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�業への参入を考えて出�tした」、と述べていた。�O動�Z�業も同様に、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�鮨�しており、その中で「わが社の�u�Tなテクノロジーを成長�業で�擇�垢砲呂匹Δ垢戮④�廚箸いμ尻�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⑤礇鵐僖号�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�㌫廚幣豺腓砲魯┘奪検勉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�襯泙離如璽燭鮟犬疊��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�襯押璽肇ΕДい砲眛�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�㌫廚�△襦�押璽箸量魍笋魏未燭掲Ь擇�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�箸靴董△海離押璽肇ΕДい燃阿�蕕瞭�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��平�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��笋鬟戞璽垢某靴靴ぅ謄好箸鯑海Ⅸ个掘��弔�襪肇譽檗璽箸鮟个后�發掘△海離帖璽襪覇�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�㌫廚淵札鵐汽侫紂璽献腑鵐船奪廚�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�蕕燐{�`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�∈�里箸海躡買~�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�㌫廚箸覆襦�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⑤轡咼螢謄�鯲称�任④襯船奪廚任△襪函�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��平�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�段階で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��聾譴襦�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)