物理AIサービス

eInfochips、
の「Gartner®新興市場クアドラント」において、フィジカルAIサービス分野の「
」として評価されました。

組織がフィジカルAIを導入するにあたり、実環境に知能を取り入れる上で大きな課題に直面しています。クラウド上で動作する従来のAIアプリケーションとは異なり、フィジカルAIシステムは、複数のセンサーからのデータを処理し、リアルタイムの推論を行い、制約のあるエッジハードウェア内で動作し、高い信頼性と低遅延で自律的な動作を実行しなければなりません。

eInfochipsは、シリコン、組み込みシステム、AI、クラウドプラットフォームにまたがるエンドツーエンドのフィジカルAIエンジニアリング機能を提供しています。カスタムハードウェア設計、ファームウェア、センサーパイプラインから、AIモデルの最適化、エージェント型AIシステム、エッジ展開、エンタープライズ規模のオーケストレーションに至るまで、eInfochipsは企業がフィジカルAIの導入を加速できるよう支援します。 30年以上にわたる組み込みエンジニアリングの専門知識と、半導体およびクラウドエコシステム全体にわたる強固なパートナーシップを活かし、eInfochipsは、お客様がフィジカルAIのコンセプトを、安全でスケーラブル、かつ実運用可能なソリューションへと変革できるよう支援します。

eInfochipsのフィジカルAIサービス

SENSE:知覚レイヤー

  • エンドツーエンドのカメラおよびビジョンパイプラインの開発
  • LiDAR/レーダーの統合
  • センサーフュージョン
  • アンビエントAI

DECIDE:インテリジェンス層

  • データの取り込みと前処理
  • アルゴリズム/モデルの推論と最適化
  • モデルのデプロイとOTA/FOTA
  • モデルのドリフト監視とML Ops
  • エッジ向けエージェント型AI

ACT:自律実行レイヤー

  • エンドツーエンドのロボティクスシステム開発
  • SLAM、VSLAM、およびナビゲーション
  • ロボット用OSとミドルウェアの統合
  • シミュレーションとデジタルツイン
  • フリートマネジメント

SCALE:エンタープライズ統合レイヤー

  • エッジインテリジェンスと企業業務のシームレスな統合
  • リモートデバイス管理向け EIC PROPEL™
  • AIOps、LLMOps、デジタルツイン、およびクラウドAIオーケストレーション向けのNomAIzo™

物理ベースのAIエンジニアリング・フレームワーク

フィジカルAIサービスにeInfochipsを選ぶ理由とは?

シリコンを意識したAI最適化

すべてのモデルおよびパイプラインについて、実際のSoCにおける熱、FPS、およびメモリの制約条件に基づいてベンチマークを実施した

ボードから設計図への所有権

ドライバー向けチューニングやHMI設計から、AIのライフサイクル管理全般、およびフェデレーテッドOTAアップデートまで

IP主導のプラットフォームのモジュール性

NVIDIA Jetson、Qualcomm DragonWing、STM32、NXP、Ambarellaの各プラットフォームで拡張可能なプラグアンドプレイ対応IP

3

GenAIエッジ体験

エッジ側でリアルタイムのSTT/NLPを実行する組み込みプロンプト実行エンジン(OpenAI + TFLite + FSM)

EdgeOps 標準搭載

統合テレメトリ、OTAによるモデルドリフトの更新、ロールバック、およびモデルの健全性に関する分析

戦略的エコシステムの中心的存在

NVIDIA ゴールドパートナー、Qualcomm エリートパートナー、InOrbit 認定パートナー、ST 認定パートナー

複数のAI分野における実績

エージェント型AI、コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)、機械学習、エンタープライズAI、エッジAI、ロボティクス、生成AI、サイバーセキュリティにおけるAI

成功事例

産業用途向けのAI搭載自律移動ロボット

クライアント:米国に拠点を置くグローバル半導体メーカー

注目ポイント:自律移動ロボットのエンドツーエンドの設計・開発

ソリューションの概要:

  • カスタムインターフェースボードの設計:回路図、部品表(BOM)、PCBレイアウト、製造、組立、およびボードレベルの検証​
  • CANおよびUSB 2.0ベースの通信を実装しました ​
  • RViz ROS2による可視化機能を備えた、ポートされたマッピングおよび自律航行(Cartographer + NAV2)
  • オープンソースのROS2スタックを採用した再利用可能なリファレンスプラットフォームにより、将来のAMR開発サイクルを約40~50%短縮

スマート家電向けエッジML

クライアント:米国に拠点を置く大手家電メーカー

注目ポイント:食品の認識、音声操作、およびネットワーク接続されたキッチン家電向けのインテリジェントなHMIを実現する、AI搭載のスマート家電プラットフォームを開発した

ソリューションの概要:

  • Faster R-CNNおよびAlexNetモデルを用いたAIベースの食品検出・認識
  • ハンズフリーでの家電操作を実現する音声アシスタントとNLPの連携
  • SNPE を使用した Qualcomm Snapdragon 660 へのエッジ AI 展開
  • 画像認識、Wi-Fi/BLE接続、および複数製品の対応を備えたスマートHMIプラットフォーム

自動車用ADASにおけるセンサーフュージョン

クライアント:米国に拠点を置く自動車技術企業

注目ポイント:マルチセンサーからの入力と、自動車用グレードのハードウェア上でのリアルタイム処理を組み合わせた、サイドミラー監視用アルゴリズムの移植

ソリューションの概要:

  • さまざまなADASアルゴリズムの移植および最適化​
    • カメラモデル(魚眼レンズからピンホールまで) ~5K LOC​
    • 物体検出 ~11万LOC​
    • 歩行者検知、カーネル化相関フィルタ(KCF)トラッカー ~80K LOC​
  • C++で開発されたPC用コード(浮動小数点演算および三角関数演算を含む)、サンプル入力ストリーム、期待される出力値が提供されています。
  • 720×480の解像度で、約30fpsのスループットを達成した

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