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【分析レポート:アプリケーション】未来の自動車用コンピューティング・アーキテクチャー


Future Automotive Computing Architectures

実用的なメリット ADASとAVアーキテクチャの予想される進化に基づいて、ハードウェアとソフトウェアのソリューション戦略を構築したり、将来に備えたりすることができます。 L2+車両による現... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 価格 言語
ABI Research
ABIリサーチ
2021年6月30日 お問い合わせください
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サマリー

実用的なメリット
  • ADASとAVアーキテクチャの予想される進化に基づいて、ハードウェアとソフトウェアのソリューション戦略を構築したり、将来に備えたりすることができます。
  • L2+車両による現行規制の中で、先進的なAV機能をどのように展開し、収益化するかを理解することができます。
  • 2030年までの半導体コンポーネント(CPU、GPU、FPGA、ASIC NNA)および機能的なOTAソフトウェアアップデートの出荷数と収益機会を評価する。
   
 
回答された重要な質問
  • 運転支援から完全自律型システムまで、自動運転の段階に応じてハードウェア要件はどのように異なるのか?
  • レガシーからAV車両アーキテクチャへの移行はどのように行われるのか?
  • L2+および完全自律型システムにおけるAIエッジ処理とネットワークの要件は何か?
  • 乗用車とロボット軸の半導体部品(CPU、GPU、FPGA、ASIC NNA)の出荷数と収益機会は?
  • SAEレベルごとの機能的なOTAソフトウェアアップデートの市場機会は?
 
 
リサーチハイライト
  • SAEレベル1から5まで、車両アーキテクチャの進化を詳細に分析。
  • ADASおよびAVハードウェアのキープレイヤー、パートナーシップ、カーメーカーのリリースに関する詳細な評価。
  • 乗用車とロボット軸の地域別、SAEレベル別の詳細なハードウェアコンポーネント予測。
  • SAEレベルごとの機能的なOTAソフトウェアアップデートの予測。
 
 
誰が読むべきか?
  • ADAS や自律走行技術の導入を担当する意思決定者、OEM、Tier1。
  • オートモーティブグレードのSoCを開発しているシリコンメーカーのプロダクトマネージャー
  • ネットワーク系半導体ベンダーのオートモーティブプロダクトマネージャー
  •  

 

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(株式会社データリソース 03-3582-2531、office@dri.co.jp)

 

 



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目次

1.エグゼクティブ・サマリー 
1.1.はじめに 
1.2.レガシープラットフォームからの移行 
1.3.ヘテロジニアスな ADAS および AV アーキテクチャ 
1.4.ADAS と IVI の機能性の融合 
1.5.オープンプラットフォームとターンキープラットフォームの比較 
1.6.From Robotaxis to Passenger Vehicles 
 
2.L2+ advanced partial automation within the current regulation 
2.1.アーキテクチャへの影響 
2.2.ソフトウェア開発 
2.3.L2+ 対応の集中型アーキテクチャを使用する自動車メーカー 
2.4.結びの言葉 
 
3.OTAアップデート 
3.1.Archtecture Implications 
3.2.Concluding Remarks 
 
4.ai and ml edge processing 
4.1.CPU 
4.2.GPU 
4.3.FPGA 
4.4.ASIC NNA 
4.5.ヘテロジニアス・コンピュート 
4.6.ベンダー 
 
5.ネットワーキング 
5.1.イーサネット 
5.2.HDBaseT 
 
6.robotaxis and long term architecture considerations 
6.1.Architecture Implications 
6.2.結びの言葉 
 
7.予想されるアーキテクチャの進化 
7.1.ADAS(L1からL2) 
7.2.L2+ 
7.3.L4 および L5 
 
8.ADAS/ADアーキテクチャーに影響を与えるその他のトレンド 
8.1.電気自動車 
8.2.コックピットドメインコントローラー 
 
9.adas/avプラットフォームのベンダープロファイル 
9.1.Mobileye 
9.2.NVIDIA 
9.3.NXP 
9.4.Qualcomm 
9.5.ザイリンクス 
9.6.Texas Instrument (TI) 
 
10.forecasts 
10.1.乗用車 
10.2.Robotaxis 
10.3.ハードウェアの総売上高。乗用車およびロボティクス 

 

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Summary

このレポートでは、自動車用コンピューティング・アーキテクチャーについて分析・評価しています。
 
Report Desciption
Actionable Benefits
  • Build or future-proof hardware and software solution strategies based on the expected evolution of ADAS and AV architecture.
  • Understand how to deploy and monetize from advanced AV functionalities within the current regulation with L2+ vehicles.
  • Assess the semiconductor components (CPU, GPU, FPGA, and ASIC NNA) and functional OTA software updates shipments and revenue opportunities until 2030.
  • Use the detailed assessment of key players, market share, and OEM releases as input for product planning.   
 
           
Critical Questions Answered
  • How the hardware requirements differ in the different automated driving stages, from driver assistance to fully autonomous systems?
  • How will the transition from legacy to AV vehicle architecture take place?
  • What are the AI edge processing and networking requirements in L2+ and fully autonomous systems?
  • What are the semiconductor components (CPU, GPU, FPGA, and ASIC NNA) shipments and revenue opportunities for passenger vehicles and robotaxis?
  • What is the functional OTA software updates market opportunity per SAE level?
 
 
Research Highlights
  • In-depth analysis of the vehicle architecture evolution, from SAE Level 1 to 5.
  • A detailed assessment of the ADAS and AV hardware key players, partnerships, and carmakers releases.
  • Detailed hardware components forecasts per region and SAE level for passenger vehicles and robotaxis.
  • Functional OTA software update forecasts by SAE Level.
 
 
Who Should Read This?
  • Decision-makers and OEMs, and Tier 1s responsible for ADAS and Autonomous Technology deployments.
  • Product managers in silicon companies with dedicated automotive-grade SoCs.
  • Automotive product managers at networking semiconductor vendors.
  •  

 

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(株式会社データリソース 03-3582-2531、office@dri.co.jp)

 

 



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Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY 
1.1. Introduction 
1.2. Transition from Legacy Platforms 
1.3. Heterogeneous ADAS and AV Architecture 
1.4. Convergence between ADAS and IVI functionalities 
1.5. Open versus Turnkey Platforms 
1.6. From Robotaxis to Passenger Vehicles 
 
2. L2+ ADVANCED PARTIAL AUTOMATION WITHIN THE CURRENT REGULATION 
2.1. Architecture Implications 
2.2. Software development 
2.3. Carmakers Using L2+ Capable Centralized Architecture 
2.4. Concluding Remarks 
 
3. OTA UPDATES 
3.1. Archtecture Implications 
3.2. Concluding Remarks 
 
4. AI AND ML EDGE PROCESSING 
4.1. CPU 
4.2. GPUs 
4.3. FPGA 
4.4. ASIC NNA 
4.5. Heterogeneous Compute 
4.6. Vendors 
 
5. NETWORKING 
5.1. Ethernet 
5.2. HDBaseT 
 
6. ROBOTAXIS AND LONG TERM ARCHITECTURE CONSIDERATIONS 
6.1. Architecture Implications 
6.2. Concluding Remarks 
 
7. EXPECTED ARCHITECTURE EVOLUTION 
7.1. ADAS (L1 to L2) 
7.2. L2+ 
7.3. L4 and L5 
 
8. OTHER TRENDS AFFECTING ADAS/AD ARCHITECTURES 
8.1. Electric Vehicles 
8.2. Cockpit Domain Controller 
 
9. ADAS/AV PLATFORM VENDOR PROFILES 
9.1. Mobileye 
9.2. NVIDIA 
9.3. NXP 
9.4. Qualcomm 
9.5. Xilinx 
9.6. Texas Instrument (TI) 
 
10. FORECASTS 
10.1. Passenger Vehicles 
10.2. Robotaxis 
10.3. Total Hardware Revenue: Passenger Vehicles and Robotaxis 

 

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