人工知能が自動車業界に与える影響

自動運転車の発売が近づいており、消費者の期待は高まっており、人工知能技術は自動車業界にさらに大きな影響を及ぼすでしょう。設計や製造から、予測メンテナンスや安全性、AI 対応のコックピット機能に至るまで、ドライバーの自動車体験は進化と向上を続けており、自動車メーカー、スマート シティ、消費者のいずれにも破壊的な影響を及ぼしています。

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当然のことながら、自動車の人工知能がこの変革を推進する大きな原動力となるでしょう。複雑なニューラル ネットワーク モデルなどの計算集約型の AI ワークロードを、高い精度でリアルタイムに実行できるようになります。さらに、チップセットベンダーが高度な AI 機能を追加し、それをさまざまな製品層に適用するにつれて、その洗練されたユースケースは高級車だけでなくエントリーレベルの車両にも適用されます。

全体として、人工知能が自動車業界に与える影響は、車内体験、自動運転、スマート輸送という 3 つの主要な側面に分けられます。ここでは、人工知能が自動車業界にもたらしている素晴らしい進歩の一部を紹介します。

人工知能コックピット

車がインターネットに接続されるようになってから 15 年が経ちますが、その始まりは高級車に携帯電話モデムが導入されたころに遡ります。現在、AI はあらゆる種類の自動車の車内体験全体を変革しています。パーソナライズされたサービス、車載仮想アシスタント、ドライバーの行動モニタリング、インテリジェントなドライバー支援システムなど、コックピットのあらゆる側面を再定義します。

自動車メーカーにとって、デジタルコックピットは長い間、自社ブランドの延長として考えられてきました。現在、自動車メーカーは全体的なユーザーエクスペリエンスを制御するために、独自の差別化されたソフトウェアとアプリを開発しています。同社は、よりインタラクティブでパーソナライズされた直感的なエクスペリエンスなど、顧客にとってより多くの価値を生み出すために、関連するエコシステム パートナーと協力しています。車は人々が考える以上に人工知能を活用しています。 AI は車載システムとユーザー エクスペリエンスを結び付ける接着剤となり、ユーザー エクスペリエンスと乗客の安全性の両方を向上させます。

AI は、時間の経過とともにユーザーの好みや習慣を学習し、パーソナライズされた車の設定、コンテンツ、推奨事項を備えたパーソナライズされたインフォテインメント システムを実現します。たとえば、AI ベースのインフォテインメント システムでは、後部座席のスマート デバイスで子供のお気に入りの映画や曲を再生できます。人工知能音声ユーザーインターフェースを備えた車載仮想アシスタントシステムにより、ユーザーはシンプルかつ直感的に車両システムを操作できるようになります。車の画面でオプションを探す代わりに、ユーザーは道順を聞いたり、温度を変更したり、後部座席の子供たちに映画を再生したりするなどのコマンドを音声で簡単に発行できます。 AI 音声認識、自然言語処理、テキスト読み上げの進歩により、コックピットの操作がこれまでになく簡単になりました。

この車のインテリジェント運転支援システムには、車内モニタリングと超高解像度サラウンドビューモニタリングが含まれています。 AIシステムは内蔵カメラを通じて、ドライバーの表情、声、身振り、ボディランゲージなどをモニタリングし、ドライバーが注意を払っているか、警戒しているかを観察できます。

カメラからレーダー、超音波に至るまでの外部センサーは、車が移動するとリアルタイムで運転状況を監視および報告します。車が世界を感知し、状況認識能力を高めるにつれて、インテリジェントな警告だけでなく、より高度な運転支援手段も提供できるようになります。たとえば、車が前方の凍結した道路を走行している場合、警告音が鳴り、全輪駆動が作動して、車両の速度が低下する可能性があります。これは自動運転に向けた小さな一歩であり、一夜にして実現するものではありません。

人工知能は、これらの新しい機能を推進する共通の要素です。ディープラーニング革命により、コンピュータービジョン、音声認識、オブジェクト分類、シーン理解などが大幅に向上しました。ただし、これらすべての機能を同時に実行すると、複雑で計算負荷の高いワークロードが発生します。

第 3 世代の Qualcomm Snapdragon Automotive Cockpit Platform などのプラットフォームにより、これらの機能の実現が加速されています。これは自動車業界初のスケーラブルな AI ベースのプラットフォームであり、高度な機能に必要な高度なコンピューティングとインテリジェンスをサポートするように設計されています。

Qualcomm のテクノロジー プラットフォームも進化し、コネクテッド カーに新しいサービスをより迅速に導入できるようになったため、コックピットのアフター アップグレードがこれまで以上に簡単になりました。開発サイクルが速くなり、アップデートが容易になることで、車は改良された AI モデルが登場するたびに移行することができ、自然な音声ユーザー インターフェイスからより堅牢なハンズフリー運転まで、運転者エクスペリエンスを迅速かつ段階的に改善できるようになります。この段階的な進歩により、ドライバーは新しい自動運転モードに徐々に適応できるようになります。

自動運転への道

理論的には、消費者は完全自動運転車の利点と将来性を熱望しているかもしれない。しかし、現実には、運転手がハンドルを制御できなくなっているというのは間違いなく不安なことだ。パーソナライズされた没入型インフォテインメント システムとデジタル コックピットの大きな利点の 1 つは、ドライバーがシステムを信頼できるようになることです。ドライバーが車が何をしているのか、なぜそうしているのか（周囲の状況や計画された対応を認識しているなど）をより明確に理解すればするほど、自動運転システムに対するドライバーの信頼は高まります。

自動化レベルが徐々に向上すれば、自動運転車への道が開かれるだろうが、まだそこには至っていない。現在、自動車業界は先進運転支援システム（ADAS）の5つのレベルの自律性に焦点を当てており、レベル5ではハンドルさえない車で完全な自律性が実現されます。

次世代の自動車には、自動車の安全性、利便性、生産性を向上させるレベル 2 およびレベル 3 の自動運転ソリューションが搭載されています。これらのアプリケーションは、カメラ、レーダー、LIDAR、C-V2X (Cellular Vehicle-to-Everything)、測位など、さまざまな補完的なセンサーのセンサー融合に依存しています。これらすべてのセンサーからの入力により、車両は環境を認識して理解し、進路を計画し、車両と乗客の安全を守るために適切な行動をとることができます。このレベルでは、依然として人間の介入が必要であり、車は、必要なアクションが発生したときにドライバーに制御を委ねるよう警告することができます。

カメラは重要なセンサーです。前面、側面、背面のカメラ（近視野と遠視野）はすべて周囲の視界を提供できます。ディープニューラルネットワークを搭載したこれらのカメラは、車の目のように機能し、物体、車、歩行者などを識別できます。道路標識を読み取り、道路状況を理解することができます。カメラは正確な位置決めにも役立ちます。たとえば、Qualcomm Vision Enhanced Precise Positioning (VEPP) ソフトウェアは、全地球航法衛星サービス (GNSS)、カメラ、慣性測定装置 (IMU)、ホイール センサーなどの複数のセンサーの出力を組み合わせて、1 メートル以内の精度で正確かつコスト効率の高いグローバル車両測位を提供します。

現在、レーダー装置は多くの自動車に使用されており、通常は距離を検出するためにバンパーに取り付けられています。研究によると、レーダーに人工知能を適用すると、他の車両などの物体を検出して位置を特定するなど、より多くの情報を抽出できることがわかっています。これは、レーダーが通常ミリ波スペクトルの電磁波を放射するアクティブ センサーであるため、あらゆる状況 (雨でも雪でも、昼でも夜でも) で動作できるため、特に便利です。 LiDAR はレーザー光を送信し、その反射を受信するため、アクティブ センサーでもあります。より高い解像度とより多くの参照ポイントを提供し、環境の 3D ポイント クラウドを作成します。しかし、LIDARの欠点はコストが高いことです。

セルラー車両間通信 (C-V2X) はセンサーとして機能し、道路上の他の車両から歩行者の手にあるスマートフォン、光信号や路側インフラ上の特別なワイヤレス アクセス ポイントに接続できるスマート路側ユニット (RSU) など、周囲の環境にあるスマート インフラストラクチャまで、車両が他のデバイスと通信できるように設計されています。また、セルラーネットワークと通信し、クラウドで情報を収集することもできます。 C-V2X が他のセンサーに比べて優れている点は、基本的に角の周りや視線の向こう側を見ることができることです。自動車メーカーや路側インフラプロバイダーは、安全性と自律運転機能を強化するために、Qualcomm 9150 C-V2X チップセットなどのセルラー車両間通信 (C-V2X) ソリューションに注目しています。

各センサーにはそれぞれ独自の利点があります。これらすべてのセンサーを AI アルゴリズムに組み合わせることで、環境を正確かつ信頼性高くリアルタイムに認識し、理解できるようになります。これにより、オペレーターは最も安全な選択を行うことができます。将来、AI アルゴリズムが改良され（センサーがより洗練され、都市がスマート インフラストラクチャを導入し始めると）、自動車自体がこれらの選択を引き継いで安全に運転できるようになります。

スマートシティとスマート交通の台頭

次世代の都市インフラと交通ネットワークの開発は大きな変革を遂げており、この開発において人工知能が重要な役割を果たしています。今後 10 年間でテクノロジーが進歩するにつれ、交通ネットワークは歩行者、乗客、運転手にとってよりスマートで安全かつ効率的なものになるでしょう。

次世代のインフラストラクチャでは、認識とセンサー融合のための AI を実行して、本質的に環境の非常に正確な 3D HD マップである道路世界モデルを構築します。自動車と同様に、スマート シティ インフラストラクチャは、複数の高解像度カメラやレーダーからの入力を処理し、ニューラル ネットワーク、正確な測位、センサー フュージョン アルゴリズムを実行して、定期的に更新されるマップを生成できます。その後、インフラストラクチャは、Cellular Vehicle-to-Everything (C-V2X) 通信を介して交差点の車両に道路世界モデルとローカル 3D HD マップ更新を送信できます。

例えば、AIカメラやレーダーを搭載したスマート路側装置は、道路工事、交通渋滞、車線変更などの緊急事態で障害物を検知できるようになります。これらのリアルタイム更新により、スマート インフラストラクチャ システムはこれらの道路の最新モデルを維持できます。セルラー車両間通信 (C-V2X) は、このデータを接続された車両に送信してソリューションを提供し、車両に障害物を回避するための新しいルートや代替ルートを指示したり、車線を変更したり、加速、減速、停止したりして、交通の流れをスムーズに保ったりすることができます。

歩行者の検出と警告については、人工知能（カメラ認識用）を備えたスマートな路側ユニットが道路を横断しようとする歩行者を検出できます。セルラー車両間通信 (C-V2X) 直接通信を使用することで、スマート路側ユニット (RSU) は交差点にいる車両に警告メッセージを無線でブロードキャストします。さらに、C-V2X (Cellular Vehicle-to-Everything) 対応のスマートフォンは、正確な位置情報を送信して車に現在地を知らせることもできます。

インテリジェント路側ユニット (RSU) は、交通信号位相とタイミング (SPaT) メッセージングを使用した無線メッセージングを介して、「信号と時間」の変化に関連するメッセージをブロードキャストできます。これにより、車とドライバーは交通信号が緑または赤に変わることを知ることができます。さらに、都市はより効率的な交通の流れを提供できるようになります。

スマート シティを機能させるのは、Cellular Vehicle-to-Everything (C-V2X)、次世代スマート路側ユニット (RSU)、自律走行車、および集約されたデータに基づいて総合的な都市レベルのインテリジェンスを提供する人工知能の組み合わせです。究極的には、自動運転技術は楽しい旅を提供し、運転手や乗客の命を救い、自動車業界に無限の機会をもたらすでしょう。