自律性モビリティ

専用の AWS とパートナーのサービスとソリューションにより、先進運転支援と自動運転機能の開発を加速

オートモーティブ・カンパニー・オブ・ザ・イヤー

Frost & Sullivan が AWS を業界を支える主要企業として挙げた理由をご覧ください。

自律型モビリティの継続的な進歩を支える
先進運転支援システム (ADAS) および 自律走行車 (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。エンドツーエンドのプラットフォームには、データの収集、取り込み、保存、データの管理と処理、ラベル付けと匿名化、マップ開発、モデルとアルゴリズムの開発、シミュレーション、検証と検証、ワークスペース管理機能 (MLOps と DevOps を含む) を可能にする機能が含まれています。自動車業界やモビリティ業界の大手顧客は、開発規模を拡大し加速させるために、AWS を利用して自社の開発プラットフォームを自律的に強化し、当社の幅広いマネージドサービス、専用ソリューション、経験、パートナーコミュニティを活用して、新機能開発の拡大と加速に必要なアーキテクチャとテクノロジーを提供しています。

利点

拡張性の高いインフラストラクチャ
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。
データ管理の簡略化
開発プラットフォームツールチェーン全体でデータ管理の効率を高めることで、新機能をより迅速に提供できます。
ツールチェーンの互換性
AWS は、データレイクと複雑なツールチェーンをつなぐために必要なマネージドインフラストラクチャレイヤーを提供します。
市場投入までの時間の短縮
AWS 上に構築することで、俊敏性が向上し、検証が合理化され、開発時間が短縮されます。

自律運転車の機能開発

自律型機能開発プロセス

自律型モビリティのユースケースとソリューション

データの取り込みとプレ処理

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データの取り込みとプレ処理

データの取り込みを高速化するサービスを使用して、ペタバイト単位のデータに迅速にアクセスし、データを処理して、高品質で関連性の高いデータのみが保存され、エッジケースでも簡単に検索できるようにする
シナリオ

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データ管理、処理、分析

データラベリングと匿名化

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データラベリングと匿名化

操作ミスを減らしながらラベル付けと注釈付けを迅速に行い、高品質のデータセットを実現

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データラベリングと匿名化

データ管理、処理、分析

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データ管理、処理、分析

開発プラットフォームツールチェーン全体でデータ管理の効率を高めることで、新機能をより迅速に提供できます

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自動走行車ソフトウェア開発

モデル開発とトレーニング

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モデル開発とトレーニング

AI アルゴリズムの開発と機械学習ワークロードの実行を最大 5 倍高速化しながら、世界中に分散したチーム間のコラボレーションを強化します

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モデルとアルゴリズム開発

AM ソフトウェア開発

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AM ソフトウェア開発

業界標準のツールチェーンにアクセスできる共通のクラウドネイティブ環境で開発とテストを行います

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データの収集、取り込み、エンリッチメント

シミュレーションと検証

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シミュレーションと検証

数十億マイルを仮想的にテストして自律モビリティ機能のパフォーマンスを向上させ、数か月ではなく数日で KPI を達成

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シミュレーションと検証

自動運転データフレームワーク (ADDF)

データ処理パイプライン、可視化メカニズム、分析インターフェイス、シーン検索インターフェイスを使用して、ADAS および自律走行開発を規模/高速化します。

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Scene Intelligence with Rosbag on AWS

Scene Intelligence with Rosbag は、カスタムビジネスロジックを使用してセンサーデータを抽出し、オブジェクト検出を適用する手順をステップごとに説明する AWS ソリューションです。

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一部の AWS サービスを開始する

AWS Direct Connect クラウドサービスは、AWS リソースにつながる最短のパスです。ネットワークトラフィックは転送中に AWS グローバルネットワークに残り、公開インターネットにアクセスすることはありません。
業界最高水準のスケーラビリティ、可用性、セキュリティを備えたオブジェクトストレージであり、どこからでも任意の量のデータを保存、取得できます。
Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) は、安全でサイズ変更可能なコンピューティング性能をクラウド内で提供するウェブサービスです。
AWS Batch を使用することにより、デベロッパー、科学者、エンジニアは、数十万件のバッチコンピューティングジョブを AWS で簡単かつ効率的に実行できます。
Amazon SageMaker は、機械学習専用に構築された幅広い一連の機能をまとめて提供することにより、データサイエンティストとデベロッパーが高品質の機械学習 (ML) モデルを迅速に準備、構築、トレーニング、およびデプロイするのを支援します。
Amazon EMR は、Apache Spark、Apache Hive、Presto などのオープンソースフレームワークを利用して、ペタバイト規模のデータ処理、インタラクティブ分析、機械学習を実行するための、業界をリードするクラウドビッグデータソリューションです。
AWS CodeBuild はフルマネージド型の継続的インテグレーションサービスです。ソースコードのコンパイル、テストの実行、すぐにデプロイできるソフトウェアパッケージの生成を行います。
AWS CodePipeline はフルマネージドの継続的デリバリーサービスで、迅速かつ確実性のあるアプリケーションとインフラストラクチャをアップデートするパイプラインのリリースを自動化します。
Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) は、クラウドまたはオンプレミスで Kubernetes アプリケーションを実行およびスケールするためのマネージドコンテナサービスです。
Amazon FSx for Lustre は、コンピューティングワークロード用に、高コスト効率かつ高性能でスケーラブルなストレージを提供するフルマネージドサービスです。
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。
Amazon DCV と Amazon EC2 を使用することで、グラフィックを多用するアプリケーションを EC2 インスタンスでリモート実行を行い、ユーザーインターフェイスをよりシンプルなクライアントマシンにストリーミングできるため、高価な専用ワークステーションが不要になります。幅広い HPC ワークロードをお持ちのお客様は、リモート視覚化要件のために Amazon DCV を使用しています。Amazon DCV ストリーミングプロトコルは、Amazon Appstream 2.0、AWS Nimble Studio、AWS RoboMaker などの一般的なサービスでも利用しています。Amazon EC2 で Amazon DCV を使用するための追加料金はありません。ワークロードの実行と保存に使用する EC2 リソースの料金のみをお支払いいただきます。

お客様事例

大手オートモーティブ企業が 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。

Torc ロゴ

Amazon S3 上に構築したデータレイクで自律型トラック輸送を変革

Amazon S3 を使ってクラウド上のモダンなデータレイクに移行した Torc Robotics の主要なインサイトについてご紹介します。

 

 

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Torc Robotics が Amazon S3 上に構築したデータレイクで自律型トラック輸送を変革
BMW Group ロゴ

クラウドでの高度自動運転プラットフォームの開発

BMW がクラウドで次世代の高度自動運転開発プラットフォームを構築し、膨大な量のデータと AWS サービスを活用してシナリオのラベル付けとスケールの再処理を加速し、新しい機能をより迅速に提供する方法をご覧ください。

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BMW Group on AWS: クラウドパワーがもたらす運転体験 | アマゾンウェブサービス
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。

DXC technology ロゴ

AWS での DXC ロボットドライブ

お問い合わせ

KPIT ロゴ

KPIT SIL プラットフォーム

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capgemini ロゴ

ドライビングオートメーションとシステム検証 (DASV)

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シーゲイトロゴ

Lyveモバイルデータ転送サービス

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dspace のロゴ

シンフェラ

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エクイニクスのロゴ

Equinix Interconnection

お問い合わせ

オットメトリックロゴ

オットメトリックプラットフォーム

お問い合わせ

weights & biases ロゴ

Weights & Biases MLops プラットフォーム

お問い合わせ

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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Capgemini
関連リソース

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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DXC
関連リソース

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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開始

グローバルなオートモーティブメーカーからスタートアップ企業まで、すべてのタイプと規模のオートモーティブ産業関連企業が AWS に信頼を寄せています。AWS のエキスパートにお問い合わせのうえ、今すぐクラウドへのジャーニーを開始しましょう。