Remco Timmer, Senior Vice President of Product Management at HERE Technologies

AIを搭載した地図作成がソフトウェア定義車両の新時代に不可欠である理由

自動車業界は、歴史上で最も深刻な変革の1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業界は、今日ではコードによって形作られる車両が増えてきています。私たちは、車両の知能が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るソフトウェア定義車両（SDV）の時代に入りました。 Research and Markets の最近の調査によると、世界のSDV市場は2024年の213.5億ドルから2030年までに1.2兆ドル以上に成長することが予測されています。そのような成長スケールは、ソフトウェア、地図作成、アンドAIの交差点で働く人にとっては驚くことではありません。それは、AIの役割がモビリティのあらゆる側面でどれほど急速に拡大しているかを反映しています。AIは、デジタルコックピットに自然言語プロンプト、リアルタイムナビゲーションとダイナミックルーティング、予測メンテナンス、先進的な運転支援システム（ADAS）および高度な自動運転などの、いくつかの最も貴重な車両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、運転者の体験を再定義し、カスタマイズするのに役立ちます。最近の IBM の調査によると、74%の自動車業界の幹部は、2035年までに車両がソフトウェア定義およびAI搭載になることを信じています。 そして、その時までに、80%の新車が電気式パワートレインを特徴としていると予想されており、それは車両システム、地図作成、ソフトウェア、AIの機能を統合するためのより自然な基礎を提供します。AIを搭載した地図作成：SDVのデジタルコンパスAIの役割の特に魅力的な例は、デジタル地図作成の進化です。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、道路環境のダイナミックで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、自動化された車両で安全で効率的な運転のために不可欠です。ライブ地図は、単純なナビゲーションよりも多くの機能を提供し、車両がその周囲を解釈し、リアルタイムで情報に基づいた運転の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、環境の変化を認識し、地図データを動的に更新することは、運転者（および車両システム）が建設区域を避けたり、交通事故の周りをルーティングしたり、道路標識または速度制限の変更に気付くことができるようにします。私たちはすでに、車両センサーのデータ、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するライブマップの機能を確認しています。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一する能力は、ライブマップの真の潜在力を解放します。パーソナライズされた車両：インテリジェントで直感的なインカーライフ運転者の体験も、よりパーソナライズされ、より直感的で、AIによって駆動されます。私たちは、自然言語と運転者の行動のパターンを認識するインカーアイアシスタントを確認しています。車両が個々の好みに適応できるようにします。AIアシスタントは、自然言語プロンプト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、リアルタイムの変更を含む動的旅行計画の提案を提供します。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された体験が自動車ブランドの価値の核心となることを信じています。つまり、運転者は、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 現在の天気、近くのEV充電器の利用可能性、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取ることができます。時間の経過とともに、車両は運転者とともに学習し、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、レーンキーピング、適応型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がより高度な自動運転レベルに向けて進化するにつれて、AIを搭載した地図作成と車載センサーの入力（LiDARやカメラなど）の組み合わせは、正確なルート計画、状況認識、規制遵守のために不可欠になります。障害の克服：AI統合の重要な課題SDVにおけるAIの変革的な価値は巨大であり、AIへの熱意も高まっていますが、広範な採用のためにいくつかの課題を克服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いるため、リアルタイムの精度を維持しながら機密情報を保護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データと車両データが、車両がより接続されるにつれて、侵入や未承認のアクセスから保護されることを保証する必要があります。 相互運用性と標準化：より多くの企業がAI駆動の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できることを保証することが不可欠です。そうすることで、断片化を防ぎ、クロスプラットフォームの互換性を向上させることができます。 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プロセッシングの進歩は、地図作成、ナビゲーション、車両の自動化におけるAIアプリケーションをサポートするために不可欠です。 SDVのAIを搭載した地図の将来将来を見ると、ライブマップは、車両が世界を解釈し、精度を高めて対応する方法にどのように関与するかについて、より中心的な役割を果たすことになります。デジタルツインテクノロジーの台頭により、AIはリアルタイムの仮想レプリカを車両に作成し、自動車メーカーが車両の機能をシミュレート、テスト、改良できるようにします。 最近の進歩 は、AIを搭載した画像認識とクラウドプロセッシングを可能にし、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できるようになり、自動車メーカーがシミュレーション、安全性のテスト、SDVの開発を加速する仮想環境を生成できるようになりました。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ことになり、メンテナンスのニーズを早期に特定することを可能にします。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挙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アクティブになる前にサービスアラートをトリガーすることができます。これらの予測的な洞察は、安全性を改善するだけでなく、車両とフリートの管理をより効率的でコスト効率の良いものにすることをサポートします。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で強力なパートナーシップを必要とすることです。単一の組織ではそ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された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を搭載したロケーションインテリジェンスの重要性は、さらに高まることになります。