自律走行車の「膨大な消費電力」は、どこまで削減できるか──激化する「省エネチップ」の開発競争

長年ピッツバーグに住んでいる人々にとって、UberやArgo AIなどがつくった自律走行車が道を走る様子は目新しいものではない。この町のロボットカーの歴史は1980年代に始まった。

カーネギーメロン大学（CMU）の生徒たちは時折、キャンパス内をおかしなクルマがガタガタと走っているのを見かけるようになった。その鮮やかな青色のシボレーのヴァンは、人の歩みよりも遅いペースでのんびり移動していた。自律走行車には見えなかったかもしれない。しかし、この「NavLab 1」はゆっくり、本当にゆっくりと、自律走行車の時代を開拓しつつあった。

CMUロボティクス研究所の研究者たちは、なぜトヨタ自動車の「プリウス」ではなく、このヴァンを選んだのだろう。それはまず、トヨタがハイブリッドカーをつくる10年も前のことだったからだ。そしてNavLab（Navigational Laboratoryの略）は、初めてコンピューターを搭載した自律走行車のひとつだった。たくさんの“荷物”を積める広いスペースが必要だったのだ。

コンピューターのモニタリングを行う研究者4人。作業台を横断する陰極線ディスプレイ。クルマに載せるスーパーコンピューター、カメラ、巨大なレーザースキャナー、エアコン。そして、これらを動かすための電力をひたすら発電する4気筒ガソリンエンジンなどだ。

それから30年がたち、自動車メーカーは初期の研究を現実へと進化させた。クルマが確かに自力で運転できると証明している。いま取り組んでいるのは、実務的な問題の解決だ。法規制や賠償責任、セキュリティ、ビジネスモデルの検討。そして商品化と量産に向けた電気系統の最小化と、消費電力の削減である。

進化するほど電力を消費するロボットカー

自律走行車を動かすだけなら、もはや追加のエンジンは必要ない。しかし、センサーを稼働させたり、計算や分析処理を行ったりするためには、まだ膨大な量の電力を消費する。販売中の量産車がカメラやレーダーで使うデータの量だけでも、30秒当たり約6ギガバイトにも上る。レーザー光によるセンシング技術「LiDAR（ライダー）」を活用したセンサーなどを追加すれば、もっと増える。

これらのデータ類はすべて集約・分類され、周囲の景色をロボットに理解できる映像へと変換し、次の行動を指示しなければならない。そのためには高い処理能力が不可欠だ。必要とする電力量もさらに多くなる。プロトタイプの自律走行車が消費する電力は、約2,500ワット。白熱電球40個を照らすのに十分な量だ。

「ガソリン車にこうしたシステムを搭載するのは、ばかばかしい話です。消費する燃料が途方もなく増えますから」とメルセデス・ベンツの戦略担当でヴァイス・プレジデント（VP）を務めるウィルコ・シュタークは言う。では、電気自動車（EV）ならいいかというと、そういうわけでもない。バッテリーの電力がモーターではなくコンピューターに消費されてしまい、走行距離が短くなってしまうのだ。

初めのうちは、燃料や走行距離のことは考えなくてもいいかもしれない。その理由は、最初のロボットカーは街中を走るシャトルバスになる可能性が高いからだ。市内をゆっくり走り、充電も頻繁に行える。

「実用化の初期段階では大きな問題にはなりません」と、グーグルの自動運転部門の元責任者で、現在は自動運転技術の開発を手がけるスタートアップAurora InnovationのCEOを務めるクリス・アームソンは言う。Auroraはフォルクスワーゲンやヒュンダイ、中国のEVブランド「BYTON（バイトン）」との提携を発表している。

とはいえ、自家用車を購入したい人たちは面白くないだろう。ガソリンを節約しようと親がクルマのエアコンを切ったのを思い出す人もいるかもしれない。同じ理由で、「目的地にたどり着くための電池がなくならないように」と自律走行機能をオフにしなくてはいけないとしたら、どうだろう。

白熱する「省エネチップ」の開発レース

ここでいいニュースがある。車載コンピューターチップのつくり手たちが、この問題に取り組んでいるのだ。

米半導体大手エヌヴィディア（NVIDIA）は2018年1月、ラスヴェガスで開催された世界最大規模の家電見本市「CES 2018」で、自律走行車専用の新しいプロセッサー「Xavier」を発表した。Xavierは、8コアのCPUと512コアのグラフィック処理ユニット（GPU）、ディープラーニング（深層学習）用アクセラレーター、8K対応のヴィデオプロセッサーを備えている。これまでで最も複雑なシステムを備えたチップだという。

「われわれはデータセンターのスーパーコンピューターをクルマにもち込もうとしているのです」と、同社で自動車部門を担当するダニー・シャピロは言う。重要なのは、Xavierが少ない電力で多くをこなす点だ。「ひとつのSOC（System-on-a-chip、1つの半導体にシステムを動かすために必要な機能を多く載せたチップ）上で1秒あたり30兆回の演算を行うことができ、消費電力は30ワットです」

しかし、完全な自律走行車にとってはこれでも不十分だ。NVIDIAはハンドルやペダルがなく、人の手を借りずに走る自律走行車には、「Pegasus」と呼ぶプラットフォームを使う必要があると考えている。Xavierチップ2つに、さらにGPUを2つ追加したもので、1秒当たり320兆回の演算を行う。電力消費量は500ワットと許容範囲内だ。

競合他社も同じゴールを目指している。インテルは自律走行車に最適化した省エネチップを開発中だ。テスラは自動運転機能「オートパイロット」用のチップを自社で手がけている。クアルコムは自律走行車に必要なコミュニケーション用ハードウェアに取り組んでいる。いずれも省エネと効率化を念頭に行われている。

省エネは、省スペースにもつながる

自律走行車専用チップは、ほかの問題を解決する一助にもなる。

アリゾナ州フェニックスやサンフランシスコを走る実験用の自律走行車のトランクを開けると、棚にコンピューター機器が並んでいる。一部はテストや開発を目的としている（設計士というものはクルマの一挙一動を記録したいものなのだ）。

消費者向けのクルマに積まれるハードウェアは、もっと少なくなるだろう。買い物のあとにスーパーの袋を放り込める場所があることは、一般消費者にとって必須条件である。

膝に乗せたノートパソコンのせいで、脚をやけどしそうになったことがあるかもしれない。コンピューターは処理量が増えると熱をもつ。この熱は無駄なエネルギーであり、暑い日に車内にあってほしいものではない。ロボットカーのなかには、ホースやラジエーターを使った水冷システムを必要とするものもある。つまり、もっと場所がとられる。

いま、これらの装置をノートパソコンほどに小さくし、助手席の前にあるグローブボックスの中に押し込んでしまおうという動きが進んでいる。普段は忘れていても、アップグレードしたいときには、すぐ手の届くところにあるというわけだ。

新しい省エネチップはここでも役に立つ。熱の放出量が少ないため、小さな冷却ファンがあればよく、パッケージを縮減できる。

自動車産業にとってロールモデルとなるのは家電製品だ。家電業界ではデヴァイスはより小さく、より有能になっている。半導体大手のARMでプロダクトマーケティングを担当するVPのジョン・ロンコは、「われわれの顧客はみな、さらに高いパフォーマンスと省エネを求めています。すべての業界が準ずるべきです」と話す。

ARMは現在、使われているスマートフォンのほとんどのチップのアーキテクチャーを設計している。NVIDIAの自律走行車用チップも担当している。

ロンコのコメントは、長らく繰り返されてきたセリフではある。しかし、“初めてのロボットカー体験”がガタガタと走る青いヴァンより、もう少し快適なものであってほしいと願うなら、必要不可欠なことなのだ。

GMの自律走行車は、あまりにも「用心深すぎる」かもしれない：試乗体験レポート

TEXT BY JACK STEWART

TRANSLATION BY ASUKA KAWANABE