Amazon at CES 2020 – 接続性とモビリティ

コンシューマーエレクトロニクスショー (CES) が明日から開催されます。この展示会は、5G、IoT、広告、自動車、ブロックチェーン、健康とウェルネス、家庭と家族、没入型エンターテイメント、プロダクトデザインと製造、ロボット工学と機械知能、スポーツなど広い分野での開発に関して、最新の情報が得られる最大の機会です。

CES での Amazon
ラスベガスの CES に参加する予定であれば、ぜひラスベガスコンベンションセンターにある Amazon Automotive の展示に足を運んでみてください。ブース 5616 にて、次世代ソフトウェアによる車両の製造を行う自動車メーカーと開発者を支援している弊社の取り組みを紹介しています。

この業界は、メーカーが車両の設計と製造を行うだけでなく、複数の形態のモビリティを含むより大きなビジョンを実現することで、改革を続けていることが知られています。

ブースにはいくつかデモがあり、車両、接続性、ソフトウェア、アプリ、センサー、機械学習を新しい方法でマッシュアップした場合にどんなことが可能となるかを確認することができます。

キャデラックがたたどって来た道 – データ駆動型のショッピングを体験できる、インタラクティブかつ没入型のデモで、あらゆるタッチポイントで顧客にアプローチします。ZeroLight を搭載したこのデモは AWS で実行しており、GPU を装備した EC2 インスタンスでリアルタイムに生成される 3D 画像を使用しています。

モビリティの未来 – Alexa Auto SDK と AWS Machine Learning サービスをいくつか利用したデモで、 インタラクティブな車載サポートを作成します。ドライバープロファイルをクラウドに保存し、Amazon Rekognition を使用してドライバーの適切なプロファイルを読み込みます。機械学習を使って毎朝行く最寄りのコーヒーショップを見つけるなど、繰り返す行動を検出します。

Rivian Alexa – フルビークルのデモで、Alexa Auto SDK との深い統合をお見せします。これは Rivian が近く発表する R1T Electric Truck でのコアビークル機能の制御に使用されています。

スマートホーム/スマートガレージ – この集合デモは自宅と車の間を Alexa で統合する方法について紹介します。Amazon Pay、Fire TV、Ring など複数の Amazon および Alexa の製品を装備しています。

カルマオートモーティブ/ブラックベリー QNX – このデモは AWS IoT と機械学習推論モデル (Amazon SageMakerで開発した) に基づいて構築され、2 つのユースケースを含んでいます。ユースケースの一つはカルマの電気自動車のデータを使用して、バッテリーの状態を予測する方法を示します。もう一つは、クラウドでトレーニングしたモデルをエッジで (車両内で) 実行し、車両機能を制御するジェスチャを検出する方法を示しています。

アクセンチュア パーソナライズドコネクテッドカーアドベンチャー – このデモでは、ID とパーソナライズ化を使用して独自の交通手段を作成する方法を示します。Amazon Personalize を活用し、学習した優先順位とリアルタイムで収集したコンテキストデータを使ってカスタマイズされます。

アクセンチュアのデータ収益化 – このデモでは、顧客のプライバシーを保護しながら、データ収益化を行います。Amazon QLDB と AWS Data Exchange を使用するデータ管理リファレンスアーキテクチャを中心に構築されており、分析情報、予測、レコメンドに焦点を当てた同意と価値交換が可能となります。

デンソーコネクテッドカーリファレンスシステム – CVRS は AWS Connected Vehicle Solution に構築されたインテリジェントかつエンドツーエンドのモビリティサービスです。エッジとクラウドコンポーネントを組み合わせた階層化アーキテクチャを使用することで、モビリティサービスプロバイダーはゼロからスタートする必要がなく、革新的な製品を構築できるようになります。

WeRide – この企業は中国で、自律走行車に取り組んでいます。自律性をサポートする ML トレーニングとフリート管理システム全体を、AWS で実行しています。このデモでは、コネクテッドカーおよび自律走行車を AWS クラウドがどのようにサポートしているかをお見せしています。

Dell EMC/National Instruments – 共同開発デモで、自律走行車両開発のハードウェアインループ (HIL) フェーズに焦点を当てています。このフェーズでは、現実の条件下で実行する実際の車両ハードウェアを使用します。

Unity – このデモでは、Unity を使って構築した自動走行車のソフトウェアインザループ (SIL) シミュレーションを紹介しています。ベルリンの正確で写真のようにリアルな描写で、時間、天気、風景などのパラメータを動的に変化させる機能を備えています。Unity Simulation フレームワークと AWS を利用し、各シーンにおける 100 個の順列を生成して、トレーニングデータとして並列で使用します。

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Jeff