NVIDIA 2018年5月動向レポート

 

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。

LiDAR(ライダー)技術 2018年4月動向レポート

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、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。


LiDerのメーカーは、自動車メーカーの社内開発もあれば、部品メーカー各社が開発するユニットもあり、先行しているのが米国のベロダイン(Velodyne)である。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。

 

 

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。

市場のウォンツ(欲求)は、現在の試験走行車のものでは、コスト、小型化、計測精度、処理速度が不足する。

車体の前方、右方向、左方向用、など7ユニット程度が必要で、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。

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.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。

3.イスラエルのLiDARメーカー「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。

4.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

5.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。

 

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2017年10月時点で予測する「自動運転自動車」の世界

 

【自動運転自動車の環境分析】
※ 本サイト掲載のニュース、ブログから見えてくる状況です。

「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1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。

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。

今後も継続的にウォッチしていきます。皆さん、このサイトに来てください。

by アナリス

「自立走行する自動車」分析レポート

無人による自動走行車が走る時代が近い!「まだまだ先のこと?」ではないのです。

事故が減る。渋滞が激減する。いやいや、自分で運転しない。マイカーを持たない。スマホで呼べばすぐ迎えに来る。
自動運転車だけが公道を走るという時代もありえる。無謀な運転者がいなくなって、事故で死ぬ人がいなくなる。

この市場立ち上げ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、それに法整備や道路環境を整備する国。

米国が先行するが、日本でも、実験走行まで来ている。すぐ買う時代がくる。
昨年2015年くらいから記事などを賑わせ表面化した新しい市場であり、日々進展していっているので、要注目。

 

無人による自動走行車が走る時代が近づいています。

事故が減る。渋滞が激減する。いやいや、自分で運転しない。マイカーを持たない。スマホで呼べばすぐ迎えに来る。

 

自動運転車専用道路もできる。無謀な運転者がいなくより、事故が起きないという世界。

 

この市場立ち上げの仕掛け人は、Google。
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ます。

公道実験の実績から、商用化の実力を見せつけているいるようです。
その結果、国がそれをバックアップする形をとっていて、法整備を進めています。
さらに、自動車メーカーと協業するところまで来ています。

Fiat Chryslerとすでに提携をし、他の米国の自動車メーカーにも協業を呼び掛けています。

その大きな流れを受けて、トヨタ、日産、GM、などの自動車メーカーのトップ企業が追従します。
追従というよりは、主導権を握ろうと技術開発を進めます。

トヨタは、人工知能の研究を子会社を作り、かつ、大学と協業し進めます。

一方、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。

実用を阻む壁があります。道路交通法です。国によるそうですが、基本「無人では公道を走れない」という法律があるそうです。
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、実用かがちか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。
商用化時期を2025年としていますが、より前倒しするとの記事があるくらい、
10年以内に商用化され公道でみることができる見込みです。

自動車メーカーの経営者の方は、必死で実用化技術を確保しているところでしょう。
自動車メーカーに関わる下請け等の企業は、このような未来に対し準備してください。

部品が変わる。カーナビなどが変わる。クルマがITと繋がる。クラウドと繋がる。道路にセンサが整備される。
スマホの機能に自動車コントロールなるものができる。渋滞情報がクルマからの情報で精度が上がる。タイムリーになる。

ビッグデータになって、新たなビジネスが生まれる。

それほど先のことではないです。ものすごく早いスピードで動いています。
生き残るには、この動きを見ながら、あなたの仕事を考えないと、危険です。

この後も、継続的にウォッチしますので、皆さん、このサイトに来てください。