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自動車ソフトウェア制御のTTTech AutoにAptivが出資、先進運転支援システムを促進へ

自動車メーカーは、より多くの売上を生み出すために機能やソフトウェアサービスを満載した自動車を販売したがっているが、情報過多という課題を抱えている。

これらの、ソフトウェアによって制御された自動車には、電動パワートレインから運転支援機能、インフォテインメントまで、あらゆるものを動かす無数のシステムオンチップ（SoC）が搭載されている。最も重要なのは、それらがすべて協調して動作しなければならないということだ。

カメラやレーダーなどの車両センサーがデータを取得し、それを変換してパワートレインに送り、急ブレーキなどの機能を可能にする。そのすべてがミリ秒単位のリアルタイムで行われ、同時にドライバーが車内でストリーミングしているSpotifyを妨げないようにしなければならない。

こうした重要な情報の流れを管理するために、ここ数年、スタートアップが次々と誕生している。ウィーンを拠点とする自動車安全ソフトウェアプロバイダー、TTTech Auto（TTテックオート）もそのうちの1社だ。同社の主力製品であるMotionWiseは、自動車のさまざまな制御システム間でデータの流れを可能にするソフトウェア安全プラットフォームだ。TTTech AutoのCEOで共同創業者のGeorg Kopetz（ゲオルグ・コーペッツ）氏によれば、互いに干渉することなく安全かつ確実に、そしてリアルタイムに機能するようにするものだという。

TTTech Autoはこのほど、大手自動車技術サプライヤーであるAptiv（アプティブ）の出資を獲得した。これはAptivが先進運転支援システム（ADAS）を促進する技術への関心を深めていることをうかがわせる。TTTech Autoは、自動車、航空宇宙、モバイル機器、オートメーション産業にわたる安全なネットワークコンピューティングプラットフォームを提供するTTTech Groupから生まれた会社で、米国時間2月3日にAptivがリードした2億8500万ドル（約328億円）のシリーズCラウンドを発表した。同ラウンドには既存投資家のAudi（アウディ）も参加した（シリーズCは今後2カ月以内の完了が見込まれている）。

Aptivは、高性能ハードウェア、クラウド接続、オープンかつスケーラブルでコンテナ化されたソフトウェアアーキテクチャを含む完全なスタックを自動車メーカーに提供し、ソフトウェアによって制御されたクルマへの移行を加速させることに取り組んでいる時期に、戦略的投資家としてTTTech Autoを支援する。

Aptivは1月、不可欠なインテリジェントシステムの開発、運用、管理を行うエッジ・ツー・クラウド技術を統合すべく、Wind River（ウインドリバー）を43億ドル（約4950億円）で買収した。TTTech Autoは売りに出ている会社ではない。コーペッツ氏は、業界の複数のプレイヤーと協力できるように独立して事業を継続したいと考えているが、MotionWiseがソフトウェア制御の分野で主要プレイヤーになるための道筋において、スマート車両アーキテクチャを提供するというAptivの戦略を補完できることは喜ばしいことだと話す。

Aptivの社長でCEOのKevin Clark（ケビン・クラーク）氏は、2月3日に行われた同社の2021年第4四半期および通年の決算説明会で「AptivとWind Riverの専門知識と補完的技術の組み合わせ、さらにアクティブセーフティソフトウェアアプリケーションを強化するTTTechの確定的フレームワークは、OEMがソフトウェア制御車両の開発と展開をコスト効率よく加速するのを支援するのにユニークな立場にあります」と述べた。

TTTechとAptivは、過去にAudiの自動運転向け中央運転支援コントローラーで協業しており、Aptivがハードウェア側のシステムサプライヤーとして協力し、TTTechはADAS全体の運用を確保するためのアーキテクチャ設計と安全ソフトウェアプラットフォームを支援した。

MotionWiseはこれまで主にADASやその他の自動運転機能に使われてきたが、レベル4およびレベル5の自律性に向けて、ソフトウェアをサポートすることを目標としている。レベル4とレベル5に関しては、SAE（自動車技術者協会）はそれぞれ限定された運転設計領域またはすべての条件下で自律システムがすべての運転を管理することと定義している。

このことを考えると、Aptivには自律走行車のボンネットの下で機能するスケーラブルなシステムアーキテクチャに戦略的に投資する、より長期的な理由があるのかもしれない。Aptiv（旧Delphi）は2017年、自律走行車技術企業のnuTonomy（ニュートノミー）を買収し、その後、Motional（モーショナル）というHyundai（現代自動車）との合弁会社としてスピンオフした。Motionalは現在、Lyft（リフト）と提携して自動運転のHyundai Ioniqを使ったラスベガスでのロボットタクシー商業展開の2023年開始や、2022年サンタモニカでのUberとの自律配達の試験実施などに向けて準備を進めているところだ。

Aptivもコーペッツ氏も、MotionWiseが将来的にMotionalの車両に使用されるかどうかについては言及しなかった。もともと2017年に発売されたこの技術は、Hyundai車を含め、世界で200万台を超える乗用車にすでに搭載されている。MotionWiseは、Volkswagen（フォルクスワーゲン）、Porsche（ポルシェ）、Audi（アウディ）、Kia（起亜自動車）、SAIC Motor Corporation（SAICモーターコーポレーション）の車両のソフトウェアスタックにも統合されていると、コーペッツ氏は話す。

TTTechは今回の資金をアジアに重点を置いた国際的なチームの育成に使う予定だ。同社はすでに、SAIC Motor Corporationとともに合弁会社（Technomous）を運営している。ソフトウェアと安全工学、戦略的製品管理、事業開発の分野で、アジア、欧州、北米で人材を採用する予定だとも述べた。

加えて、TTTechは買収・合併の可能性にも目を向けている。同社は、エコシステム内のさまざまなパートナーと協働できるよう、独立企業であり続けたいと考えているが、自動車メーカーの継続的な安全ニーズに対応し続けるために、補完的な製品、技術、サービスの獲得に関心を持っている。

「この分野では協力の余地が大きいと考えており、今回の資金調達は、独立路線で成長しつつ、共同融資や共同イノベーションを必要とし、単独では実現できない企業とも協力する機会を与えてくれます」とコーペッツ氏は述べた。

画像クレジット：TTTech Auto

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Nariko Mizoguchi）

現在の自動車に搭載されている先進運転支援技術で、IIHSの新安全性評価を満たすものは「1つもない」

現在の新車に搭載されている先進運転支援システムで、米国道路安全保険協会（Insurance Institute for Highway Safety、IIHS）が策定中の新たな安全基準を満たすものは1つもないと、同協会は述べている。

自動車保険会社が出資する非営利団体であるIIHSが策定中の新しい評価プログラムは「部分的な自動化」機能を備えた車両において、ドライバーが道路に集中していられるように支援するための安全装置を評価することになると、同協会は米国時間1月20日に発表した。

IIHSは、このようなシステムに「good（優）」「acceptable（良）」「marginal（可）」「poor（不可）」の4段階の評価を与える。IIHSによると、最初の評価は2022年に発表予定とのことだが、具体的な時期は明らかにされていない。サプライチェーンの問題により、テスト用に使う車両の入手が困難になっているためだ。

「部分的な運転自動化システムは、長時間のドライブを負担が少ないものにするかもしれませんが、運転をより安全にするという証拠はありません」と、IIHSのDavid Harkey（デイヴィッド・ハーキー）会長は、声明の中で述べている。「実際には、システムが十分な安全装置を備えていないと、逆に危険な状態になることもあるのです」。

IIHSの発表によると「good」の評価を得るためには、ドライバーの目線が道路に向けられており、手が常にハンドルを握っているか、またはすぐに握れる状態にあることを保証するドライバー監視システムが、車両に搭載されている必要があるという。さらにドライバーがこれらの義務を無視し続けた場合、徐々にエスカレートする警告や、緊急措置が取れる機能が備わっていなければならない。

なお、IIHSの新しい評価プログラムでは、カメラやレーダーセンサーによる障害物の識別能力など、事故につながる可能性のある他の機能面については評価を行わない。

自動車メーカーが提供する運転支援システムには「部分的な自動化」機能が多く含まれている。最も一般的なものは、ドライバーが選択した速度と車間距離を維持するために自動的に走行速度を調整するアダプティブ・クルーズ・コントロールと、ドライバーが走行車線の中央に車両を維持し続けるのを補助するためにステアリングを継続的に調整する車線中央維持機能を組み合わせたものだ。自動的に車線変更を行う機能も一般的になってきていると、IIHSは指摘する。

運転自動化システムの評価に乗り出すIIHSの動きは、自動車メーカーを牽制する規制や消費者保護団体の動向に沿ったものだ。Consumer Reports（コンシューマー・レポート、CR）は、十分なドライバー監視システムを備えた部分自動運転システムにポイントの付与を始めるという。IIHSの安全機能評価が提供されるようになれば、CRはそれも考慮に入れる予定だ。

コンシューマー・リポートは、2月17日に発表する2022年の自動車ランキング「Top Picks」で、ドライバー監視システムの評価を盛り込むとしている。テストする車に安全運転を促すシステムが運転支援パッケージの一部として搭載されている場合、CRはその総合得点に2点を加算する。

CRによると、現状でこの追加ポイントを獲得できる先進運転支援システムは、Ford（フォード）の「BlueCruise（ブルークルーズ）」とGMの「Super Cruise（スーパークルーズ）」のみだという。

十分なドライバー監視システムが搭載されていない新型車は、2024年より総合スコアから2ポイントを減点するとCRは述べている。2026年になると減点は4ポイントに増える。

IIHSは、部分的な自動運転システムのほとんどが何らかの安全装置を備えているものの、同組織が策定中の基準をすべて満たしているものは1つもないと指摘。これではドライバーが意図的または無意識に、システムの安全な動作の範囲を大幅に超えてしまう可能性がある。

「これらのシステムの多くは、その機能が実際にできること以上のことが可能であるような印象を人々に与えています」と、IIHSの研究員で新しい評価プログラム策定の指揮を執っているAlexandra Mueller（アレクサンドラ・ミューラー）氏は語っている。「しかし、ドライバーが部分的な自動運転システムの限界を理解していたとしても、気持ちは揺れ動いてしまうことがあります。人間は、すべてを自分で運転しているときよりも、問題が発生するのを見守っているときの方が、警戒心を保つのが難しいのです」。

いわゆる自動運転車はまだ一般に発売されていないが、自動車メーカーが混乱を招いたりシステムの能力を誇張したりするような方法で、そのシステムをブランド化することは止められない。

Tesla（テスラ）は、同社の車両に標準装備されている先進運転支援システム「Autopilot（オートパイロット）」や、1万2000ドル（約136万円）で追加購入できるアップグレード版のソフトウェアパッケージ「FSD（フル・セルフ・ドライビング）」のベータ版のブランディングについて、多方面から批判を受けている。しかし、他の自動車メーカーでも、自社のシステムの能力を誇大宣伝するようなマーケティングキャンペーンは、以前から行われている。

画像クレジット：Veoneer

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

GMが次世代のハンズフリー運転支援システムにクアルコムの自動車用プラットフォームを採用

GMが2023年に、まずはCadillac（キャデラック）から導入を開始する新しいハンズフリー運転支援システム「Ultra Cruise（ウルトラクルーズ）」には、Qualcomm（クアルコム）の最新のSnapdragon（スナップドラゴン）システム・オン・チップ（SoC）が採用される。2022年のCESで行われたこの発表は、Qualcommが自動車分野、特にADAS（Advanced Driver Assistance System、先進運転支援システム）で多くの市場シェアの獲得に成功していることを示している。

「Snapdragon Ride Platform（スナップドラゴン・ライド・プラットフォーム）」と呼ばれるこのSoCは、ADASおよび自動運転向けに開発されたもので、Qualcommが提供する自動車用クラウド接続プラットフォーム群の1つ。自動車メーカーはこれらのプラットフォームの中から、使いたいものを選んで採用することができる。

GMのUltra Cruiseシステムは、2017年に初めて導入された同社のADAS「Super Cruise（スーパークルーズ）」をさらに高度化したものと考えられる。

GMによれば、Ultra Cruiseは運転中に予想されるあらゆる事態の95％に対応でき、最終的には米国とカナダのすべての舗装道路で使用可能になるという。これは大変な仕事だが、この目標を達成するために、同社はカメラ、レーダー、LiDARという3種類のセンサーを使用し、独自のソフトウェアとQualcommのプロセッサを組み合わせた。このシステムはまず、2023年に発売予定の高級電気自動車「Cadillac Celestiq（キャデラック・セレスティック）に搭載されることになっている。

もう少し掘り下げて説明すると、Ultra Cruiseのコンピュートユニットはノートパソコン2台を重ねた程度の大きさで、2基のSnapdragon SA8540P SoCと1基のSA9000P AIアクセラレータで構成されている。16コアのCPUで低レイテンシーの制御機能を提供し、カメラ、レーダー、LiDARの処理には毎秒300テラ以上のAIコンピュートを実行できるという。

このSnapdragon SoCは、5nmプロセス技術で設計されており、コンピュートユニットには、システムの安全性を確保するためのInfineon（インフィニオン）のAurix（オーリックス）TC397プロセッサも搭載されている。Aurix TC397は、自動車安全水準で最高レベルとされるASIL-Dに分類されている車載用マイクロコントローラーだ。

これらをすべて組み合わせると、数百台のパーソナルコンピューターに匹敵する処理能力を持つコンピュートシステムになる。GMの電気自動車・自動運転車・燃料電池車プログラム担当バイスプレジデントのKen Morris（ケン・モリス）氏は、このシステムが2017年に発表された同社の先進運転支援システムを「次のレベルに引き上げ、出発地のドアから目的地のドアまでのハンズフリー運転が可能なる」と述べている。

Qualcomm Technologies, Inc.（クアルコム・テクノロジーズ）のシニアバイスプレジデント兼オートモーティブ担当GMを務めるNakul Duggal（ナクル・ダガル）氏は、キャデラック車に搭載されるSnapdragon Rideを使ったUltra Cruiseシステムは「自動車業界にとって経験的にも技術的にも飛躍的な進歩となる」と述べている。

Super CruiseとUltra Cruiseの比較

Super Cruiseは、LiDARによるマッピングデータ、高精度GPS、カメラ、レーダーセンサーを組み合わせて使用する他、運転者が注意を払っているかどうかを監視するドライバー・アテンション・システムを備える。Super Cruise使用中にドライバーはハンドルに手を置いておく必要はない。しかし、目線はまっすぐ前方に向けていなければならない。

Ultra Cruiseは、より安定性が高く、より多くの道路で利用できるようになるかもしれないが、ドライバーが常に注意を払う必要があることに変わりはない。つまり「完全な自動運転」が可能なレベル4のシステムではないということだ。レベル4システムとは、特定条件のもとであれば、人間の介入を一切必要とせず、すべての運転操作を自動で行うことができる機能レベルのことで、GMの子会社であるCruise（クルーズ）などの企業が、ロボットタクシーへの適用を通じて実用化に取り組んでいる。

Ultra Cruiseは、Super Cruiseシステムの能力をさらに高めるように設計されている。また、Ultra Cruiseはカメラ、レーダー、LiDAR（LiDARのマッピングデータだけではない）の組み合わせを通して、車両周辺の環境を正確に360度、3次元で統計的に把握し、重要なエリアには冗長性を確保している。GMによればこの新システムでは、マッピングよりもセンサー類に大きく頼っているという。

これによってUltra Cruiseのシステムは、信号機への反応、ナビゲーションルートへの追従、制限速度の維持・遵守、自動およびオンデマンドによる車線変更、左折・右折、物体の回避、住宅地のドライブウェイへの駐車などを自動で行えるようになるということだ。

画像クレジット：GM

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

クアルコムが自動車分野へのさらなる注力を表明、ボルボ、ホンダ、ルノーなど新規顧客を発表

大手テクノロジー企業のQualcomm（クアルコム）は2022年のCESで、自動車分野の技術をさらに発展させるという強い意志を示した。同社は、新しいOEM顧客を発表するとともに、最新のSnapdragon Digital Chassis（スナップドラゴン・デジタル・シャシー）で、欧州の自動車業界の顧客をサポートするために、ベルリンにエンジニアリング・ソフトウェア・オフィスを開設した。

「このオフィスの開設は、自動車分野に新しいエキサイティングな技術を提供するという当社の取り組みをさらに証明するものです」と、Qualcommの欧州 / MEA担当シニア・バイス・プレジデント兼Qualcomm Europe（クアルコム・ヨーロッパ）社長であるEnrico Salvatori（エンリコ・サルバトーリ）氏は、声明で述べている。

このSnapdragon Digital Chassisとは、自動車メーカーが全面的またはアラカルト的に採用できるクラウド接続の「プラットフォーム」群のことで、先進運転支援システム（ADAS）や自動運転に対応した「Snapdragon Ride（スナップドラゴン・ライド）」プラットフォームをはじめ、LTE、5Gコネクテッドサービス、セルラーV2X（Vehicle to X、車両とさまざまなモノとの相互接続）、Wi-Fi、Bluetooth、精密測位に対応した「Snapdragon Auto Connectivity（スナップドラゴン・オート・コネクティビティ）」プラットフォーム、そして次世代のデジタルコックピット / インフォテインメントシステムである「Snapdragon Cockpit（スナップドラゴン・コクピット）」などがある。

同社によると、Digital Chassisを含むQualcommの統合自動車プラットフォームには、130億ドル（約1兆5000億円）を超える受注パイプラインがあるという。現在のSnapdragonの背景にあるのは、2020年のCESで発表されたQualcommのCar-to-Cloud（カーツークラウド）サービスで、これは自動車を常にクラウドに接続させておくことを目的とした同社初の製品だった。これによって、より迅速な無線アップデートが可能になる他、車両や使用状況の分析データを収集し、同社とパートナーである自動車メーカーの両方に、新たな収益源を生み出すことができる。

「Qualcomm Technologies（クアルコム・テクノロジーズ）は、自動車メーカーが独自性と差別化を求めていること、そして自動車および輸送のビジネスモデルを再定義する大きな機会が到来していることを理解しています」と、Qualcommの自動車部門担当シニア・バイス・プレジデント兼ゼネラルマネージャーを務めるNakul Duggal（ナクル・ドゥガル）氏は、声明で述べている。「Snapdragon Digital Chassisのプラットフォームでは、ユーザーが車両を購入した後も継続的に新機能を利用することができ、自動車メーカーは顧客エンゲージメントの強化やサービスベースのビジネスモデルを実現するための新機能やサービスを生み出すことが可能です」。

Volvo Car Group（ボルボ・カー・グループ）は、自社の製品にSnapdragonを統合する多くの自動車メーカーの1つとなった。米国時間1月5日に行われた発表で、同社はボルボの次期型電気自動車SUVと、ボルボ傘下の高性能EVブランドであるPolestar（ポールスター）から登場する新型SUV「Polestar 3（ポールスター3）」に、Google（グーグル）のAndroid Automotive（アンドロイド・オートモーティブ）を搭載したQualcommのSnapdragon Cockpitプラットフォームと、Wi-FiやBluetoothをサポートする一連のワイヤレス技術が採用されることを明らかにした。これらの機能を搭載した車両は、2022年後半に発売される予定だ。

また、Honda（ホンダ）も同社の次期モデルにQualcommのデジタルコックピットを初めて採用する計画を発表。この新型車は2022年後半に米国で、2023年には世界各国で発売になる見込みだ。

Renault Group（ルノー・グループ）はすでに2021年9月に、電気自動車「Mégane E-Tech（メガーヌEテック）」にQualcommのデジタルコックピットを採用する計画を明らかにしているが、米国時間1月5日にはこのコラボレーションを、Auto ConnectivityプラットフォームやSnapdragon Rideプラットフォームなど、一連のDigital Chassisプラットフォーム全体に拡大する計画を発表した。

ボルボ、ホンダ、ルノーが加わり、数多くの自動車会社が名を連ねるQualcommのSnapdragon顧客リストは、2021年10月に同社が自動車技術会社のVeoneer（ヴィオニア）を買収した頃から本格的に活性化したように思われる。以来、QualcommはBMW、GM、Hyundai（ヒョンデ）、JiDu（ジドゥ、集度汽車）、Xpeng（シャオペン、小鵬汽車）、NIO（ニーオ）、WM（威馬汽車）など約40社の自動車会社と契約を結び、これらのメーカーの自動車にさまざまなSnapdragonプラットフォームを統合させている。

関連記事：Qualcommがマグナを退け、先進運転支援技術を手がけるヴィオニアを約5000億円で買収

QualcommのSnapdragonは、自動車のインフォテインメント機器を製造している他の企業の技術革新にも貢献している。今回のCESでは、同社はAlps Alpine（アルプス・アルパイン）と提携し、Snapdragon Cockpitを用いた「Digital Cabin（デジタルキャビン）」を開発すると発表した。このDigital Cabinには、周辺の視界を映し出すことで死角を改善するeミラー、大型の天井ディスプレイ、各乗員に個別の音楽を浴びせることができるサウンドゾーンなどの技術が含まれる。

Qualcommの顧客の多くは、コックピットやインフォテインメントシステムの強化を選んでいるが、おそらく同社が最も力を入れているのはRideプラットフォームだろう。そのシステムオンチップ（SoC）は、多くのADASや自動運転機能を実現するのに十分な強力なプロセッサーを提供する。Veoneerの自動運転ソフトウェア部門Arriver（アーリバー）が強化しただけで、Rideプラットフォームは、NVIDIA（エヌビディア）の「DRIVE Orin（ドライブ・オーリン）」SoCと直接競合できるようになった。NVIDIA DRIVE Orinは、Cruise（クルーズ）、Mercedes-Benz（メルセデス・ベンツ）、ボルボ、Zoox（ズークス）、そして最近ではTuSimple（トゥーシンプル、図森未来）などの顧客が、同様の機能を開発するためにすでに使用している。

画像クレジット：Qualcomm Technologies

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

Intel傘下のMobileyeが自動運転に特化したSoC「EyeQ Ultra」発表

Intel（インテル）の子会社Mobileye（モービルアイ）は、乗用車、トラック、SUVに自動運転の能力を与えるために設計された、新しいスーパーコンピュータを市場に投入する。

同社は米国時間1月4日、CES 2022で、自動運転に特化した「EyeQ Ultra」という新しいシステムオンチップ（SoC）を発表した。同社によると、毎秒176兆回の演算が可能なEyeQ Ultra SoCの最初のシリコン生産は2023年末、完全な自動車グレードの生産は2025年となる見通しだ。

また、Mobileyeは先進運転支援システム（ADAS）向けの次世代EyeQシステムオンチップ「EyeQ6L」「EyeQ6H」も発表した。EyeQ6Lは、いわゆるレベル2のADASに対応するもので、2023年半ばに生産を開始する。2024年まで生産が開始されないEyeQ6Hは、ADASまたは一部の自動運転機能に対応する。この高性能チップは、あらゆる高度運転支援機能やマルチカメラ処理（駐車カメラを含む）を提供することができ、駐車の可視化やドライバーモニタリングなどのサードパーティアプリケーションをホストする予定だ。

Mobileyeは、ADASを強化するコンピュータービジョン技術を自動車メーカーに供給していることで、よく知られている。2004年に発売された最初のEyeQチップは衝突防止のために自動車に使用された。Mobileyeのビジネスは好調で、2021年末時点でEyeQ SoCの出荷数は1億個に達した。

近年、同社は自動車メーカーに対し、高度運転支援システムに必要なチップを供給する一方で、自社の自動運転車技術を開発・テストするという、いわば二重の戦略を追求してきた。2018年には、単なるサプライヤーであることにとどまらず、ロボタクシー事業にも手を伸ばした。

その2本の道は今、1本に重なろうとしている。そして、消費者向け自動運転車を「この業界の終盤戦」と表現する同社のAmnon Shashua（アムノン・シャシュア）社長兼CEOの長年の戦略を実現しようとしている。

Mobileyeは、数年前から自動運転車の技術開発を進めてきた。カメラ、レーダー、LiDAR技術に基づく冗長なセンシングサブシステムを含む同社のフル自動運転スタックを、REMマッピングシステムおよびルールベースの「責任感知型安全論（RSS、Responsibility-Sensitive Safety）」による運転方針と組み合わせる。

MobileyeのREMマッピングシステムは、EyeQ4（第4世代システムオンチップ）を搭載した一般車や商用車のデータをクラウドソースし、ADASや自動運転システムをサポートす高解像度の地図を作成する。このデータは、ビデオや画像ではなく、1キロメートルあたり約10kbの圧縮されたテキストだ。この新しいEyeQ Ultraチップの開発に貢献した地図技術にクラウド経由でアクセスし、走行可能な道路前方の最新情報をリアルタイムで提供する。

Mobileyeは、BMW、日産、Volkswagen（フォルクスワーゲン）など6社のOEMと契約し、先進運転支援システムに使用されるEyeQ4チップを搭載した車両からデータを収集する。商用車については、商業オペレーターに販売するアフターマーケット製品からデータを収集する。同社によると、現在、100万台以上の車両がREMデータを収集しており、1日あたり最大2500万キロメートルにのぼる。

EyeQ Ultraは、前世代のSoCアーキテクチャを踏襲している。Mobileyeによると、EyeQ Ultraは、EyeQ510個分の処理能力を1つのパッケージに詰め込んでいる。同社のソフトウェアで設計されたEyeQ Ultraは、追加のCPUコア、ISP、GPUと対になっており、カメラのみのシステムとレーダーとLiDARを組み合わせた2つのセンシングサブシステムからの入力と、車両の中央演算システム、高解像度REMマップ、RSS運転方針ソフトウェアからの入力を処理できるという。

自動運転可能な自動車、トラック、SUVを消費者に販売することを目指す自動車メーカーは、理論的には、このまだ販売されていないチップを使ってその目標を実行することになる。EyeQ UltraにはレーダーやLiDARなどのセンサーは搭載されていない。その代わり、入ってくる情報をすべて処理する。EyeQ Ultraチップをどのように使うかは、顧客である自動車メーカー次第だ。例えば、ある自動車メーカーは高速道路でのみ自動運転可能な新車を提供するかもしれないし、別の自動車メーカーは都市部での自動運転に焦点を絞るかもしれない。

画像クレジット：Mobileye

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Nariko Mizoguchi）

MobileyeとZeekrが中国向けにレベル4の自律走行型EV製造を計画

Intel（インテル）の子会社Mobileye（モービルアイ）は、中国の自動車ブランドZeekr（ジークロ）と提携し、消費者向けの完全電動自動運転車を開発する。この車両は2024年から中国で販売され、最終的には他の市場にも展開されると、特定の国や時期を明言することなく両社は米国時間1月4日に発表した。

MobileyeとZeekrはラスベガスで開催中のテック見本市「CES 2022」でこの発表を行った。Mobileyeはまた、Ford（フォード）およびVolkswagen Group（フォルクスワーゲン・グループ）と、同社のマッピング技術を使用してそれぞれの先進運転支援システムをサポートする契約を締結したことも発表した。

計画中のZeekr自律走行車は、MobileyeのチップとZeekrの親会社であるGeely Holdings（浙江吉利控股集団）の電気自動車アーキテクチャを組み合わせ、ブレーキ、ステアリング、パワーの冗長化が図られている。同社は、その車両がどのようなものになるかは示していない（この記事で紹介しているメインの写真は、Mobileyeの技術を搭載した「Zeekr 001 EV」だ）。

今度の車両は、いわゆるレベル4、つまりL4の能力を持つことになる。この言葉は、特定の条件下で人間に代わって運転のあらゆる局面を処理できるようになることを意味する。これは、特定の道路や都心部、あるいは気象条件が理想的な場合にのみ、この技術が機能するということを意味するのかもしれない。

Mobileyeの技術には、同社のEyeQ5（第5世代）システムオンチップが6個搭載され、センサーからの受信データの処理に加え、同社ブランドの「ロード・エクスペリエンス・マップ」マッピング技術や責任感応型安全論（RSS）をベースとした運転ポリシーが組み込まれる予定だ。

Mobileyeはまた、中国での研究開発活動を拡大し、現地にデータセンターを開設し、従業員を増強する計画であることも発表した。

MobileyeとZeekrのニュースは、Alphabet（アルファベット）の自律走行技術部門であるWaymo（ウェイモ）が、中国の自動車メーカーであるGeelyと提携して、全電気式の自動運転ライドヘイリングカーを製造すると発表してから1カ月もたたないうちに発表されたものだ。両社は、WaymoのAVシステムをGeelyのZeekr車両に統合し「今後数年のうちに」米国市場で使用する予定だと述べた。

高度運転支援システムをサポートするチップで知られるMobileyeも、数年前から自動運転車技術の開発を進めてきた。カメラ、レーダー、LiDAR技術に基づく冗長なセンシングサブシステムを含む同社のフル自動運転スタックは、REMマッピングシステムおよびRSS運転ポリシーと組み合わされている。

MobileyeのREMマッピングシステムは、先進運転支援システム（ADAS）や自律走行システムをサポートするために使用できる高解像度マップを構築するために、システムオンチップを搭載した消費者やフリート車両を利用することでデータをクラウドソーシングしている。そのデータは、ビデオや画像ではなく、1キロメートルあたり約10キロビットを収集する圧縮されたテキストだ。このマッピング技術にクラウド経由でアクセスすることで、前方の走行可能な経路の最新情報をリアルタイムで提供する。

MobileyeはすでにBMW、Nissan（日産）、Volkswagenと契約を結び、ADASに使用される最新のチップ「EyeQ4」を搭載した車両でそのデータを収集している。フリート車に関しては、Mobileyeは商業オペレーターに販売するアフターマーケット製品からデータを収集している。現在では、100万台以上の車両がREMデータを収集しており、1日あたり最大2500万キロメートルを超えている。同社は、このクラウドソーシングによる匿名化された情報をすべて利用して、精密で高精細な地図のデータベースを作成し「Mobileye Roadbook」というブランドを立ち上げた。

同社は現在、Volkswagen Group との関係を拡大し、収集した地図データを同社の運転支援システム「トラベルアシスト2.5」に適用している。この提携拡大もCESで発表された。

この契約により、Mobileye Roadbookは、VolkswagenのADASの機能拡張に利用されることになる。例えば、同社によると、利用可能な場合は、目に見える車線標識のない多くの地域で車線維持のアシスト機能が提供されることになるだろう。

両社は1月4日、Mobileye Roadbookで強化されたトラベルアシスト機能が、VolkswagenのMEBプラットフォームをベースにしたVolkswagen、Škoda（シュコダ）、Seat（セアト）の電気自動車モデルでまもなく利用できるようになると述べた。

Mobileyeはまた、Fordのハンズフリー先進運転支援システム「ブルークルーズ」の将来のバージョンにMobileyeのREMマッピング技術の使用を開始することも発表している。両社は、このマッピング技術がFordのADASシステムに統合される時期については共有していない。

画像クレジット：Mobileye

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Akihito Mizukoshi）

コンピュータービジョンを利用するStreetlogicの電動自転車用衝突警告システム

Streetlogic（ストリートロジック）は、電動アシスト付きスポーツ自転車のライダーがより安全に道路を走行できるようにしたいと考えている。同社は、210万ドル（約2億3800万円）のプレシード資金を調達するとともに、主力製品であるサラウンドビューカメラの発売を発表した。このサラウンドビューカメラは、前方、側方、後方からの衝突を予測してライダーに知らせ、事故を未然に防ぐというものだ。

米国、カナダ、欧州では、2021年11月23日より、Streetlogicの電動自転車用先進運転支援システム（ADAS）の先行予約を30ドル（約3400円）の頭金で開始した。Streetlogicの創業者でありCEOでもあるJonathan Denby（ジョナサン・デンビー）氏によると、最終的な小売価格は300ドル（約3万4000円）から400ドル（約4万5000円）程度になる予定で、同システムの最初の量産ロットは2022年末までに納品される予定だ。Streetlogicの拠点であるサンフランシスコの購入者は、2022年初頭から招待制の限定的なベータ展開プログラムを通じて、いち早く同システムを試すことができる。

マイクロモビリティのADASシステムを考案したのは、Streetlogicが最初というわけではない。2020年、イスラエルのスタートアップであるRide Vision（ライドビジョン）は、同様のAIベースのシステムを発表した。このシステムは、ライダーの周囲の交通状況をリアルタイムに分析し、前方衝突警告、ブラインドスポットモニタリング、後方からの近接車両の警告などを提供する。Streetlogicと同様に、ライドビジョンのシステムは、走行を記録するだけでなく、安全に関わる事故の記録を保存して後から見直すことができるドライブレコーダーとしても機能する。

関連記事：AIベースのオートバイ用安全システムのイスラエルRide Visionが約7.3億円を調達

最近では、Luna（ルナ）やDrover AI（ドローバーAI）などのコンピュータービジョン企業が、同様のテクノロジーをVoi（ヴォイ）やSpin（スピン）などのシェアマイクロモビリティ事業者が運用するeスクーター向けに開発している。このテクノロジーは似通っているが、ターゲットとする市場が異なる。

デンビー氏はTechCrunchに対し「違いは、当社がビジョンシステムをカスタマイズして、電動自転車のライダーにスマートな安全機能を提供しているのに対し、LunaやDrover AIはビジョンシステムを使って、eスクーターのライダーが街中をより快適に走行できるようにしていることだ」と説明する。また「それらの機能は、歩道の検知や駐輪システムのルールを守ってもらうためのものであり、eスクーターのライダーが適切にシェアシステムを利用していることを示すために必要なものだ。一方、当社のADASシステムの機能は、ライダー自身の安全を重視している。例えば、交通量の多い道路を走っているときに、自分と衝突する恐れのある車を検知した場合には、早期の警告によりライダーは安全を確保できる」と述べる。

もう1つの大きな違いは、ライダーが歩道を走るなど不適切な走行をしていると、LunaやDrover AIのシステムはスクーターのOSに接続し、減速して停止させることができることだ。Streetlogicの製品は、厳密には衝突警告システムだが、特に都市部では非常に有用なツールとなる。

「安全の面では、常に周りを見ているわけではありません。無理ですよね。また、通勤途中は、自分のめい想時間のようなもので、よく考え事をしてしまいます。少なくとも私の場合、安全については考えていません。仕事に行くことや、その日にすべきことに思いを巡らしています」と、Streetlogicの初期のベータテスターの1人で、毎日電動自転車で通勤しているTaylor（テイラー）氏は、同社のウェブサイトに掲載されている体験動画の中で述べている。

米国における回避可能だった自転車の死亡者数は、2010年の793人から2019年には1089人と6％増加しており、そのうち843人は自動車との事故で亡くなっている。電動自転車の販売が伸びても、自転車に関わる死亡事故の78％が発生する都市部では、自動車は依然としてマイクロモビリティの導入を妨げる脅威だ。自動車から電動自転車への乗り換えを検討している消費者は、ADASシステムのような安全機能が備わっているかどうかを確認するとよいだろう。

デンビー氏はTechCrunchに対し「道路や都市部に自動車よりも多くの電動自転車が走っているようなすばらしい世界、ユートピアのようなビジョンを持っている」と述べる。そして「ある程度の自動車は必要だが、大部分は自転車に置き換えることができるはずだ。電動自転車を日常生活における主要な移動手段として、より頼りになるツールにすることが、ユートピアを実現するための鍵になると考えている」と続ける。

Streetlogicのシステムは、自転車の前部と後部の両方に実装されており、すべてデバイス上で処理されるコンピュータービジョンに基づいている。ライダーを取り巻く車両の動きを追跡し、ライダーが車両と衝突する可能性がある場合には早期に警告を発する。これらの処理や警告は、完全にローカルなデバイス上のシステムで行われるため、クラウドへ接続する必要はない。また、サービスが提供されていない地域にいても機能する。

ライダー目線で見たStreetlogicのコンピュータービジョン製品。自動車との衝突を警告している（画像クレジット：Streetlogic）

ライダーはまず、デバイスが発する音声による警告を聞くことになる。これは、例えばライダーの後ろにクルマが急接近してきた場合に「Car Back（後方にクルマ）」といった内容のものだ。ライダーのスマートフォンには、障害物となる可能性のある方向がひと目でわかるシンプルな視覚的警告が表示される。ただし、この機能は、ライダーがハンドルバーのホルダーにスマートフォンを装着している場合にのみ有効になる。

LunaやDrover AIは、すでに歩行者や車線などの物体を検知するシステムを持っているが、eスクーターのライダーに衝突の可能性を積極的に警告することはない。しかし、両社のテクノロジーを持ってすれば、不可能ということはないだろう。

ドローバーAIのCEOであるAlex Nesic（アレックス・ネシック）氏は、TechCrunchに対し、電動自転車の警告システムは、ハイエンド市場における「次のレベル」の機能としては意味があるものの「当社が現在注力しているシェアマイクロモビリティ用途に必要な低いコストに抑えることは難しい」と述べる。

Streetlogicにとってはまだ始めたばかりだが、デンビー氏によると、アルファテストではこのテクノロジーは「驚くほどうまく機能した」という。また、サイクリストにとって自動車との衝突やニアミスが最も多い問題であるため、今のところシステムは自動車のみを追跡しているとのことだ。

「しかし、コンピュータービジョンの良いところは、後から機能を追加できることだ」と同氏はいい「例えば、他の自転車や歩行者、道路にできた穴やひび割れ、道路に飛び出す動物などを追跡することができるようになるだろう。これらはすべて、そのうち組み入れることができる。自動車の追跡だけでも、大部分の事故を防ぐことができた」と述べる。

Streetlogicでは、これらの検知機能を組み入れるために、さらに多くのデータを収集して機械学習モデルを学習させる必要がある。今回の資金調達の主な目的はそのためだ。同社によると、プレシードラウンドには、LDV Capital（LVDキャピタル）、Track Venture Capital（トラック・ベンチャー・キャピタル）、およびLyft（リフト）の元自律走行担当副社長であるLuc Vincent（リュック・ビンセント）氏などのエンジェル投資家らが参加し、調達した資金はチームの規模拡大のために使用されるという。先週、2名のチームメンバーを新たに雇用し、現在はフルタイムの従業員6名で構成されているが、予約注文に対応することに加え、システムの成熟度向上に向けた生産性確保のために、従業員を拡充したいと考えている。

「ハードウェア面ではApple（アップル）とUber（ウーバー）から、ソフトウェア面ではCruise（クルーズ）から、精鋭が集まっている」と、デンビー氏は語る。

デンビー氏自身もUberの出身で、後にLime（ライム）に買収された同社のスクーター「Jump（ジャンプ）」のコンピュータービジョンシステムのアドバイザーを務めた他、360度アクションカメラ「Rylo（ライロ）」の開発チームを率いていた。

Streetlogicは、早期に軌道に乗せるためにB2C製品として立ち上げたが、将来的には自転車メーカーとの統合を進めていきたいと考えている。

画像クレジット：Streetlogic

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Dragonfly）

Eatronは「インテリジェントな自動車用ソフトウェア」を開発

電気自動車は基本的に「車輪の付いたソフトウェア」で、それは多くの可動部品を必要とする。もちろん、物理的なものではなく、仮想的なものだ。そのソフトウェアは、走行中の電気自動車の性能、効率、安全性を継続的に最適化する必要がある。しかし、そこに問題が生じている。自動車メーカーが自社のソフトウェアを公開して、改善に役立てることができないということだ。そこで、この自動車用の組み込みソフトウェアを、その土台にある電子部品のハードウェアから切り離せば、より最適化が進み、より効率的な自動車を実現することが可能になる。それはバッテリーの航続距離や性能全体に重要な影響を及ぼす。

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このような理由から、英国に本拠を置き「インテリジェントな自動車用ソフトウェア」を開発しているEatron（イートロン）という企業は、英国のMMC Ventures（MMCベンチャーズ）が主導する1100万ドル（約12億5000万円）のシリーズA資金調達を成し遂げた。

この投資ラウンドには、Aster Capital（アスター・キャピタル）とベトナムの自動車メーカーであるVinFast（ビンファスト）も参加した。Eatronはこれまで、VinFastの電気自動車開発に協力してきた。また、このスタートアップ企業はドイツのHirschvogel Group（ヒルシュフォーゲルローランド・グループ）とも戦略的パートナーシップを結んでおり、同グループはEatronに150万ドル（約1億7000万円）を出資している。

同社の技術を利用することで、自動車メーカーやティア1サプライヤーは、バッテリーマネジメント、インテリジェントモーションコントロール、先進運転支援などを目的とする自動車用ソフトウェアを、自社のハードウェアから切り離すことができる。これにより、自動車メーカーにとってはサプライヤーの選択肢が増え、コスト、リスク、市場投入までの時間を減らす効果がもたらされる。

今回のシリーズA資金の一部は、サードパーティ製ソフトウェアモジュールや、半導体およびハードウェア部品のサプライヤーとの提携を増やし、プラットフォームを拡大するために使用される予定だ。また、ドイツ、インド、米国の営業チームを増強することも計画されている。

Eatronの共同創業者兼CEOであるUmut Genc（ウムット・ゲンク）博士は次のように述べている。「モビリティ、特に自動車は、劇的な変化の真っ只中にあり、その変化の一環として、ソフトウェア主導型の産業になることが必要とされています。端末に組み込まれ、クラウドに接続されたインテリジェントな自動車用ソフトウェアプラットフォームは、この変革において重要な役割を果たすでしょう」。

MMC Venturesの投資家であるMina Samaan（ミナ・サマーン）氏は次のように述べている。「自動車メーカーをサポートする興味深いアルゴリズムのコンセプトを構築するソフトウェアビジネスは数多く見てきましたが、量産市販車に必要な規制、セキュリティ、安全性の要件を満たす専門知識を持った企業はありませんでした。しかし、Eatronは例外です。同社のソフトウェアは、自動車用品質を目指して一から構築されたもので、今後の数年間で何十万台もの自動車のバッテリーや自動運転機能を推進する可能性を秘めています」。

画像クレジット：VinFast

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（文：Mike Butcher、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

悪条件下でも使える短波長赤外線を利用するセンサーの商業化を目指すTriEye、インテル、サムスン、ポルシェが支援

イスラエルのスタートアップ企業TriEyeは、悪条件下での自律走行システムや運転支援システムの視認性向上に役立つセンシング技術を商業化するため、7400万ドル（約84億円）を調達した。

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その技術は、波長の短い赤外線、すなわち短波長赤外線（Short-wavelength infrared、SWIR）を利用する。赤外線なので人間の可視波長域にはない。SWIRによるセンシング技術は以前から存在するが、コストが高くつくため航空宇宙や防衛産業に限られていた。TriEyeによれば、同社はそのコストを大幅に下げて、今日のスマートフォンや自動車で使われているカメラ程度の費用にし、また市場にある他のタイプのセンサーよりも高性能だという。

そのイノベーションはCTOのUriel Levy（ウリエル・レビー）氏がヘブライ大学に在籍していた10在職中の10年以上の間に研究、開発したもので、TriEyeはそのSWIR技術の商用化と市場化を目指している。

CEOのAvi Bakal（アヴィ・バカル）氏によると、SWIRはこれまでの視覚システムにさらにもう1つの情報のレイヤーを加える（tri-eyeは「3つの目」の意）ので、それにより人は「可視物以上のもの」を見ることができる。

「センシングは至るところにあります。どのような産業でも、それは工程を編成し分析するための必須の部分です。しかし現在では、全体的なパフォーマンスと意思決定の向上に役に立つような、必要不可欠なデータの提供能力が視覚システムの市場にはありません」とバカル氏はいう。

TriEyeの創業者ウリエル・レビー氏、アヴィ・バカル氏、Omer Kapach（オメル・カパック）氏（画像クレジット：TriEye）

TriEyeはSWIRと同社独自の光源技術を使って、sedar（spectrum enhanced detection and ranging、 スペクトル強化検出測距）と呼ぶセンサーを開発した。同社によるとsedarは、高度な運転者補助や自動運転のシステムが必要とする像と深さに関するすべてのデータを提供する。ゆえにそれは、今日の高度な運転者補助や自動運転システムが利用しているカメラやレーダーやLiDARなどを使う従来的なセンシング系をリプレースできる。

TriEyeの技術は、カメラやライダーに比べてコストが安いことも大きなアドバンテージだ。バカル氏によると「マスマーケットが採用するためにはその点が欠かせません。最もシンプルなクルマから高級車まで、すべてに対応することが目標です」。

TriEyeのSWIRセンサーはCMOS半導体を使っている。同社はすでに大手のCMOSファウンドリ数社と提携して、今後の年産数百万という市場のニーズに備えている。また大手OEM数社とも、sedarを共同で商用化し搭載する具体的な車種の話し合いに入っているが、詳細はまだ明かされない。

同社のメインのターゲットは自動車業界だが、狙っているのは自動車だけではない。SWIRによるセンシングの性能は食品の検品や素材の検出にも向いている。また、バイオメトリクスや監視システムにも適している。

TriEyeがSWIRの市場を非常に大きく捉えているので、大手の投資家たちも関心を持ち始めた。その中にはIntelやPorscheの投資部門もいる。どちらも、2019年のTriEyeのシリーズAに参加した。

今回の最新の投資ラウンドはM&G InvestmentsとVarana Capitalがリードし、Samsung VenturesとTawazun SDF、Deep Insight、Allied Group、Discount Capital、そしてこれまでの投資家であるIntel CapitalやPorsche Ventures、Marius Nacht、そしてGrove Venturesが参加した。これでTriEyeの調達総額は9600万ドル（約109億円）になった。

画像クレジット：TriEye

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（文：Aria Alamalhodaei、翻訳：Hiroshi Iwatani）

世界中どこでも10cm単位の精度で正確な位置情報を提供するPoint One Navigationの技術

現在販売されている新型車で通勤している人なら、いわゆる「ピンポン現象」というものを経験したことがあるかもしれない。これは先進運転支援システムを搭載したクルマが、車線の中央を維持することができず、その位置を見つけるまで何度も往復してしまう現象だ。

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この問題は、クルマが本来いるはずの場所にいない場合に発生する。Point One Navigation（ポイント・ワン・ナビゲーション）は、2016年にこのような問題を解決する技術を発表して注目を浴びた。サンフランシスコを拠点とするこのスタートアップ企業は、都市部のエアタクシーやドローンから、ADAS搭載車や自動運転車、さらにはスクーターや農機具まで、移動するあらゆる車両 / 機体に適用可能な、正確な位置情報を得るためのAPIを開発した。

「位置把握は、ロボット工学において解決しなければならない柱の1つです」と、CEO兼共同設立者のAaron Nathan（アーロン・ネイサン）氏は、最近のインタビューで語っている。「畑で雑草を刈り取るロボットを作ろうとしている企業でも、高速道路を走る自動運転車を作ろうとしている企業でも、エンジニアたちのチームは、それがどこにいるのかを把握するために苦心しています。ならば、我々がこの問題を解決し、すべてのユースケースに全般的に対応できるようにすれば、私たちの顧客はアプリケーションに集中できるようになるのではないか、と私たちは考えました」。

具体的には、Point Oneの技術は拡張された全地球航法衛星システム（GNSS）、コンピュータービジョン、センサーフュージョンをAPIに統合したものだ。これはつまり、ドローン製造会社やロボット工学スタートアップ企業、トラック運送会社などが、APIを通じて自社の車両や機体がどこにいるのかを、10cm単位で知ることができるということだ。Point Oneは10月に開催された自動運転車のイベントで、サンダーヒル・レースウェイ・パークのコースを逆走する自律走行車を使って、その技術を披露した。

2020年に出荷が始まった同社の製品は、交通機関だけでなく、家電製品などの他の産業にも、幅広く応用できると見た多くの投資家から注目を集めている。Point Oneは最近、UP.Partners（UPパートナーズ）が主導したシリーズAラウンドで、1000万ドル（約11億3000万円）の資金を調達した。このラウンドには、BOLT（ボルト）、IA Ventures（IAベンチャーズ）、Ludlow Ventures（ラドロー・ベンチャーズ）などの既存投資家も参加した。

既存のテクノロジーにも、ネイサン氏の表現によれば「部分的な位置情報サービス」を提供するものはある。それは広大な農地でロボットがいる場所を教えてくれるかもしれないが、ある地域では使えても他の地域では使えないかもしれない。Point Oneは、世界のどこでも、10cm単位の精度で顧客に位置情報を提供することができる。

約1年前に出荷が始まったPoint Oneの製品は現在、名前が明かされていない2つの自動車メーカーで量産されている。このような自動車向けアプリケーションでは、最近の新型車にはすでに必要なハードウェアが搭載されているため、Point Oneはこの技術をソフトウェア製品として展開することができる。他の顧客、例えばスクーター会社などでは、車両にチップセットを搭載する必要があるかもしれない。

Point Oneは当初、レベル2の先進運転支援システムに適用するなど、自動車分野に集中していた。20名の従業員を抱えるようになった現在、同社はマイクロモビリティをはじめとする新しい分野への拡大に力を入れている。農業分野の顧客とも生産契約を結んでおり「スマートな」トラクターや、ドローン配送の分野にも取り組んでいる。

同社はまた、ネイサン氏が「エマージングデベロッパー」と呼ぶ、まだ完全には開発されていない製品に携わる人々もターゲットにしている。

「問題は、これらの市場に迅速に拡大していくためには、どうすればよいかということです。Point Oneがこの問題を解決することができる、だから自分たちで無理なことをやらなくても済むのだと、皆に気づいてもらわなければなりません」と、ネイサン氏は語る。

画像クレジット：Point One Navigation

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

Neuronがレンタル用電動スクーターに危険な乗り方を検知する機能を試験的に搭載

マイクロモビリティシェア大手Birdの日本展開に向け、国内プラットフォームパートナーのBRJが4億円調達

電動スクーター（電動キックスクーター）のシェアリング事業を展開するNeuron Mobility（ニューロン・モビリティ）は、同社のスクーター「N3」に新しいオペレーティングシステムと追加の車載センサーを搭載し、危険な乗り方や軽率な乗り方をすると検知して警告や修正を行うアップデートを施した。シンガポールに本拠を置く同社は、今後6カ月の間、オーストラリア、カナダ、英国で約1500台の改良を施したスクーターを試験的に運用する予定だ。

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Neuronの新型スクーターは、高精度な位置情報技術と迅速なジオフェンス検知により、急激なハンドル操作、横滑り、縁石跳び、タンデム走行、歩道走行などの危険な行為を検知すると、過ちを正したり、警告したりする。新センサーとIoT（モノのインターネット）は、このスクーターがさまざまな言語で乗り手に話しかけ、自らの行動を正すように導くことを可能にした。走行後には乗り手の安全性を評価したり、安全に乗るための教育資料をメールで送信することもできる。極端な状況下では「サービスエリアを出ているので、戻らないと電源が切れます」というような音声メッセージを発したり、シンプルにスクーターを減速させて停止させることも可能になった。

長期的には、すべての運転者に個別の安全性評価が与えられるようになる予定だ。Neuronでは、この評価によって安全な乗り方を奨励し、危険な行為が多い特定の運転者は安全教育の対象とすることで、そのような行為の繰り返しが防げることを期待している。

「しかし、この技術レイヤーが現実の世界で、現実にユーザーの手に渡ることで、実際にどのような影響があるでしょうか？」と、 NeuronのCEOであるZachary Wang（ザカリー・ワン）氏は、TechCrunchに語った。「それが今回の試験の焦点です。何千台ものスクーターを調査し、多くの自治体と協力して、どこで線を引くべきかを、検討したいと考えています。都市のニーズに最も適した方法でこの技術を導入するためには、どのようにすればいいかを研究したいのです」。

このような種類の運転支援システムを導入している電動スクーター事業者は、Neuronだけではない。Bird（バード）は最近、位置情報を利用した歩道走行検知技術を、ミルウォーキーとサンディエゴで数百台のスクーターに搭載した。Superpedestrian（スーパーペデストリアン）は、夏にNavmatic（ナヴマティック）を買収し、同社の高精度測位ソフトウェアを導入することで、危険な運転行為を検知し、スクーターをリアルタイムで停止させることができるようになった。

Spin（スピン）、Voi（ヴォイ）、Helbiz（ヘルビズ）などの企業も、スクーター用の先進運転支援システム（ADAS）を試験的に導入しているが、これらのシステムでは、車両に取り付けられたカメラとその他のセンサーを使用して、乗り手の行動や駐輪に関して同じ様な判定を行う仕組みだ。

これらの企業と比べると、Neuronは確かに少し遅れているものの、この種の技術を公開している企業の中で、純粋に自社で開発しているのはNeuronだけだろう。Birdの位置情報は、スイスの企業でワイヤレス半導体や高精度の測位モジュールを製造しているu-blox（ユーボックス）との提携により実現したものだ。また、SpinとHelbizはDrover AI（ドローバーAI）と、VoiはLuna（ルナ）と提携し、各々のコンピュータビジョンモジュールを開発している。

Neuronでは、正確な位置情報を得るために、多数の衛星コンステレーションからの電波を利用して高精度な地理空間測位を行うマルチバンドの全球測位衛星システム（GNSS）を実装している。また、新たに搭載された加速度センサーと6軸ジャイロセンサーは、車両の走行速度、加速度の大きさ、旋回角度、傾斜の有無などを検出し、乗り手が危険な運転をしているかどうかを判断する。同時に測位ソフトウェアと連動して、より正確な位置情報を取得する。

迅速なジオフェンス検出では、これらのデータをクラウドではなくエッジコンピューティングを用いてローカルかつ迅速に処理することで、10cmレベルの精度を実現していると、Neuronは述べている。

「私たちはこの12カ月間、これらの技術をすべて束ねる作業に取り組んできました。1つの機能を実現するためには、多くのセンサーを追加する必要があり、情報をローカルに処理するためには、その前に位置を知ることができなければならないからです」と、ワン氏は語る。

Neuronの新技術の機能は、すべてのスクーターに同時に搭載されるが、すべての機能が同時にテストされるわけではない。例えば、オタワのような都市では、電動スクーターは車道か自転車専用車線しか走ることができないため、そこで重視されるのは歩道を検知する技術だ。一方でオーストラリアでは、電動スクーターも歩道を走ることが義務付けられており、Neuronの高精度な位置情報技術は、指定された駐車場に関連して試用されることになるという。

Neuronは現在、オーストラリア、カナダ、ニュージーランド、英国、韓国の23市場で事業を展開しているが、今回の試験的運用はカナダのオタワ、オーストラリアのブリスベンとダーウィン、英国のスラウで行われる予定だ。

画像クレジット：Neuron Mobility

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

「機械学習データセットのためのGoogleフォト」実現加速のためScale AIがSiaSearchを買収

Scale AI（スケールAI）は、欧州でのリーチ拡大と最新製品の開発スピードアップに貢献する小規模なスタートアップを買収した。

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買収にともなう合意条件は明らかにされていない。

欧州のベンチャースタジオMerantixからスピンアウトしたSiaSearchは、先進運転支援システムや自動運転システムが取得するペタバイト規模のデータの検索エンジンとして機能するデータ管理プラットフォームを構築している。すでにフォルクスワーゲンやポルシェなどの大手自動車メーカーと提携しているこのスタートアップは、車両群が収集した生センサーデータのインデックスを自動作成し、構造化することができる。

その機能は、Scale AIの既存の技術とうまく調和している。Scale AIは、ソフトウェアと人を使って、画像、テキスト、音声、ビデオデータにラベルを付け、機械学習アルゴリズムを構築する企業に提供している。Scale AIは当初、自律走行車メーカーに、機械学習モデルのトレーニングに必要なラベル付きデータを提供することを目的として設立された。これにより、ロボタクシー、自動運転トラック、倉庫やオンデマンド配送に使用される自動ロボットなどの開発・展開が可能になる。しかし、同社はデータラベリングにとどまらず、データマネジメントのプラットフォームとしての役割を果たしている。政府、金融、EC、エンタープライズなどの他の業界にもサービスを提供しており、現在はAirbnb（エアビーアンドビー）、DoorDash（ドアダッシュ）、Pinterest（ピンタレスト）などの企業と提携している。

ベルリンを拠点とするSiaSearchは、Scale AIの共同創業者兼CEOであるAlexandr Wang（アレクサンダー・ワン）氏が以前「我々の未来の最初の製品」と呼んだNucleusの構築において、特に有益な存在となり得る。ワン氏によると、SiaSearchチームをNucleusの活動に組み込むことを計画しているという。

Nucleusは、ワン氏が「機械学習データセットのためのGoogleフォト」と呼ぶAI開発プラットフォームだ。この製品は、膨大なデータセットを整理、管理し、モデルのテストやパフォーマンス測定などを行うための手段を顧客に提供する。SiaSearchによって、Scale AIは取り組みを加速させ、さらには機械学習のライフサイクル全体をサポートするために機能を拡張することができる、とワン氏はいう。

今後の目的は、SiaSearchの技術をNucleusに組み込み、自動車やAV技術以外でも、あらゆるAI開発者が使用できる完全なデータエンジンを提供することだ。これは、ロボットメーカーや自動車メーカーなど、データの取得、ラベル付け、整理だけでなく、自社製品のアルゴリズムを改善するために必要な新しい種類のデータを継続的に再定義するための追加ツールが必要な企業にとって、非常に有用なものとなるだろう。

ワン氏は、Tesla（テスラ）が同社の先進運転支援システム「オートパイロット」の改良のためにデータエンジンのコンセプトを率先して導入したことを指摘し、これはテスラが行ってきたことに似ています、と語った。

ワン氏は、自動車メーカーやロボットメーカーは、車両やロボットなどのフリートが拡大するにつれ、膨大な量のデータをどのように活用するかに頭を悩ませていると語る。これらのデータをすべてクラウドにアップロードするだけでも、文字通り何十億ドル、何百億ドル（何千億円、何兆円）ものコストがかかると同氏はいう。

「基本的に、すべてのAIチームが求めているのは、いかにして機械学習の開発を加速させ、Teslaのようにデータセットの取り組みを加速させるかということです」とワン氏。「当社は、Teslaが持っているのと同じように、モバイルフリートから最も関連性が高く、最も興味深いデータを使って、常にアルゴリズムをスーパーチャージできるというスーパーパワーを彼らに与えようとしているのです」。

画像クレジット：Scale AI

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Aya Nakazato）

【レビュー】フォード2021マスタングMach-E GTとGTパフォーマンス初試乗、ついに「Mach-E」の名にふさわしいものに

Mustang Mach-E（マスタングMach-E）という名前について議論するのはもうやめよう。Mach-Eではなく、もう片方のことだ。電気SUVに塗られたポニーカーの血統。その議論に終止符を打つ。人々は二手に分かれたのだ。Mach-Eがマスタングかどうかという疑問は妥当ではない。「Mach-E GTがGTの名にふさわしいか」という、それよりはるかに差し迫った問いが私たちに投げかけられている。

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無条件で、Mach-E GT（5万9900ドル［約684万円］から）とMach-E GTパフォーマンスエディション（6万4900ドル［約741万円］から）の両方がFord（フォード）のグランドツーリングの名にふさわしい。これは通常のMach-Eからのトリムレベルの著しい強化、新たなトラックモード、そしてパフォーマンスエディションではアップグレードしたサスペンションシステムにより実現した。

アンブライドルド

画像クレジット：Roberto Baldwin

ベース車のMach-EはEVパワートレインのおかげですでに加速面で優れている。GTとGTパフォーマンスエディションでは、加速とスロットルレスポンスが増して驚異的な速度のバーストを生んだ。標準のGTは480馬力、600ポンドフィート（約814ニュートンメートル）のトルクを誇り、完全停止状態から3.8秒で時速60マイル（約96km）に達する。フォードは加速のために、バッテリーパックは88 kWhと変わらないままパックの配線とチューニングを強化しつつ、フロントモーターをアップグレードした。

予算に余裕があり、もっと早く時速60マイル（約96km）を出したい人には、480馬力、634ポンドフィート（約860ニュートンメートル）のトルクで、3.5秒でゼロから時速96kmに達するGTパフォーマンスエディションがよい。GTと同じく、バッテリーの配線とチューニングのアップグレードとフロントモーターの強化が行われた。

両車とも出荷時は前輪駆動（AWD）標準だ。すべてのEVトルクを道路に伝達するのに役立つが、そのパワーは本来あるべきほど十分に維持されない。複数回のローンチの間、両方の車両の前輪が、ローンチ時または時速30マイル（約48km）に達する前にスリップした。また、GTパフォーマンスエディションで、完全停止状態からアクセルを踏んだ瞬間のトルクステアも体験した。

これらの小さな急加速がGTで予想される。通常のMach-Eと同じマルチリンク式サスペンションで回転する。しかしGTパフォーマンスエディションは、MagneRideサスペンションシステムを装備したフォード初のEVだ 。コーナーでボディロールを減らすことには優れているが、発進時にフロントのホイールのスリップを減らすためにバックエンドが飛び出さないようにするには、もう少し調整が必要なようだ。私は同日に両方の車を運転して、高速道路と田舎道の両方でMagneRideの利点を見ることができた。GTは角を曲がったところで適切なハンドリングができたが、より高価なGTパフォーマンスエディションよりもはるかに多くのボディロールが見られた。ヘアピンターンでこれは特に顕著だった。そこではパフォーマンスエディションは車体を保持していたが、GTは外側に飛び出していた。

コーナリングに関しては、どちらの車両もAWDで、わずかなアンダーステアを示した。これさほど驚くことではない。しかし試乗2日目には、フォードはGTパフォーマンスエディションでレース用トラックを走らせてくれた。トラクションコントロールをオフにするとコーナーでよりニュートラルに感じ、力を入れるとわずかにオーバーステアが生じた。

BlueCruise

GTを運転している最中に、フォードのハンズフリー運転支援システム「BlueCruise（ブルークルーズ）」に初めてお目にかかった。GMのSuper Cruise（スーパークルーズ）のように、レベル2システムにより一定条件下でドライバーがホイールから手を離すことができる。スーパークルーズと同様、システムは地図化されている中央分離帯のある高速道路に対してジオフェンスされており、ドライバーモニタリングシステムを使用してホイールを握る人が道路に注意を払っているか確認する。フォードは、ブルークルーズをオプションの1900ドル（約22万円）のフォードCo-Pilot360 アクティブ2.0パッケージの一部として両方の車両で利用できると述べた。

テスト中、システムはGMの製品よりもわずかに堅牢性が低く、急カーブ後の車両のノッキングが少し多いことがわかった。1度だけ、車両が十分に鋭く曲がっていないと感じ、隣の車線に滑り込んでいくと思ったため、ステアリング動作を引き継いだ。ほとんどのコーナーで、直線で走行するとき、変化する交通状況とカットインを上手く処理していた。前方の路上ではなくインフォテインメント画面を見るのに時間をかけすぎると、システムに適切に注意してくれた。

警告音が少し大きくなり、フォードがダッシュクラスターに加えて、ライトバーまたは警告灯が車両のステアリングホイールに追加され、注意が必要なときやBlueCruiseのハンズフリー機能が解除されるときに警告してくれるようになることを強く願う。BMW、GM、Mercedes（メルセデス・ベンツ）はオンホイールインジケーターを使用している。フォードが彼らの先導に従わないことに決めたのは残念だ。

内装：同じだが、違う

内装は通常のMach-Eと同じだが、新しいシートでは素材がアップグレードされている。GTではスポーツスタイルのシートにより、コーナリング中にドライバーがシートから飛び出さないよう、サイドボルスタリングをわずかに追加している。新しいシートは、過度にスポーティーでなく快適だ。

GTパフォーマンスエディションのシートは別の問題がある。パフォーマンスのシートはショルダーラインに追加エレメントがあり、身長190cmの私は態勢をどう変えても座り心地がよくなかった。背が低い場合は大丈夫だが、私は座り心地が悪く、GTに乗り換えるとよくなった。

通常のMach-Eと同様、二種類のGTはSync 4A を搭載したフォード製15.5インチポートレートディスプレイを採用している。インフォテインメントシステムはわずかなレイテンシを示した。その表面積の大きさが、これが車の未来であることを思い出させてくれる。ほとんどの機能をすぐに利用でき、ディスプレイ近くに大きなノブがあることがこの車で一番のお気に入りだ。

温度調節はインフォテインメントシステムによって処理されるが、私は好きではない。コントロールが常に画面の下にあるため、温度の調整は比較的簡単だった。

両方の車両の後部座席は、背の高い大人でも快適だ。また、後部座席の後ろにあるMach-Eの29.7立方フィートの貨物スペースは、中型の荷物を4〜5個運ぶには十分だ。

バッテリ―とレンジ

画像クレジット：Roberto Baldwin

GTのすべての楽しみは、ベース車のMach-Eの4万2895ドル（約490万円）と比べて、大きなコスト差のある価格で提供される。

パワーが増強されると、走行距離を失う。Mach-E（5万775ドル（約580万円）から）は1回で306マイル（約492km）走行できる。Mach-E GTは最高270マイルに達し、GTパフォーマンスエディションは260マイルの後電力系統に接続する必要がある。

幸運もどちらもDC急速充電ステーションで最大150 kWの充電をサポートしている。さらにはプラグアンドチャージ機能を備えていることから、Electrify America（エレクトリファイ・アメリカ）のような充電ステーションでアカウントを持っていれば、車両を接続するだけで、アプリやクレジットカードを使用せずにその電気を車両のバッテリーに送り始める。車両を認識してくれるのだ。

どちらを購入するか

Mach-E GTパフォーマンスエディションは5000ドル（約57万円）をパワーのわずかな向上とサスペンションの改善に費やすことへの、説得力ある事例を作り出している。現実は、運転者のほとんどがトラックを見たり、フォードのMach-E trackトラックモードのUnbridled Extend機能を使用したりすることは絶対にない。彼らはトラックタイムより交通状況を見る、日常生活のドライバーである可能性が高い。その場合、ハンズフリーのBlueCruiseを搭載した1900ドル（約22万円）の運転支援パッケージは価値ある出費だ。

どちらを選択しようとEVの運転体験が得られる。私たちは同意しないかもしれないが、間違いなく認めることができるのは、マスタングがGTバッジにふさわしいということだ。

画像クレジット：Roberto Baldwin

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（文：Roberto Baldwin、翻訳：Dragonfly）

米運輸安全委がマスク氏にテスラ「Autopilot」の設計変更を要求、安全勧告無視に懸念

米国運輸安全委員会（NTSB）のJennifer Homendy（ジェニファー・ホメンディ）委員長は、Tesla（テスラ）に対し、同社の先進運転支援システムがドライバーに誤用されないように設計を変更するよう求めた。

TechCrunchが閲覧したこの書簡は、NTSBが4年以上前に出した2つの安全勧告をTeslaがまだ実施していないことに懸念を示している。これらの安全勧告に対応する緊急性は現在、Teslaがいわゆる「フルセルフドライビング（FSD）」ソフトウェアベータ版を通じて、より多くの自動運転機能を展開していることで高まっている。

ホメンディ氏は「貴社の車両に関わる我々の事故調査では、誤使用の可能性があるため、安全性を確保するためにはシステム設計の変更が必要であることが明確に示されています」と記している。Teslaにもコメントを求めているが、回答は得られていない。

NTSBは勧告を行うだけで、既存の法律を施行したり、政策を決定する権限はない。

ホメンディ氏は、NTSBが調査してきたさまざまな事故や事件の後、TeslaがNTSB調査官に協力していることに感謝しつつも、書簡の大部分を使って、Teslaが「NTSBの重要な安全勧告を実施していない」ことへの深い懸念を述べている。

一部抜粋する。

貴社はこれまで「Teslaの設計においては、常に安全性が第一の要件である」と述べてきました。ウィリストン、デルレイビーチ、マウンテンビューで発生した致命的な事故の原因となった設計上の欠陥をまず解決することなく、最近の発表では、Teslaのドライバーは、高速道路と市街地の両方で動作する「フルセルフドライビング（FSD）ベータ版技術」へのアクセスを要求できるということで、以前の発言は裏切られました。

Tesla車の設計において安全性を最優先することを真剣に考えているのであれば、4年前に私たちが出した安全性に関する提言を完全に実行していただきたいと思います。

NTSBは、道路における悲劇や負傷を防ぎ、人命を救うためのさまざまな技術の導入を長年にわたり提唱してきましたが、そのような技術を導入する際には、すべての道路利用者の安全を第一に考えることが極めて重要です。私たちの安全に関する提言についてのアップデートをお待ちしています。

2017年、NTSBは、Joshua Brown（ジョシュア・ブラウン）氏が乗ったTesla Model S（モデルS）セダンが、進路を横切ったトラクタートレーラーに衝突して死亡した事故の調査に基づき、同社に対して2つの安全勧告を出した。この事故では、Teslaの先進運転支援システムであるAutopilotが作動していた。同局は、ブラウン氏がAutopilotを、システムが想定していない道路で使用していたことや、長時間ハンドルから手を離し運転していたことを明らかにした。Autopilotはハンズフリーシステムではない。

NTSBは、TeslaのAutopilotシステムは、ドライバーがステアリングホイールを握る動作を効果的に監視し、それに対応してドライバーのエンゲージメントを確保していないと判断した。同局はTeslaに対し、Autopilotを設計時の条件に限定するセーフガードを設け、さらに「ドライバーのエンゲージメントレベルを効果的に感知し、自動車両制御システムの使用中にエンゲージメントが不足している場合はドライバーに警告する」方法を開発するよう勧告した。

Teslaは、Autopilotなどのいわゆるレベル2の運転支援システムについては、許容される動作環境をドライバーが決定するため、運用設計領域（ODD）の制限は適用されないと主張している。ホメンディ氏はマスク氏に宛てたメールの中でこの主張に反論し、当局の事故調査では「誤用される可能性があるため、安全性を確保するためにシステム設計の変更が必要であることが明確に示されている」と指摘した。

またホメンディ氏は、レベル2の運転自動化システムを搭載した車両を持つ他の自動車メーカー5社に、ドライバーの関与を促し警告する方法を適用するよう勧告を送ったことにも言及した。ホメンディ氏がマスク氏に宛てた書簡によると、これらのメーカー5社はNTSBに回答し、ドライバーのエンゲージメントレベルをよりよくモニターするために計画している、または実施している行動を説明したという。

「Teslaは、この勧告について公式に回答しなかった唯一のメーカーです」と同氏は書いている。

画像クレジット：Tesla

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Aya Nakazato）

テスラ、最新「完全自動運転」ベータ版ソフトウェアの問題が相次ぎ即座に撤回

Tesla（テスラ）のElon Musk（イーロン・マスク）CEOは、同社のフルセルフドライビング（FSD）ソフトウェアベータ版の最新バージョンがリリースされてから1日も経たないうちに、一時的にロールバックしたとツイートした。

「（FSDベータ）10.3でいくつかの問題が発生したため、一時的に10.2に戻しました」とマスク氏は米国時間10月24日にツイートした。「これはベータ版ソフトウェアでは想定の範囲内だと了承して頂きたい。社内のQA（品質保証）では、すべてのハードウェア構成をあらゆる条件下でテストすることは不可能であり、そのためのパブリックベータ版ということです」とも。

このニュースは、Teslaが「Autopilot（オートパイロット）」とブランディングされている先進運転支援システムの安全性について規制当局から非難を受けている中でのことだ。AutopilotはTesla車に標準装備されている。いわゆるFSDソフトウェアはプラス1万ドル（約110万円）で、より多くの自動運転機能を提供する。

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ただし、Tesla車は自動運転ではない。先進運転支援システムであることに変わりはなく、FSDが作動していてもドライバーは十分な注意を払う必要がある。最近のMITの研究では、（Autopilot作動中に）ドライバーの注意力が低下する傾向にあり、それが安全上のリスクにつながることがわかっている。

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バージョン10.3は、米国時間10月22日に一部のTeslaオーナーにリリースされる予定だったが、23日にマスク氏は、もう1日待つ必要があると述べていた。

「10.3の内部QAで、信号機での左折時の不具合が見つかった」と同氏は23日にツイートした。「現在修正中で、おそらく明日リリースする予定です」。

FSD10.3ベータ版ユーザーが投稿した動画には、危険がないにもかかわらず「前方衝突警告」が発せられたという例が複数あり、中には理由なく自動ブレーキがかかる車両もあった。また、ドライバーたちはソーシャルメディアに、オートステアオプションの消滅、トラフィックアウェア クルーズコントロール機能の問題、Autopilotのパニックなどの問題を投稿した。マスク氏は、Autopilotとクルーズコントロールの問題に取り組んでいるとツイートしている。

マスク氏は、FSDの次のバージョンのリリース日についてはまだ発表していない。

画像クレジット：Tesla

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Aya Nakazato）

完全自動運転、フライングカー、ロボットポニー。XPeng 2021 Tech Dayトップハイライト

中国のスマート電気自動車メーカーであるXPeng（小鵬汽車、シャオペン）は、未来のモビリティエコシステムの構築を見据えた一連のイノベーションを発表した。

XPengの会長でCEOのHe Xiaopeng（小鵬何、シャオペン・フー）氏は、中国時間10月24日（日曜日）に北京で開催された2021 Tech Dayにおいて「より効率的で安全、かつカーボンニュートラルなモビリティソリューションの探求は、スマートEVをはるかに越えて、当社の長期的な競争優位性の礎となります」と述べた。「お客さまのために、最先端のモビリティ技術を量産モデルに搭載することを目指しています」。

シャオペン氏は、同社の先進運転支援システム（ADAS）の最新バージョン 、スーパーチャージャー・ネットワーク 、HT Aero（HTエアロ）との共同開発による次世代飛行自動車、そして 子ども用ロボットポニーについて詳しく説明した。

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街乗り用にデザインされるXpilot 3.5

「シティ・ナビゲーション・ガイデッド・パイロット（NGP）」を搭載するXpilot 3.5

XPengは、2022年前半に一部の都市で次世代ADASをドライバーに提供する予定だ。Xpilot 3.5は「シティ・ナビゲーション・ガイデッド・パイロット（NGP）」を搭載するが、XpengのP5ファミリーセダンのみで利用できる予定だ。P5ファミリーセダンには、都市レベルのNGPには必須の、LiDAR（ライダー）、ミリ波レーダー、複数のターゲットを認識・分類・位置付けできる3D視覚認識ネットワークが搭載される。

これに対して、XpengのP7セダンのドライバーに提供されたXpilotの現行バージョンである3.0は、高速道路レベルのNGPに対応し、Xpengは距離にして約1200万キロメートル分のデータを収集している。

Xpilot 3.5には、高度な予測機能を備えた戦略的プランニングモジュールが搭載され、ルール駆動型とデータ駆動型のAIを組み合わせて、静止物や路上の弱者の回避、任意の速度での車線変更などの、都市型シナリオに対応できるという。

XPengの完全自動運転へのアプローチは、Tesla（テスラ）と同様にレベル2の自動運転（ADASシステム）を経て、レベル5に到達することを目指している（SAE International［米国自動車技術者協会］は、レベル2の自動運転を、アダプティブ・クルーズ・コントロールやブレーキ・サポートなどのサポート機能を中心としたものとしている。そしてレベル5の自動運転とは、あらゆる状況下でどこでも運転ができるシステムと説明されている）。テスラは2021年9月、顧客がFSDベータ（Full Self-Driving Beta）ソフトウェアの利用を要求できるソフトウェアアップデートをリリースした。FSDには、自動車線変更、駐車場への進入・退出、オートステアリングなどの機能が含まれているものの、現在のところ街中ではまだ利用できない。テスラは、この機能をいつ都市で使えるようにするかについては明らかにしていない。同機能は視覚とニューラルネットワーク処理のみを利用する。

XPengの自動運転担当副社長であるXinzhou Wu（吳新宙、ウー・シンジョウ）氏は、イベントの中で「人間と機械の共同運転機能は、当面の間、重要なものであり続けるでしょう」と述べた。「私たちの 使命は、高度な運転支援から完全な自動運転へと段階的に移行することであり、まずすべての運転シナリオを完全に洗い出すという明確なロードマップを持っています。クローズドループでのデータ操作、ソフトウェアの反復開発、量産性など、すべてを自社で開発していることで、私たちは安全性を大幅に向上し、業界のロングテール問題を解決するための最先端を走ることができているのです」。

テスラがFSDソフトウェアを有料化したように、XPengもXpilotを有料化した。XPengはバージョン3.5の価格を明らかにしなかったが、XPengの広報担当者は、バージョン3.0は現在2万人民元（約35万5400円）で買い切るか、または年間サブスクリプションで支払うことができるとTechCrunchに語った。

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Xpilot 4.0でフルシナリオのポイントツーポイントADASを実現

XPengが2023年前半に展開を予定しているXpilot 4.0は、完全な自律性を目指すレースでの優位をもたらすことになるだろう。この計画でXPengは、クルマを起動してから駐車するまで、ならびにその間のすべての場面のフルシナリオの、アシスト付きスマートドライビング体験を提供する最初の企業となることを目指していいる。

このバージョンのXpilotは多大な計算能力を必要とするため、XPengはバージョン4.0のためのハードウェア・アップグレードを開発している。同社はその声明の中で「508 TOPS ECUの計算能力を、2つのOrin-X自動運転システム・オン・ザ・チップ（SOC）ユニットでサポートしています。800万画素のフロントビュー双眼カメラと290万画素のサイドビューカメラ（これらで前後左右をカバー）、そして高度に統合された拡張可能なドメインコントローラーを搭載しています」と述べている。

XPengは、Xpilot 4.0の市場投入準備を行う中で来年末までに、高速道路でのNGP走行距離7500万マイル分、市街地でのNGP走行距離2200万マイル分のデータ収集、さらに自動駐車機能であるValet Parking Assist（VPA）の普及率90%を目指している。

XPengはまた、これらのADASを量産する際の安全性の重要性を強調し、スマートドライビングはその1つの側面に過ぎないとした。スタートアップは、ユーザーインターフェイスとオペレーティングシステムのアップグレードを発表した。Xmart OS 4.0は、車の周囲の環境を3Dで表現し、詳細な表示を行うことを約束した。XPengは、ドライバーがよりスムーズに運転できるように、独自の音声アシスタントのバージョン2.0も提供しようとしている。

最後に、テスラがFSDベータ版ソフトウェアをテストしたいドライバーのために安全性スコアを公開すると同時に、新しい保険のために大量のデータを取得したように、XPengはXpilotを起動する前にドライバーがXpilotの限界を理解できるようにするための安全性テストを公開している。ドライバーにはスマートドライビングスコアが表示されるが、XPengはその正確な提供時期を明らかにしていない。

5分で最大200kmの走行が可能になるスーパーチャージャー

もしXPengが未来のスマートモビリティーのエコシステムを作りたいのであれば、そのための電力が必要だ。XPengは、すでに中国全土で1648カ所の無料充電ステーションと439カ所のブランド充電ステーションを展開しているが、今回のTech Dayでは、800Vの高電圧を持つシリコンカーバイド製の量産型充電プラットフォームをベースにした次世代の「X-Power」スーパーチャージャーを生産する計画を明らかにした。

X-Powerチャージャーは、わずか5分でEVが200kmまで走行できるだけの電力を供給することができ、1台のスーパーチャージャーで平均30台の車両を同時に充電することができるとXPengはいう。またXPengは、軽量の480kWの高電圧スーパーチャージャーバッテリーを導入する予定だ。このバッテリーは車両と一緒に納品されるためオーナーは初回の充電にそれを使うことができる。このスーパーチャージングネットワークをサポートするために、XPengは電池と移動式車両の形の充電設備を立ち上げるという。

XPengは、この新しい充電技術がいつ市場に出るかについては明言していない。

地上走行もできるフライングカー

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XPengはこのイベントで、世界トップの、低高度有人フライングカーメーカーになるという新たな目標を明らかにした。そして、第6世代のフライングカーの計画を発表した。しかし、これはただのフライングカーではない。路上も走行できるようになるのだ。

イベント中に上映されたビデオでは、Xpeng P7よりもさらにセクシーなクルマが、折り畳み式のローター機構によって普通の車からフライングカーに変身するという映像が示されていた。XPengによれば、この低高度フライングカーの重量はP7の50％になり、道路走行用のステアリングホイールと飛行モード用のシングルレバーを備えているという。

また、この新型フライングカーには、周囲の環境や天候を十分に評価し、離陸前に安全性の評価を行うことができる高度な環境認識システムが搭載されるという。システムは収集したデータを運行目的に照らし合わせて評価し、安全な離着陸を確保し、飛行中は高度な知覚と飛行制御アルゴリズムを用いて障害物を回避する。

XPengの関連会社であるアーバンエアモビリティ（UAM、都市型飛行移動）企業のHT Aeroが開発しているこの新しい装置は、早ければ2024年には量産が開始される予定だ。最終的なデザインは来年中に決定される予定だが、シャオペン氏によれば100万人民元（約1780万円）以下のコストを目指しているという。

先週XPengは、HT Aeroの5億ドル（約567億8000万円）のシリーズA資金調達を主導した。HT AeroはXPengのために他のUAM機も製造しており、直近ではXPengの第5世代のフライングカーである2人乗りのXPeng X2を製造している。XPengの広報担当者がTechCrunchに語ったところによれば、第6世代のフライングカーはX2同様の、たとえばオフィスから空港への移動などの、飛行時間が30分以内の都市部での利用が想定されているという。XPengの狙いは消費者に直接販売することで、低高度飛行規制がどのように変化して、そのかなり早い市場投入戦略に対応するのかが注目される。同社は、2024年までに民間用のフライングカーを量産するために、規制当局とどのように協力していくかについては、詳しく述べていない。

ロボットポニーに乗ってスマートモビリティへの道へ

XPengは2021年9月、子どもが乗って遊ぶことのできるポニー（子馬）型ロボットを発表した。人間の感情を察知することができる明敏な四足動物となることが理想だ。XPengはTech Dayにおいて、このポニーのようなスマートロボットが、自動車よりもはるかに複雑な自律性の課題に対応できる、統合スマートモビリティシステムのインテリジェントなプラットフォームになると考えていることを詳しく説明した。

Xpengのロボットポニーにおやつを積み込む女性。Xpengの2021年Tech Dayで発表されたビデオより

そして、それは子どもだけのものではない。XPengはプレゼンテーションの中で、このかわいいポニーのロボットが、オフィスでスナックやその他の小包を配達するのに使えることを示すビデオを上映した（そして同じビデオの中で、XPengは同じ仮想オフィスの中をうろうろしている別のロボットをからかい気味に描いていた。それはXiaomの不気味なロボット犬にどことなく似ていた）。

このロボットは、多様な環境と複数のターゲットを認識するように訓練され、3Dでルートプランニングを行い、顔、体、声紋によってユーザーを認識することができるようになるとXPengはいう。また、動的音響マッピング、バイオニック聴覚、バイオニック嗅覚、さらには足裏や指紋によるタッチや皮膚のセンシングによるバイオニック触覚体験などの技術を実験している、XPengのロボットは、360度カメラモジュールとLiDARセンシングシステムに加えて、物体認識と音場認識技術を備えており、やり取りする環境の最も正確なモデルを得ることができる。

XPengの広報担当者がTechCrunchに語ったところによると、このロボットポニーの市場投入までのスケジュールはまだ決まっていないものの、開発段階のプロトタイプはあるという。

声明の中で同社は「より高度なターゲット認識と環境との正確なインタラクション、より複雑な地形での移動を可能にする3Dルートプランニング、そして強化されたバイオニックな感覚を利用することで、XPengはスマートモビリティの未来のために、より広いモビリティ、より高度な自律的プランニング、そしてより強力なマンマシンインタラクションをサポートする、より大きなアプリケーションシナリオを実現します」という。

画像クレジット：Xpeng

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：sako）

テスラ車15万台が「フルセルフドライビング」へのアクセス権を求めその評価基準「セーフティスコア」ツールを利用中

Tesla（テスラ）の約15万台の車両が、2021年9月に発表された新しい「セーフティスコア」を利用していることが、第3四半期の決算説明会で明らかになった。これは、ドライバーが「フルセルフドライビング」ソフトウェアのベータ版にアクセスできるかどうかを判断するためのツールだ。

「フルセルフドライビング（FSD）」のベータ版登録プログラムには現在15万台のクルマが加入しているが、ソフトウェアへのアクセス権が与えられたドライバーはごく一部である。過去1年間でFSDプログラムを試すことができたドライバーは、わずか2000人だ。10月初め、Teslaはバージョン10.2を、セーフティスコアが満点の約1000人のオーナーに追加で展開した。

Teslaは、Elon Musk（イーロン・マスク）CEOが何年も前から「いつか完全な自律走行機能を実現する」と約束してきたFSDソフトウェアを1万ドル（約114万円）で販売している。しかし、FSDを搭載したTesla車は、自律運転ではない。FSDは、駐車ツール「サモン」をはじめ、高速道路のオンランプからオフランプまで、インターチェンジや車線変更を含めてクルマをナビゲートするアクティブ支援システム「ナビゲート・オン・オートパイロット」など、多くの自動化機能を搭載した先進運転支援システムだ。

最新のFSDベータ版では、高速道路や市街地での運転を自動化することを想定している。このシステムはまだレベル2の運転支援システムであり、ドライバーは常に注意を払い、ハンドルから手を離さず、コントロールする必要がある。

ベータ版ソフトウェアにアクセスするためには100点満点でなければならないセーフティスコアが、FSDへのアクセスを計るために使用されているが、Teslaは他の用途も考えている。同社はこの機能を、10月初旬にテキサス州で販売を開始したばかりの、成長が著しいテレマティクス保険の情報に利用したいと考えている。セーフティスコアは、ブレーキ操作、旋回、尾行、前方衝突警告、オートパイロットの強制解除などを参考にして、衝突事故の可能性を予測するものだ。

関連記事：テスラ、「リアルタイムの運転行動」が価格を左右する自動車保険をテキサス州でスタート

Teslaの最高財務責任者（CFO）であるZachary Kirkhorn（ザカリー・カークホーン）氏は、これまでに同社が収集した1億マイル（約1億6000km）以上の走行データを分析した結果、セーフティスコアを使用している顧客の衝突の確率は、使用していない顧客より30％低いことがわかったと述べている。

「つまりこれは、製品が機能しており、顧客がそれに反応していることを意味しています」と同氏は語っている。

Teslaの車はコネクテッド・システムを採用しているため、同社は膨大な量のデータを使ってドライバーの属性を評価し、その属性が安全性と相関しているかどうかを判断することができる、とカークホーン氏はいう。Teslaでは、この運転履歴データを用いて、一定期間の衝突確率を予測するモデルを作成した。

「モデルは完璧なものではなく、利用可能なデータの関数です。データセットが増え続けるにつれ、我々は新しい変数を試し続けます。そして、そのモデルで衝突の頻度を予測することができれば、それを価格曲線に反映させることができるのです」。とカークホーン氏はいう。

これによりTeslaは「クルマに組み込まれ、アプリに組み込まれ、お客様の体験に組み込まれた」個別化された価格を提供することができる。また、運転のたびに、衝突の確率を減らすためにどのような運転調整が必要であるかをドライバーに伝えるフィードバックループも備えている。

Teslaが保険についてリサーチを始めたとき、従来の保険会社は、事故歴や配偶者の有無、年齢などの人口統計情報など、静的な既存データに基づいて保険料を算出していることがわかった。その結果、リスクの低い顧客は保険料を払いすぎてしまい、その払いすぎた保険料がリスクの高い顧客の補助に使われてしまうのだとカークホーン氏はいう。

「私たちは、このデータを見て、これは公平ではないと思いました」とカークホーン氏は話している。

Teslaは約2年前からカリフォルニア州で保険を提供しているが、セーフティスコアによって保険料が決定されるのはテキサス州が初めだ。同社は、規制当局の承認を得ながら、保険を提供する州を追加していくロードマップを作成しており、Tesla車が存在するすべての主要市場に参入することを目標としている、とカークホーン氏は語っている。

画像クレジット：Tesla

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Akihito Mizukoshi）

「テスラに対する偏見がある」とマスク氏が非難したNHTSAの顧問任命を、米運輸長官が擁護

Tesla（テスラ）のElon Musk（イーロン・マスク）CEOは、Missy Cummings（ミッシー・カミングス）氏が米国で最上位の交通局の重要な顧問に任命されたことについて、Twitter（ツイッター）で懸念を表明したが、米国運輸長官のPete Buttigieg（ピート・バッティジエッグ）氏は、マスク氏に懸念があるなら直接自分に話すようにと提案した。

Reutersによると、バティジエッグ氏は米国時間10月20日に開催されたイベントで「もしマスク氏が懸念を抱いているのであれば、ぜひ私に電話して欲しい」と、記者団に語ったという。「我々には道路を走るすべての車両が安全であることを確認する責任があります」。

マスク氏は、Duke University（デューク大学）の工学・コンピューターサイエンス教授であるミッシー・カミングス氏が、米国運輸省道路安全局（NHTSA）の安全顧問に任命されたことに憤慨している。「客観的に見て、彼女の実績はテスラに対する甚だしい偏見がある」と、マスク氏は米国時間10月19日に語った。

NHTSAの最近の行動は、政治的な動機があり、テスラに対して強い偏見があるように見えました。今回のミッシー・カミングス氏の起用は、その説を裏付けるものに思えます。イーロン・マスクさん、感想は？
マット・スミス

客観的に見て、彼女の実績はテスラに対する甚だしい偏見があります。
イーロン・マスク

デューク大学で「Humans and Autonomy Laboratory（人間と自律性の研究室）」を率いるカミングス氏は、マスク氏といつでも「喜んで座って話をします」と答えた。

カミングス氏もTwitterを頻繁に利用しており、そこでテスラの運転支援技術とその展開方法についてしばしば懸念を表明している。9月には、テスラがその「Full Self-Driving（フル・セルフドライビング）」ソフトウェアのベータプログラムに参加を認めるユーザーを選別するために「安全スコア」を導入したことを批判する一連のツイートを行った。

しかし、彼女のテスラに対する批判はもっと昔にまで遡る。2年前、カミングス氏は、テスラの先進的運転支援システム「Autopilot（オートパイロット）」について「モードの混乱を引き起こしやすく、信頼性が低くて安全性に欠ける」と（これもTwitterで）述べ、NHTSAはテスラにこの機能を停止するよう求めるべきだと続けた。

カミングスがNHTSAの安全顧問に指名されたことは、NHTSAが今後、先進運転支援システム（ADAS）やテスラに対してより保守的な姿勢をとることを示唆していると考えられる。

もちろん、NHTSAとテスラはこれまで馴染みがなかったわけではない。道路安全局は2021年8月、テスラのクルマが駐車中の緊急車両に衝突した12件の事件を発見し、Autopilotについて安全性調査を開始した。この規制当局はまた、2017年の死者を出した事故と、それ以降にテスラのADASが関与した25件の事故に対しても調査を行っている。

関連記事：米当局がテスラのオートパイロット機能を調査開始、駐車中の緊急車両との衝突事故受け

8月の時点では、テスラのFSDが完全な自動運転を実現できると思うかと尋ねるツイートに対し、カミングス氏は次のように答えている。「私の予想では、絶対無理」。しかしそれは、彼女が必ずしもLiDAR（レーザー光のパルスで距離を測定する光検出・測距技術）こそが解決策だと考えていることを意味するわけではない。カミングス氏は、完全な自動運転はディープラーニングの進化によってもたらされる「不確実性の下で行われる推論の完全な再考」なしには実現できないという考えを述べている。

テスラの支持者たちは「Autopilot Users for Progress（進歩のためのオートパイロット・ユーザーたち）」というバナーの下、Joe Biden（ジョー・バイデン）大統領とNHTSAのスタッフに対し、利益相反や偏見の懸念に関して人事の見直しを求める請願運動をChange.orgで開始した。

画像クレジット：Christopher Goodney/Bloomberg / Getty Images

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（文：Aria Alamalhodaei、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

米道路交通安全局がテスラに対し、秘密保持契約と無線ソフトウェアアップデートについて説明を要求

米国道路交通安全局（NHTSA）が、同国の電気自動車メーカーであるTesla（テスラ）宛に2通の書簡を送った。1つは同社が「フルセルフドライビング」ソフトウェアのベータ版に早期アクセスするオーナーに、秘密保持契約を要求していること、そしてもう1件は、規制当局がリコールを届け出る必要があるとしている問題を修正するために、無線ソフトウェアアップデートを使用したこと、以上の2点を同局は問題視している。

今回送られた書簡は、NHTSAがテスラの先進運転支援システム「Autopilot（オートパイロット）」の自動運転機能や、ソフトウエアの無線アップデートに関連するテスラの慣行について、監視の目を強めていることを示している。

テスラの製造販売する車両には「Autopilot」と呼ばれる運転支援システムが標準装備されている。さらに購入者が1万ドル（約113万円）の追加料金を支払うと、より高度な機能が利用できる「フルセルフドライビング（FSD）」システムにアップグレードすることができる。このソフトウェアは、Elon Musk（イーロン・マスク）CEOが繰り返し約束しているように、いつかは完全な自動運転走行が可能になると言われているものだ。

FSDは数年前からオプションとして用意されており、これまで着実に値上げと新機能の追加が行われてきた。しかしながら、現状ではテスラのクルマは完全な自動運転ではない。FSDには、自動駐車場機能「Summon（サモン）」や、高速道路の入り口から出口まで、インターチェンジや車線変更を含めてクルマを導くアクティブガイダンス運転支援システム「Navigate on Autopilot（ナビゲート・オン・オートパイロット）」が含まれる。さらにFSDの最新ベータ版では、高速道路や市街地での運転を自動化するとされている。しかし、これはまだレベル2の運転支援システムであり、ドライバーが注意を払い、ハンドルから手を離さず、常に車両をコントロールできる状態でいることが求められる。

米国時間10月12日付の1通目の書簡では、テスラが先進運転支援システム「Autopilot」で、低照度下における緊急車両の検知方法をソフトウェアアップデートで修正した際に、リコールを届け出なかった理由を説明するよう求めている。NHTSAの見解では、車両の安全性に関わる部分を修正するために、無線ソフトウェアアップデートを使用する場合は、リコールを届け出る必要があるとしている。

「テスラも認識しているように、米国の安全法は、自動車および自動車機器の製造者に対し、製造した自動車または機器に自動車の安全性に関わる欠陥があると判断した場合、または適用される自動車安全基準に適合していないと判断した場合、NHTSAに通知してリコールを実施する義務を課している」と、NHTSAは記している。

NHTSAの記述によれば、リコール通知は、メーカーが安全上の欠陥や不適合を知った時点から、または知るべきであった時点から、5営業日以内にNHTSAに届け出なければならないとされている。

「車両の安全性に不合理なリスクをもたらす欠陥を緩和するために無線アップデートを配信する製造者は、それにともなうリコール通知をNHTSAに適時提出する必要がある」と、この書簡は続いている。

同じく10月12日付の2通目の書簡は、テスラがいわゆるFSDのベータ版早期アクセスプログラムに、秘密保持契約を用いていることに言及したものだ。FSDの購入者はすでに料金を支払っているが、テスラはオーナーがベータ版ソフトウェアにアクセスするためには、秘密保持契約を結ぶことを要求している。さらに9月には、マスク氏がさらに別の要件も制定した。それは最新のベータ版にアクセスできるオーナーを選定するために、個人の運転データを使用して安全スコアを算出するというものだ。

「NHTSAは、潜在的な安全上の欠陥を評価するための重要な情報源として、消費者からの報告に依存している。そのため、ベータ版早期アクセスプログラムの参加者が、NHTSAに安全上の懸念を報告することを妨げたり、思いとどまらせたりするような合意は容認できない」と、同局は書簡に記している。

「さらに、特定の情報を公開することを制限する行為は、NHTSAの安全性に関連する情報を取得する能力に悪影響を与える。FSDのベータ版早期アクセスにともなう秘密保持契約が、NHTSAの監督責任の遂行を妨げないことを保証するため、当局はテスラに対して添付の特別命令を発行する」。

なお、マスク氏は今週、Twitter（ツイッター）で、テスラが秘密保持契約の要求を取り下げることを示唆している。

イーロン・マスク氏へ。FSDベータ版の秘密保持契約が解除されました。

Whole Mars Catalog

パンチングロールによる提供を予定しています。

Elon Musk

しかしながら、NHTSAはさらなる情報を求めており、テスラは11月1日までに両方の要求に答える必要があると、同局は述べている。

画像クレジット：Christopher Goodney/Bloomberg / Getty Images

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（文：Kirsten Korosec、翻訳：Hirokazu Kusakabe）

Birdスクーターが危険な歩道走行を正確に検知し、ゆっくり停止させる新機能を発表

共有型マイクロモビリティを運営するBird（バード）は、スクーターのADAS（先進運転支援システム）化に乗り出した。Birdは、3年間の研究を経て、スクーターの歩道走行を検知し、ゆっくりと停止させることができる新技術を発表した。

この新技術は、現在、ミルウォーキーとサンディエゴで数百台のスクーターに搭載して試験的に運用されており、2022年初頭にはマドリッド、さらに数カ月後には世界の他の都市にも導入される予定だ。Birdのチーフ・ビークル・オフィサーであるScott Rushforth（スコット・ラッシュフォース）氏は、すべての新車にこの技術が搭載されることになり、現在から2022年初めにかけて「数万台から数十万台」の歩道検知機能付き車両が製造ラインから出荷されるだろうと述べている。

この新機能は、世界中の都市で最も不愉快で危険な、共有型マイクロモビリティの問題を解決するために設計されたもので、無線半導体や高精度測位モジュールを製造するスイスのu-blox（ユーブロックス）との提携により実現した。Birdによると、両社は共同でu-bloxのZED-F9Rモジュールの独自バージョンを開発し、特に共有型マイクロモビリティ業界のニーズに合わせて調整が施されたという。

ラッシュフォース氏はTechCrunchの取材に対し「このモジュールはGPSセンサーからの入力情報を用います。またデュアルバンドのGPSセンサーを使用しているため、GPSの中でも最も優れた性能を誇ります。その上に加えたのがRTKと呼ばれるシステムで、これはリアルタイムキネマティクス（real-time kinematics）の略です。さらにその上に、センサーフュージョンを用いたシステムを追加しました。このシステムは、車輪の移動距離やスクーターが傾いている角度など、車両自体からのデータだけでなく、これらすべてのデータを取得し、GPSの位置情報と融合させることで、GPS信号がうまく機能しない場合でも、車両の位置を極めて正確に把握することができるのです」と語っている。

歩道を走っているライダーは、モバイルアプリケーションと新しい16ビットのカラーディスプレイを介して、違反行為を音声と映像で警告されることとなり、その後スクーターはスロットルを外してスムーズに停止する仕様だ。

Birdは、2019年からさまざまな歩道検知技術を検討してきたというが、それは決してBirdだけではなかった。マイクロモビリティのライダーアシスタンスシステムの世界では、2つのグループがあるようだ。1つ目のグループは、超精密な測位とセンサーフュージョンに頼って、悪質な乗車行動を検出し、それをリアルタイムで修正する技術に頼るグループだ。Superpedestrian（スーパーペデストリアン）は最近Navmatic（ナブマティック）を買収し、同社の代表的なソフトウェアを同様の方法で活用している。

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もう一方のグループでは、Spin（スピン）、Voi（ボイ）、そして最近ではHelbiz（ヘルビズ）などが、Drover AI（ドローバーAI）やLuna（ルナ）などのスタートアップと協力して、歩道や自転車レーン、歩行者などを検知するカメラを搭載している。

コンピュータビジョン企業は、位置情報を利用したスクーターのADASは、都市の峡谷や地下駐車場のようなGPSのない場所では役に立たないとしばしば主張してきたが、ラッシュフォース氏はその主張に反対している。同氏によると、u-bloxのモジュールは進化したデッドレコニング（推測航法）機能を搭載しているという。これは、基本的には以前にとらえた位置を使用して移動体の現在の位置を計算するプロセスだ。GPSが出発点となる可能性が高いため、車両が衛星の受信を完全に失った場合でも、他のセンサーに頼って、どの方向にどれだけ進んだかを判断することができる。

Birdによると、このモジュールは、車輪の速度、加速度、空間的な方向性、運動学などのデータを処理し、それらを融合することで「恐ろしいほど正確な」位置情報とセンチメートルレベルのマッピングを導き出すそうだ。これらの情報は、車両の回路基板を経由して、同社独自のOSであるBird OSに送られ、Bird OSがデータをどう扱うかを判断する。

これにより、Birdの車両は、市が定めたエリア内に正確に留まることができるだけでなく、高い位置精度を持つことで、関連するさまざまな他の機能にも対応することができる。

「もし、このような追加技術なしで、GPSだけでエリアにいると、駐車場の外にいるのに、車両はその中にいると認識してしまうかもしれません。だからこそ、このように高い精度が得られれば、駐車場での体験が確実に向上するはずです」とラッシュフォース氏はいう。

また、マイクロモビリティ企業の最大のコストの1つであるオペレーションも、車両の位置を正確に把握することで、ゴミ箱の後ろに隠れているかもしれない車両を探す時間や、GPSでは北西に位置しているのに実際には南西の角に位置しているかもしれない車両を探す時間を削減することができ、大きなメリットを得ることができるだろう。

「車両の位置を正確に把握することで、我々のビジネス全体が測定可能な形で改善されると言っても過言ではありません」とラッシュフォース氏は語る。

Birdによると、カメラを使ったものやウルトラワイドバンド（無線技術の一種で、短距離・広帯域の無線通信を行う）など、いくつかのソリューションも検討したが、拡張性の点でこのソリューションが最適であると判断したという。

ラッシュフォース氏は「これで、あまり訓練をしなくても済むソリューションができました。バックエンド側で歩道の位置データを表示するだけで、すぐに拡張することができ、1台あたり10～12ドル（約1100〜1300円）程度の追加費用で済みます」。と語る。

一方、カメラを使ったソリューションでは、ハードウェアとサービスのコストが車両1台あたり約200ドル（約2万2000円）になり、時間の経過とともに1台あたり80ドル（約9000円）まで落とせる可能性はあるが、利益を上げる方法をまだ見いだせていないビジネスにとっては、かなりの金額だ。

「もし私が未来を読める水晶玉を持っているとしたら、今後24カ月の間に誰もがこの方法を真似するだろうというと思いますよ。費用対効果を考えれば、これしかありませんから」とラッシュフォード氏は語っている。

画像クレジット：Bird

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（文：Rebecca Bellan、翻訳：Akihito Mizukoshi）