自律型モビリティ

AWS およびパートナーによる専用サービス/ソリューションで、自動運転車の開発を高速化

AWS は自動運転車 (AV) 開発の発展を継続的にサポートしています。
先進運転支援システム (ADAS、Advanced Driver-Assistance Systems) および AV システムの開発とデプロイには、きわめてスケーラブルなコンピューティング、ストレージ、ネットワーク、分析、深層学習フレームワークを活用した開発プラットフォームが必要です。このプラットフォームには、収集、取り込み、保存、処理、分析、ラベリング、注釈、マップ開発、アルゴリズムとモデル開発、シミュレーション、検証と確認、ワークスペース管理 (MLOps および DevOps を含む) などの機能が求められます。自動車産業大手のお客様が ADAS/AV 開発プラットフォームとして採用しているのが、幅広く奥深いマネージドサービス、ソリューション、経験、パートナーコミュニティを誇る AWS です。AWS では、安全で信頼性が高くコスト最適化された自律システムおよび ADAS システムの開発に必要なアーキテクチャとテクノロジーを実現できます。

利点

コンピューティング、ストレージ、ネットワークの比類なき規模
AWS は、開発と検証用に数千基のコンピューティングコアを提供して、ペタバイト規模のデータ処理、ストレージ、管理のニーズに応えます。
市場投入までの時間の短縮
AWS で構築すれば、ソフトウェアエンジニアリングを最適化して俊敏性を高めることができ、開発および検証のコストを削減して、市場投入までの時間を短縮可能です。
コストを管理する複数の方法
AWS はあらゆるクラウドの中で最多のストレージクラスを有しており、アクセス頻度、耐久性、可用性の要件に基づいてデータが設定され、課金されるため、コスト効率を改善できます。

自律型モビリティソリューションおよびサービス

AWS は、自動車産業に特化したソリューションとサービスを提供しています。自動運転車や先進運転支援システムなどの開発を高速化する、AWS 自律型モビリティソリューションをご覧ください。

AWS IoT FleetWise のアイコン

AWS IoT FleetWise

AWS IoT FleetWise を使用することで、自動車メーカーは、車両データをほぼリアルタイムで収集および変換して、クラウドに転送できます。さらにそのデータを基に分析と機械学習を活用して、車両の品質、安全性、自律性を改善するアプリケーションを構築可能です。しかも、これらを簡単に、かつ高い費用対効果で実現できます。

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AWS での自動運転車データレイクのアイコン

AWS での自動運転車データレイク

きわめてスケーラブルなストレージ/コンピューティングサービスや先進の深層学習フレームワークにより、自動運転車データの収集、取り込み、保存、分析を実現し、本格的な自動運転車開発をサポートします。

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DXC および AWS ロボットドライブクラウドのアイコン

DXC および AWS ロボットドライブクラウド

AWS 上のツール、サービス、ベースバックエンドプラットフォームを提供します。自動運転に固有のワークロード向けに最適化された豊富な AWS のサービスにより、自動運転機能とソフトウェアの構築を高速化することが可能です。

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Capgemini Driving Automation System Validation のアイコン

Capgemini Driving Automation System Validation

自動運転の基盤となるアーキテクチャとテクノロジーを迅速に導入できるよう OEM をサポートします。

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AWS のサービス

Amazon EC2 T4g インスタンスでは、Arm ベースの AWS Graviton2 プロセッサが使用されます。T4g インスタンスは、ベースラインレベルの CPU パフォーマンスを実現する、バースト可能な低コストの次世代汎用インスタンスタイプです。いつでも必要なだけ CPU 使用率をバーストさせる機能を備えています。
Amazon EC2 Inf1 インスタンスは、クラウドで最も低いコストで高性能機械学習推論を実行します。
Amazon EC2 P4d インスタンスは、クラウドでの機械学習トレーニングとハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) アプリケーションにおいて、最高のパフォーマンスを発揮します。
Amazon EC2 P3 インスタンスは、クラウド内でハイパフォーマンスコンピューティングを実行可能です。最大 8 基の NVIDIA® V100 Tensor Core GPU と、最大 100 Gbps のネットワークスループットにより、機械学習と HPC アプリケーションを実行します。
Amazon SageMaker は、幅広い一連の機械学習専用機能をまとめて提供することで、データサイエンティストとデベロッパーをサポートし、高品質の機械学習モデルの迅速な準備、構築、トレーニング、デプロイを可能にします。
Amazon SageMaker Ground Truth はフルマネージド型のデータラベリングサービスです。機械学習のための高精度なトレーニングデータセットを簡単に構築できます。
Amazon SageMaker Ground Truth Plus を利用すれば、ラベリングアプリケーションを構築したり、ラベリング担当者を管理したりすることなく、質の高いトレーニングデータセットを作成できます。
AWS Wavelength は、AWS コンピューティングおよびストレージサービスを 5G ネットワーク内に組み込んで、超低レイテンシーアプリケーションを開発、デプロイ、スケールするためのモバイルエッジコンピューティングインフラストラクチャを提供します。
AWS Snowcone は、エッジコンピューティング、エッジストレージ、データ転送のデバイスからなる AWS Snow ファミリーの最小モデルです。

お客様事例

大手自動車会社が AWS 自律型モビリティソリューションでビジネスを変革している方法をご紹介します。

Mobileye のアイコン

Mobileye: 自律型モビリティ実現への困難な道のりをナビゲートする

自動運転車 (AV) は、各種の先進運転支援システム (ADAS) と、着実に増加している AV の路上テストプログラムから明らかなように、現実のものとなりつつあります。Mobileye は、ADAS および自動運転ソリューションの技術開発における世界的リーダーであり、このテクノロジー革命において中核的な役割を果たしてきました。

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自律型モビリティ実現への困難な道のりをナビゲートする (56:41)
Lyft レベル 5 のロゴ

Lyft が Amazon EC2 スポットインスタンスを使用してシミュレーション能力を高め、コストを削減

Lyft は Amazon EC2 スポットインスタンスを使用してシミュレーション能力を高め、コストを削減し、自動運転システムのパフォーマンスと安全性を改善しています。

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トヨタ・リサーチ・インスティテュートのロゴ

トヨタ・リサーチ・インスティテュートが AWS での深層学習によって安全な自動運転車の開発を世界規模で高速化

トヨタ・リサーチ・インスティテュートは、Amazon EC2 P3 インスタンスを使用して大量のデータを収集し効率的に処理することで、自動運転システムの開発を高速化しています。

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Momenta のロゴ

Momenta が AWS により自動運転テクノロジーの発展を促進

Momenta は、AWS のストレージおよび IoT ソリューションを使用して、自動運転車のオンボードセンサーから数百ペタバイトのデータを収集し、処理しています。

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WeRide のロゴ

WeRide が AWS により自動運転機械学習モデルのトレーニングに要する時間を数週間から 12 時間に短縮

WeRide は AWS により、自動運転機械学習モデルのトレーニングに要する時間を数週間から 12 時間に短縮しました。

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TuSimple のロゴ

TuSimple が AWS を使用して自動運転レベル 4 トラックを開発

TuSimple は AWS 上で、数十億キロの走行をシミュレーションし、高度な深層学習アルゴリズムを使用する自動運転プラットフォームを開発しました。

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主要な業界パートナーとの革新

当社は、技術的専門知識を実証して AWS でのソリューション構築を成功に導いた実績を持つ AWS パートナーと、グローバルなコミュニティを形成しています。

リソース

AWS Automotive のブログ記事、動画、ポッドキャストなどのリソースで、詳細および最新の状況をご確認ください。

主なリソース

自動運転車開発の eBook

自動運転車は、安全性、効率性、利用可能性の高まった未来を約束し、人による運転の必要性を最小限に抑え、最終的に不要にします。こちらの eBook で、トヨタ・リサーチ、Lyft、Momenta、TuSimple が AWS でどのように自動運転システムを構築し、開発を高速化しているかをご確認ください。

自動運転向け自動シーン検出パイプラインの構築のサムネイル
ブログ

自動運転向け自動シーン検出パイプラインの構築 – ADAS ワークフロー

こちらの 2020 年の Field Notes ブログ記事は、リファレンスアーキテクチャを使用して自動運転データレイクを構築する方法について説明しています。

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高速道路上の自動運転車のストック画像
ブログ

自律トラック輸送が自動運転車開発において思いがけず脚光を浴びた理由

高速道路でよく見かけるクラス 8 商用トラック、つまり大型トレーラーは、比較的予測可能な条件を備えた長距離ルートで、膨大なキロ数を走破していることが一般的です。これは、自動運転テクノロジーの開発と実証に理想的な環境です。

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AWS RoboMaker によるシミュレーションのサムネイル
ブログ

GPU およびコンテナサポートにより、AWS RoboMaker でどんな高忠実度シミュレーションも実行

AWS RoboMaker が、コンピューティング負荷の高いワークフローに向けた GPU ベースのシミュレーションジョブをサポートし、高忠実度シミュレーションに対応しました。

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rviz および Webviz を使用した AWS での ROS bag データのサムネイル
ブログ

自動運転向けの rviz および Webviz を使用した AWS での ROS bag データのデプロイと視覚化

こちらのブログ記事では、2 つの一般的な視覚化ツールを使用して、AWS で ROS bag データをデプロイおよび視覚化する 3 つのソリューションについて説明しています。

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Amazon SageMaker Ground Truth における動画ラベリング
ブログ

Amazon SageMaker Ground Truth で動画にラベリングする

モデルが高度化するにつれて、ますます多くの AWS のお客様が、動画コンテンツに機械学習予測を適用しています。自動運転はおそらく最もよく知られたユースケースであり、道路条件や移動するオブジェクトをリアルタイムで正しく検知し、追跡する安全性が要求されます。

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3D 点群ラベリングのサムネイル
ブログ

Amazon SageMaker Ground Truth で 3D 点群にラベリングする

組み込みグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) と、ナビゲーションおよびラベリング用のショートカットを使用することで、ラベル、ボックス、カテゴリーを3D オブジェクトに迅速かつ正確に適用できます (「車両」「歩行者」など)。

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開始

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