♦ コネクティビティと通信コミュニケーション

MaaSは、車両、インフラ、およびユーザー間でのリアルタイムデータの通信に重点を置いています。半導体は、車両同士や広範な交通ネットワークと繋ぎ対話するためのオンボード通信システムを駆動させ、V2V（車両間通信）またはV2I（車両対インフラ通信）など、安全で効率的な情報交換を可能にします。

• • セルラーモデム：これらの半導体コンポーネントは、車両がセルラーネットワークに接続し、他の車両、インフラ、およびユーザーとデータを交換するのを可能にします。
  • イーサネットコントローラ：これらのチップは、インフォテインメントシステム、センサー、制御ユニットなど、さまざまな車両システム間の高速データ通信を容易にします。
  • ワイヤレス通信モジュール（無線モジュール）：これらの半導体は、Wi-FiやBluetoothなどの技術を使用して車両間（V2V）および車両対インフラ（V2I）通信を可能にし、車内で送信されるデータの未承認のアクセスや傍受を防ぎます。

♦ センサーと認識

自動運転車はMaaSの重要な要素です。リアルタイムでナビゲーションし、判断を下すために、これらの車両はLiDAR、レーダー、カメラなどの様々なセンサーの配列に依存しています。車載半導体は、これらのセンサーテクノロジーの中心にあり、大量のデータを処理し、車両が環境を「見る」こととその環境に「対応する」ことを可能にしています。

• LiDARプロセッサ：これらの半導体チップは、LiDARセンサーによってキャプチャされたデータを処理し、距離を計測し、車両の周囲の詳細な3Dマップを作成します
• レーダーシグナルプロセッサ：これらの半導体は、車両のレーダーセンサーが受信したレーダーシグナルを分析し、他の車両や歩行者などのオブジェクトを検出して追跡します。
• イメージシグナルプロセッサ（ISP）：これらのチップは、車両に搭載されたカメラからのデータを処理し、交通標識や車線のマーキングなどの視覚情報を認識し解釈することを可能にします。

♦ データ処理とAI

人工知能（AI）はMaaSの推進力であり、予測保守、ルートの最適化、配車サービスのアルゴリズムにも活用されています。車載半導体は、AIに基づく意思決定を行うために必要な大量の計算を支える重要な要素となっています。

• • 中央処理装置（CPU）：これらの半導体は車両内での主要な処理ユニットであり、AIベースの意思決定プロセスに必要な複雑なアルゴリズムを実行し、計算を行います。
  • 画像処理装置（GPU）：これらのチップは、グラフィカルデータの処理を高速化し、自動運転などのAIアプリケーションで使用されるコンピュータビジョンアルゴリズムなどの処理を加速します。
  • ニューラルネットワークアクセラレータ：これらの特化型半導体は、AIアプリケーションで使用されるニューラルネットワークモデルの実行を高速化し、データ処理をより速く効率的に行えるようにします。

♦ サイバーセキュリティ

MaaS（Mobility as a Service）がますます普及するにつれて、ネットに接続したコネクティッドカーが増加し、それに伴ってサイバー攻撃のリスクも増加しています。このリスクに対処するために、半導体技術が非常に重要な役割を果たしています。自動車業界がますますコネクティッドサービスと自動運転技術を促進するにつれて、サイバーセキュリティを強化した半導体への需要が急速に拡大しています。これらの半導体は、潜在的な脅威や侵害から車両を確実に保護するために欠かせない堅牢なセキュリティ機能を提供します。

• • セキュア・マイクロコントローラ：これらの半導体コンポーネントは、機密ソフトウェアと暗号アルゴリズムを保存および実行するための安全な環境を提供し、車両システムを未承認のアクセスや改ざんから保護します。
  • 侵入検出システム：これらのチップは、車両のネットワークトラフィックと挙動を監視し、不審な活動や潜在的なサイバー攻撃を検出し、適切なセキュリティ対策を発動します。
  • セキュア通信モジュール：これらの半導体は、異なる車両システム間での安全な通信を確保し、車内で送信されるデータの未承認のアクセスや傍受を防ぎます。