【対談】自動運転実現の鍵は「車載ストレージ」の進化にあり!ウエスタンデジタル×埼玉工業大学(深掘り!自動運転×データ 第4回)

従来の自動車とは桁違いのデータ生成・通信量



自動運転関連の開発競争が激化している。既に海外では自動運転タクシーの商用サービスも始まり、日本では自動運転レベル3(条件付き運転自動化)も解禁される。

自動運転を成立させるためには、自動運転ソフトウェアやセンサーの開発も求められるが、最近特に重要度の高さが注目されているのが、自動運転に関連するさまざまなデータを保存するためのストレージだ。自動運転車は従来の自動車とは桁違いのデータを日々生成・通信するからだ。

そこで特集「深掘り!自動運転×データ」の第4回目は、「自動運転×データ」「自動運転×車載ストレージ」という切り口で行った対談企画の内容をお届けする。

対談にご登場頂くのは、半導体メモリー大手の米ウエスタンデジタルの車載用ストレージ部門でマーケティングディレクターを務めるラッセル・ルーベン氏と、埼玉工業大学で自動運転開発に関わる渡部大志教授。業界の最前線で活躍する両氏が語ったこととは?

【ラッセル・ルーベン氏プロフィール】ウエスタンデジタルのオートモーティブ向け組み込みストレージを統括する製品マーケティングディレクター。日本のみならずワールドワイドの自動車市場に注力した製品開発と展開、およびGTM戦略の責任者。

【渡部大志氏プロフィール】わたべ・だいし 東北大学大学院理学研究科修了。博士(理学)。専門分野は「自動運転」「画像工学」「バイオメトリクス」などの情報工学。自動車技術会、電子情報通信学会などに所属。埼玉工業大学発の自動運転ベンチャー「フィールドオート」の社長でもある。

■埼玉工業大学:自動運転開発から実証実験サポートまで

自動運転ラボ 今回は対談宜しくお願い致します。まずお互いに自動運転分野での取り組みやご経歴などを説明して頂けますでしょうか。

渡部氏 私は埼玉工業大学で教員として20年ほど勤めています。主に情報系の領域を扱っておりまして、ここ数年は自動運転関連に関わっています。実証実験などの取り組みを数多くのメディアに取り上げていただいておりまして、非常に期待とやりがいのある分野だなと思っています

2018年に埼玉工業大学発のベンチャーとしてフィールドオート社が設立され、社長に就任しました。この会社の主な事業は、全国各地で実施される自動運転の実証実験をお手伝いすることです。大学で開発した自動運転の技術を世の中に普及させるための窓口として事業に取り組んでいます。また現在は新体制の自動運転技術開発センター長として、埼玉県の支援により自動運転バスの開発も進めており、自動運転バスの市販化を目指しています。

ルーベン氏 自動運転バスはハードからソフトまで全て埼玉工業大学さんで手掛けておられるのですか?

渡部氏 埼玉工業大学だけで全てができるわけではないので、色々な所と協力しながら音頭を取って進めています。

対談中の渡部大志教授=撮影:自動運転ラボ
■ウエスタンデジタル:2015年から車載用フラッシュストレージを販売

ルーベン氏 ウエスタンデジタルは主にストレージを扱っている会社です。車載ストレージには2002年に車載用ハードディスクで参入し、2015年より車載用フラッシュストレージの提供を続けています。

以前は車載用フラッシュストレージに大きな容量は必要とされていませんでしたが、ナビゲーションやインフォテインメントシステムなど車に様々な機能が搭載され、現在ではストレージの大容量化のニーズが増えてきています。そして将来的に車が自動運転化すると必要とされるストレージ容量は爆発的に増加すると言われていますので、弊社としては非常にフォーカスしている市場です。

弊社では、家電量販店などで一般的に販売しているSDカードなどのストレージ製品も扱っていますが、車載用ストレージはこのような民生品よりもさらに高いレベルでの品質が要求されます。振動など厳しい状況にさらされながらも故障しないことが求められ、温度環境もマイナス40℃からプラス105℃の間で安定して動作する品質が必要です。

対談中のラッセル・ルーベン氏=撮影:自動運転ラボ
■注目の「3D NAND」技術、生成データ増大に対応

ルーベン氏 埼玉工業大学さんは実証実験のサポートからソフトとハードも含めて開発に関わられていらっしゃいますが、自動運転車を作り上げるにあたってどういう性能を車載ストレージに求めますか?

渡部氏 先ほどおっしゃられたような品質面も含めて、標準的な車載器としての性能はまず必要になります。どれだけの容量が必要になるのかという点はまだはっきり見えない部分もあるのですが、例えば全国の高精度3次元(3D)点群地図を収めようとすると、800TB(テラバイト)は必要になるという試算もあります。

しかも地図は常に最新の情報にアップデートすることが必要になりますので、高速での読み書きもできなければいけません。

ルーベン氏 フラッシュストレージの容量は年々大きくなってきていて、1GB(ギガバイト)あたりのコストもどんどん下がってきています。最近では「3D NAND」という技術を使った製品も出ていまして、この技術に限界がなければ、数TB、数十TB、100TB単位くらいまで増えていく可能性は十分にあります。

ちなみに3D NANDはセルの垂直配置などによる高密度化によってストレージ容量を飛躍的に増やすことを実現できます。データの書き込み速度の高速化のほか、低消費電力や低コストであるなども特徴であると言えます。

弊社が昨年10月に発表した「iNAND AT EU312」や今年5月に発表した「iNAND AT EM132」は、ウエスタンデジタルの3D NAND技術を初めて採用した車載フラッシュストレージです。これらの製品はコネクテッドカーや自動運転はもちろん、AIデータベースやテレマティックス、V2V(車車間通信)やV2I(路車間通信)にも対応しています。

■完全自動運転時代、車内エンタメでもストレージは重要

自動運転ラボ 将来的に人が運転から解放される自動運転レベル4(高度運転自動化)や自動運転レベル5(完全運転自動化)が実用化したとき、これまでとは違った種類のデータが増えてくると思います。自動運転技術に精通している渡部教授から見て、どのようなデータが増えてくるか教えていただけますか?

渡部氏 完全無人での自動運転が可能な車両が登場すると、移動の概念が大きく変わります。それに伴い、車内で生成されるデータも増え、種類も増えてきます。

例えば自動運転で目的地まで移動している間は、従来はクルマを運転していた人が車内で映画を観ることもできるようになります。車内がそのようなエンターテイメントの場所になると、色々なエンタメサービスが提供されていくようになりますから、データを保存する車載ストレージの重要性は一層高くなりますよね。

自動運転ラボ レベル4以上の自動運転車ではハンドルやアクセルも必要無くなりますから、車内の空間デザインの自由度が増します。またAI(人工知能)がセンサーで周辺環境を認識して走行してくれますから、極端に言えば外が見えなくても問題ありません。こうしたことから窓をディスプレイ化したり、座席の位置も工夫したりできます。そういう意味でも、車内エンタメは高い可能性で広く浸透していきそうですよね。

ルーベン氏 そうなると、次世代通信規格の「5G」などを含めたデータ通信のコストも重要になってきますよね。通信量が無料になるかどうかは別として、自動運転を見据えたスマートシティなどが実現すれば、街中のWi-Fiスポットとデータのやり取りをするということも視野に入ってくると思います。

渡部氏 こうしたことを考えても、自動運転時代には高速通信に対応した大容量のストレージが求められてくると思います。

自動運転ラボ そのほかにも自動運転車を開発する上で、データについての課題などはありますか?

渡部氏 技術的な部分では例えば、自動運転でも使われるカメラの画素数は現在最高スペックでもおよそ1億画素くらいですが、人間の目は約5億画素とされています。その大きなデータを保存するストレージと処理するプロセッサがなければ、人間の目にはかないません。もし画像で全部やるならそこをどうするのというのは大きな課題の一つかもしれないですね。

ルーベン氏 ウエスタンデジタルとしてもこうした開発サイドからの要望に丁寧に耳を傾け、「大容量」「高速」「高品質」「高耐久性」といった、自動運転時代に求められる車載ストレージとしてのフルスペックに対応すべく、製品開発に力入れていきたいと思います。

自動運転ラボ 本日は対談ありがとう御座いました。

■【取材を終えて】車載ストレージは一層進化へ

我々が運転から解放される自動運転レベル4以上を実現するためには、高性能で大容量な車載ストレージが鍵となる。今回の対談では、自動運転車の作り手側とストレージの製造企業が密にニーズを確認し合っていくことで、車載ストレージは一層の進化を果たしていく可能性が感じられた。

車載ストレージの市場規模が拡大する中、ストレージ世界大手のウエスタンデジタルが今後どのような製品を世に出していくのかに注目だ。

>>特集目次

>>【特別対談】「大容量×信頼性」、車載業界屈指の半導体メーカーが見据える自動運転の未来

>>特集第1回:自動運転車のデータ生成「1日767TB」説 そのワケは?

>>特集第2回:桜前線も計測!"データ収集装置"としての自動運転車の有望性

>>特集第3回:自動運転車の最先端ストレージに求められる8つの性能

>>特集第4回:【対談】自動運転実現の鍵は「車載ストレージ」の進化にあり!

>>特集第5回:自動運転車と「情報銀行」の意外な関係性

>>特集第6回:自動運転の安全安心の鍵は「乗員のリアルタイムデータ」にあり

>>特集第7回:【対談】車載ストレージ、タクシーのデータビジネス下支え!

>>特集第8回:自動運転、車載機器の最重要5パーツをピックアップ!

>>特集第9回:AI自動運転用地図データ、どこまで作製は進んでいる?

>>特集第10回:自動運転車、ハッカーからどう守る?

>>特集第11回:改ざん阻止!自動運転業界がブロックチェーン導入を歓迎すべき理由

>>特集第12回:自動運転時代はクラウドサービス企業の成長期

>>特集第13回:自動運転、画像データ解析の主力企業は?

>>特集第14回:自動運転、音声データ解析の主力企業は?

>>特集第15回:日本、自動運転レベル4はいつから?ODD拡大ではデータの網羅性も鍵

>>特集第16回:日本、自動運転タクシーはいつ実現?リアルタイムデータ解析で安全走行

>>特集第17回:【対談】自動運転、ODM企業向け「リファレンス」の確立が鍵

>>特集第18回:パートナーとしての自動運転車 様々な「データ」を教えてくれる?

>>特集第19回:自動運転車の各活用方法とデータ解析による進化の方向性

>>特集第20回:自律航行ドローン、安全飛行のために検知すべきデータや技術は?

>>特集第21回:自動運転車、AIの「性格」も選べるように?人の運転データを学習

>>特集第22回:【対談】2020年代は「タクシー×データ」で革新が起きる!

>>自動運転白書第1弾:自動運転領域に参入している日本企業など一覧

>>特集第23回:自動運転に必須の3Dマップ、どんなデータが集積されている?

>>特集第24回:解禁されたレベル3、自動運行装置の作動データの保存ルールは?

>>自動運転白書第2弾:自動運転関連の実証実験等に参加している日本企業一覧

>>特集第25回:自動運転、企業の垣根を越えて共有させるべきデータ群は?

>>自動運転白書第3弾:自動運転業界における国内の主要人物一覧

>>特集第26回:コロナで早期実現!?自動運転宅配サービスに必要なデータは?

>>特集第27回:自動運転業界、「データセット公開」に乗り出す企業たち

>>特集第28回:自動運転と「データ通信」の実証実験、過去の事例まとめ

>>特集第29回:自動車ビッグデータの活用に取り組む「AECC」とは?

>>特集第30回:「次世代タイヤ」から得られるデータとは?

>>特集第31回:自動運転におけるデータ処理は「クラウド側」「エッジ側」の2パターン

>>特集第32回:自動車×ビッグデータ、自動運転領域を含めた活用事例まとめ

>>特集第33回:自動運転の「脳」には、車両周辺はどうデータ化されて見えている?

>>特集第34回:自動バレーパーキングの仕組みや、やり取りされるデータは?

>>特集第35回:検証用に車載用フラッシュストレージを提供!Western Digitalがキャンペーンプログラム

>>特集第36回:自動運転、「心臓部」であるストレージに信頼性・堅牢性が必要な理由は?

>>特集第37回:自動運転レベル3の「罠」、解決の鍵はドラレコにあり?

>>特集第38回:自動運転時代、ドラレコが進化!求められる性能は?

>>特集第39回:e.MMCとは?車載ストレージ関連知識

>>特集第40回:AEC-Q100とは?車載ストレージ関連知識

>>特集第41回:自動運転で使う高精度3D地図データ、その作製方法は?

>>特集第42回:ADASで必要とされるデータは?車載ストレージ選びも鍵

>>特集第43回:V2X通信でやり取りされるデータの種類は?

>>特集第44回:未来のメータークラスターはこう変わる!

>>特集第45回:自動運転の実証実験で活用されるデータ通信規格「ローカル5G」とは?

>>特集第46回:ドライブレコーダーが収集してきたデータ、今後収集するデータ

>>自動運転バス×データを考える BOLDLYとWestern Digitalが対談

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