Calterahは2014年に設立され、ミリ波レーダーセンサー向けの高集積チップの開発に注力してきた。 現在は、77 / 79ギガヘルツ（GHz）および60GHzのSoCとアンテナインパッケージ（AIP）向けSoCを打ち出し、業界で最も総合的な製品ラインアップを展開している。同社のSoCは主に運転支援システムや自動運転システムで活用されており、4Dイメージングレーダーやフロントセンサー、コーナーセンサー、車内センサー、ドア開閉時の障害物センサーなどに用いられている。

現在は、比亜迪（BYD）や上海汽車集団（SAIC）、蔚来汽車（NIO）などの自動車メーカー20社以上と提携しており、これまでに約170車種・850万台以上の車両に同社の製品が搭載された。中国国内の市場シェアは約20％に上る。

＊1元＝約21円で計算しています。

（36Kr Japan編集部）

2021年に設立された復睿智行は、中国のコングロマリット・復星集団（FOSUN）傘下にある自動車テック企業で、センサフュージョン技術の開発と実用化に注力している。

自動車の運転支援システムの向上に伴って、完成車メーカーは高性能のセンサーを求めるようになった。しかし、従来のミリ波レーダーは垂直方向に対する測距能力の不足や分解能の低さといった課題を抱え、それが運転支援システム、特に衝突被害軽減ブレーキ（AEB）の性能に影響を及ぼしてきた。そのため完成車メーカーは、三次元の垂直空間に対する高解像度の検知能力と全天候型の検知性能を有する4Dイメージングレーダーの導入を進めている。

復睿智行は2022年、独自に開発した最初の4Dイメージングレーダー「哥倫布（Columbus）」シリーズを発表した。今年はすでに、完成車メーカーの指定サプライヤーとなり、年内に同シリーズの4Dイメージングレーダーの納品とアルゴリズム開発をするよう求められたという。

周軼会長兼CTOは、同社が4Dイメージングレーダーのアンテナとアルゴリズムの研究開発に膨大なリソースを注ぎ、信号対雑音比（SNR）の最適化によって情報の検知漏れと検知ミスを減らしていると説明した。

同社の4Dイメージングレーダーは最新のアルゴリズムが搭載されているため、同じ条件のハードウエアとアンテナサイズの製品に比べSNRが高くなる。同環境下でSNRが高ければ、4Dイメージングレーダーによる情報の検知漏れと検知ミスも抑えられ、完成車メーカーの要求に応えられるという。

周会長によると、同社の4送信4受信（4T4R）4Dイメージングレーダーは、周囲の環境を1秒間に20回測定する。点群データを1回の測定で約2000個、つまり1秒間に4万個取得でき、ハイスペック製品なら1秒間に8万個の点群データを得られる。

2024年は4Dイメージングレーダーが大規模に活用され始め、従来のミリ波レーダーからの交代が急速に進む可能性がある。周会長は、従来のミリ波レーダーとコストがほぼ同じだが、4Dイメージングレーダーはチャンネル数が多くSNRに優れるため、信頼性が高いとコメントした。

＊2024年2月27日のレート（1元＝約21円）で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

こうした中、業界では4Dイメージングレーダーの新興メーカーが数多く生まれている。そのうちの1社「賽恩領動（SINPRO Intelligent Technology）」を創業した李旭陽CEOは、4Dイメージングレーダーの時代になれば高度な運転支援の需要に応えられるとの考えを示した。

同社の4Dイメージングレーダーは、業界トップクラスの新エネルギー車（NEV）メーカーによる量産プロジェクトに照準を定め、今年後半に納品を予定しているという。

2021年に設立された賽恩領動は、4Dイメージングレーダーとセンシングソリューションを手がけ、4Dイメージングレーダーのハードウエア、センサーアルゴリズム、ソフトウエアの開発や、自動運転システムのセンシング技術、マルチセンサーフュージョンとシステムのソリューションを提供している。

設立からわずか2年余りの同社は、すでに業界内で注目を集めるようになっている。2023年12月には金浦投資（GP Capital）と華強資本が主導したシリーズA+で資金を調達し、既存株主の蔚来資本（NIO Capital）とシャオミ（小米）傘下の湖北小米長江産業基金（Hubei Xiaomi Changjiang Industrial Investment Fund）も追加出資した。

従来の3Dレーダーはすでに市場でその性能が実証されているが、依然として歩行者の横断など安全に関わる一部の問題を解決できていない。一方、4Dイメージングセンサーなら物体の距離、相対速度、角度だけでなく、高度も計測できる。

業界では現在、複数のチップを多段接続し、仮想アンテナチャンネルを確立することで、垂直および水平方向にある物体を検出する手法が主流だ。しかし、賽恩領動は一般的なミリ波レーダーシステムの設計コンセプトについて、従来のTDMA（時分割多元接続）方式ではゴースト（偽のターゲット）が出現しやすく、レーダー信号処理のダイナミックレンジが不十分なため、小さいターゲットを検出できないと考えている。例えば歩行者が飛び出した場合でも、歩行者はターゲットとして小さいため検出されづらいという。

こうした問題点を解決するため、同社は4Dイメージングレーダー「SFR-2K」を発表した。SFR-2Kの水平角度分解能は1度となる。

同社はシーンに応じて角度測定アルゴリズムを最適化させ、ダイナミックレンジを高めて小さなターゲットの検出能力を大幅に向上させ、ゴーストの出現を抑えられるようにした。例えば運転手の視覚が遮られるような雨天時にも、SFR-2Kは道路を横断しようと飛び出す歩行者を確実に検出する。夜間の道路でも、約120メートル先に落ちているタイヤを検出できるという。

量産と大量納品の需要に応えるため、昨年10月には4Dイメージングレーダーの自動生産ラインを完成させた。

李CEOによると、先進的な顧客がカメラと4Dイメージングレーダーを組み合わせて都市部向けナビゲートオンオートパイロット（NOA）を改良すれば、4Dイメージングレーダーの急速な普及が見込まれるという。

（翻訳・大谷晶洋）

中国の自動車大手・長城汽車（Great Wall Motor）が支援するセンサーメーカー「睿博感知」もこのところ存在感を増してきた。4Dイメージングレーダーや高精細カメラを含むスマートセンサーの開発に注力している。正式な設立は2023年1月だが、長城汽車が21年7月からセンサー事業のインキュベーションを手がけてきた。

長城グループの支援のもと、睿博感知は4Dイメージングレーダーと大口径800万画素カメラの自社開発に成功。さらに1700万画素の超高画素光センサーチップを搭載した車載カメラの開発にも着手している。これらの製品が評価され、長城汽車の複数車種のプロジェクトにも参加してきた。

カメラのみに頼るピュアビジョン方式や、LiDAR、従来のミリ波レーダーなどに比べて、4Dイメージングレーダーは高度測定が正確で、点群画像の解像度が高いなどの長所を持つ。高精細カメラと組み合わせれば、自動運転レベル2～3に対応した正確かつ安全なセンシング機能を提供できる。

現在、BMWやゼネラル・モーターズ、長城汽車、理想汽車（Li Auto）、上海汽車（SAIC）、吉利汽車（Geely Automobile）など国内外の自動車メーカーは、いずれも4Dイメージングレーダーの導入に向けた取り組みを始めている。しかし睿博感知のレーダー製品ライン責任者・趙孔瑞氏は、4Dイメージングレーダーの量産にこぎ着けるには、製品化の点で多くの問題を解決する必要があると指摘する。例えば、導入を促すためにどうコストを抑えるか、レーダーのサイズやインターフェースをどのように現在の量産モデルに適応させるか、といったことだ。

睿博感知ではさまざまな自動運転レベルに対応できるよう、コーナーレーダー、前方レーダー、分散型レーダーという3種類の4Dイメージングレーダーを開発した。予備調査で、完成車メーカーが100ドル（約1万3600円）以下のレーダーを期待していることが分かったため、デュアルチップカスケード接続を採用し、ミリ波レーダーのソフトウエアの設計もやり直した。「ハードウエアのスペックの低さをソフトウエアアルゴリズムで補うことで、低コストの製品に仕上がった」という。

公式情報によると、同社のコーナーレーダーは1フレーム当たり1500点の点群を取得でき、検出距離は210メートル。検出距離は顧客の車両計画に応じて調整可能で、ソフトウエア構成を調整するだけでよく、ハードウエアを再設計する必要はない。前方レーダーは300メートル先の車両が走行する車線を正確に検出でき、1フレーム当たり1万点近くの点群データを生成する。

現在のピュアビジョン方式や従来のミリ波レーダーでは、前方車両が不規則な形状をしている場合に正しく認識できないケースが多い。「4Dイメージングレーダーは目標物を点ではなく正確な輪郭で表示し、車両全体の形状を高解像度で示せるため、誤認識を大幅に減らせる」と執行責任者の王乃博氏は語る。

それだけでなく、睿博感知は次世代のクロスドメイン集中型・セントラルコンピューターのE/Eアーキテクチャーを想定した、分散型4Dイメージングレーダーを発表した。

趙氏によると、これまでのミリ波レーダーはそれぞれが独立してデータ処理やドメイン制御プラットフォームへの伝達を行っていたのに対し、分散型4Dイメージングレーダーは、全てのレーダーから生データがドメイン制御プラットフォームに送られ、そこで協調処理する仕組みになっている。「ドメインコントローラーの演算能力を駆使して性能の大幅な向上が期待できるほか、生データを自動車メーカーと共有してさらなる進化を促すことができる」という。

現時点で、3種類の4DイメージングレーダーはいずれもCサンプル（設計が固まり、量産に向けた準備の段階）に進んでいる。コーナーレーダーと前方レーダーは、現行モデルの従来製品と直接置き換えることができ、今年9月に量産の見込み。分散型レーダーは、車両との連携や検証を進めているところで、24年半ばの量産を予定している。

（翻訳・畠中裕子）

米テスラのイーロン・マスクCEOらはLiDARに対して懐疑的だが、大部分の主要自動車メーカーは現在もビジョンセンサーとLiDARを組み合わせたセンサーソリューションを採用している。一方で独Ibeo Automotive Systemsが破産を申請するなど、今年に入ってLiDAR開発企業が相次いで経営難に陥っている。技術面での支出が売上高を大幅に上回る赤字状態が長期的に続いたのが主な理由で、自動車メーカーからの受注の不確定性も不安要素となっている。

自動運転分野に参入するプレーヤーは増加の一途をたどり、車載用センサーに対する理解が深まるにつれて、市場はコスト、精度、性能でLiDARをさらに上回るセンサーが生まれることを期待してきた。ミリ波レーダーの進化系といえる4Dイメージングレーダーがその一例だ。

「木牛領航科技（Muniu Technology）」の王衛COOによると、LiDAR市場は近年飽和に向かっており、車載用センサー業界では徐々に4Dイメージングレーダーに注目が集まっている。

2015年に設立された木牛領航科技はミリ波レーダーを用いたスマートシステムソリューションに特化した企業だ。本社は北京市にあるが、設立と同時に米国に子会社「Ainstein」も設けており、山東省青島市、上海市、米カンザス州、ボストンに研究開発および生産の拠点を置いている。

インテル傘下の自動運転技術開発企業「Mobileye」のアムノン・シャシュアCEOも、今後はLiDARよりも4Dイメージングレーダーを採用すると過去に断言している。最大でLiDARの10%にまでコストを削減でき、部分的にはLiDAR以上の性能を発揮できることが理由だ。ただし、4Dイメージングレーダーの弱点は、これまで車載用センサーとしての大規模な実証実験が行われていないことだ。

従来型ミリ波レーダーからの進化

4Dイメージングレーダーは従来の車載用ミリ波レーダーの進化版で、対象物までの距離・速度・方角・角度の4次元でデータを解析できるのが特徴だ。

木牛領航科技は3Dセンシング、4Dイメージングにプラスして5次元として「微小動作（マイクロ波ドップラー）」を計測することで、4次元情報をさらにグレードアップし、マイクロ波ドップラー情報がシーン認識における分類や感知性能をより発揮できるようにした。

木牛領航科技は2017年に4Dイメージングレーダーの開発や商用化を目指しはじめた。19年には世界初の4Dイメージングレーダー「O-79 4D」を発表し、世界的な小型建設機械メーカーBobcatとサプライヤー契約を交わして、製品を大量提供することが決まった。同年にはロボット開発プラットフォーム「ROS」を使って独自開発したレーダー試験用プログラムを公開し、数多く利用されている。また今年はBobcatから戦略投資を受け、Bobcat唯一のレーダーセンサーのサプライヤーになることが決まった。

王COOによると、木牛領航科技は特殊車両との長期提携を通じて多くのシーンデータとサービス経験を積んできた。事故率が80％にもなる特殊車両には高度な条件が求められる。木牛領航科技のレーダーセンサーは、複雑な施工作業が行われ車両が低速で走行する環境下で、メインプロセッサーやアルゴリズムの性能向上、アンテナの性能・数量やその配列を改善するなど多角的なアプローチを用い、複数の対象物を高精度な点群データにするための認識性能を最適化。車両の事故率を大幅に低減し、「ほぼゼロに近づけた」という。

車載レーダーの未来

木牛領航科技の製品は現在、主に車載機器・スマート製品（スマートシティ、スマートモビリティ、スマートホームなど）・航空・スポーツの4分野にまたがっており、世界の40カ国以上に600社以上の顧客を有する。

車載機器としては、自動運転レベル2〜3+向けのレーダー製品に5Dレーダー技術を用いて誤報率や失報率を効果的に低減している。ホイールの回転速度から車両を認識・分類したり、車両が低速走行中か停車中かを判断したり、歩行者の腕の振れ方から道路を横断中かどうかを判断したりなどが可能となった。これらのデータは自動運転に応用できるだけでなく、スマートモビリティ分野にも存分に活用でき、中国国内の複雑な交通環境で生じるスマート路側センサーやデジタルツインに対する需要も満たせる。木牛領航科技は交差点情報制御、都市交通のクラウド化、高速道路やトンネルなどの用途別に製品を開発し、断面交通量計測の正確度は98%以上、平均車速計測の正確度は98.5%を達成している。

木牛領航科技が手がける業界と製品一覧

（翻訳・山下にか）

G-PALとSAEは今後、自動運転最適化に向け以下の項目を実施する。まず「上海完全自動運転（Full Self-Driving、FSD）認識融合インテリジェント意思決定プロジェクトセンター」を設立する。また、ニューラルネットワークのプロセッサ（Neural Processing Unit、NPU）である高性能FSDコンピューティングプラットフォームの開発や、上海での次世代国家AIイノベーションモデル地区建設のための、FSD関連のチップ・ソフトウェア・テスト・アプリケーションを含む新たなエコシステムの構築。そして、自動・無人運転分野の計画を強化して自動車業界の将来的発展を促進する。

G-PALは2021年8月にプレシリーズAで「経緯中国（Matrix Partners China）」やスマートフォン大手シャオミ（小米科技）傘下の「湖北省小米長江産業基金」、IT大手百度（バイドゥ）のコーポレートベンチャーキャピタル（CVC）「百度風投（Baidu Ventures）」など、複数の出資者から5億元（約100億円）を超える資金を調達したほか、今年2月には自動車部品大手ボッシュ傘下の中国市場向け投資プラットフォーム「博原資本（Boyuan Capital）」から戦略投資を獲得している。

G-PALは2018年10月に設立された。自動運転ソフトウェア・ハードウェアの開発から製造、販売、エコシステム構築までを手掛け、低コスト、全天候型、高信頼性、量産しやすい技術を追求している。

同社は4Dイメージングレーダーを主なセンサーとし、可視光画像や赤外線画像などを補助的に取り入れた、天候や時間に左右されない認識システムを主に提供している。また、自動運転のレベル2（部分運転自動化）からレベル5（完全運転自動化）までの、機械認知と深層学習に基づいた自動運転ソフトウェア・ハードウェアのインテグレーションシステムと総合的ソリューションを提供する。

これまでの車載用ミリ波レーダー（3Dレーダー）の主な機能は動体障害物の認識で、対象物とレーダー間の距離、方角、速さの情報を得られるが、視覚化や画像認識はできなかった。

一方、4Dイメージングレーダーは画像化が可能だ。対象物の高さのデータの解析が加わり、距離・方角・高さ・速さという4つの情報を認識して、静止物や周囲の環境を豊富な点群データにすることができる。

イメージングレーダーと点群データ（画像：G-PAL）

米EV大手のテスラは自動運転では視覚重視の路線をとってきたが、先ごろ、同社EVへの新たな高解像度のレーダー採用を米当局に申請したと海外メディアが報じている。報道によると、高解像度レーダーで画像を生成し、同社独自の自動運転視覚ソリューションの予備システムにするという。

技術面についてG-PALの薛旦CEOは「運転のスマート化が普通のことになれば、乗用車では4Dイメージングレーダーがより重要な役割を果たすようになる。レーダーの電磁波の特性で現在のLiDARやカメラなど光学センサーとは異なる情報を認識することができるため、予備的な認識機能として、低コストで全天候型の自動運転実現を押し進めるだろう」と語った。

さらに薛CEOは自動運転について、ハイエンド車の一部に固体LiDARを1～2個搭載して前方正面の高精度認識に対応する完成車メーカーもあるが、固体LiDARの視野角は60～120度程度で、360度をカバーすることはできず、価格を下げる必要もあると指摘。4Dイメージングレーダーなら高精度の認識や低コストに対応可能で、固体LiDARと組み合わせれば高度自動運転の実現はそう遠くないとの考えを示した。

G-PALはこのほか全く新しいスマート運転システムを研究している。イメージングレーダーとカメラをそれぞれ5つずつ使用する「5R5V」や、それぞれ5つと7つ使用する「5R7V」によりレベル4以下の自動運転に要求される認識能力を実現し、ソフトウェア・ハードウェアのコストは1000元（約2万円）レベルに抑えられるというものだ。

量産化という点では、同社の4Dイメージングレーダーによる自動運転ソリューションは、すでに大手自動車メーカー「上海汽車集団（SAIC MOTOR）」の商用車テストに合格し、少量が納入されている。乗用車では上海汽車集団が23～24年に発売するモデルでテストが始まっており、出荷前の装備が進められている。また、その他のメーカーでも採用されるという。

薛CEOは、24年から4Dイメージングレーダーの規模が拡大し始め、27年には業界で一気に採用されるようになるだろうと述べた。
（翻訳・36Kr Japan編集部）

新しい自動車サプライチェーンの中で、ボッシュはかつてない試練にさらされており、ここ数年、事業の転換が同社にとっての重要な課題となっている。

自動運転技術を開発する中国のスタートアップ企業「文遠知行（WeRide）」が先月、ボッシュの戦略的投資を受けたと発表した。両社は提携協定を締結し、共同で自動運転ソフトウェアを開発、ボッシュが中国で高レベル自動運転ソリューションの早期実用化を進めるほか、L2～L3の標準装備の量産と実用化を進めることで合意した。

ボッシュのクロスドメインコンピューティングソリューション事業部の中国エリア総裁を務める李胤氏は「高レベル自動運転システムの開発や検証はボッシュが主導して行い、文遠知行は主に実用場面でのソフトウェア開発を行う。今後1〜2四半期のうちに自動車メーカーから注文を受け、来年には量産を開始できるだろう」との見方を示した。

ボッシュ　中国ではローカライズ戦略か

現在、実用化されている自動車のスマート化機能は主にスマートコックピットと自動運転の二つに分かれる。

前者に関し、ボッシュはクアルコムの8155プラットフォームを基にスマートコックピットの制御装置を開発している。後者のスマート運転に関しても同社は以前、カメラ、ミリ波レーダー、 超音波レーダーなどソフト・ハードウェアが一体となった運転支援プロダクトをリリースしている。しかし対応できるのはL2（部分運転自動化）止まりだ。より高度な自動運転を実現するには、ソフトウェアのアルゴリズムをサプライヤーに頼るしかない。

従来型の完成車メーカーに勤める社員の一人は36Krの取材に対し、同社内部の高級車種の自動運転機能にはファーウェイとボッシュのソリューションを採用する予定だと明かした。ハイスペック車種にはファーウェイの5R13V（5つのミリ波レーダーと13のカメラ）ソリューション、ロースペック・ミドルスペック車種にはボッシュの5R1V（5つのミリ波レーダーと1つのカメラ）を採用する方針だという。

ボッシュは近年「中国の自動車市場はスマート化で先行しており、この分野でトップを目指すなら中国市場に力を入れる必要がある」ことに気づいたと李氏は取材の中で話している。

そのため、ボッシュは大胆にもまだ自動車製品の量産経験がない文遠知行に目を付けた。これ以前に文遠知行はグーグル傘下の米ウェイモ（Waymo）を目指し、ずっとL4の自動運転技術の開発を進めていた。

文遠知行は昨年、ロボタクシーのほか自動運転の小型バス（Mini Robobus）、貨物トラック（Robovan）、路面清掃車（Robo Street Sweeper）と製品ラインナップを拡大し、自動運転のビジネス化におけるあらゆる可能性を探っている。今回ボッシュとの提携を通して、L2の自動運転分野にも参入することとなった。

提携にあたり両社はプロジェクト方式を採用する計画だ。数百人のエンジニアが投入される予定で、ボッシュは本国ドイツからもバックアップするという。現時点で投入資金額は明かされていない。

「このプロジェクトはボッシュが中国で行うものとしては規模がかなり大きい。20年ほどボッシュにいるが、ドイツでの研究開発にもこのように多額の資金を投入した例を見たことがない」と李氏は明かした。

ボッシュが自動車のスマート化、それも中国市場を特に重視していることは明らかだ。中国市場を手に入れるためには今回のローカライズ戦略が重要な一歩となるだろう。
（翻訳・山口幸子）

清雷科技は、ミリ波レーダーによるセンシング技術やモニタリング技術を医療・ヘルスケア分野に取り入れ、ミリ波レーダーを活用したスマート端末、SaaSシステム、AI診断支援ソリューションを提供する。

現在、同社は中国EC大手「京東集団（JD.com）」傘下のヘルスケア企業「京東健康（JD Health）」と提携し、ホームドクターサービス「京東家医（JD Family Doctor）」の睡眠改善サービスにミリ波レーダーを活用したモニタリング製品を導入。このサービスは今年9月から睡眠障害を抱えるユーザへの提供が開始されている。

スマート医療にミリ波レーダー、睡眠状態の追跡や診断支援に活用

メディテック企業「清雷科技（Qinglei Technology）」は、デジタル医療やスマート介護、ヘルスケア分野向けにミリ波レーダーを活用したスマート端末を開発する。端末はユーザーの行動や健康データを追跡し、AIによる診断支援を行う。

ミリ波レーダーは時間帯や天候を問わず使えるため、軍事、航空・宇宙などの分野で測位・追跡・認識・画像生成などの役割を担ってきた。民生用に転換すると車載機器への導入が始まり、現在では運転支援システムにとって重要なセンサーの一つとなっている。米グーグルは2015年に立ち上げた「Soli」プロジェクトでミリ波レーダーにハンドジェスチャーを認識させる研究を進め、ウェアラブル端末などの小型機器に搭載してヒューマンマシンインターフェースを実現させた。

清雷科技は、中国の名門・清華大学による国家重要プロジェクトが16年かけて積み上げてきた技術的成果を基礎として、データ駆動型医療・ヘルスケア分野にレーダー技術を取り入れた。

同社が開発したミリ波レーダーによるスマートソリューションは、エッジコンピューティングやクラウドコンピューティングによって移動物体や生命体を高精度に検知し、データマイニングを通じてスマート介護、スマート医療に必要な各機能を提供する。すでに人体測位・追跡、心拍・呼吸監視、人体姿勢認識などの機能を有しており、技術指標で世界の先端水準に達している。

同社はクロマトグラフィ（分離分析法）を応用したミリ波レーダーによるセンシング技術を自主開発。人体の全微動情報を高精度に捉える。また、呼吸・心拍数などのバイタルサイン（生命兆候）のモニタリング技術では、生体接触型医療機器と比較して呼吸の測定誤差が1分あたり1回以下、心拍数の測定誤差が1分あたり2回以下となっている。

清雷科技の製品はすでに医療・ヘルスケア・高齢者介護業界で導入され、10万時間分のバイタルデータを収集済みだ。これらのデータを活かして睡眠の質を分析したり慢性呼吸器疾患などの異変を検知したりと重要な成果を得ている。北京大学第三病院などの医療機関とも共同で臨床研究を行っており、クロマトグラフィのセンシング技術を基盤としたAI診断支援システムを開発した。睡眠測定や慢性呼吸器疾患（慢性閉塞性肺疾患、気管支喘息、睡眠時無呼吸症候群など）の初期診断を可能にしている。

介護業界向けにはSaaSを開発し、介護業務をデータ化および可視化。重要な情報は即時共有し、潜在リスクを事前予測する。高齢者介護施設「泰康之家（Taikang Community）」「復星星堡（Fosun Starcastle）」などへの導入実績がある。

清雷科技は2019年、清華大学電子工学科出身の丁玉国氏、李剛氏が設立した。丁氏はこれまで音声AI、インターネット教育などの分野で16年の起業歴がある。李氏は清華大教授で、優秀な若手研究者を支援する国家傑出青年基金プロジェクトで助成金を受けた経験がある。製品は医療機器登録および製造許可を申請中で、今年9月には認可が下りる見込みだ。
（翻訳・愛玉）

清雷科技は2019年9月に設立、コア技術および創業メンバーのルーツは清華大学だ。同社はミリ波レーダーを使ったスマートセンサー技術の研究開発に従事しており、AI+IoT業界の応用シーンを想定したシステム設計やスマートアルゴリズム、ハードウエアモジュール、データサービスなどのスマートセンサー関連ソリューションを提供している。

現在はスマートホーム、ウエアラブル端末、医療ヘルスケア、セキュリティーなどの業界にフォーカスしており、非接触型身体検査のほか、位置情報、姿勢認識、転倒アラート、ジェスチャー認識、呼吸・心拍数モニターなどのスマートセンサー機能を提供している。

呼吸・心拍数モニター

波長が1～10ミリの電磁波をミリ波という。ミリ波レーダーはアンテナからミリ波を放射し、対象物で反射した信号を受信・処理することで対象物の距離や角度、速度、散乱特性などを正確かつ即座に算出するものだ。

「ミリ波レーダーは長距離の検知が可能で、対象物の動きを高精度に検知できるほか、光の影響を受けず、コストコントロールしやすいという利点がある。IoT分野の運動検知やヒューマン・マシン・インタラクションなどにおいては、LiDARやToFセンサーを使うよりミリ波レーダーを導入する方がコストを抑えられる。可視光センサーと比較しても、ミリ波レーダーのほうが光の影響を受けることがなく、顔画像や居住環境などの個人情報が流出する恐れもない」。こう語るのは清雷科技創業者の丁玉国氏だ。さらにこう続ける。「ミリ波レーダーとほかの技術との間に決定的な優劣が存在するわけではなく、絶対的な代替関係があるわけでもない。異なる活用シーンごとに、必要に応じた最適な技術を選べば良い。個人情報保護が重視されている今日では特に、ミリ波レーダー技術のアドバンテージがいよいよ鮮明になっている」

人物位置検出

丁氏によれば、清雷科技はすでに中国内のスマートフォン、スマート家電、自動車電子部品を生産する大手メーカーと提携関係を結んでおり、近くレーダーによるスマートセンサー機能を搭載したシリーズ製品をリリースする予定だという。

清華大学での10年以上の研究成果をベースに開発された清雷科技のスマートセンサーは、業界内でもトップレベルの技術を誇る。Googleが2019年10月にリリースしたスマートフォン「Pixel 4」にはミリ波レーダーによるジェスチャー認識が搭載され、画面に触れずに操作することが可能になった。「我が社の姿勢認識、ジェスチャー認識、微動作認識は、対応するジェスチャー数や認識精度などを考えても、世界トップクラスの企業と十分に渡り合えるだけの競争力を持っている」と丁氏は胸を張る。

ジェスチャー認識

今回出資した真格基金パートナーの鄭朝予氏はこう語る。「電磁波は周波数ごとに異なる特性を持っている。AI+IoT業界におけるミリ波レーダーの可能性は非常に大きい。スマートホームに導入すれば、室内にいる人数や位置、姿勢などのデータを正確に把握し、それに基づいて空調や照明、カーテンなどを自動で調節できるようになる。また呼吸や心拍数などのバイタルサインを測定したり、高齢者の転倒を検知したりもできる。数年以内に、ミリ波レーダーの活用は爆発的に増加するはずだ。清雷科技にとって間違いなくチャンスとなるだろう」

（翻訳・畠中裕子）