自動運転には人が関わり、人の意図が関わるので、「AI Co-Pilot」のような機能が自動車には必要ということと思った。

それゆえに、自動車メーカーは、NVIDIAと協業することを選んだのではないかと思う。

ダイナミックマップ

「高精度3次元地図」 と呼ばれるダイナミックマップは、(株)産業改革機構が中心となって設立した「ダイナミックマップ基盤株式会社」が 推進している技術である。国プロをベースとするこの日本企業の集まりで、日本の自動運転地図のルール作りをしようとするように思われる。


ダイナミックマップ基盤株式会社」の出資者一覧

  • (株)産業改革機構
  • 三菱電機株式会社
  • 株式会社ゼンリン
  • 株式会社パスコ 
  • アイサンテクノロジー株式会社
  • インクリメント・ピー株式会社 
  • 株式会社トヨタマップマスター
  • いすゞ自動車株式会社 
  • 株式会社SUBARU 
  • ダイハツ工業株式会社 
  • スズキ株式会社 
  • トヨタ自動車株式会社 
  • 日産自動車株式会社 
  • 日野自動車株式会社 
  • 本田技研工業株式会社 
  • マツダ株式会社 
  • 三菱自動車工業株式会社 

しかし、海外企業のHERE Technologies(HERE)は、グローバル統一規格を設定しようとしていて、国プロだからとはいえ、日本国内のルールを設定に繋がるとは限らない。世界の統一ルールがデファクトスタンダードになってしまえば、日本も追従せざるをえない。つまり、優れた技術をどちらが先に設定し、どちらが主導権を握れるかの競争がそこにある。

ニュースでは、KDDI・ゼンリン・富士通の3社連合の配信技術の実証実験の記事がある。通信インフラのKDDIと地図のゼンリン、それにソフトウエアの富士通が組んで、基盤技術を構築中である。

一方、主導権を握る方法として、特許がある。ルール設定されても、特許で独占されてしまうと標準化どころではない。特許を保有していない企業は、参加できなくなる。ただし、このような技術は、普及して価値があり、一社で独占するような技術で無いので、特許を独占的に活用するケースはなく、標準化技術として、広く一般企業に低率でライセンスすることが通常と思う。その標準化団体に当たるのが、先に説明した「ダイナミックマップ基盤株式会社」なのかもしれない。そこで特許出願状況を調べてみた。(以下リスト)

日本特許出願がある主な企業

  • パナソニックグループ
  • トヨタ自動車
  • 三菱電機
  • 日立オートモティブシステムズ
  • デンソー
  • SUBARU
  • アイシン・エィ・ダブリュ
  • 日産自動車
  • 豊田中央研究所

日本での特許出願をする企業は、「ダイナミックマップ基盤株式会社」の出資会社も含むが、パナソニックグループ、日立オートモティブシステムズ、など、それ以外の企業の出願もあることが分かった。

米国特許出願がある主な企業

  • HERE GLOBAL
  • DENSO
  • TOYOTA MOTOR
  • GOOGLE
  • APPLE
  • MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING
  • MITSUBISHI DENKI
  • INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES
  • SAMSUNG ELECTRONICS
  • LG ELECTRONICS 

米国特許出願がある企業は、日本企業では無い。HERE GLOBAL の特許出願は活発であった。また、GOOGLE,APPLE,MICROSOFT,IBM,などの大手のIT企業が出願数上位に並ぶのが、日本の脅威と言える。
日本の国プロに関わる特許出願は、通常の企業での開発と比べると少なくなる傾向がある。連携する企業間の出願を手控える傾向と、自らの企業の特許として使いにくい点も、企業実費の出願を手控えることに繋がるのが原因では無いかと思う。出願を積極的に行うHEREに日本連合が勝ちにくい構図があるのでは無いかと思った。

カメラ物体検出

ZMPのステレオカメラ、最新ソフト出荷開始—物体検出機能を強化レスポンス 現在、自動運転技術や先進運転支援システム(ADAS)の開発、またロボット技術の開発において、カメラでの環境認識の重要性はますます高まり、とくにカメラ … ZMP/物体検出機能搭載ステレオカメラシステム 最新ソフトウェアを出荷開始物流ニュースリリース (プレスリリース)

AIタクシー配車

2018年2月22日
ニュース
AIでタクシー配車 相乗り視野、アプリ開発過熱 電機、自動車など参入相次ぐ SankeiBiz 人工知能(AI)を使ったタクシー配車サービスをめぐる競争が熱気を帯びてきた。成長が見込める市場とあって電機や自動車、通信など異業種の大手企業も相次いで参入、開発に向けた動きが活発化している。背景にはタクシーの「相乗り」や、将来の自家用車による相乗り解禁まで視野に「心臓部」の配車システムで先手を打つ … 関係のないコンテンツを報告
【電子版】トヨタ社長と素晴らしい協議 ウーバーCEOがツイート 日刊工業新聞 一方、ウーバーはソフトバンクグループからの出資も受けるなど、日本の自動車利用に関するテクノロジーの進展と切り離せない存在となっている。 ソフトバンクは出資先の中国配車サービス大手「滴滴出行」とも人工知能(AI)活用によるサービスの共同開発に乗り出し、ソニーもタクシー会社6社と配車サービスで提携した。 関係のないコンテンツを報告

ブロックチェーン

ポルシェ、車両にブロックチェーン技術を導入へ…将来の自動運転車に活用目指すレスポンス ポルシェは、車両にブロックチェーン技術を導入すると発表した。将来の自動 … すでにポルシェは、ドイツ・ベルリンに本拠を置くスタートアップ企業、XAIN社と共同で、車両にブロックチェーンアプリを導入する試験を開始。 … ポルシェは、将来の自動運転車の機能の向上を、ブロックチェーン導入によって目指していく、としている。

自動車分野へのブロックチェーン技術適応サービス構築をめざすカウラ株式会社とAZAPA株式会社が業務 …日刊工業新聞 ブロックチェーン・プラットフォーマーをめざすカウラ株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役&CEO:岡本克司、以下「KAULA」)と、自動車分野の先進企業であるAZAPA 株式会社(本


自動車業界×ブロックチェーン:安全管理や環境保護など広く利用される新技術まとめ by BITTIMES 2018/08/22 23:30

インホイールモータ技術

Elapheのインホイールモータ技術を駆使した自動運転コンセプトカー “Icona Nucleus”、ジュネーブモーター …MotorFan[モーターファン] (プレスリリース) … 完全自動運転)を目指しており、現在のレベル3(条件付自動運転)から一気に躍進することになる。運転者がいらないというのはただ単にダッシュボードやハンドルの場所が空くだけでなく、完全にくつろげる空間としての車内の再デザインが求められることになる。焦点はもう道路ではなく、旅の経験そのものになっている。

Self-Driving Network

ブレーキ、トランスミッションなど、それぞれが自律的に動く機能とは?

 

ジュニパー「Self-Driving Network」はどの程度進化したか

自動運転車技術を細かく見ていくと、アクセル、ブレーキ、ステアリング、変速機、パーキングなど、個々の機能単位で自律的に動作する仕組みになっている。

ジュニパーが進めるネットワーク運用の自動化ビジョン「Self-Driving Network」とは?

Kompella氏はSelf-Driving Networkについて、自動運転車のアナロジーを何度か使い … ブレーキ、トランスミッションなどそれぞれ自律的に動く機能の組み合わせでできている。 … Self-Driving Networkのためのもう一つの技術に、機械学習がある。

自動運転のイメージセンサーとは

 

 

自動運転に求められるイメージセンサーとは?

近年、自動運転に向けて盛り上がっている自動車向けの用途に関しても同じです。 … また、1つのイメージセンサーですべての機能をまかなえるわけではないので、複数をの360度すべてを … この技術用途に独自に開発する必要があります。