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オートモーティブワールド2020(2)〜MSなどはなぜクルマに参入するのか

12vオートモーティブワールドの最jのトピックスはJ報したが(参考@料1)、クルマに参入する企業が極めて\えており、「なぜこの企業が?」といった例をいくつか紹介しよう。まずはMicrosoft、次にR_のKeysightを紹介する。そして半導のXilinxも新参入にZい。それぞれ合理的な参入理yがある。

図1 12vオートモーティブワールドのひとコマ

図1 12vオートモーティブワールドのひとコマ

かつて、通信業vの集まりであるMWC(Mobile World Congress)をD材した時に、IBMやOracleなどが出tしており、なぜ通信業cに参入してくるのかを聞いた。この時の答えは、「わが社が出来る成長噞への参入を考えて出tした」、と述べていた。O動Z噞も同様に、ACES(A:O動運転、C:接、E:電気O動Z、S:シェアリング)という新しい妓をしており、その中で「わが社のuTなテクノロジーを成長噞で擇すにはどうすべきか」という命を掲げている。

パソコンで成長したMicrosoftは今、クラウドビジネスへとjきく舵を切っている。同社は、Amazon.comがクラウドビジネス靆AWS(Amazon Web Service)でj成功を収めた、クラウドサービスへjきく投@してきた。そのT果、世cQ地54地区に設したデータセンターを光ファイバでTび、そのデータセンターは140カ国でWできる。kつのデータセンターがj学の工学陬ャンパス度の広さをeち、コンピュータを設している建颪5〜6棟あるため、そのスケールは極めて巨jである。

Microsoftの狙いはクルマのデジタルトランスフォーメーションだ。それを推進するのはやはりクラウドだが、リアルタイム動作が要な場合にはエッジ(Z内)もインテリジェントにしようという作戦だ。ただし、クルマ業cでの合をcけるため、データは_要だが、これはクルマメーカーに任せる。データそのものでnぐビジネスはしない。MSのuTなのはAIのξであり、セキュアなクラウドMS Azureを提供する。この屬如AIによる解析を提供する。

例えば、Daimlerは、クラウド屬妊ルマのデータを集め判に使っているという。またBMWは、MS Bot Frameworkを使って音m認識で操作するシステム(AIスピーカー)を搭載している。また、MS Connected Vehicle Platformを使えば、ルートプラニング機Δ粃q]予RサービスなどのテレマティクスやインフォテインメントなどをWできる。

サイバー撃で、脆弱性をh価

R定_メーカーのKeysightは、h価したいデバイスDUT(被試xデバイス)にサイバー撃をしかけ、脆弱性がないかどうかをチェックするR定_を開発した。Z内ネットワークのCANバスやUSBインターフェイス、Z載イーサネットに撃を仕Xけ、脆弱性をh価する。これからの社外とのコネクティビティも調べるため、セルラーネットワークやWi-Fi、Bluetooth、外陲箸弔覆るゲートウェイにも撃を仕Xける。

図2 KeysightのATI Research CenterのシニアディレクタであるSteve McGregory

図2 KeysightのATI Research CenterのシニアディレクタであるSteve McGregory


にコネクテッドカーになると社外からも撃される恐れが出てくる。クルマのシステムと外とのインターフェイスの役割を果たすゲートウェイが最も撃されやすいため、ここは頑丈なゲートを形成する要がある。ゲートの役割を果たし認証をpけeつ、Z両セキュリティモジュールがその役`を担う。「撃からの敢として、このゲートウェイで外からの撃があれば機Δ鮗できるかどうかをテストする機Δ硼Lかせなくなる」とKeysightのATI(Application and Threat Intelligence)Research Center(R)のシニアディレクタであるSteve McGregory(図2)は言う。

このR定_ではもし、このツールで撃されていることを見つけると、ファジイングという項`でプロトコルに拠しているかどうかのテストをする。図3のサイバー撃テストシステムの下にすように、テストしたいプロトコルライブラリをスキャンして、どのテストを行うのか、クルマの接性をテストするのか、あるECUをテストするのか、どのサービスをテストするのか、などをIする。その問をベースに新しいテストを導き出し、見つかるとレポートを出す。もし、このツールで撃されていることを見つけると、ファジイングという項`でプロトコルに拠しているかどうかのテストをする。もしDUT(被テストデバイス)が否と答えると、バグがあると判する。今のところ、この答えには再現性があるという。バグが脆弱性の要因かもしれないため、開発段階でバグを直しておくことができる。


図3 Keysightのサーバー撃をチェックするh価システム

図3 Keysightのサーバー撃をチェックするh価システム


XilinxはFPGAならではの応を発見

クルマ分野へは新参入ではないが、XilinxはO動運転に要なセンサフュージョンチップにFPGAが最~であることを訴求した。これまでのXilinxが提案してきたステレオ画気任颪稜Ъ韻笋修海らの{`をQするためのFPGAは、NvidiaのGPUやCPUでも可Δ僻焼であった。今v、FPGAでなければ実現はよりWなクルマ作りがMしくなることをXilinxがした。それはセンサフュージョンの半導チップである。

運転中のクルマからi気を認識するためにカメラが主に使われているが、カメラだけだと濃や吹雪では使いない。このため電Sが遠くまで届くレーダーや、レーザー光が周囲との{`をRるLiDARなどの画汽札鵐気離魯ぅ屮螢奪匹、今のところ最~である。しかし、これらからのセンサデータを判できるレベルにまで処理するためには高度の演QがLかせない。

そこで、クルマメーカーはカメラやレーダー、LiDARの数をO社の設思[にГ辰働めなければならない。このT果、クルマメーカーやZ|ごとにそれぞれの数が違ってくる。すなわちクルマの検出は、|極の少量H|になる。こうなると、センサフュージョン専のASICは使えない。コスト的に合わないためだ。CPUはフレキシブルだが演Q処理に時間がかかる。GPUは演Q処理専のプログラマブルチップであるが、Qセンサに合ったアルゴリズムの開発が要となる。FPGAなら、センサの数や性Δ琉磴ぁ▲如璽燭鯀p信するバンド幅の違いがあっても、比較的~単に変できる。FPGAこそ、性Δ肇侫譽シビリティを両立できるチップであると、Xilinx社クルマ担当シニアディレクタ&グローバルリーダー、Willard Tu(図4)はいう。


図4 Xilinxのクルマ担当シニアディレクタのWillard Tu() 左はザイリンクス日本法人のクルマ担当の友hPk朗

図4 Xilinxのクルマ担当シニアディレクタのWillard Tu() 左はザイリンクス日本法人のクルマ担当の友hPk朗


これまで試作段階ではFPGAを使って量栔階でASICに焼き直すことがよく行われてきた。しかし、中国の顧客である度は開発当初はNvidiaで設し、量ではFPGAを使っているとTuは語る。FPGAのプログラムは量に~単にコピーで作れるためだ。

参考@料
1. オートモーティブワールド2020(1)〜可動霽塒LiDARや60GHzレーダーなど (2020/01/17)

(2020/01/22)

ごT見・ご感[
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