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「当社の顧客にとって、自動車の次なる時代で勝利を収めるためには、現在生産されている最も先進的な ADAS プラットフォームを性能面でもコスト面でも上回る自動運転システムを提供することが不可欠です」
Applied Intuition の共同創業者兼 CEO である Qasar Younis は、自動車メーカーが直面する課題をこのように表現しています。自動運転のリーダーシップを追求する動きは、最近の AI の革新と急速に変化する消費者期待に後押しされ、加速しています。テスラの完全な自動運転機能 (FSD)と、主要な中国系OEM の進歩は、エンド ツー エンドのドライバー支援性能において高い基準を設定しています。これは、他の自動車メーカーにとって困難な技術競争を意味します。
この競争を支援するため、Applied Intuition は本日、自動車向け SDS (Self-Driving System) を発表しました。自動車向け SDS は、認識、計画、制御を統合したエンド ツー エンドの学習型ニューラル ネットワーク ADAS プラットフォームです。従来のルールベースのモジュールではなく、統一されたシステムとしてシームレスに統合することで、OEM が安全で信頼性の高い人間のような運転性能を提供可能にします。L2++ の機能セットを完備し、L3 および L4 への道筋を提供します。世界トップの OEM が量産化段階で信頼する Applied Intuition の開発・検証ツール チェーンでサポートされます。
SDS (Self-Driving System) は、Applied Intuition の世界トップクラスの自動運転技術開発チームと研究チームによって設計されました。このシステムは、トラック輸送、鉱業、防衛分野における約10年間の自動運転技術開発の経験を活用しています。SDS は Applied Intuition のビークル OS と統合されており、量産用センサーと組み込みコンピューティングを活用し、量産対応を前提に一から設計されています。
主要な差別化要因
高度なアーキテクチャと可観測性
「当社のエンド ツー エンド学習アプローチは、運転環境の認識、運転行動の理解、および可観測性を1つのシステムに統合しています」と共同創業者兼 CTO の Peter Ludwig は述べました。
自動車向け SDS は、検出されたオブジェクトやシーンの理解など、定義された中間出力を提供し、これらを検査、検証、追跡可能です。これにより、OEM は ISO 26262、SOTIF、ISO/PAS-8800:2024などの規制要件とグローバルな安全基準を満たしつつ、最先端のニューラル アーキテクチャの恩恵を受けることができます。
完全な機能セット、時間とともに拡張可能
リモート インテリジェント パーキングや自動緊急ブレーキ (AEB) から、高度な都市部運転や高速道路パイロットまで、SDS は L2++ ドライバーアシスタンス機能のフルレンジを提供するように設計されており、L3 および L4 への道筋も備えています。
柔軟でコスト効率の良いハードウェア戦略
SDS はシリコンと計算ハードウェアに依存しないため、OEM はニーズに最適な計算とセンサーパッケージを選択できます。カメラ中心の設計は、単一の前方カメラから11の周囲カメラまで、柔軟なセンサー構成をサポートし、オプションのレーダーも可能です。L3 以上では追加の安全性を確保するため、Lidar を追加できます。SDS は HD マップを必要としないため、道路がある場所ならどこでも走行可能で、BOM コストを低く抑え、グローバルなスケールアップを可能にします。
透明性と OEM の制御
ホワイトボックス自動運転スタックは、OEM にソースコードへの完全なアクセス権限を提供し、カスタマイズ、検証、および深い統合を可能にします。これにより、メーカーは製品ライン全体でブランドに最適化された自動運転体験を構築できます。
なぜ今重要なのか
「過去2年間のエンド ツー エンド研究の飛躍的な進展により、私たちは ADAS エンジニアリングを根本から再考することができました」と共同創業者兼 CTO の Peter Ludwig は述べました。「当社のエンド ツー エンドモデルは、大規模な人間と合成データで訓練され、運転プロセス全体をスケーラブルかつ適応可能な方法で学習し、最高のプロドライバー並みの滑らかで信頼性の高い運転体験を提供します」
Applied Intuition の ADAS 研究で採用されている大規模なトランスフォーマー アーキテクチャ (現代の生成 AI を駆動するものと類似) を基盤に開発された自動車向け SDS は、数ヶ月ごとに機能面で飛躍的な改善を実現し、急速に進化を続けています。SDS は、ADAS の安全性と機能性の最先端を推進する軌道に乗っています。
既存の ADAS ソリューションの問題点
従来の ADAS ベンダーは、透明性やカスタマイズ性を制限する閉鎖的なブラック ボックス システムを提供しています。チップメーカーは、柔軟性を制限する内在的なハードウェア ロックインに直面しています。一部の新しい参入企業は、量産に適さない高コストで L4 に依存した設計に焦点を当てていたり、持続可能性が疑わしいビジネスモデルを持つサプライヤーに依存していたりします。OEM は、自動車統合を最初から設計した統一されたオープン プラットフォームを必要とし、市場競争に対応するための完全な制御権を確保する必要があります。
実績と信頼性
Applied Intuition は、そのノウハウが自動車向け SDS に直接反映されています。利益を生むビジネスモデルと持続的な投資、Applied Intuition は長期的なコミットメントを表明しています。
SDS 技術の多くは、現在日本国内の公道でトラック輸送において実証されています。既存のプログラムとの統合により、迅速な検証、規制遵守、乗用車向けの SOP への直接的な道筋を実現しています。
「このアプローチをトラック輸送とオフロード プログラムで成功させた経験は、迅速に適応し、より安全で機能的な機能を提供できることを証明しています」とピーターは述べました。「その基盤が、SDS を乗用車に展開する基盤となっています」
内部構造
自動車向け SDS のエンド ツー エンド ニューラル ネットワーク設計は、エンド ツー エンド自動運転のための確立された生産技術と、次世代の進歩に向けた最先端の研究を組み合わせたものです。大量のデータで訓練されたモデルがアプローチの核心を成し、新しい事前訓練と事後訓練の技術が継続的に統合されています。システムのアーキテクチャは追跡可能性を維持しつつ、生産グレードの組み込みコンピューティング上で動作し、複雑な運転機能を維持しています。
エンド ツー エンドのパイプラインは生産実績があり、量産向けハードウェア上で動作し、新機能の迅速なフィードバック ループを実現します。ペタバイト規模のデータエンジンは、マルチ モーダルな車両とセンサーデータを収集、処理、キュレーションし、ラベリング、マイニング、実験追跡をサポートする堅牢なインフラ上で動作し、計算リソースを管理してモデル イテレーションと展開を加速します。
自動車向け SDS を開始する準備はできていますか？
Applied Intuition の自動車向け SDS が、チームが現在のリーダーに匹敵し、それを超えるベンチマークレベルの ADAS 機能を迅速に市場に投入する方法を学びましょう。
