ハイエンドカーの車内ストレージデバイスをいかに設計すべきか
Allion Labs / Richard Shen ここ数年より多くのデジタル製品が自動車のキャビンやボンネット内部に組み込まれるようになり、自動車デジタル製品の進歩が、テレマティクス・先進運転支援システム（ADAS）・GPSカーナビ等、豊富な機能を持つ情報エンターテイメントシステム（IVI）をリードする時代に突入しました。 自動車アプリケーションには、信頼性の高いメモリストレージテクノロジーが求められ、これにより現代における自動車システムの演算とデータ保存要求のサポートし、また全てのアプリケーションと厳しい環境下での完全な実行が可能となります。 典型的なハイエンドカーには、一台に2〜3億を超える行番号のソフトウェアコードが積まれており（注釈1）、自動車は現在と未来における最大のソフトウェアプラットフォームの一つとなります。このソフトウェアプラットフォームは、自動車内にビルトインされた運転システムに必須の項目であるというだけでなく、安全性とアプリの応用も強く求められるため、自動車内の保存能力も絶えず拡大させることで、増長し続けるデータとプログラミングデバイス要件に対応しています。この技術は、3DHDマップやデータロガー（ブラックボックス）等、保存能力が拡大することで複雑となった車載ソフトウェアを起動するだけでなく、長期的な寿命と機能拡充を考慮しなければならないため、これから到来する自動運転を実現するために必要な技術であり、データ全体の保存要求に対し大きな影響を与えます。 近い将来、自動車で突発的な事故が起こった場合、どのようにしてエラーが発生したのかを見つけるかが鍵となります。エラーを探し出す方法の一つは、事故発生前のラスト30秒間を再構築し、全てのセンサーにあるデータを用いてセンサーが採取したコンテンツを再び明らかにすることです。また人工知能（AI）アルゴリズムを通して、このデータで採取された動作を知ることができます。将来、自動運転自動車の車内にあるセンサーの数量と、これらのセンサーの解像度と帯域幅が、毎秒数GBを超えるデータレートへ対応できるようになると予想されています。ブラックボックスはデータ保存と実際の事故に関連するデータを保存するだけでなく、自動車緊急ブレーキシステム（AEB）の事故と状況把握にも用いられ、アルゴリズムまたはセンサーが誤作動を起こす可能性や追加の調整が必要な可能性を意味しており、これらのデータは、人工知能アルゴリズムの微調整や、最終的な自動運転自動車の大量展開にとって大変貴重なものと言うことができます。 現行よく見られる車内ストレージデバイスは以下の数種類に分類されます（表１）。 表１： 車內儲存裝置種類 Type Protocol Speed [...]
