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】

ソニーのEV車開発の狙いを読む

概要

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。

目次(調査・分析)

  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

テスト走行データからの機械学習を効率化を図る技術を DeepScaleの買収で、 テスラ社が獲得したと ”patみる” コーナーにより推測された。

目次

  • 2019年10月にテスラ社は、DeepScaleを M&A で買収したことが明らかになった。
  • DeepScaleの技術「SqueezeNAS」 とは
  • DeepScaleの開発活動を”patみる”
    DeepScale技術開発は、創業者Forrest Iandola氏が2017年から行われたと推測される。
  • DeepScaleの技術内容を ”patみる”
    DeepScale技術とは、自律走行制御システムの技術である。
    異なるセンサーからの検出画像を複数組み合わせて、機械学習する技術。
    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。

2019年10月にテスラ社は、DeepScaleを M&A で買収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。

DeepScaleの技術「SqueezeNAS」 とは

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の技術開発活動を”patみる”

「 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。

DeepScale技術開発は、創業者Forrest Iandola氏が2017年から行われたと推測される。

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)
  • 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~

DeepScaleの技術内容を ”pat見”

DeepScale技術とは、自律走行制御システムの技術である。

異なるセンサーからの検出画像を複数組み合わせて、機械学習する技術。

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

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

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

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

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

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

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

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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

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LIDARセンサー開発

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□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

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□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

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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□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。

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

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LIDARセンサー開発

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□ 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。

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

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LIDARセンサー開発

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□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

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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。

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

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/]