◆発刊にあたって
◆【第一章】ADAS・自動運転動向
１．Smartphoneが加速した自動運転技術 P.1～26
1-1 2017年、自動運転時代の幕開け
1-2 Smartphoneの源流、事業成功への3つのKey Words
1-2-1 Concept不発、iPhoneの源流「Apple Newton」
1-2-2 iPhoneの成功、1つ目のKey Word「独自インフラ」構築
1-2-3 iPhoneの成功、2つ目のKey Word「Localize Free」実現
1-2-4 iPhoneの成功、3つ目のKey Word「Interaction Design」確立
1-2-4-1 Interactive Design無理解、衰退した日本TV業界
1-3 Appleの独自Cloud Computing環境に倣った競合
1-3-1 2010年代 IoTを活性化させた「IP v6」
1-4 車載機器市場に巨大Serverの活路を求めたApple、Google
1-4-1 証明されたInfotainment機器の脆弱性
1-4-2 自動車業界、独自Infotainment OSで対抗
1-4-3 Apple、Google車載市場参参入の真の狙い
1-4-4 自動運転に向け5Gの運用早まる、Data Center光通信技術採用加速
1-5 AI技術
1-5-1 「Deep Learning」の急激・急速な進化
1-5-2 AI技術の高度化・普及を推進する「Partnership on AI」
２．ADASから自動運転へ P.27～56
2-1 ADAS普及を加速した「2010国連国際交通安全宣言」
2-2 交通事故低減、日本の取組み
2-3 1G Telematicsでは最先端だった、日本の取組み
2-3-1 世界の潮流を無視、ITS Connect/ 760MHz
2-4 ASV構想停滞、欧米安全立法促進で車載カメラ標準搭載加速
2-5 ADAS、自動運転で主役となるカメラ機能
2-5-1 ADAS、自動運転実現に不可欠「Sensor Fusion」
2-5-1-1 主要センサ市場動向
2-5-2 自動運転では揺らぐMobileyeの地位
2-6 自動運転技術開発を加速する欧州勢
2-6-1 自動運転の分類と国際道路交通条約の動向
2-6-2 一部地域で公道走行開始、自動運転車の市場動向
2-6-2-1 脅威！国際道路交通安全条約に制約されない中国の動向
2-6-3 4D -Interactionの本命「会話する自動車」早くも登場
2-6-4 「脱炭素Business Model」構築を目指すTesla
2-6-4-1 完全自動運転実現に向けMobileyeと決別したTesla
2-6-4-2 進化し続ける自動運転技術の仕組み「Fleet Learning」
2-6-4-3 Intel、Mobileye買収、自動運転市場に本格参入
2-6-5 激化するOver「SAE Level 3」自動運転システム覇権争い
2-6-6 自動運転の世界標準を目指すBaidu『Project Apollo』
３．次世代自動車BEVからFCEVへ P.57～70
3-1 EUのBEV加速は「限界費用ZERO」に向かう再エネの有効活用
3-1-1 石油メジャーも参画、欧米大手350kW高速充電規格でBEV促進
3-1-1-1 世界の急速充電規格と「350kW高速充電規格」の比較
3-1-1-2 「時期尚早・危険論」を覆す350kW高速充電の実態
3-1-1-3 「諸刃の剣」CHAdeMO、GB/Tと高速充電共同開発で合意
3-1-1-4 BEV普及の鍵を握る潤沢なLiB供給体制確立
3-2 BEV、FCEV普及を加速するEUの再エネ活用戦略
3-2-1 Tesla孤軍奮闘、目指す究極のEco System
3-2-2 日本の再生エネルギー、BEV、FCEV普及への課題
3-3 IoTは、通信、移動・物流、エネルギーInternet上に成立するもの
【Tea Time】「情報」について考える 『的確な情報を捕捉するためには』
◆【第二章】車載カメラ関連市場・技術動向
１．市場動向・要求特性 P.71～94
1-1 カメラ機能が必要なさまざまな製品
1-1-1 各種製品用Image Sensor市場動向
1-2 自動車安全立法、ADAS普遍化により急拡大する車載カメラ市場
1-2-1 車載カメラの製品分類と市場動向
1-2-2 主な車載カメラの搭載箇所とLensの課題
1-2-3 Viewingカメラおよび主要部品の市場動向とSupply Chain
1-2-4 Sensingカメラおよび主要部品の市場動向とSupply Chain
1-3 車載カメラ用Lensに要求される特性
1-4 自動運転で重要な役割を果たすFIR (遠赤外線)カメラの概要
1-4-1 FIRカメラの市場動向
1-4-2 現行のFIRカメラ用Lensの種類と特徴
1-4-3 FIRカメラのコストダウン手法
1-5 AR / VR / MR機器でも存在感を示すカメラ機能
1-5-1 AR/ VR/ MR技術が期待される分野と用途
1-5-2 HMD/Smart Glassに搭載されるカメラの仕様
２．Smartphone技術の転用 P.95～124
2-1 Smartphoneの市場動向
2-2 Smartphone用カメラの「5つの世代」、事業戦略
2-2-1 撮像機能付き「C1G、C2G」、Compact DSCを駆逐「C3G」
2-2-1-1 C3Gで採用された技術と車載に転用された技術
2-2-2 DSLRキャッチアップを目指した「C4G」
2-2-2-1 DSLR並の高画質「Dual Camera」急増
2-2-2-2 車載に転用された「Binning技術」搭載Front Dual Camera
2-2-3 Triple Camera & AI機能でDSLR駆逐を目指す」C5G
2-3 Smartphone用カメラモジュールメーカーの競合状況
2-4 小型化・数量低減に最適、WLOリフローカメラモジュール
2-4-1 リフロー実装技術の歴史
2-4-1-1 リフロー化の難易度を押し上げたRoHS指令
2-4-2 リフローカメラモジュールの分類
2-4-3 TSV技術により実現したCSP仕様Image Sensor
2-4-4 各種リフローカメラモジュールの製造フロー
2-4-5 既存製法とリフロー仕様カメラモジュール比較
2-4-6 S-WLCMの市場動向と可能性
2-4-6-1 現在入手可能なS-WLCM、実は多数使用されているWLO
2-4-6-2 サイズ無制約の特長を生かした医療用超小型S-WLCM
2-4-7 S-WLCMの車載への展開【1】複数個で構築する広角システム
2-4-8 S-WLCMの車載への展開【2】複数個で構築する多機能モジュール
2-4-9 S-WLCMの車載への展開【3】Backup機能付きe-mirrorシステム
３．Display市場・技術動向 P.125～146
3-1 Smartphone用カメラとDisplayの画素数の関係
3-1-1 Display Size / 画素数 / 解像度の関係
3-1-2 Display解像度の適正・過剰を判定する「視力」の基礎知識
3-1-3 製品別適正解像度(視認距離3cm ～ over 100m Display)
3-2 AMOLEDの技術・市場動向
3-2-1 看過されたSmartphoneのAMOLED本格採用の兆し
3-2-2 AMOLEDの市場動向、Keyとなる製造装置
3-2-3 AMOLED、車載用展開の可能性
3-2-4 蒸着方式の「空白地帯」を埋める印刷方式AMOLED
3-3 Image Sensorとの共通技術への回帰、Post AMQLEDの動向
3-4 静電容量式Touch Panelの分類、車載用への展開
3-4-1 車載用Touch Panelの市場動向
４．Image Sensor技術動向 P.147～188
4-1 CCDとCMOS、2種類の Image Sensorの動作原理と特徴
4-2 Smartphone用Image Sensorの市場動向
4-3 車載用Image Sensorの過去の市場動向
4-4 Smartphoneの薄型化に貢献、高CRA対応Image Sensor技術
4-4-1 「色シェーディング」抑制、高CRA対応IRCF
4-4-2 BSI Image Sensor、車載用/ IoTでも高感度で採用
4-4-3 車載用/ IoTでも感度向上に寄与、素子分離型構造Image Sensor
4-4-4 1000fps、超高速3層積層Image Sensor
4-5 CMOS Image SensorのCell Size 微細化Trend
4-5-1 あまり大きくない「Big Cell」への回帰、高画質追求
4-5-2 ついに登場0.9μm、0.8μm Cellは「Binning」が主機能
4-5-3 光学サイズの定義
4-5-3-1 カメラモジュールの低背化度合い「Height Rate」
4-6 車載用Image Sensor主要機能
4-6-1 即時性が重要、Sensing Camera用HDR機能
4-6-2 Global Shutter / LiDARには必須
4-6-3 多画素化始まる、7.42MP/ Binning機能搭載Image Sensor
4-6-4 車載カメラに必須、LEDフリッカ抑制機能
4-6-5 夜間歩行者検出用「超高感度」Image Sensor & NIR Image Sensor
4-7 FIR(遠赤外線) Image Sensor
4-8 特殊構造のImage Sensor
4-8-1 NIR感度Upに効果、SWS構造「Black Silicon」
4-8-2 Color Filter不要、垂直色分離型Image Sensor
4-9 次世代Image Sensor
4-9-1 量産せず「進化・変化」する有機CMOS Image Sensor
4-9-2 AppleがM&A、QD Image Sensor Startup
4-9-3 それらはDisplayとの共通技術への回帰
4-10 Lens-lessカメラ
５．Lens設計の基礎 P.189～212
5-1 Lensの性能を左右する収差の種類と今も生きる「基本設計」
5-2 Lens材料とその特徴
5-3 熱可塑性樹脂Lens設計上の注意
5-4 熱可塑性樹脂Lens製造プロセス
5-5 特定メーカーの強さが際立つSmartphone用Lens
5-6 Lens要求仕様作成上の注意
5-7 Lensの諸特性
5-7-1 Image SensorとカメラモジュールのMTF
5-8 Lensが解像可能なCell Size限界
６．耐熱Lens P.213～248
6-1 耐熱Lensの分類と概要
6-2 各種耐熱Lensの製法と特徴
6-2-1 移動金型式GMOの製法と特徴
6-2-2 Injection Mold熱硬化性樹脂Lensの製法と特徴
6-2-3 Hybrid Lensの製法と特徴
6-2-4 Casting WLOの製法と特徴
6-2-4-1 Casting WLOの金型製法、他方式との比較
6-3 Hybrid WLOとCasting WLO製造装置比較
6-4 WLOの非球面測定法
6-5 複屈折が解像度に与える影響、各種Lensの複屈折の実力
6-6 各種Lensの材料費比較
6-7 各種Lensの設備投資額比較
6-8 各種耐熱性樹脂の特性
6-8-1 耐熱性樹脂の光学特性
6-8-2 Monolithic樹脂/ Casting WLO現物と設計値との誤差
6-9 超短Pulse Laser DicerによるWLO個片化技術
6-9-1 Hybrid WLO個片化技術の問題点
6-9-2 非熱加工可能、超短Pulse Laser Dicer（旧ミシガン特許）
6-10 薄型化学強化Glass「Gorilla® Glass」切断技術確立
6-10-1 Gorilla® Glass、自動車でも採用
◆【第三章】IoT本格化に向けた業界動向
１．半導体市場動向 P.249～256
1-1 2018年、半導体ランキングTop10から「日本メーカー消える！」
1-2 2015～2016年、吹き荒れた半導体業界再編の嵐
1-3 車載半導体の市場動向 / Ethernet車内LANの主役に
1-3-1 主要車載半導体勢力図変化事例
1-3-2 ON Semiconductorの車載半導体Business戦略
1-3-3 5G、車載本格化に向け始動
1-4 主要車載半導体の市場動向、シェア、Supply Chain
２．眼の機能普遍化で進化するAI P.257～266
2-1 Ubiquitous Networkingの具現化、IoT社会
2-1-1 ServerのAI対応加速、各社の取組み
2-1-2 自動運転に必須、「2種類のDeep Learning」の融合
2-1-3 すべての『もの』に知性を与える「Neuromorphic Chip」
2-1-4 Droneの市場動向
2-1-4-1 「無電柱化法案」成立、どうなる日本のDrone事業の未来
2-1-5 家庭用IoTの本命に躍り出た「Smart Speaker」
2-2 IoTは視覚センサとAIが醸し出す「現代版カンブリア爆発」である
【参考文献】