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
��12�v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 ��12�v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�u�T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�c�Q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�u�T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��
��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
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�h�P�k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)
