自動イノベーションは数千人の命と350億ドルを節約できますが、最初に基盤を構築する必要があります

誰もが自動運転車について話し合っていますが、それを機能させるには、自動車業界は、無線（OTA）ソフトウェアとデータ更新のためのコネクテッドカーエコシステムを作成する必要があります。 2015年のIHS市場レポートによると、OTAは2022年までに世界中の自動車メーカーを350億米ドル以上節約する予定ですが、金銭的インセンティブを一時的に確保することで、OTAは重要な車両中心のデータの送受信も可能にします。

それはあなたにどのような影響を与えますか？これは、安全リコールの軽減からサイバーセキュリティの更新、保険給付や車両診断からスマートホームへの接続まで、あらゆるものに影響を与える可能性があります。

今後数年間でドライバーや自動車メーカーが何を期待できるかについては、こちら Jeremy Cowan 米国のAirbiquityのマーケティング担当副社長であるScottFrankと話します。

IoT Now：レベル5の車両の完全な自律性に向けて、今日、私たちはどのくらい先に進んでいますか？そして、いつそれを経験しますか？

スコットフランク： 少なくとも2030年まで、SAEレベル4および5として定義される完全自動運転を体験することはありません。しかし、公共のテストで大幅な増加が見られ、選択的な商用アプリケーションでの自動運転車のロールアウトは、早ければ遅くから開始されると予想されます。 2018年。

その後、自動車メーカーは世界の自動運転車の生産をゆっくりと着実に増やし始め、2026年までに年間100万台に達すると予測されています。この量を概観すると、100万台の自動運転車は2016年の全世界の軽自動車の1％に相当します。生産。

IoT Now：この程度の自律性のメリットは何でしょうか？これにもう番号を付けてもらえますか？

SF： 自動運転車は、安全性、効率性、環境面で大きなメリットがあります。自動運転車にはセンサーが搭載されているため、自動運転車は道路状況を検出し、人間のドライバーよりもはるかに高速かつ確実に反応することができます。交通事故の減少の予測は50％以上であり、多くの人命と物的損害が救われるでしょう。

自動運転車は、道路状況、渋滞、信号機、天気などの大量のリアルタイム情報にアクセスできるため、時間と燃料の両方を節約して旅行ルートを最適化できるため、より効率的になります。自動運転車はより効率的に運転し、燃料消費量が少なくなるため、二酸化炭素排出量は非自動運転車よりもはるかに少なくなり、排出量の削減は60％にもなると予測されています。

IoT Now：車の複雑さが増すと、車のリコールが増加します。これは、無線ソフトウェア（OTA）の更新によって削減されます。 OTAソフトウェアを開発しない場合のコストはいくらですか？

SF： OTAテクノロジーを開発および展開しないと、文字通り数十億ドルのコスト削減が可能になります。自動車メーカーは、可能な限りのコスト削減の機会をうまく活用できます。 OTAに対応していない車両のソフトウェアの更新は、生産中に自動車メーカーが実行する時間のかかる手動プロセスであるか、生産後の認定ディーラーやサービスプロバイダーです。ソフトウェアの手動更新を実行するためのコストは、30分の労働時間あたり50ドルと見積もられています。

複数の自動車メーカーにまたがる数億台の車両について、車両ごとに1年に複数のソフトウェア更新を考慮に入れると、世界的な経費削減の見積もりは数十億に増加します。どのくらいの大きさですか？ 2015年のIHSMarketレポートは、350億ドルの世界的なOTAコスト削減の見積もりを引用しています。これは、自動車メーカーが自動車のOTAテクノロジーに投資する非常に説得力のある理由です。 SBD Research からも明らかなように、OTAは間違いなく私たちの輸送の未来にあります。 米国で販売される新車の3分の1が2025年までにOTAの更新をサポートすると予測する分析、およびGMの最近の発表によると、車両ポートフォリオ全体が2020年までにOTA対応になる予定です。

IoT Now：この点でAirbiquityは何をしていますか？

SF： Airbiquityの観点からは、OTAは両面コインです。 OTAソフトウェアの更新により、自動車メーカーはソフトウェア関連のリコール費用とそれに関連する消費者の時間負担を大幅に削減し、サイバーセキュリティの応答時間を改善し、販売後の車両のパフォーマンスと機能の強化を実現できます。

OTAは、データ収集と分析にも使用でき、製品の品質と運用効率を向上させ、新しい「運転中心の」消費者サービスを強化します。これは、車両の状態と場所、個々の運転行動と好みに関するリアルタイムの知識へのアクセス、および管理されたエコシステムと接続された輸送インフラストラクチャからのますますオフボードデータへのアクセスの恩恵を受けるため、タイムリーで非常に関連性があります。

ただし、先進運転支援システム（ADAS）、Vehicle-to-Everything（V2X）、および完全な進歩により管理する必要のある車両ソフトウェアとデータが急増しているため、OTAの計画と実行はますます複雑になるでしょう。自動運転。

AirbiquityのOTAソリューションであるOTAmatic™は、ソフトウェアの更新とデータ管理を確実かつ安全に調整および自動化することにより、自動車のOTAから複雑さを取り除きます。大規模 。 OTAmaticは、ソフトウェアの更新とデータ収集の両方を1つのシステムで管理するマルチ電子制御ユニット（ECU）機能、高度に洗練されたポリシーベースのバックエンド管理ツール、およびグローバルなサービス提供の可用性を提供します。 OTAmaticは、Airbiquityクラウド（Choreo™）、主要なパブリッククラウド（アマゾンウェブサービスなど）にもデプロイできます。 または Microsoft Azure ）、または顧客データセンターのオンプレミス。これは革新的で市場をリードする製品であり、業界で非常に高い評価を得ています。

IoT Now：車両、保険会社、所有者、ユーザー、モビリティプロバイダー間でどのような種類のデータを共有できますか（自動車メーカーは自動車を販売していない可能性があるため）？

SF： 背景として、収集されるデータには、車両の運転データと運転行動データの2つの主要なカテゴリがあります。そこから収集される特定のデータポイントは、プログラムを展開する自動車メーカーまたはモビリティサービスプロバイダーのビジネスおよびプログラム要件に基づいて異なります。また、カメラやセンサーなどの車載テクノロジーの継続的な進歩により、車両からエクスポートできるデータポイントとデータ量も増加します。

ほとんどの自動車メーカーとモビリティサービスプロバイダーは、製品またはサービスのサポート、カスタマーサービス、事業運営、収益化にまたがるデータと分析の機会を最大化するために、今後可能な限り多くのデータを収集するように動いています。データの共有に関しては、業界全体でのデータ収集と分析が比較的未成熟であるため、現時点ではそれほど多くのことは行われていません。しかし、Airbiquityは、OTAシステムの導入、管理されたエコシステムの拡張、および関連する現金化の取り組みによって、今後変化することを期待しています。

そうは言っても、業界は自動車メーカーやモビリティサービスプロバイダーに属するデータを、車両の運転手や乗客に属するデータと区別し始める必要があります。マクロレベルでは、車両の運用データ（システムおよびコンポーネントレベル）が自動車メーカーとサービスプロバイダーによって所有され、車両の状態を理解し、意図したとおりに動作していることを確認し、サイバーセキュリティ違反を検出できるシナリオが考えられます。車両のリコール、メンテナンス、サービスを実施します。

場所、速度、ブレーキなどの運転行動データは、消費者（つまり、車両を運転している人）が所有し、いつでもデータの共有をオプトインまたはオプトアウトできます。また、消費者は個人データを共有する見返りに価値のあるものをますます探すようになると予想されます。そのため、自動車メーカーとサービスプロバイダーは、それをプログラムに組み込み、明確に伝達する責任を負います。

IoT Now：車載で実行する必要のあるデータ処理とリモートで実行できるデータ処理の量はどれくらいですか？エッジコンピューティングとリアルタイム接続にはどのような影響がありますか？

SF： 技術開発のこの段階では、どこでどのくらいのデータ処理を行う必要があるかを明確に言うのは時期尚早です。ただし、オンボード（エッジ）とオフボード（クラウド）の処理の効率的なバランスは、管理する必要のあるデータと分析の種類、およびオンボードの増加に伴うコストに基づいて決定する必要があることは明らかです。クラウドベースの分析のために、車両とクラウド間のエッジ分析とネットワーク帯域幅に対応する処理能力。

IoT Now：これはリアルタイムデータ分析に焦点を当てているので、新興の自動車メーカーの水準を引き上げていますか？

SF： これは、確立された自動車メーカーと新興の自動車メーカーの両方の水準を引き上げています。リアルタイムのデータと分析を接続された車両プログラムとサービスに統合しないものは、車両の品質と安全性、機能と顧客サービス、およびより効率的な運用と全体的なビジネスモデルの面で競争力の機会を失います。

IoT Now：乗客のニーズをプロファイリングし、車両、そのルート、パフォーマンスをユーザーに適応させるための人工知能と機械学習の役割は何でしょうか？

SF： 人工知能（AI）と機械学習は、次世代の車両ユーザーインターフェイスと輸送体験を生み出す上で重要な役割を果たします。 AlexaやSiriなどのAIテクノロジーの統合により、車両のコマンドと制御が向上し、機械学習により、車両は、個人の好み、運転習慣、その他の行動に基づいて、タイムリーで関連性の高いモビリティ関連の提案を積極的に提供できるようになります。これらのテクノロジーは、カーシェアリングやオンデマンド自動運転車に参加する消費者が一貫してパーソナライズされた運転体験を実現するためにも不可欠です。

これらのテクノロジーは、カーシェアリングやオンデマンドの自動運転車のライドヘイリングプログラムに参加する消費者が一貫してパーソナライズされた運転体験を実現するためにも不可欠です。

IoT Now：自動運転車を接続されていないドライバー主導のトラフィックと統合することは大きな課題ですか？

SF： 絶対。完全自動運転車が徐々により広い商用および非商用利用に移行するにつれて、自動運転車と非自動運転車が道路を共有しなければならない時期が到来します。最終的には、自動運転車が混合車両環境を処理するための最も実用的で安全な方法になる場合、主要道路に自動運転専用車線を構築または割り当てて車両の交通を分離するのに十分な量の自動運転車が存在するようになる可能性があります。

ただし、専用の自律車線が小さな道路や道路に割り当てられない可能性が非常に高いため、これらのシナリオでは、両方のタイプの車が同じ車線を共有する必要があります。一部の都市では、非自動運転車を完全に排除する完全自動運転ゾーンを確立する可能性もありますが、これらのシナリオを評価して移行を開始するには、自動車メーカーと連邦、州、地方自治体の間でまだ多くの作業が必要です。

米国のAirbiquityのマーケティング担当副社長であるScottFrankは、IoTNowおよびIoTNowTransportの編集ディレクターであるJeremyCowanと話していました。