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2025-12-13 01:00:00
Rivian の創設者兼 CEO の RJ Scaringe 氏は今週、EV メーカー初の Autonomy and AI Day を主催し、設立間もない彼の会社からの数々の大きな進歩を発表しました。適切なことに、自動車メーカーはシリコンバレーにあるリビアン本社から、秘密にしていたプロジェクト、つまり独自設計のシリコンチップを明らかにした。
このチップは、Rivian のオンボード コンピューターの次期バージョンに動力を供給するプロセッサです。 Autonomy Compute Module 3 と呼ばれるこのモジュールは、1600 スパース INT8 (8 ビット整数) TOPS (1 秒あたり 1 兆回の演算) と 1 秒あたり 50 億ピクセルの処理能力を備えています。ビットやバイトについてはあまり詳しく説明しませんが、これらの数値は基準を設定するパフォーマンスを示しています。
リビアンは、気が遠くなるような数字を含むデータについて話しています。規模に関しては、この新しいセットアップにより、現在使用している Nvidia チップ中心のシステムの機能が 4 倍になると Rivian 氏は述べています。
Rivian はニューラル エンジンと新しいミドルウェア スタックに焦点を当てています
半導体は、スマートフォンから自動車に至るまで、私たちの生活のほぼすべてのデジタル機器を動かす頭脳です。一般にチップの製造には、クリーンルームを備えた数十億ドル規模の施設と、小さなシリコンベースのウェーハを生み出す信じられないほど複雑なプロセスが必要です。それはリビアンがやっていることではありません。自動車メーカーはチップ自体を調達していますが、設計とハウジングはすべて Rivian 社内で行われています。自社チップを設計することは数年前には夢にすぎませんでしたが、これは大きな利点です。
「私たちは、フルタイムのチップ会社ではなく、自動車会社であるという事実を認識しています」と、Rivian の電気ハードウェア担当上級副社長、Vidya Rajagopalan 氏は言います。ラジャゴパラン氏は、2020 年にリビアンに入社するまで、テスラやいくつかのシリコンおよびシステム会社でモデル 3 に携わっており、自分が何を言っているのかをよく知っています。 Rivian は ARM と協力し、同社のマイクロプロセッサを使用し、ニューラル エンジンであるコアを設計しました。これがチップの最も重要な部分であり、Rivian が最大の価値を付加するのはそこだ、と Rajagopalan 氏は言います。
「チップの構築には時間がかかり、世界クラスのチームが必要です」とラジャゴパラン氏は言います。 「しかし、利点は速度、パフォーマンス、コストです。これは、最先端の AI 製品をより早く市場に投入できることを意味し、将来のモデルに対応する余地を残してユースケースに合わせてシリコンを最適化できることを意味します。別の目的のために指定された設計でオーバーヘッドが発生することはありません。」
言い換えれば、チップを設計することで、Rivian は汎用チップを受け取ってそれを適合させる方法を見つける代わりに、途中でシステムをカスタマイズできるようになります。 AI の使用をカスタマイズすることは、同社の戦略の主要な理念であり、ソフトウェア、自律性の研究とマッピング、および新しい音声コマンド セットアップである Rivian Assistant を支えています。 「Hey Rivian」で起動すると、システムは複雑な複数の部分からなるリクエスト、中断、および Apple CarPlay や Android Auto の必要性を回避するテキスト メッセージ インターフェイスを処理できます。
方程式のもう 1 つの側面は、同じく社内で開発された Rivian の新しいミドルウェア スタックです。ミドルウェアは要素を結び付ける接着剤であり、さまざまなアプリケーション、データベース、サービスを接続するための橋渡し役として機能します。柔軟性を最大限に高め、テストと開発をスピードアップし、さまざまなプラットフォームやコンピューティング ハードウェアに拡張します。
リビアン、ユビキタス人工知能の計画を推進
Rivian はまた、新しいチップによって実行される次世代自律プラットフォームも発表しました。スカリンジ氏によると、この独自の専用シリコンは、人工知能で業界の将来を再構築するロードマップの一環として、「自動運転の劇的な進歩を達成する」ように設計されたという。
「AI のおかげで、これまでとはまったく異なる速度でテクノロジーと顧客エクスペリエンスを生み出すことができています」とスカリンジ氏は言います。 「3、4 年後の将来に目を向けると、その変化の速度は過去 3、4 年間のすべての経験よりも桁違いに大きくなります。」
1990年代後半のドットコムバブルのように崩壊する可能性のある「AIバブル」の可能性が市場で議論される中、技術者、政治家、環境専門家らが懸念を表明している。 AI は、その潜在的な可能性にもかかわらず、膨大なエネルギー需要と雇用の喪失により、環境に対する脅威でもあります。
バージニア工科大学のアリ・ショジェイ教授は、「現実世界の環境での AI の統合と導入は複雑であり、私たちが前進する過程で望ましくない結果を生み出す可能性があります」と述べています。 「たとえば、AI による環境への影響やエネルギー消費は無視できません。AI の利用の増加と機密情報の自動化に伴い、データのプライバシーとセキュリティも当然の懸念事項となります。」
スカーリンジ氏は、私たちはテクノロジーの転換点の真っ只中にいると主張する。
「物理世界でAIにアプローチする方法は劇的に変化しており、私たちの生活のあらゆる領域に完全に機能する人工知能が存在しないという考えは、想像することさえほとんど不可能になるだろう」とCEOは今週公開されたビデオで予測した。
スカリンジ氏によると、約 5 年前までは、物体を識別して分類するための一連の知覚センサーを備えたルールベースの環境がアプローチの中心でした。数年前、アプローチを運転方法についてのニューラル ネットワークのような理解に移行する必要があることが明らかになりました。
これらすべては、Rivian Autonomy Processor 1 チップと新しい LiDAR センサーをカメラとレーダー技術と組み合わせた次期 R2 モデルで実現します。たとえば、Waymo の無人ライドシェア車両は、車両全体に LiDAR センサーを使用し、レーザー パルスを全方向に送信して物体を検出します。 Rivian のメイン LiDAR センサーは、「タクシー」と叫ぶ Waymo スタイルのドームの代わりに、フロントガラスの上の車に組み込まれています。
Scaringe の自動運転 Rivians に関する最新のビジョンは 2026 年に始まり、自動車メーカーは R2 でのポイントツーポイント ナビゲーションと、第 2 世代車両の無線アップデートを介して展開します。 Rivian が目指しているのは明らかに、ドライバーが道路から目を離さず、車両の操作に従事する必要がない自動運転です。 CEOによれば、その後はレベル4の自動運転となり、水泳の練習に車が子供たちを送り届けてくれるということだ。
Rivian のエンジニアは、その自律性が開発中であることを認めており、すべての R2 車両は AI を介してシステムのクラウドソーシング トレーニングを提供する資格があることになります。 Waymo車両がスクールバスを違法に通過する複数の事例について質問されたとき、自動運転製品およびプログラムのディレクターであるニック・グエン氏は、レベル2の自動運転状況では依然としてドライバーに責任があると指摘した。これはまだレベル 4 に達していません。
「車が遭遇する可能性のあるすべての状況に対処することはできませんが、人が道路を見ていれば、 [which is required at this level]そのような状況では、ドライバーが引き継ぐべきです」とグエン氏は強調します。
同社は来年、Autonomy+ ソフトウェア プラットフォームの課金を開始する予定です。顧客は 2,500 ドルを前払いするか、月額 49.99 ドルのサブスクリプションを支払うことができます。これは、一括で8,000ドルか月額99ドルが必要なテスラのFSDシステムよりも安い。
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