インテル® GO™ 自動車向けソリューション

加速する自動運転技術の進化

自動車からクラウドまでを網羅した自動運転向けソリューション
自動運転によって事故の減少、モビリティーの向上、交通の流れの効率化が実現することで、暮らしや社会がより良いものになっていくことが予想されます。しかし、同時に大量のデータを生み出することとなり、その取得、分析、移動、処理、管理が必要になります。

世界的規模での自動運転技術の確立には、自動車およびデータセンターにおける前例のないコンピューティング性能、洗練されたコネクティビティー、自動化レベルの増加に対応する柔軟性とスケーリングを備えたソフトウェア・デファインド・インフラストラクチャーが必要です。

インテルは、インテル® GO™ 自動車向けソリューションを通じて、コンピューティング、コネクティビティー、クラウドに関する深い専門知識を自動車業界にもたらします。

インテル® GO™ 自動車向け開発プラットフォーム
運転が自動化されるにつれ、車両には前方の道路を視覚化し、起こりうる無数の状況を評価して、最善となる一連の操作を選択できる能力が求められます。数百万ものデータポイントを刻々と処理し、絶えず変化する環境に素早く対応する必要があり、 これには、膨大な量の並列コンピューティングと直列コンピューティングが不可欠です。 

インテル® GO™ 自動車向け開発プラットフォームは、プロセッサー、FPGA、その他のアクセラレーターの柔軟でスケーラブルなアーキテクチャーを提供します。このアーキテクチャーでは並列処理と直列処理の組み合わせが独自に最適化されており、自動化ワークロードを最も効率的なコンピューティング・タイプに分配します。自動車向け Intel Atom® プロセッサーおよびインテル® Xeon® プロセッサーと、インテル® Arria® 10 FPGA によって、インテルは、ハードウェアおよび自動車の設計の決定が下された後、変更される可能性のある設計を収容できる幅広いコンピューティング要素を提供します。

直列コンピューティングと並列コンピューティングの理想的なバランス
自動運転技術に必要なコンピューティングは、知覚、融合、決断という 3 つの関連し合った段階に分割できます。各段階には、異なるレベルおよびタイプのコンピューティング性能が必要です。最初の段階では、自動車は数十個のセンサーからデータを収集し、周囲を「認識」します。2 番目の段階では、データは相互に関連付けられ、融合されて、環境のモデルを作成します。最後に、自動車は処理の方法を決定します。インテルは、電力効率とパフォーマンスの最適化された組み合わせにより、3 つの段階すべてをサポートする並列処理と直列処理の組み合わせをシステム設計者に提供する柔軟なアーキテクチャーを実現します。

驚異的な拡張性を備えた開発プラットフォーム
インテル® GO™ 自動運転向け開発プラットフォームでは、Intel Atom® プロセッサー版でもインテル® Xeon® プロセッサー版でも、先進運転支援システム (ADAS) から完全自律走行車まで、自動運転ソリューションの構築、評価、ベンチマーク、最適化を開発者自身が簡単に行えます。これらのプラットフォームにより、開発の活性化、設計の柔軟性の実現、市場投入期間の短縮が可能になります。いずれのプラットフォームにも、製品化を加速するインテル® Arria® 10 FPGA が搭載されており、サンプル・アプリケーション、ランタイムとライブラリー、ミドルウェアのセットが付属しています。さらに、開発者が機能の安全とセキュリティーを備えたプラットフォームを実現するためのビルディング・ブロックも提供されます。

インテル® GO™ 自動車向けソフトウェア開発キット (SDK)
自動運転システム内のソフトウェア・スタックでは、消費電力を最小限に抑えながら、要求の厳しいリアルタイム処理の要件に効率良く対応できる必要があります。インテル® GO™ 自動車向け SDK は、開発者やシステム設計者が、次のようなさまざまなツールを使用して開発のペースを加速しながらハードウェア機能を最大限に向上できるよう支援します。

  • コンピューター・ビジョン、ディープラーニング、OpenCL* ツールキット: 必要なミドルウェアとアルゴリズム (認識、融合、意思決定) を素早く開発できます。
  • センサーデータ・ラベリング・ツール: ディープラーニング・トレーニングや環境モデリング用の「正解データ」の作成に使用します。
  • 自動運転を対象としたパフォーマンス・ライブラリー、主要なコンパイラー、パフォーマンス・アナライザー、パワー・アナライザー、デバッガー: 機能安全準拠ワークフローでフルスタックの最適化と迅速な開発を実現します。
  • サンプル・リファレンス・アプリケーション: 車線変更検出、障害物回避など、開発者の学習曲線を短縮するためのアプリケーションです。

インテル® GO™ 自動車向け 5G プラットフォーム
Vehicle to Everything (V2X) 通信や、無線アップデート、新しい車内体験をプロバイダーが自信を持ってサポートするためには、高速のデータ転送だけでなく、応答時間の高速化が必要になります。秒単位はもちろん、ミリ秒単位のスピードが求められるようになるでしょう。インテル® GO™ 自動車向け 5G プラットフォームは、自動車業界では初となる 5G 対応プラットフォームです。このプラットフォームにより、自動車メーカーは、5G 向けの幅広いユースケースやアプリケーションの開発およびテストが可能になります。

  • 高精細 (HD) マップのリアルタイムのダウンロード
  • 車載インフォテインメント (IVI) 用の HD コンテンツ
  • ファームウェアおよびソフトウェアの無線によるアップデート
  • 車両からのセンサーデータのアップロードによるマシンラーニング
  • 安全性向上、スマート・インターセクション、協調走行につながるユースケース

インテルのデータセンター向けテクノロジー
車内での高性能コンピューティングは、運転中の瞬時の判断には不可欠です。しかし、重要な人工知能 (AI) のシミュレーションおよび継続的なトレーニングに貢献するのはデータセンターです。自動運転車両によって生成されるデータは新たな主流となり、自動車エコシステムが新しいビジネスチャンスに取り組むための扉を開きます。マシンラーニングやディープラーニングによって自動運転モデルが実現されることからも、最大のビジネスチャンスは AI にあると言えます。さらに、交通量、道路状況、ユーザーに関するデータを使用して新たなアプリケーションやより優れた体験をつくり出すことも可能です。

インテルは、広範なデータセンターの機能と専門知識を提供して、こうした要求の厳しいワークロードをサポートします。インテルのデータセンター向けテクノロジーは、インテル® GO™ 自動車向けソリューションを充実した拡張性でサポートし、かつてないほど大量のデータを継続的に保管および管理するとともにクラウドサービスを実現します。

  • インテル® Xeon® プロセッサーとインテル®Xeon Phi™ プロセッサーを搭載した高度なハードウェアにより、AI などの負荷の高いワークロードのサポートに必要な高性能コンピューティングを実現します。
  • データベース・サービス、分散コンピューティング・エンジン、マシンラーニング / ディープラーニング用のフレームワークなどのプラットフォーム・サービスにより、自動運転に特化したサポートを提供します。
  • 自動運転用の機能的なアプリケーションおよび性能は、データセンター・インフラストラクチャー上で極めて効率的に実行できるよう最適化されています。

インテルの自動車向けソリューションに関する今後の見通し
インテルでは、自動運転の普及を加速するというビジョンの一環として、新しいソリューションの広範なロードマップの導入を計画しています。自動車および自動運転に最適化されたプロセッサーから、コンピューター・ビジョンやディープラーニング用のアクセラレーション機能までが幅広く含まれたものになる予定です。さらに、自動車メーカーや自動車部品メーカーがイノベーションを加速し、市場投入期間をより短縮できるように、インテルではこれからも、新しい自動車向けリファレンス・プラットフォームの開発に取り組みます。

1.「Data is the New Oil in the Future of Automated Driving (データは未来の自動運転技術にとっての新たなオイルである)」 インテル、2016年11月。http://newsroom.intel.com/editorials/krzanich-the-future-of-automated-driving/ (英語)

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インテルのテクノロジーで、かつてない乗車体験を

インテルは、自動運転を支えるテクノロジーを紹介する「インテル In-Vehicle Experience」を名古屋で開催しました。講演では自動運転に関係する部門のリーダーたちが、それぞれの専門的視点から今後の展望や具体的なソリューションを解説しました。また展示会場では、パートナー企業とともに、自動運転に関するデモンストレーションを実施しました。

インテル In-Vehicle Experience イベントレポート