2017」を開催し、同社製品の開発者向けセミナーなどを行なった。CEOの呉文精氏といった同社幹部による基調講演が実施され、そのなかでルネサスの新製品や新しい取り組みなどが紹介された。autonomy」を紹介し、エッジと呼ばれる車載システムからクラウドサーバーなどの自動運転システム全体をE2E(エンド・ツー・エンド)で提供していくと明らかにした。autonomyは自社の半導体だけでなく、パートナー企業のソリューションを含めたトータルパッケージとして提供することで、自動車メーカーが自動運転車をより実現しやすくしていくという。CEOの呉文精氏などの同社エグゼクティブがルネサスの戦略などについて説明した。このなかで呉氏は「AIというと“クラウドにあるAIエンジン”という認識が一般的だと思うが、今後は“エンドポイントにあるAI”、つまり“e-AI”の重要性が増していくと考えている。e-AIを実現するにはリアルタイム制御、機能安全、セキュリティ、低消費電力など4つの課題があり、それぞれを解決しなければならない」と述べ、同社として、今回のイベントのテーマが「e-AI」、つまり、IoT機器やクルマなどのエンドユーザー側(エンドポイント)にあるAIであるとした。リアルタイム制御という観点では、「クラウドのAIを使うと反応が返ってくるまでに0.5秒かかるが、e-AIでは0.005秒。自動車で言えば28mは進んでしまう時間で、それでは事故が発生してしまう」(呉氏)と、e-AIでは処理時間のレイテンシ(遅延時間)が短くできるとした。このほか、故障などに備える機能、マルウェアなどへの対応といったセキュリティが重要だとした。e-AIは応答時間が早い自動運転を実現するには不安を払拭する必要がある消費電力の観点では「AIの処理が増加すると、消費電力が上がり発熱も増える。自動車に入れていくには消費電力を抑え、発熱も低減していく必要がある」と述べ、ルネサスが買収したインターシルの省電力ソリューションなどを紹介した。Type-Cの開発ボード。インターシルとルネサス両社のICが利用されているルネサスがe-AIのソリューションを提供していく呉氏は「ルネサスはそうした各種の課題を解決できるソリューションを持っている。現実社会は壊れても痛くないような3Dゲームの中のファンシーな世界とはかなり違っており、信頼性が重要になる。現在、PCやスマートフォンの巨人が我々の領域に攻め込んできているが、我々は信頼とパートナーを武器に必ず勝ち残っていく」と述べ、ルネサスの強みである組み込みや、自動車産業に参入が相次いでいるPCやスマートフォン向けの半導体を製造するメーカーとの競争に勝ち抜いていくと強調した。大村隆司氏による講演が行なわれた。大村氏は「2013年に本部長に就任したときは、震災後で会社も厳しい状況だった。それまでのプロダクトアウトでは買っていただくのが難しいと考えて、デモを作るなどしてきた。震災時にはここにいるみなさまに支えられて乗り越えることができた。感謝したい」と述べ、震災を乗り越えたルネサスが新しい方向性でやってきて、すでに車載製品の新規商談の7割が海外からになっているといった成果が出ていることを強調した。ルネサス自動車事業の歩み顧客のおかげで震災を乗り越えられたグローバルでの売り上げが増えている自動車業界の変化と3つのキーワード大村氏は「自動車業界の変化は3つのキーワードで表現できると考えている。それが『エコカー』『コネクテッドカー』『自動運転』だ。いう話をすると、『クルマは走るスマホになる』と言う人もいる。本当にそういうことが起きるのだろうか?」と述べ、自動車業界で起きているトレンドについて説明した。「自動車業界には2つの潮流がある。それは『オーナーカー』と『サービスカー』だ。それをどのように捉えるか。サービスカーについては、自動車メーカーとITプロバイダーの意図が異なっている、ITプロバイダーはサービスの一環としてクルマを開発する可能性もある」と述べ、自動車産業が大きな転換期を迎えていることを指摘した。クルマは走るスマホに?「オーナーカー」と「サービスカー」という2つの潮流サービス主導の変革サービスカーの技術進化さらにエコカーへの対応では、ルネサスがイベント前日に発表した従来品から4分の1のサイズになるとなる3.9リッターで100kWを実現したモーターインバーターを紹介。EV(電気自動車)としては現在のような小型車だけでなく、SUVや大型車にも展開可能になるとした。インバーターのソリューションを拡充100kWクラスの新しいインバーター100kWの新インバーターで4輪を駆動するデモまた、コネクテッドカー時代に向けては、クラウドとの連携ソリューション、さらにはコミュニケーションゲートウェイ向けの製品群などを紹介。2017』で展示した自動運転デモ車を日本で初めてデモ走行」参照)を実施したこともアピールした。クラウドサービス連携ソリューションコネクテッドカー向けのゲートウェイ自動運転車のデモカー。2018年の開発目標も示された自動運転のセンシング、AIソリューションのロードマップスマートカメラやレーダーの分野で受注を獲得しているまた、近年ルネサスが参入したスマートカメラやレーダーの分野で、急速に参入が進んでいることをアピールし、2019年度に量産される海外メーカーの車両でカメラが、同じく2019年度に量産される国内メーカーの車両でレーダーの搭載が決まっていることをアピールした。ルネサスはアナログデバイス(ADI)のRFモジュールを採用する77/79GHz帯レーダーユニットをこのイベントに合わせて発表している。autonomyを導入することを発表した。大村氏は「ルネサスの自動運転のデモカーは自社だけで作っているのではない。『TTTech』やカナダの『Waterloo大学』といったパートナーと一緒に作っている。Consortium」などの活動を軸にして、自動車メーカーに対してE2Eでソリューションを提供していくことをアピールした。けの半導体メーカーは、各社ソリューションをエンド・ツー・エンド(最初から最後まで)でパッケージにして提供することが世界的な潮流になりつつある。IntelがMobileyeを買収したり、QualcommがNXPを買収したりというのは、そうした流れの延長線上にある。autonomyと言える。ルネサスの強みは制御系のマイコンを押さえていることで、そこに「R-Car」などの新しいソリューションを提供して、自動運転時代に備えるというのがルネサスの基本的な戦略になっている。それでも一部足りないモジュールなどもあるが、それは無理矢理自社で揃えるのではなく、よいものがあればどんどん他社と手を組んで、業界各社で構成するプラットフォームとして自動車メーカーやティワンの部品メーカーに提供していく。autonomyということになるだろう。V3M」もちろん、ルネサスは自社製品の拡充も進めている。V3M」を発表している。V3Mには画像認識エンジンのアクセラレータが入っており、それをディープラーニングの推論に利用して低負荷での画像認識が可能になるという。V3Mに内蔵されているCPU(Cortex-A53/デュアルコア/800MHz)と画像認識エンジンのアクセレータを利用した場合で比較。同じ1Wの消費電力の場合、前者が70.3msかかっているのに対して、後者は3msに過ぎないことを公開した。V3Mを指で触って熱くないことを確認することも可能で、汎用プロセッサであるGPUやCPUを利用することに比べて効率がよいとアピールされていた。V3Mのスペックは以下のようになっている。ビデオエンコーダビデオ出力(4レーン)/ビデオ入力(4レーン)CAN-FD(2チャネル)イーサネットAVB(1チャネル)FlexRay(2チャネル)28nm製造プロセスルールR-Carシリーズのロードマップ。今後も3W以下の製品と低消費電力を維持するなお、吉岡氏は現在開発中の次世代製品、そして将来製品に渡って、スマートカメラ向けの製品は3Wを越えないよう維持する計画であることも明らかにした。クルマのカメラは非常にスペースが限れた場所に設置されるため、消費電力、そしてそれに伴う発熱が課題となっており、低消費電力が今後も維持されるというのは競争上重要なポイントとなるだろう。