Junko Yoshida

米中間の貿易戦争が悪化の一途をたどる中、この2大経済大国の関係が破綻する可能性を示す、「デカップリング（Decoupling、分断）」というバズワードが登場している。しかし目の前の問題として、「本当に分断は進んでいるのだろうか」「マクロ経済レベルではなく、世界エレクトロニクス市場のサプライチェーンレベルの方が深刻な状況なのではないだろうか」という疑問が湧く。

米国ペンシルバニア州ピッツバーグに拠点を置く自動運転車の開発メーカーArgo AIは、2021年5月、比較的珍しい技術であるガイガーモード（Geiger-mode）センシングをベースとした同社のLiDARについて、一部の詳細を明らかにした。2021年末までには、この新型LiDARを、同社が隊列走行試験で使用する全ての自動車（約200台）に搭載する予定だという。

現在、自動運転車の市場は潜在的な可能性を秘めている。NVIDIAのCEOであるJensen Huang氏は、「数兆米ドル規模のエコシステム」の実現に向けた計画を自社イベント「GTC（Graphic Technology Conference）」でアピールした。

CEO（最高経営責任者）の継承は、非常に重要である。最近の報道によると、IntelのCEOであるBob Swan氏が近々退任し、その後任としてPat Gelsinger氏が就任するという。一方Qualcommは、現プレジデントであるCristiano Amon氏にCEOの後任を託すとしている。

複数の報道によると、中国のEV（電気自動車）新興企業であるWM Motorは2020年10月下旬、同社の自動車4台がわずか1カ月で発火し、1000台以上をリコールするという。リコールの対象となったのは、2020年6月から9月までに生産されたWM Motorの「EX5」。2015年に設立されたWM Motorは、発火の原因について「バッテリーセル内の汚染物質が引き起こした可能性がある」としている。

韓国の自動車大手Hyundai Motor Group（現代自動車、以下Hyundai）は2020年11月9日（韓国時間）、Hyundai、Genesis、Kiaの全モデルの車載インフォテインメント（IVI：In-Vehicle Infotainment）システムにNVIDIAのプラットフォーム「DRIVE」を採用する計画を発表した。

筆者は運転中に、周囲のクルマを運転する人について（男女関係なく）「嫌な奴！」と感じることがある。それは、その人が筆者の進路に割り込もうとしていると感じたときで、その勘は大体当たっている。

スウェーデンのティア1メーカーであるVeoneerとQaulcommが2020年8月27日（米国時間）に、協業提携を発表した。これにより、自動運転車スタック／SoC（System on Chip）プラットフォーム分野において、半導体メーカーやティア1、自動車メーカーの間で権力争いがまだ続いているということがよく分かったのではないだろうか。

米国では、経済の沈滞化が進む中、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）による死者数は1日当たり1000人を超えている他、失業手当の申請数は毎週数百万件に及ぶ。そうした危機の中、パンデミックに後押しされている新たな産業政策において、主役になっているのが半導体である。

「どれくらい安全なら、“十分な安全性がある”といえるのだろうか」。この疑問は、完全な自動運転車をめぐる全ての議論の中に潜んでいて、頭から離れることがない。多くの自動車メーカーは、自動運転車開発計画を保留する中で、この質問に対する回答も後回しにしているようだ。

NVIDIAがArmの買収に向けて交渉しているという報道が、エレクトロニクス業界を駆け巡った。破竹の勢いで成長するNVIDIAといえど、Armを取り込むことは難しいのではないだろうか。この報道を、アナリストとともに考察する。

エレクトロニクス業界は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的な拡大により、どれくらい深刻な影響を受けているのだろうか。世界中にCOVID-19が拡大し始めてから6カ月が経過した今、その打撃による影響の深さや広さについて判断すべき時期が来たといえるのではないか。

Appleが2020年3月に発表した「11インチiPad Pro（以下、特に記載がなければ2020年モデルを指す）」にはLiDARスキャナーが搭載されている。Yole Developpementの一部門であるSystem Plus Consultingは、11インチiPad Proを分解し、3Dセンサーモジュールを観察している。

米国対中国のAI（人工知能）バトルは、どちらが勝者なのか。これはよく聞かれる質問だが、正しく答えられていないことがあまりにも多い。米国では、「AI技術では中国がリードしている」と広く信じられている。しかし、経済学者のDieter Ernst氏は、最近発表した中国のAIチップに関する研究論文の中で、その考えに異議を申し立てている。

ホログラフィが復活しようとしている。次世代自動車のドライバーや同乗者に向けた商用ヘッドアップディスプレイ（HUD）に使われることになりそうだ。

新型コロナウイルス（COVID-19）の影響は、もはや中国だけではなく、世界の問題となった。エレクトロニクス業界の企業のほとんどが中国で実際に何が起こっているか、彼ら自身がどのような状況にあるのかについて語るのを好まないなか、EE Timesを有するAspencoreのグローバルチームによる総力取材で見えてきた、サプライチェーンにおける「12の教訓」について報告する。

「Mobile World Congress（MWC） 2020」の中止にもかかわらず、特に5G（第5世代移動通信） RFのフロントエンドモジュールでシリコン性能の限界に到達しつつあるエレクトロニクス企業の中で、5Gの追及は時間単位でより劇的に高まっている。

「“普遍的な”5Gスマートフォンはいつ登場するのか？」「ミリ波5Gを真に促進するのは、どんなアプリケーションか？」――中止となったMWCで答えを得るはずだった、モバイル業界への7つの質問。

膨大な数の記者会見やインタビューが行われた「CES 2020」。CESでの取材を終えて筆者が感じた「10の所感」をまとめる。

ChangXin Memory（以下、ChangXin）は、「中国で唯一のDRAMメーカー」として自社の独自性を公式に主張している。中国は、Yangtze Memory Technology（YMTC）が進めるNAND型フラッシュメモリの製造とGigaDeviceが設計するNOR型フラッシュメモリに加え、国産のメモリデバイスの製造計画を誇っているが、こうした成果よりもさらに大きな野心を抱いている。

中国は常々、「国内の半導体業界とサプライチェーンを確立し、米国への依存を減らしたい」とする熱意を表明しており、それに関するさまざまな情報がひっきりなしに流れている。しかし中国は、このような目的を実現する上で、正しい方向に向かっているのだろうか。

Volkswagenは2019年7月、Ford Motor（以下、Ford）の自動運転部門であるArgo AIに31億米ドルを投資することで合意した。Argo AIは米国ペンシルベニア州ピッツバーグを拠点とする新興企業で、自動運転車（AV）向けのフルスタックプラットフォームの開発に注力している。

安全な自律性を実現すること」は、AIベースの自動運転車の開発者にとって、解決することが最も難しい問題の1つとして挙げられる。米国ペンシルベニア州ピッツバーグに拠点を置く新興企業Edge Case Researchは、認識スタック のエッジケース（境目ぎりぎりで起こる特殊なケース）を識別する安全性評価プラットフォーム「Hologram」を開発している。

今こそ、自動運転車について率直な議論を行うべき時ではないだろうか。最近の予測では、どのメーカーも2025年まで、自動運転車への投資に対する見返りを得られそうにないとされている。また、完全な自動運転車の実現は、早くても2030年以降になる見込みだという。

NXP Semiconductorsにおける、機械学習分野の開発は現在、どのようになっているのか。同社のAI戦略・パートナーシップ部門担当ディレクターを務めるAli Osman Ors氏に聞いた。

米国と中国間の貿易戦争は、長期化が予測されている。米国の独立研究機関East-West Centerでシニアフェローを務めるDieter Ernst氏に、今回の貿易摩擦がAI（人工知能）分野に与える影響などについてインタビューを行った。取材当時、同氏は中国のAI業界の実地調査から帰国したばかりだった。

台湾では、新興企業エコシステムの構築が加速している。その中心人物が、台湾 科学技術省のLiang-Gee Chen氏だ。EE Timesは同氏にインタビューする機会を得た。

Huaweiは2019年4月12日（中国時間）、中国で最新スマートフォン「Huawei P30」と「Huawei P30 Pro」のフラッシュセールを実施したが、開始からわずか10秒で完売したという。Huawei P30／P30 Proの発売に伴って、さまざまな技術チームが分解レポートを最初に投稿しようと、先を争うように同製品の分解に取り掛かった。

Facebookは、米国カリフォルニア州シリコンバレーに拠点を置くIPプロバイダーのSonicsを買収した。Sonicsは、NoC（Network on Chip）や電力管理技術を専門とする非公開会社である。

MIPSアーキテクチャのISA（命令セット）をオープンソース化する方針を発表したWave Computing。しかし、オープンソース化を実現するということは、長い間慣れ親しんできた既存のIP（Intellectual Property）ライセンスビジネスであるMIPSから、大きく移行することを意味する。

ハイテク技術のスクープ記事を担当する記者としてHuaweiをレポートすることは、同社に対するバッシングが激しさを増している昨今は特に、難しい仕事だ。しかし幸運にも、深センにあるHuawei本社を訪ねる機会を得た。

米国EE Timesは「CES 2019」で、Qualcommのオートモーティブ担当にインタビューを行い、同社の車載向け製品の戦略について聞いた。

EE Timesは、「CES 2019」（2019年1月8〜11日、米国ネバダ州ラスベガス）において、複数の経営幹部たちの間で広まっている、「IntelがAMDの買収を検討しているのではないか」という興味深いうわさについて取り上げた。

Huaweiの経営幹部がカナダで逮捕されたことを受け、エレクトロニクス業界にも衝撃を広がっている。Huaweiをめぐり、米中による全面対決の姿勢がいっそう濃くなっている。

IBMは、「8ビットの浮動小数点数を使用して、深層学習モデルとデータセットのスペクトル精度を完全に維持した深層ニューラルネットワーク（DNN）のトレーニングを初めて成功させた」とするAIチップを披露した。

Teslaが完全な自動運転機能のオプション販売を開始してから、2年が経過した。Elon Musk（イーロン・マスク）氏は楽観視し過ぎたのだろうか。それとも、自分の信奉者たちが、同氏が描いた夢のロードマップを、喜んで進んでくれるはずだと信じていたのだろうか。

Armは2018年9月26日（英国時間）に、自社のエコシステムパートナーに向けた新しいプログラム「Arm Safety Ready」と、Split-Lock機能を搭載したSoC（System on Chip）開発者向けのアップグレード版プロセッサコア「Cortex-A76AE」を発表した。いずれも、ADAS（先進運転支援システム）および自動運転車の時代に求められる高い安全基準に対応することが可能だ。

レベル4およびレベル5の自動運転車開発メーカーは現在、マルチギガビット/秒クラスの通信速度を持つ車載コネクティビティの実現を要求している。これを受け、あらゆる業界団体や標準化団体は、そうした要件に沿った技術を開発する体制を整えているという。

Siemens（シーメンス）は2017年3月に、Mentor Graphics（メンター・グラフィックス）の買収手続きを完了させた。この合併買収は、エレクトロニクス業界にどのような影響を及ぼしたのだろうか。

Intelは2018年6月21日（米国時間）、同氏の辞任を発表。過去にIntel社員と合意の上で親密な関係にあり、それがIntelの社内規定に違反したとした。Robert Swan氏が暫定的なCEOに就任している。

Robert Bosch（以下、Bosch）とSTMicroelectronicsはいずれも、2017年のMEMS市場ランキングにおいてトップの座に就くことができなかった。世界第1位のMEMSメーカーの座を獲得したのは、Broadcomだったのだ。MEMS市場は、モバイルと自動車にけん引され、急速に成長している。それに伴い、勢力図にも変化が訪れている。

PCや携帯電話機で、広大なサプライチェーンを築き上げた台湾。これらのコンシューマー分野で築いた成功基盤を、自動車業界にも適用しようとしている。

車載レーダーシステムに限界があることは、よく知られている。従来のレーダーは距離分解能が低いため、近くの物体を識別できない。レーダーは、誤警報を鳴らすことも知られている。高速道路で役に立つようなレベルの迅速な情報処理には全く対応できていない。

台湾のEtron Technologyの創設者であり、チェアマン兼CEO（最高経営責任者）を務めるNicky Lu氏は、以前から「Heterogeneous Integration（以下、HI）」を提唱してきた。「HI」とは、どのようなものなのだろうか。

TSMC、MediaTek、Foxconn――。小さな国ながら、エレクトロニクス業界では多くの優良企業を抱える台湾は、いかにしてエレクトロニクス産業を成長させ、生き抜いているのだろうか。

中国のAlibaba Groupが、中国の組み込み向け32ビットCPUコアの設計を手掛ける中国C-Sky Microsystemsを買収した。中国における、半導体“自給自足”の動きが加速するのだろうか。

2018年3月に発生したUberの自動運転車による死亡事故は、多くの物議を醸している。これまで以上にシミュレーションが重要になってくると考えられるが、より大切なのは“何を”シミュレーションするのか、だろう。

自動運転車向け深層学習ソフトウェアの開発を手掛ける米DeepScaleは、「深層学習の分野は専門家が足りていない」と指摘する。

Uberの自動運転車による死亡事故を受け、自動運転技術の開発におけるシミュレーションの重要性が、より高まるのではないだろうか。

Uberの自動運転車が起こした、歩行者の死亡事故。地元警察が公開した映像を見ると、高性能なはずのセンサー類が、歩行者をどの程度検知できていたのか、大いなる疑問が残る。