2026/02/20 1:23
サブ2百ドルのLiDARは自動車センサー経済を再編成し得る
RSS: https://news.ycombinator.com/rss
要約▶
日本語訳:
概要:
MicroVision の Movia S 固体レーダは、単位あたり 200 USD 未満の製造価格を目指しており、長期的には 100 USD を目標としています。システムは 905‑nm レーザーパルスを使用し、固定 180° の水平視野角（FoV）を提供します。良好な天候下で約 200 m までのターゲット検出が可能であり、リアルタイムのドライバー支援フレームレートに対応しています。そのフェーズドアレイ構成はアンテナ要素間で振幅/位相を制御してビームをステアリングし、回転部品を排除します。MicroVision はコスト、製造性、および自動車グレードの統合に最初から重点を置いており、高ボリューム生産がさらに価格を下げると期待されています—恐らく 1 桁または 2 桁の削減です。FoV が限定されているため、車両は完全なカバレッジを得るために 3〜4 台のセンサーを必要とし、アラインメント/キャリブレーションの複雑さが増しますが、それでも単一機械式 LiDAR よりも安価です。100–200 USD の価格設定では、正確な 3D 検出とトラッキングに優位性があり、カメラやレーダーの補完的な追加装置として魅力的で、代替品とは見なされません。他社（Hesai、RoboSense、Luminar、Velodyne）は 500 USD 未満を目指していますが、MicroVision は生産量に連動した 200 USD 以下に特化しています。これらのコスト削減を実現するには、平均精度 (mAP) のような性能メトリクスと一致させる必要があります。実現すれば、200 USD 未満の LiDAR は自律走行車の設計計算を変え、イーロン・マスク氏の「愚かな試み」立場を弱め、LiDAR をカメラやレーダーと並んだ日常的な安全コンポーネントとして確立する可能性があります。
本文
ミクロビジョン（MicroVision）は、ワシントン州レドモンドに拠点を置く固体センサー技術企業で、同社は自動車用の固体レーザーレーダー（LiDAR）センサを設計し、現在の市場価格の半分以下――米国$200未満――で量産価格を実現できると発表しました。さらに、この目標は同社の野心の全貌ではありません。長期的な目標は1台あたり$100です。もし達成すれば、LiDARは高級自動運転車プログラムに限定されず、先進運転支援システム（ADAS）へも広く普及する可能性があります。
LiDARの市場浸透が遅い主因は「価格」です。複数のサプライヤーから供給される従来型機械式LiDARは、現在$10,000〜$20,000で販売されています。これはかつての約$80,000（10倍低下）と比べて大幅に値下げされた結果です。この価格差が、さらに大きな値下げが将来実現するという期待を高めています。
ミクロビジョンは「大量生産時にはコストをさらに削減できる」と米州立大学（Michigan State University）の電気・コンピュータ工学教授でありConnected & Autonomous Networked Vehicles for Active Safetyプログラムのディレクターでもあるハイダー・ラダ（Hayder Radha）に語られました。完全自動車だけでなく運転支援用途への需要拡大により、コストを1桁、あるいは2桁削減することが実現可能だと述べています。
同社CEOグレン・デヴォス（Glen DeVos）は「私たちは量産可能な自動車品質のLiDARを提供することに注力しています。つまり、コスト、製造性、統合性を初めから設計に組み込み、価格を後回しにしてはいけない」という姿勢を示しています。
ミクロビジョンのLiDARシステム
2019年にテスラCEOイーロン・マスクは「LiDARは馬鹿げた取り組みだ」と公然と批判し、カメラとレーダーだけで自動運転が可能だと主張しました。$200未満の価格を実現できれば、自動車設計における3次元センサ追加コストを大幅に削減するため、LiDARは本格的な自動運転設計の基準を根本から変えることになります。このシフトは、最大距離や解像度よりも低価格・高量産性を重視した固体LiDAR設計への業界全体のトレンドを反映しています。
まずミクロビジョンが提案する製品「Movia S」を理解することが重要です。Movia Sは車両の四隅に取り付けられる固体LiDARで、905 nm波長のレーザーパルスを発射し、反射光が戻るまでの時間を測定します。ビームエミッタとレシーバーの配置により、従来型機械式ユニットのような360°全方位スキャンではなく、180°水平視野を固定した設計です。同社は、このユニットが好天時で約200 mまで物体検知可能であり、ADAS向けリアルタイム認識に適したフレームレートをサポートすると述べています。
従来型LiDARは回転部品でビームを旋回させていましたが、Movia Sはフェーズドアレイシステムです。アンテナ要素の配列上で信号の振幅と位相を制御してビームを指向します。このユニットは自動車用の振動耐性・温度範囲・環境密閉性という要求に応えるよう設計されています。
ミクロビジョンの価格目標は大胆に見えるかもしれませんが、過去10年間でLiDAR業界は一度大きなコストリセットを経験しています。
「自動車メーカーは単一センサーを孤立して購入するわけではありません…彼らは認知システム全体を設計し、コストはそのシステムが総合的に実現可能かどうかでのみ重要になる。」
— グレン・デヴォス
2016〜2017年頃の初期自動運転研究で使われた機械式LiDARは約$100,000近くで販売されていました。これらは360°全方位をカバーするため回転アセンブリが必要で、構築コストが高く、消費者向け車両に耐久化しづらいという課題がありました。「当時、Velodyneの64ビームLiDARは約$80,000でした」とラダは語ります。
現在、多数のサプライヤーから供給される機械式LiDARは$10,000〜$20,000で販売されており、約10倍の価格下落が実現しています。これにより、さらに大幅な値下げが可能だと考えられています。「固体デバイスの場合、高量産時にはコストを更に削減できる」とラダは述べ、完全自動車だけでなく運転支援用途への需要拡大に伴い、「1桁、あるいは2桁のコスト削減が実現可能だ」と示唆しています。
固体LiDAR設計上の課題
低価格化は簡単ではありません。固体LiDARをスケールさせる設計選択肢は新たな制約も伴います。
- 機械式LiDARが提供する360°全方位に対し、固体LiDARは視野角が小さい（多くは180°未満）ことが一般的です。
- この限界はセンサー側からシステム側へ負荷を移します。自動車メーカーは完全カバーを実現するために3〜4台の固体LiDARを車両周辺に配置する必要があります。それでも、ラダは「総コストが単一機械式ユニットより低くなる可能性がある」と指摘しています。
- 複数センサーの整列・キャリブレーション・同期が不可欠であり、データ融合を正確に行うためにはエンジニアリングコストが増大します。これらは価格目標だけでは捉えきれない複雑性です。
デヴォスは「自動車メーカーは単一センサーを孤立して購入するわけではありません…彼らは認知システム全体を設計し、コストはそのシステムが総合的に実現可能かどうかでのみ重要になる」と述べ、ミクロビジョンの設計選択がこの現実を反映していると語ります。
これらシステムレベルのトレードオフは、低価格LiDARが最初に登場する可能性のある領域を説明します。現在のADASは主にカメラとレーダーに依存しています。カメラは密度の高い視覚情報を提供し、レーダーは特に悪天候時に信頼できる距離・速度データを提供します。ラダは「LiDARは自動車用レーダーより約1桁高価である」と見積もっています。
しかし$100〜$200の価格帯では、そのギャップが縮小し、設計上の意思決定に影響を与えます。「その段階でLiDARは優れた3D検知・追跡能力を持つため魅力的になる」とラダは語ります。既存センサーを置き換えるのではなく、低価格LiDARはそれらを補完し、冗長性と複雑環境での性能向上を実現する可能性があります。このような段階的改善は、今日のADAS機能展開により合致しています。
ミクロビジョン以外の固体LiDAR市場
ミクロビジョンだけが固体LiDARを追求しているわけではありません。中国企業ヘサイ（Hesai）やロボセンス（RoboSense）、ラミナール（Luminar）やベロディーネ（Velodyne）など、主要プレイヤーは$500未満の長期コスト目標を公表しています。しかし現在の主張が際立つ点は、将来プロトタイプや限定パイロットではなく、量産に結び付く$200未満の価格設定に明確に焦点を当てていることです。
一部競合他社は自動運転車向け長距離性能を優先し続けており、その結果コストが上昇しています。別のグループは、自動車メーカーから確固たる量産契約を得るまで価格主張を控えています。この慎重さは構造的課題を示唆しており、消費者レベルの価格を実現するには大規模で予測可能な需要が不可欠です。そうでない限り、多くのサプライヤーは真のスケールメリットを得るために必要な製造投資を正当化できません。
LiDAR性能指標の評価
低価格LiDARが実際に量産可能になったとしても、もう一つ重要な問いがあります。それは「その性能はどのように評価されるべきか？」です。システム工学の観点からラダは「コストマイルストーンが安全指標を凌駕することが多い」と述べます。「ADASと自動運転システムの主な目的は安全性向上である」と語りますが、センサー構成から直接的に安全性向上を数値化する普遍的指標は存在しません。
研究者は代わりに「平均適合率（mAP）」などの認知ベンチマークを利用します。これはシステムが環境中で物体を検出・追跡できる精度を測定するものです。ラダは「コスト目標と同時にこのような指標を含めれば、価格低下によって何が保持され、何が犠牲になるかを明確化できる」と述べています。
IEEE SpectrumはLiDARの技術的進歩（スキャン、距離、解像度）に重点を置いてきました。現在注目すべき点は、原始的な性能ではなく経済性への再焦点です。
固体LiDARが信頼できる形で$200未満の価格を実現できれば、イーロン・マスクの懐疑論を否定するものではありませんが、その強力な根拠の一つは弱まります。コストが主たる障壁から外れたとき、自動車メーカーはLiDARを除外する判断が技術的か戦略的かを決めざるを得なくなります。この意思決定――価格以上に重要である可能性があります――が、LiDARを最終的に車両安全システムの標準コンポーネントとして確立できるかどうかを左右するでしょう。