業界・領域別ソリューション
車載
車載業界特有のAI活用ニーズに合わせて、最適なGPU構成と技術支援をご提供します。
車載業界が抱えるAI導入の課題
自動運転・ADASをはじめとする車載AIの開発では、カメラやLiDAR等の膨大なセンサーデータ処理、高精度かつリアルタイムな推論性能、シミュレ―ション環境構築およびアセットの開発など、多岐にわたる課題に直面します。これらの課題を踏まえ、開発から検証・量産までを見据えたAI基盤を構築できるかどうかが、競争力を左右する重要なポイントとなります。
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実世界と仮想データを融合した学習基盤の確立
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センサーデータの処理およびシミュレーション環境での活用
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多様な世界を理解するエンドツーエンドAIの実現
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セキュアなAI基盤の構築
NVIDIA技術で実現する、車載AIの高度化
NVIDIAのGPU、AIソフトウェア、シミュレーション技術を組み合わせ、車載AI開発に最適化した基盤を構築します。
データ生成から学習・検証までを高速化し、精度向上と開発効率化を同時に実現します。
学習データ基盤の拡張
NVIDIA Omniverse™ とNVIDIA Cosmos™ を活用することで、実世界データと仮想空間で生成した合成データを組み合わせた学習環境を構築します。レアケースや多様な走行シナリオを仮想空間上で効率的に生成・拡張し、現実世界だけに依存しないスケーラブルな学習データ基盤を実現します。
3D空間再構成
NVIDIA Omniverse NuRecにより、カメラやLiDARなどの実走行データを高忠実度な三次元空間として再構成します。現実に近い環境をデジタルツインとして再現することで、AIモデルの学習・検証にそのまま活用可能なデータへ変換し、開発精度の向上を支援します。
開発ループ高速化
Omniverseを中核に、データ生成・シミュレーション・学習・評価を一気通貫で実行できる開発ループを構築します。現実世界と仮想空間を行き来しながらAIモデルを継続的に改善することで、開発サイクルの高速化と効率化を同時に実現します。
End to Endモデル強化
NVIDIA Alpamayoを活用し、世界理解を前提としたエンドツーエンドAIの学習を実現します。多様な走行環境や想定外のシナリオに対応できるよう、仮想空間で生成した豊富なデータを活用し、モデルの精度と汎化性能の向上を支援します。
車載での具体的な活用シーン
AIは車載業界のさまざまな業務領域で活用が進んでいます。以下では、実際のユースケースをご紹介します。
走行シナリオ・レアケース生成
センサーデータの合成・拡張
エンドツーエンドAIモデルの学習高度化
シミュレーション環境の自動生成
車内体験・HMIの高度化
製造工程のナレッジ活用、生成AIチャットボット
車載業界における生成AIソリューション例
AI導入のためのNVIDIAソリューション例をご紹介します。
課題・解決策・成果を通じて、車載業界でのAI活用のイメージを具体的に掴んでいただけます。
