自動運転時代が目前に迫っている。 人が直接運転し、走行し、操縦していた自動車、ドローン、ロボット、ボートなど多様な製品が今はデータさえあれば自ら(自律的に)動く。 自動運転技術は、私たちがよく知っている自動運転車(autonomous vehicle)だけでなく、航空機、船舶はもちろん、国防、農業、セキュリティ(defense)、捜索、安全(security)など様々な分野に適用されている。 自動運転分野に加え、コンピューティング(computing)、センサー、バッテリーなどの技術も発展を続けている。
ジョンシュノー、+ アンフラッシュ
ライダー(LiDAR)、これからが始まりのライダー= 3次元形状を安定的に実現できるセンサー
Whykei,●●Unsplash
デジタルノマド·カリーナは、国内top3人工知能データスタートアップで広報を担当している。最初、カリーナは人工知能データ、そして自動運転について勉強する時、髪の毛が抜けるようだった。 確かに韓国語なのに何を言っているのか理解できなかった。
自動車、航空機、ロボットなどが自ら走行して動くためには、脳(brain)の役割をする「人工知能(artificial intelligence)」に代弁されるソフトウェア技術が必要だ。 これをスーパーコンピューティングというが、スーパーコンピューティングはすでに人間の知能を超えた水準に発展し、人間の役割を代替しているという。しかし、コンピューティングと人工知能の飛躍的な発展にもかかわらず、自動運転」技術は依然として制限的に適用されている。 まだ1）十分なデータが備わっておらず、十分なデータを得るためには多くの時間と費用がかかり、2）信頼性の高い正確なデータを確保するための多様なセンサー搭載とセンシング技術が発展しなければならないという前提があるためだ。 すなわち、安定性に対するデータ確保が難しい。 特に、安全と信頼性の側面でセンシング技術は人体の感覚よりはるかに優れたスペックを要求する。 自動運転の核心となるセンサー、LiDARは依然として費用問題で市場拡大に困難を経験しているが、果たしてライダー市場の製品と技術現況はどうだろうか。今日はイーベスト証券の「自動運転時代feat.ライダー」という証券レポートを基に、私が現在従事している産業群について勉強してみようと思う。まもなく自動運転は私たちの生活に非常に親しみやすく溶け込み、生活の質を高めるのに大きく貢献するだろう。
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ドローンにはすでにコストパフォーマンスが確保されたカメラ、レーダーに対する搭載率が「3次元形状を安定的に具現できるライダー」に対する需要が持続的に高まっている。 添付ファイル1663803223269.pdfファイルダウンロード内のコンピュータ保存
自動運転は基本的にデータを感知して収集するセンシング(sensing)技術を含め、収集された情報を遅延なく安定的に送受信できるネットワーキング技術と確保された数多くの情報を分析して制御する頭脳の役割をする半導体技術に区分される。自動運転技術の根本競争力は「安全」と「信頼性」から始まり、特にデータを感知して収集するセンシング技術はもう一度言うが、人体の感覚よりはるかに優れたスペックを要求する。 いくら優れた人工知能能力を備えても、不明な情報感知によって誤った判断を下す恐れがあるためだ。 最近テスラの事例もあるように、センシング能力の限界で情報の歪曲、誤認による事故が相次いでいる。カメラをはじめとするライダー(lidar)、レーダー(ladar)など各種センサーに対する完成車oemの選択と各センサーメーカー別の主導権争いが激しく展開される中、センサー産業は自動運転時代に大きな成長傾向を見せるものと見られるという。特に我が社が持っている技術でもあるラディアは自動運転技術の核心となるセンサーだが、依然として高い費用問題で市場拡大に困難を経験しているという。 過去のカメラ、レーダーも技術的な限界と高い費用で底辺拡大が難しかったが、今は自動車をはじめとする多くの産業と製品に幅広く活用されているという。 ライダーも技術的限界と生産コスト削減を通じて、自動運転技術の底辺を拡大するものと期待しているという。
自動運転技術は[認知][分析][運転]が3段階で構成され、最近は信頼性と関連したデータセネットOに対する重要性が持続的に浮上しているという。
