1チップで、
完全な自律性を。
マルチモーダルセンサーフュージョン、AI推論、リアルタイム制御——すべてを1つのSoCに。ドローン、ロボット、自律走行フリートのために設計。
1チップで、
自律走行車開発における課題
自律走行車の開発における主な課題は、システムのレイテンシと複雑性を増大させる断片化されたアーキテクチャにあります。マルチモーダルセンサーデータのリアルタイム処理需要を満たすことで深刻な計算ボトルネックが生じ、システムの高い消費電力は車両性能に対して厳しい熱および電力の制約をもたらします。
統合エッジAIアーキテクチャ
マルチモーダルセンシング、AI推論、自律走行車制御を統合した省電力SoC。
Edge AI SoC
AIモデルをローカルで実行するカスタムシリコン—消費電力10W以下、遅延40µs未満。インターネット不要。
Multi-Modal AI
音・映像・センサーデータを一つのインテリジェントシステムに融合。見て、聞いて、状況を理解します。
卓越したパフォーマンス
リアルタイム処理を実現—クラウド非依存、遅延ゼロ、最大限の効率性。
主なメリット
AIの推論と制御の統合
統合Edge AI SoCは、マルチモーダルセンサーフュージョン、AI推論、車両制御を1チップに集約し、複数の処理ユニットを不要にしてシステムアーキテクチャを簡素化します。
技術的な達成
NPU、DSP、制御インターフェースを統合したシングルチップソリューション
超低消費電力
最適化されたエッジコンピューティングアーキテクチャにより、10W未満の消費電力で高性能AI処理を実現し、車両の航続距離を延ばして熱管理の負担を軽減します。
技術的な達成
動的電圧・周波数スケーリングによる高度な電力管理
リアルタイム意思決定
センサー入力から制御出力まで40μs未満のレイテンシにより、複雑な都市環境においても安全上重要な判断が瞬時に行われます。
技術的な達成
決定論的リアルタイムOSによるハードウェアアクセラレーションAI推論
量産対応のモジュール設計
柔軟なモジュール設計により、配送ロボットから乗用車まで多様な自律走行車プラットフォームに対応し、市場投入を加速して開発コストを削減します。
技術的な達成
スケーラブルな処理能力を備えた標準化インターフェース
実際の活用事例
統合AIモジュールがさまざまな自律走行車プラットフォームを支える様子をご覧ください
自律走行配送ロボット
状況
ラストワンマイル配送ロボットは混雑した歩道や横断歩道を走行し、予測不能な都市環境においてリアルタイムの障害物検知、経路計画、意思決定が必要です。
ソリューション
- 統合AIモジュールがカメラ、LiDAR、音響データをリアルタイムで処理
- マルチモーダル障害物検知による即時ナビゲーション判断
- 低消費電力により1回の充電あたりの稼働時間を延長
効果
1回の充電あたりの稼働時間延長、複雑な環境でのより安全なナビゲーション、統合アーキテクチャによるシステムコストの削減。
自律走行シャトル
状況
キャンパス、空港、ビジネスパークで運行する低速自律走行シャトルは、乗客の快適性と安全性を維持しながら、信頼性の高い認識と意思決定が必要です。
ソリューション
- マルチモーダルセンサーフュージョンが視覚、音響、環境データを統合
- エッジAI処理が包括的な状況認識のためのリアルタイム応答を確保
- 冗長な認識システムが安全性と乗客の信頼を向上
効果
冗長な認識による安全性の向上、スムーズな乗り心地、乗客の信頼を築く予測可能な動作。
農業用自律走行車
状況
自律走行トラクターや収穫機は、照明、天候、地形条件が変化する過酷な屋外環境で稼働します。
ソリューション
- 堅牢なマルチモーダルAI処理が多様な環境条件に適応
- 音響センシングが機械的問題や環境上の危険を事前に検知
- 変動する照明・地形への適応アルゴリズムによる全天候動作
効果
あらゆる条件での安定した稼働、音響モニタリングによる予防保全、運用効率の向上。