福田道路と日本電気(NEC)は共同で、AI(人工知能)技術を活用して映像から道路のわだち掘れ、ひび割れを同時に検出する「舗装損傷診断システム」を開発した。
アプトポッドは、IoTクラウド基盤と通信機能を搭載したデータロガーを開発している企業だが、クラウドと独自の高速双方向通信を組み合わせ、車のセンシングと制御を統合管理できるソリューションも持っている。
ピーチ・アビエーションは、機密情報を含む保有データを、よりセキュリティ性の高い環境で管理するため、分散型エッジコンピューティング基盤とAI(人工知能)を活用したデータ管理の実証実験を実施する。
ユピテルとNTTドコモは、ユピテルの車載器やロボット型端末等にドコモのAI・IoTの技術を活用し、商品開発・サービス提供を協業推進することで合意したと発表した。
自然言語処理に対応した音声認識エージェント(AI)は、これからの自動車には欠かせない機能になる。前回、その背景や理由を述べた。では、現状の音声認識技術の実装はどの程度まで進んでいるのだろうか。
2016年は自動運転やコネクテッドカーの話題に明け暮れた感のある自動車業界だが、この潮流は2017年も続くだろう。しかし、本格的な自動運転の前にクリアしなければならない課題がある。それはAIの音声認識、正確には自然言語処理技術だ。
知能化技術を研究・開発する新拠点「HondaイノベーションラボTokyo」を東京・赤坂に開設するホンダ。その本田技術研究所の脇谷勉上席研究員が、V2Xから自動運転、その先のリスクやモラルについて、「オートモーティブワールド2017」特別講演の中で語った。
XILINXのブースでは、深層学習によるAIモデルをFPGAに実装したデバイスが参考展示されていた。そのための開発ツールとともに市場に投入する予定もあるというので、実現すればモバイルアイのAIカメラモジュールのような製品の開発・量産がやりやすくなる可能性がある。
カーナビやインフォテインメントシステムの操作に音声認識を導入し、さらにNLU(自然言語理解)やAI(人工知能)開発でその精度を高め続けているニュアンス・コミュニケーションズ(以下、ニュアンス)。
ホンダは研究開発部門である本田技術研究所を通じてAI(人工知能)の研究開発を行う新拠点Honda イノベーションラボ Tokyoを東京・赤坂に開設する。準備プロジェクトを手がける脇谷勉上席研究員は「AIの社会実装をやる研究所」と語る。
NVIDIAは1月4日、ゼンリンと自律走行車両用の日本向けHDマップソリューションについて共同研究することで合意したと発表した。
グローバルメガサプライヤーの一角であるドイツのZFは1月4日、CESのプレス向けイベントで、NVIDIAとの戦略的提携による自動運転用AIシステム「Pro AI」を発表した。
トヨタ自動車は1月4日、米国ラスベガスで開幕したCES 2017において、未来のモビリティを具体化したコンセプトカー、『コンセプト-愛i』を初公開した。