
- Qualcomm Technologies, Inc.
- NEXT Mobility
- ICT・インダストリアル
- スマートファクトリー・ロボティクス
車載インフォテイメント向けConnectivity Solution
次世代自動車は、これまで以上にセキュアで、コネクテッドで、インテリジェントで、位置情報を認識します。Qualcomm Connectivity Platformは、高度な4G ⁄ 5G、セルラーVehicle-to-Everything(C-V2X)、Wi-Fi、Bluetooth接続ソリューション、高精度な測位およびコンピューティング・テクノロジを提供します。その中から車載インフォテイメントを実現するQualcommのConnectivity Solutionを紹介します。
Wi-Fi Bluetooth Products
Automotive Use Case ⁄ Application
車内でのUse Case ⁄ Applicationとしては以下が考えられます。
- In-Vehicle Infotainment(IVI)Navigation:Carplay、Android Auto(スマフォ利用によるナビゲーション)
- In-Vehicle Infotainment(IVI)Hands Free Calling(ハンズフリー通話)
- In-Vehicle Infotainment(IVI)Phone Audio Streaming(スマフォ利用による音楽ストリーミング再生)
- Rear Seat Entertainment(RSE)Headset Streaming(ヘッドセット向けストリーミング再生)
Wi-Fi ⁄ Blutooth products Lineup
Qualcommは、Wi-Fi ⁄ Bluetooth Productsで次世代の自動車をサポートします。
過去、Automotive MarketにおいてBluetoothは必須、Wi-Fiはオプションの背景から、各々Single chipが主流でありましたが、現在はWi-Fi ⁄ Bluetooth
Combo chipが主流となっております。
| QCA6564 | QCA6574 | QCA6595 | QCA6696 | QCA6698AQ | |
|---|---|---|---|---|---|
| Wi-Fi Standards | Wi-Fi 5 (11ac ⁄ n) | Wi-Fi 5 (11ac ⁄ n) | Wi-Fi 5 (11ac+11n) | Wi-Fi 6 (11ax+11ax) | Wi-Fi 6E (11ax+11ax) |
| Wi-Fi Architecture |
|
|
|
|
|
| Dual MAC MIMO Concurrency | No support | No support |
|
|
|
| Wi-Fi Max Peak PHY Rate | 433 Mbps | 866 Mbps | 1016 Mbps | 1774 Mbps | 3570 Mbps |
| Bluetooth Specification Version | v5.0 >> v5.3 (Jan. 2024) | v5.2 >> v5.3 (Jan. 2024) | v5.2
| v5.2
| v5.3
|
| リンク | 詳細はこちら | 詳細はこちら | 詳細はこちら | 詳細はこちら | 詳細はこちら |
お問い合わせ
関連製品情報

エッジAIと高性能コンピューティングを実現するQualcommの産業用SoC Dragonwingシリーズ
Qualcomm Dragonwingは、産業・IoT向けに展開される高性能SoCブランドです。エッジAIや長期供給に対応し、ロボティクスや産業機器の開発を支援します。
- Qualcomm Technologies, Inc.

コネクテッドインテリジェントエッジ(Connected Intelligent Edge)を実現する Qualcomm IoT Application Processors
QualcommのIoT Application Processorsは、AIや5Gを活用し、ロボティクスやスマートカメラなどの多様なIoTソリューションを提供します。
- Qualcomm Technologies, Inc.
- NEXT Mobility
- ICT・インダストリアル
- スマートファクトリー・ロボティクス
関連技術コラム

Arduino UNO QのBricks活用入門:カメラ設定のチューニングでFPSを3倍にする
Arduino Uno QのBricks活用法を解説します。カメラ設定を見直し、物体検出アプリのFPSを約3倍に向上させる実践的な方法をご紹介します。

Arduino UNO Qで始めるエッジAI開発:物体検出デモの実装手順と検証ポイント
Arduino UNO QでUSBカメラを用いた物体検出デモを実行し、環境構築からAI推論までの手順を解説します。

Arduino UNO Q で自作AIモデルを動かす ― Edge Impulse を使った画像分類モデル作成手順
Arduino UNO QとEdge Impulseを活用し、画像分類AIモデルの学習からデプロイ、推論実行までの手順を解説します。

Arduino UNO Q:エッジAIを「実行」へ ~unoq-vision-appで実現する完全スタンドアロン解析ガイド~
Arduino UNO Qとunoq-vision-appを活用し、ネットワーク不要で高度な画像解析を実現するエッジAI構築手法をご紹介します。

Wi-Fi通信ネットワーク評価・解析手法 ~高価な専用機材は不要!MacBookとWiresharkで実現する高精度Air Log解析ガイド~
MacBook と Wireshark を用いて、専用機材を使用せずに構築できる Air Log 解析環境の手順および実践的な解析技術について解説します。

開発初期のデバイス選定に役立つ!エッジAI専用設計Qualcomm Dev-Kitと汎用キットとの違いを徹底解説
Qualcomm Dev‑KitとRaspberry Pi+IMX500を比較し、NPU性能や実機デモを基にデバイス選定の要点を解説します。

