Remco Timmer, HERE Technologiesの製品管理担当シニア副社長 Remco Timmer HERE Technologiesの製品管理担当シニア副社長

AIパワードマップメイキングがソフトウェア定義車の新時代に不可欠な理由

自動車業界は、歴史上で最も深刻な変革の一つを経験しています。機械工学と馬力によって定義されていた自動車は、今日ではコードによって形作られるようになっています。ソフトウェア定義車（SDV）の時代に突入しています。ここでは、車の知能はエンジンブロックからではなく、ソフトウェアの行から来ます。Research and Marketsによる最近の調査によると、ソフトウェア定義車市場は2024年の213.5億ドルから2030年までに1200億ドル以上に成長することが予測されています。このような成長スケールは、ソフトウェア、地図、AIの交差点で働いている人々にとって驚くことではありません。モビリティのあらゆる側面でAIの役割が急速に拡大していることを反映しています。AIは、デジタルコックピット、リアルタイムナビゲーション、予測メンテナンス、先進的な運転支援システム（ADAS）、および自動運転のより高いレベルを含む、車両の最も貴重な機能の背後にあるデジタルエンジンになるでしょう。AIは、運転体験を再定義し、カスタマイズしています。IBMの最近の調査によると、74%の自動車幹部は、2035年までに車両はソフトウェア定義およびAIパワードになることを信じています。さらに、2035年までに、新車の80%は電気式パワートレインを特徴とし、車両システム、地図、ソフトウェア、AI機能の統合をさらに自然な基盤にします。AIパワードマップメイキング：SDVのデジタルコンパスAIの役割の特に魅力的な例は、デジタルマップメイキングの進化です。従来の静的な地図は、「ライブ」地図に取って代わられます。ライブ地図は、車両システムを動かすために使用される、道路環境の動的な、常にストリーミングされる表現です。地図は、電気式、接続された、自動運転車両での安全で効率的な運転に不可欠です。ライブ地図は、単純なナビゲーションを提供するだけでなく、車両が周囲を解釈し、リアルタイムで情報に基づいた運転決定を下すことを可能にします。AIのパターンを検出する能力、環境の変化を認識する能力、地図データを動的に更新する能力により、運転手（および車両システム）は、建設区域を避け、交通事故の周りをルート変更し、道路標識または速度制限の変更に気づくことができます。私たちはすでに、車両センサー、衛星画像、クラウドソーシング入力など、さまざまな情報源からのデータを継続的に統合して、道路状況の変化を反映するライブマップの機能を見ています。AIと機械学習によって自動化された、複数の情報源のデータを統合する能力は、ライブマップの真の潜在力を解き放ちます。パーソナライズド車両：インテリジェントで、より直感的なインカーエクスペリエンス運転体験は、よりパーソナライズドで、より直感的で、よりAIドリブンになっています。自然言語への対応と運転者の行動パターンを認識する車載AIアシスタントが見られます。車両は個々の好みに適応することができます。AIアシスタントは、自然言語によるルーティング、EV充電の推奨、運転状況に基づく安全アラート、動的イタリネアの提案などを提供します。IBMの調査によると、75%の幹部は、2035年までにソフトウェア定義エクスペリエンスが自動車ブランドの価値の核心になることを信じています。つまり、運転手は、最短の旅行時間に基づくルートの提案だけでなく、動的な要素 such asリアルタイムの天気、近くのEV充電器の可用性、 以前の停止such as好きな旅行センターまたはコーヒーショップを考慮してルートの提案を受けることができます。時間の経過とともに、車両は運転手とともに学習し、進化する旅行の相棒になります。AIは、支援および自動運転機能の基盤AIは、ADASおよび自動運転機能の進化にも基本的な役割を果たします。車両の安全性と効率性のための意思決定を改善することで、車線維持、適応クルーズコントロール、歩行者検出、物体認識などを可能にします。SDVがより高いレベルの自動運転に向けて進化するにつれて、AIパワードマップと車載センサー入力such as LiDARとカメラの組み合わせは、正確なルートプランニング、状況認識、規制遵守のために不可欠になります。道路上の障害を克服する：AI統合の重要な課題AIがSDVに与える変革的な価値は巨大ですが、AIへの熱意も高まっています。しかし、広範な採用のために、以下の課題に対処する必要があります： データの完全性とセキュリティ：AIは大量のデータに依存しており、機密情報を保護しながらリアルタイムの正確性を維持することに関する懸念が生じます。自動車メーカーとソフトウェアプロバイダーは、AI駆動のロケーションと車両データが侵害や未承認のアクセスから保護されることを保証しながら、車両がより接続されるにつれて規制基準に従う必要があります。 相互運用性と標準化：より多くの企業がAIパワードシステムを開発するにつれて、これらのテクノロジーがブランドやサプライヤーを超えて共同で動作し、断片化を防ぎ、クロスプラットフォームの互換性を改善することが不可欠です。 クラウドとエッジコンピューティングインフラストラクチャ：AIによって生成される大量のリアルタイムデータを処理するには、堅牢なコンピューティングインフラストラクチャが必要です。クラウドコンピューティングとエッジ処理の進歩は、AIアプリケーションをマッピング、ナビゲーション、車両自動化でサポートするために重要になります。 SDVのAIパワードマップの将来将来を見ると、ライブマップは車両の運用方法にさらに中心的な役割を果たすことになり、車両は周囲の世界をより精密に解釈し、対応できるようになります。デジタルツインテクノロジーの台頭により、AIは車両のリアルタイムの仮想レプリカを作成し、自動車メーカーは車両の機能をシミュレート、テスト、改良できるようになります。最近の進歩such as AIパワードの画像認識とクラウド処理は、ストリートレベルの画像からリアルワールドの機能を自動的に抽出することを可能にし、自動車メーカーは仮想環境を生成し、シミュレーション、安全性のテスト、SDVの開発を加速させることができます。ナビゲーションとユーザーエクスペリエンスの向上を超えて、AI駆動の分析は、センサーとパフォーマンスデータのパターンを検出するために使用されるようになり、メンテナンスの必要性を早期に特定することができます。AIは、タイヤ圧力の変化やブレーキ効率の低下などの車両の行動の微妙な変化を認識することで、従来の警告システムが活性化する前にサービスアラートをトリガーできます。これらの予測的な洞察は、安全性を改善するだけでなく、より効率的でコスト効率の高い車両とフリートの管理をサポートします。明らかなことは、この将来は、自動車メーカー、AIテクノロジープロバイダー、クラウドプラットフォーム、ロケーションデータの専門家の間の強力なパートナーシップを必要とすることです。単一の組織ではこれを独自に構築することはできません。しかし、協力して、より安全で、より賢い、より接続された自動車の将来を形作ることができます。業界がソフトウェア定義アーキテクチャへの移行を続けるにつれて、リアルタイムのAIパワードロケーションインテリジェンスの重要性はさらに高まるでしょう。