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

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

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

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

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

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(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。

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OS

自動運転のOSの業界標準を目指す話題であるが、顧客は自動車メーカーだとすると、そもそも自動車メーカーが標準化を求めるのかが分からない。

パソコンのOSは、Windowsのマイクロソフトが独占した。Appleは、独自のOSを用意した。

 

自動運転OSの国際標準を目指す業界団体を設立、ティアフォーやトヨタなどが参画

自動運転技術で先行するグーグルに対抗するため、自動車業界が団結する。 … 開発用途として国内外で既に100社以上、30種類以上の自動運転車に導入されている。 オートウェア・オートは、オートウェア・AIを機能安全の観点から見直し、次世代の …

ティアフォー、自動運転OSの業界標準を目指す「The Autoware Foundation」設立。ARMやTRI-ADなども …

AWFは、誰でも無償で使える国産の自動運転OS「Autoware(オートウェア)」を世界で … AIを機能安全の観点から見直し、次世代のRobot Operating System(ROS)で … Auto」、Autoware向けのさまざまなECU、アーキテクチャ、車両制御 … 一方、各種プロジェクトの技術開発を先導する技術委員会(Technical Steering …

 

AI配車技術

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

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 …
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【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

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。
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