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「自動走行車」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

CEATEC 2026で携帯4社幹部が集結し、ネットワークとAIの融合に関する最新事例や今後の展望を語った。各社は基地局制御の最適化や省電力化にAIを導入し次世代規格である6Gを見据えた開発を加速させている。AI機器の普及に伴い、上りや低遅延を強化することが求められている。

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9月末に開かれたファーウェイの日本メディア向けプレスツアーで、深?の旗艦店と、欧州の街並みを模した東莞の研究開発拠点「松山湖キャンパス」を見学した。店には日本未発売のスマートフォンやPC、同社が開発に関わる車が並び、運転支援システムを使った公道の試乗もあった。写真で紹介する。

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ロボットや自動運転に必要な機能を、全て機器の中に積み込む――。そのやり方はコストでもサイズでも限界がある、とNTTドコモビジネスは言う。同社が打ち出したのは、フィジカルAIの機能を通信網の側へ「オフロード」する発想だ。IoTで培った基盤は、フィジカルAIへどう進化するのか。同社の取り組みから探る。

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京都大学の研究グループは、60GHz帯を利用し、超広帯域移動通信とセンシングを融合する広帯域移動伝送試験装置を開発した。実際に走行する車両を用いた実証実験では、最大10.3Gビット/秒の高速無線伝送を確認。通信電波を利用し、平均約3mの誤差で車両位置を推定することにも成功した。

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本連載では、システムとシステムがつながる、より複雑なシステムの安全性解析の理論である「STAMP」の魅力と実力を分かりやすく伝えていく。第1回は、故障から機能不足/誤使用、AIの不確実性へと安全要求が変化してきた近年のシステムにおいて、先行する業界の標準化動向を参考にしながら、STPAに期待される役割について紹介する。

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韓国のSTRADVISIONとAmazon Web Services(AWS)は、STRADVISION東灘(トンタン)オフィス(韓国華城市東灘)内でメディア向けツアーを開催し、両社の事業取り組みについて説明した。本稿では事業説明会で説明を実施したAWSのTiffany Bloomquist(ティファニー・ブルームキスト)氏と、STRADVISIONのTaesan Kwon(テサン・クォン)氏に対するインタビュー取材の内容を紹介する。

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AI技術の進展は、通信ネットワークにも構造転換を迫りつつある。AI特有の新たな通信形態が急速に広がり、ネットワークの性能基準や設計思想そのものの見直しが求められている。2026年8月開催の技術セミナー「Nokia Amplify Japan 2026」で、ノキアはこうした変化への対応策とその先にある6Gの姿について解説した。

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自動運転車が一般的になる日が近いかもしれない。国内外の企業が、日本でのレベル4実装に狙いを定めている。ティアフォーやWaymoの動向を理解する上で鍵となる「世界モデル」とは何か。日本勢の勝ち筋はどこにあるか。

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AIが世界規模で急速に発展する中、日立は自らの「歴史」と「現場」を武器に独自の道を進む。巨大企業はいかにしてAI戦略を描くのか。LumadaをAIと融合させてHMAX事業が始動した今、加治慶光と澤円が日立ならではの強みと未来像を語る特別対談【後編】。

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政府がAIに対する国家戦略を示した「人工知能基本計画」が、昨今の急速なAI進化を踏まえ、2026年7月にアップデートしました。今回は、その中で触れられている「バーティカルAI」「フィジカルAI」「AX(AIトランスフォーメーション)」の概念について、土木分野の最新AI研究を交えて解説します。

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日本自動車工業会(自工会)が、自動運転関連を中心に「新7つの課題」への取り組みの進捗状況について説明。同会 会長の佐藤恒治氏は、自動運転技術の社会実装に向けて「スピードを上げていく」と強調し、ITS Japanと連携してインフラとの協調も含めた取り組みを推進する方針を示した。

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半導体工場の誘致を目指す韓国・光州のフォーラムに参加した。しかし、誘致対象のSamsung ElectronicsとSK Hynixの姿はなく、政府の熱意と企業の姿勢には隔たりがうかがえた。半導体産業を巡る状況は対照的な日韓だが、「官」と「民」の意思のズレは共通する。両国の事例から、企業の実態と意思を踏まえた半導体戦略の必要性を考える。

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米新興Architect Labsは、AIを活用してカスタムチップの設計/検証を高速化するプラットフォームを開発している。共同創業者兼CEOのEbrahim Hussain氏は、試作チップ「Redwood」によって、アイデアから概念実証まで2週間で進められることを示したとする。同社は従来のEDAプロセスの大部分を迂回する独自手法で、半導体設計の期間短縮を目指す。

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デジタルと物理を統合する「フィジカルAI」が台頭している。フィジカルAIは、AIの能力をデジタル空間から物理空間へと拡張し、インテリジェントシステムと現実との関わり方を根本から変えようとしている。2035年までには、物理世界と相互作用できないAIシステムは時代遅れと見なされる可能性もある。企業には、予測困難な環境でも安全に認識、推論、行動できるAIシステムの構築が求められている。

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