フィジカルAIソリューション

10W級で生成AIを“現場で完結” させる次世代エッジAI

フィジカルAIソリューションとは

フィジカルAIソリューションとは、センサーで取得した現場情報をAI推論と制御処理にリアルタイムで結びつけ、機器やロボットを自律的に最適動作させる仕組みを統合的に提供するソリューションです。現場の状況に応じた即応性を実現し、製造・物流・モビリティなどの分野で効率化・安定稼働・安全性向上を支える実装型AI基盤として活用されています。
こうしたフィジカルAIソリューションを現場で実現する中核となるのが、
SiMa.ai社の SiMa MLSoC™「Modalix」です。Modalixは、10W未満の低消費電力でありながら LLM・LMM・生成AI をエッジ側で直接実行できる次世代エッジAIプラットフォームで、リアルタイム性と安全性が求められる現場に最適な“頭脳”として機能します。

 【SiMa MLSoC™「Modalix」紹介動画】

フィジカルAI導入でよくある技術課題
SiMa MLSoC™ × 富士ソフトが解決いたします

リアルタイムAI処理が必要だが、
GPUは消費電力・発熱・コストの面で採用が難しい ​

現場の装置に20〜50W級のGPUを載せられない
小型筐体だとGPUの熱設計(放熱)が成立しない
GPU前提だと装置価格が上がりすぎる
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Thunder

10W級の低消費電力で
価格を抑えたAI処理が可能

生成AI(LLM/LMM)を使用したいが、
クラウド依存だと遅延・秘匿性・コストが不安​

機密情報を外部クラウドに出せない
現場の環境がネットにつながらない
API課金が膨らみ、運用コストがかさむ
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Thunder

工場内に設置可能なフィジカルAIが可能

マルチカメラや異種センサ
(音・波形・LiDAR)を同時処理できない​

カメラ2〜4台で処理落ちする
メモリ帯域不足でFPSが安定しない
センサ情報の統合(マルチモーダル)が重すぎて回らない
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Thunder

PCIe Gen5を備え
カメラ16台同時処理が可能

AI人材不足で、
AIプロジェクトがなかなか立ち上がらない​​

モデル最適化(量子化・NPU向け最適化)ができない
AI担当者が少なく、PoCから先に進まない
属人化されていてシステム化が難しい
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Thunder

システムのヒアリングから開発まで
AI専門の部隊を用意可能

産業用途が求める長期供給に対応できない​

GPU / ハイエンド SoC は2〜3年でEOLになる
供給変動が大きく、量産製品のライフサイクルに合わない
産業・医療・ロボット用途では長期供給が前提条件
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Thunder

ハードの長期供給から導入後の
長期サポートまで可能

それらの課題を富士ソフトが一気に解決!

富士ソフトはSiMa.ai 社の
SiMa.ai System Integration Partner(システムインテグレーション・パートナー)として
密に連携し、最新の技術を活用した最先端のソリューションを提供しながら、
デバイス選定 → PoC → 実装 → 量産化 → 保守運用まで、
一貫したフィジカルAI開発をワンストップで支援いたします。

富士ソフトのサービス

PoC成功とフィジカルAI実装を支える技術力

富士ソフトは、データ収集から分析・業務適用検証まで一貫して支援するPoC実行力に加え、SiMaをはじめとしたフィジカルAI向けデバイスや最適化ツールを熟知。リアルタイム処理や低電力処理が求められる現場で、実運用を見据えた高品質なAI実装を提供し、導入効果を最大化します。

Service

開発範囲が広く、SiMa周辺のシステムまでワンストップ対応

AIモデル開発だけでなく、エッジデバイス・クラウド・IoT・UI・セキュリティまで含むフルスタック対応が可能。SiMa活用に必要な周辺技術も組み合わせ、最適なシステム構築を実現します。

専門AIチームによる深い課題分析と実機最適化

富士ソフトには専門AI部隊があり、
PoC段階でつまずきがちな「Pythonでは動くのに実機で動かない問題」に強い評価ノウハウを保有。分析から実装まで一貫して品質の高い成果を提供します。

ハードを含めた総合エンジニアリング体制

組込み・FPGA・産業PC・キャリアボードなどへの知見が備え、
SiMa.aiと周辺機器を組み合わせた最適ソリューション構築やカスタム設計にも対応。必要に応じたチューニングや設計支援もワンストップで提供します。

導入後の運用・保守まで含めた長期サポート

富士ソフトはAI導入後はシステム運用・改善・データ連携・セキュリティまで含めて継続支援し、長期的なDX推進をサポート。PoCから運用まで一貫した伴走体制が強みです。

SiMa MLSoC™「Modalix」とは

SiMa MLSoC™「Modalix」は、
CPU、独自MLアクセラレータ、Vision / DSP、ISP、動画コーデック、
高速I/Oを統合したフィジカルAI SoCです。
50〜200TOPSとBFLOAT16に対応し、生成AIを含む高度処理を10Wクラスで実行可能。
カメラ入力から推論までを単体で完結し、PCIe Gen5・10GbEなど豊富なI/Oを備えます。

Features

AI推論に必要な機能を
“ワンチップ化”した MLSoC™

  • CPU、AI アクセラレータ、Vision / DSP、ISP、動画コーデック、
    高速インターフェースを SoC に統合。
  • 外付けGPU・外部アクセラレータ・追加ビジョンSoCの削減に寄与。
  • 部品点数(BOM)、実装面積、レイテンシ、システム複雑度を低減。
  • 「AI推論だけが速いチップ」ではなく、フィジカルAIシステムとして成立する構成が特徴。

8コア Arm™ CPU+
独自MLアクセラレータで制御~推論を統合

  • 8コア Arm™ Cortex‑A65 により、Linux 実行と制御・通信・AIを
    統合的に処理。
  • 独自 MLE を搭載し、50/100/200 TOPS を選択可能。
    INT8 / INT16 / BF16 対応。
  • CNN から Transformer・LLM・マルチモーダルまで、
    生成AIワークロードを幅広くサポート。

カメラ入力〜前処理〜推論を SoC 内で
完結できるビジョン統合

  • Synopsys™ ARC™ EV‑74 の Vision / DSP ブロックを搭載し、
    画像前処理・特徴抽出・補正などの重い前後処理をSoC内で処理可能。
  • Arm™ Mali™ ‑C71 ISP を内蔵し、RAWセンサを直接接続してISP前処理を完結。
  • MIPI CSI‑2 を複数系統備え、マルチカメラ構成にも柔軟に対応

動画コーデック+高速I/O+広帯域メモリで
“エッジ実装”を現実解に

  • H.264 / H.265 / AV1 デコードおよび H.264エンコードに対応し、
    外部チップなしで映像入出力を処理できるため、
    システムをシンプルに構築可能。
  • PCIe Gen5(最大 x8)、10GbE×4、複数の MIPI™ CSI‑2 を備え、
    高速ストレージ接続や外部機器連携、マルチカメラ入力など
    幅広い拡張性を実現。
  • LPDDR4 / 4X / 5 の128bit広帯域メモリに対応し、LLMのような高メモリ負荷の処理でもボトルネックを抑えて高速処理を維持できる設計。

6nm・10Wクラスを狙う
電力設計+セキュリティ+多様な提供形態

  • 6nmプロセスとCPU/AI/ Vision/DSP の分業設計により、生成AIを含む
    高度処理を10Wクラスで実行可能な電力効率を実現。
  • Secure Boot・Fuse など強固なセキュリティを搭載し、
    産業・医療・ロボティクスなど高信頼性分野に対応。
  • SoC単体/SOMモジュールといった多様な提供形態により、
    開発期間短縮と柔軟なシステム設計をサポート。

導入形態

SoC型

SoC型

  • BGAパッケージのSoCを基板へ
    直接実装する方式電源回路
  • DDR・PCIe などを自社で設計可能
  • 量産フェーズでの
    高い自由度と最適化を実現

SoM型

SoM型

  • SoCを搭載した小型モジュールを
    コネクタ接続する方式
  • ユーザー側はインターフェース基板の
    設計に注力可能
  • 開発期間の短縮とリスク低減に効果的

Box型

Box型

  • SoMを搭載したBox型評価ボード
  • HDMI / USB / Ethernet などの
    インターフェースを標準搭載
  • 初期立ち上げや
    PoCを迅速に開始できる環境を提供

他社比較

arrowSiMa.ai MLSoC
Modalix
arrow
arrow他社GPUベース
SoC
arrow
arrow他社CVプロセッサ
ベース SoC
arrow
CPU /
画像処理構成
CPU:A65 × 8(1.4GHz)
画像処理:EV74 / Mali ISP / AV1・H.264/265
CPU:A78AE(6–8C)
画像処理:PVA/ISP/HW Code(H.264/265/AV1)
ISP:最大7台のカメラ、または24ストリーム対応
電力
生成AI(LLM/LMM)を
10Wで動作可能
16GB:10W/15W/25W
8GB:10W/15W/20W
具体W値は未公開
I/O
PCIe:Gen5 x8(RC/EP)
カメラ:MIPI‑CSI2 4系統
(各4レーン)
PCIe:最大 PCIe Gen4
カメラ:8レーン MIPI‑CSI2 (20Gbps)
5G:sub‑6 / mmWave、3GPP Rel‑15〜18(拡張)
メモリ仕様
LPDDR4/4X/5
(128bit、8ch)
LPDDR5 128-bit(102.4GB/s)
(8GB/16GB)
具体値は未公開
半導体プロセス
TSMC 6nm(N6)
プロセスノード不明
ノードの明示なし
ソフトウェア環境
※Palette/ONE Platform、
LLM実行を可能にする
LLiMa利用可能
統合SDK、CUDA、TensorRT、DeepStreamなど利用可能
統合SDK
産業用グレード
あり
(温度範囲 −40〜+85°C の記載)
不明
不明
想定用途
ロボティクス、産業、自動車、
防衛、医療など
広いフィジカルAI用途
産業ロボット、カメラAI、生成AI、
エッジ処理など
汎用向け
AMR、協働ロボ、配送ロボ、
空モビリティなど
ロボティクス全般​

※Palette:MLSoC向け統合開発環境。APU/CVU/MLアクセラレータを単一パイプラインで扱え、PyTorch・ONNX・Keras・TensorFlowに対応。

SiMa の MLSoC™「Modalix」を活用した事例

製造業での活用事例

  • 外観検査 × 生成AI
  • 微小欠陥の多ストリーム高速検査を実現
  • 不良の根拠説明を自動生成
  • ライン停止判断を現場で即時完結

ロボット/AMR での活用事例

  • Vision-Language モデルによる未定義環境下での状況認識
  • 自然言語指示に基づくタスク動的切替に対応
  • 柔軟な行動計画と運用拡張に適したアーキテクチャを実現

車載領域での活用事例

  • 車内UX向上を目的とした低遅延音声対話をエッジ側で処理
  • オンデバイス推論によりプライバシーを確保
  • 将来的な大規模音声モデルや対話機能の拡張にも対応

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