情報通信技術 (ICT) は概ね1990年、2000年、2010年とほぼ10年毎をエポックに地殻変動的な進化を遂げてきた。その延長線上で「2020年以降のICTの進化を予測」し、それらがどう「コネクテッド・カーやVehicle IoTと言ったクルマの進化」と関連し、「クラウドと車載機上への人工知能 (特にディープ・ラーニング) の導入」が如何に「自動運転の実現に貢献」し得るのか、更に「それらの実装と、課題と解決策」はいかなるものかを概説する。
- IoT時代突入で変わるICTの未来
- ICTの変化と「クルマのIoT (Vehicle IoT) 」の出現
- 今後さらに進むクルマとスマホの共存関係
- センサー・ネットワークとしてのクルマ
- ADASとビッグデータの関係
- ビッグデータからディープ・ラーニングへ
- ディープ・ラーニングの適用分野とクルマへの重要性
- 人工知能はクラウド上に既に発生している
- 将来のICTがクルマをどう変えるのか
- 自動運転 (含:高度運転支援) の実現にはICTが必須
- ICTがなければ自動運転車は走らない
- 自動運転とは何か
- 計画的自動運転の為にVehicle IoTが必須
- コネクテッド・カーの現状と今後 (インフォテインメントから安全・安心・利便性追求へ)
- 自動運転を実現するコンピュータ処理能力の今後
- クルマと携帯通信網の関係 (4G/5Gの動向)
- 脳の構造と自動運転の関係
- 地図の作り方と意味が変わる
- 自動運転車用の新しい地図の作り方
- 地図がなければ自動運転車は走らない
- 二次元地図はヒトの為、三次元地図はクルマの為
- クラウドと地図の関係=Vehicle IoT
- Vehicle IoTにより地図は皆が作るコンテンツとなる
- ICTは今後どの様にクルマに実装されていくのか
- クルマを自動運転化する為のICTの実装方法 (End-to-end)
- 自動運転に向けた国際協調の重要性
- 地図、周波数帯域、通信方式
- 自動運転車実現に向けた課題
- サイバー・セキュリティのリスクと対策
- プライバシー問題と対策