電気自動車の開発方向はソフトウェアによって定義されます。

一部の地域では、CO2を排出する内燃機関の段階的廃止期限が10年足らずに迫っていますが、進捗状況は地域によってまちまちです。欧州連合（EU）が先頭に立っており、中国は小型で手頃な価格のEVの量産に注力し、世界最大のEVメーカーとなっています。一方、米国では進捗が遅れています。

電気自動車（EV）の普及を阻んでいるのは、技術革新ではなく、インフラ整備のコストです。充電ネットワークが完全に整備され、バッテリー技術が完成するまでは、ハイブリッド車が優先され続けるでしょう。これは、長距離輸送など、CO2排出量の多い産業におけるEVの普及を制限しています。

電気自動車の普及を阻んでいるのは技術革新ではなく、インフラの転換にかかるコストだ。

電気自動車（EV）への移行は、EVにこれらのプラットフォームが組み込まれていることから、ソフトウェア定義車両（SDV）アーキテクチャの採用を促進してきました。EVへのSDV機能の導入は、特に年間販売台数、生産能力、EV普及率で世界最大の自動車市場である中国において、両技術の市場浸透を加速させました。2024年までに、中国におけるEV販売台数は世界販売台数の76%を占めると予想されています（出典：中国乗用車協会）。

しかし、新しい自動車メーカーが進歩を遂げている一方で、従来の OEM はソフトウェア定義車両の実装に苦労しています。

セシル・ロワゾン氏 - キーサイト・テクノロジー、電気自動車およびエネルギーソリューション部門戦略計画担当ディレクター。

5Gをめぐる当初の熱狂にもかかわらず、自動車業界はソフトウェア定義車両（SDV）への移行の一環として、無線ネットワークを徐々に導入してきました。5G、そして6G技術の普及が進むにつれ、無線によるソフトウェアアップデートや、生産後の車両への機能追加が現実のものとなりつつあります。これらのアップデートとサービスをサポートするテレマティクス・コントロール・ユニット（TCU）の登場により、SDVが自動車業界に与える影響は今後数年間で大きく変わってくるでしょう。

OEMにとって、OTA（Over The Air）ソフトウェアアップデートを通じて車両に新機能を追加できることは、車両ソフトウェアアップデートを通じて新たな継続的な収益源を生み出す機会となります。しかし、重要な課題は、消費者を「一度きり」の車両購入モデルから、定期的にソフトウェアアップデートと新機能を提供する「サブスクリプション」モデルへと移行させることです。このモデルの普及を促進するには、これらのソフトウェアアップデートが車両の信頼性、安全性、セキュリティの確保にもつながることを強調することが重要です。

現在生産されている車両は既に様々なレベルの自動運転機能を備えており、ほとんどの車両は既にレベル2または2以上の機能を備えており、一部の高級車は既にレベル3の機能を備えています。こうした背景から、自動運転車を取り巻く安全性への懸念は依然として大きな焦点となっています。その結果、自動車業界は完全な自動運転の追求よりも、先進運転支援システム（ADAS）の小さな進歩に重点を置いています。

ADASは、センサーやカメラなどの自律技術を用いて、近くの障害物や運転者のミスを検知し、それに応じて対応することで、車内および道路上の安全性を向上させます。これらのシステムは、業界にとって依然として長期的な目標とされている完全自動運転車への道を加速させる触媒として、ますます注目を集めています。

人工知能（AI）は、現代の自動車が生成する膨大なデータを活用し、設計と性能を向上させる上で、ますます重要な役割を果たすようになるでしょう。しかし、安全性と信頼性に関する懸念が解消されるまでは、AIの導入は限定的なものにとどまるでしょう。こうした懸念に対処するため、自動車メーカーはAIを活用し、自動運転ソフトウェアに使用されているAIアルゴリズムの安全性と信頼性を検証するでしょう。これにより、自動車業界におけるAIの利用を監視する「AI警察」の必要性が高まります。

ケン・ホーン氏 -キーサイト・テクノロジーのソフトウェア定義車両ソリューション担当戦略計画ディレクター。

さらに将来を見据えると、交通手段とサービスをオンデマンドサービスに統合するモビリティ・アズ・ア・サービス（MaaS）モデルが、交通の未来を担うと目されています。当初は失敗に終わりましたが、この戦略はフェニックス、ミルトン・キーンズ、ウィーン、ヘルシンキ、シンガポールといった比較的シンプルなグリッドベースの都市で試験的に導入され、その後、サンフランシスコ、ロンドン、パリ、東京、香港といったより複雑な都市圏へと拡大しました。

エンドツーエンドの測定におけるデジタルツインの応用は、マッピング、予測分析、リアルタイムのネットワーク監視、予測メンテナンス、双方向の情報フローを通じて都市交通の効率と持続可能性を向上させることができるため、これらの取り組みの成功に不可欠です。これにより、交通機関プロバイダーは予測可能性を向上させ、投資リスクを軽減することができます。

一方、電気自動車業界は循環型経済を推進し、バッテリー技術の進化を継続するでしょう。排出量削減のため内燃機関技術が段階的に廃止されるにつれ、自動車業界はリチウムイオン電池のリサイクルと再利用の可能性を活用するでしょう。充実したリサイクルインフラを持つ欧州と中国が、その先頭に立つでしょう。他の地域では、循環型経済の導入はより複雑な課題に直面し、減速のリスクがあります。進歩と革新にもかかわらず、バッテリー技術は依然として継続的な試験と改良が必要です。容量、重量、またはコストの向上を目指し、新しいバッテリー化学組成の評価に重点を置くべきです。

サプライチェーン全体にわたるバッテリーパックの設計と製造プロセスにおいても、革新的な改善が期待されています。新しいバッテリー技術と化学組成は、新たな試験要件を生み出し、方法論に課題をもたらし、より高度なAIアルゴリズムと予測データ分析の統合を必要とします。

最後に、再生可能エネルギーは、広く普及するまでに克服すべき制約が依然として存在します。特に、産業用途におけるエネルギー貯蔵の不可能性や、複数の電源を組み合わせたシステム構成の必要性が、進展を阻害する要因となっています。こうした背景から、高いエネルギー柔軟性と強力な脱炭素化ポテンシャルを持つ水素は、クリーンエネルギー経済への移行を支える潜在的な用途に関する研究を促進するでしょう。

ケン・ホーン - セシル・ロワゾン

出典: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/dinh-huong-phat-trien-phuong-tien-van-tai-chay-dien-duoc-dinh-nghia-bang-phan-mem/20250717035751483