Mobility-as-a-Service (MaaS) がスマート モビリティの重要な要素とみなされている中で、成長にとって重要な要素の 1 つはロボット車両技術であり、ロボット車両技術は組み込みセンサーに大きく依存することになります。
このシナリオでは、ハイエンドのセンサー技術と生のコンピューティング能力が継続的な市場破壊の中核となり、市場調査によると、ロボット車両用のセンサーは独自の産業となり、51% の CAGR で成長すると予測されています。今後 15 年間は %。そして戦略コンサルティング会社Yole Developpement (Yole)。新しいレポート「Sensors for Robotic Mobility 2020」の中で同社は、2024年までに9億ドル、2028年に34億ドル、2032年には170億ドルの収益を生み出すと予想していると述べた。街中を歩き回るロボットは100万台になるだろう。
2024 年のセンサー収益データは、ライダーが 4 億ドル、レーダーが 6,000 万ドル、カメラが 1 億 6,000 万ドル、IMU が 2 億 3,000 万ドル、GNSS 機器が 2,000 万ドルに分かれています。異なるセンサー モード間の区分は、今後 15 年間同じままではない可能性があります。
ロボット車両センサー システムの収益予測
ロボット車両センサー システムの収益は 2032 年までに予測される
それでは、Yole はスマート交通の開発においてどのような課題を抱えていると考えているのでしょうか? 現在の移動手段は５つの大きな制約に直面していると述べた。まず、最も脆弱な点として、歩行者の安全性が悪化しています。第二に、今日人々が住む傾向にある大都市では、公共交通機関は効率とコストの面で課題を抱えています。第三に、自動車はもはや以前のようなモビリティ ソリューションではありません。混雑と所有コストにより、この選択肢は損なわれています。第 4 に、航空交通量は現在急速に拡大していますが、都市と空港の接続が依然として不十分であるため、旅行は依然として困難です。第 5 に、現在のあらゆる移動手段によって CO2 排出が発生しているため、早急な変革が急務となっています。規制当局と顧客は、トップダウンとボトムアップの両方で変化を起こすことに前向きです。
ヨルの首席アナリスト、ピエール・カンブー氏は、旅行業界は適応する必要があり、一部の人にとってはこれが大きなチャンスになるだろうと述べた。同氏は、「ロボットモビリティは、この点で適切な項目すべてにチェックを入れていることは明らかだ。自動運転車、スペースシャトル、電動垂直離着陸機など、これらすべての新しいモードを組み合わせることで、郊外、都市間の『MaaS』が提供されるだろう」と語った。 「テレビが大規模に導入されても映画館が存続するのと同じように、以前の形式のモビリティはなくなることはありません。反対派の性別に関係なく、ロボットカー技術が 2032 年までに Netflix のモビリティを強化するでしょう。」
同氏はさらに、「混乱は私たちの街路や都市にも広がっている。モビリティは人間が長年にわたって社会を組織する方法を定義してきたが、私たちの世界は現在、新世代のロボット車両を中心に再考されている」と付け加えた。 Google、Baidu、Amazon、Uber などは、今後 10 年間で 2 兆 4,000 億ドルの価値があると予想されています。個人所有の自動運転車の販売を通じてさらに 1 兆 1,000 億ドルが生み出され、自動運転の付加価値により 2032 年までに総額 3 兆 5,000 億ドルに達すると予想されます。
ジュール氏によると、ロボット車両は、他の車両の主な懸念事項であるコストや長期的な信頼性を考慮していないという。重要なのは、センサー スイートの即時利用可能性、パフォーマンス、サポート性です。ロボット センサーのデータ フローは、下流のコンピューティング能力によって制限されます。前世代のロボットは数百トップ (毎秒数百万回の動作) でしたが、最新のロボット車両は千トップ (トップ) のオーダーです。これにより、センサー データ フローの限定的な増加が実現されます。これは、Yole が「ムーアの法則」と呼ぶものに関連しています。必要な計算能力は、データフロー入力の 2 乗に応じて増加します。センシングカメラ、レーダー、ライダーの数は、ロボット車両コンピューターの能力よりもはるかに遅い速度で増加するでしょう。
データの希薄性に対する解決策は、ロボット工学者が「より良い」データを使用すること、つまりセンサーが他の種類の情報を取り込むことです。情報の量ではなく、質が向上しました。産業グレードのカメラとレーダーに加えて、3D センシング LIDAR、ナビゲーショングレードの GNSS デバイスと IMU、そして最近では熱赤外線カメラも多用しています。
自動車のセンシングとコンピューティングのための革新的なソリューション
自動車のセンシングとコンピューティングにおける将来のイノベーション
レポートの市場と収益の予測は、2020 年が最初のロボット車両が工業化される年になることを示唆しています。初期の車両製造では、センシング機器への支出が最も多くの割合を占め、総コストの 36% を占めると報告書は予測しています。センシング機器への支出は、2032 年までにロボット車両ハードウェアの総設備投資の 28% を占めると予想されます。ソリッドステートの使用と技術拡張の利点により、センシング機器の価格が削減されると同時に、この機器の性能も向上します。ロボットカーの総コストは、2032 年までに 124,000 ドルに削減される予定です。
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