フィジカルAI

自動車の安全性の確保と公害の防止のために、自動車の登録、保安基準、点検整備、検査（車検）などを定めた法律。2019年の改正で、自動運転を行う自動運行装置を保安基準の対象に加え、自動車のプログラムを通信回線経由で書き換えるソフトウェアアップデートなどを国土交通大臣の許可制とした（2020年11月開始）。国連のサイバーセキュリティとソフトウェアアップデートに関する基準も保安基準に取り入れられている。

自動車産業の変革を表す4つの潮流の頭文字。Connected（コネクテッド）、Autonomous（自動運転）、Shared & Services（シェアリングとサービス）、Electric（電動化）を指し、車の価値がハードウェアからソフトウェアやサービスへ移ることを示す。

レーザー光を照射し、対象物で反射して戻るまでの時間などから距離や形状を測定するセンサ。周囲を3次元の点群データとして高精度に把握でき、自動運転車の周辺認識、ロボットの自己位置推定、地形や構造物の測量などに用いられる。

波長がミリメートル単位の電波（主に76〜81GHz帯）を発射し、反射波から対象物までの距離、相対速度、方向を測定するセンサ。雨や霧、夜間など悪天候や暗所でも性能が落ちにくく、自動車の衝突被害軽減ブレーキや車間距離制御などに使われる。

特定の用途向けに調整する前に、大量の汎用的なデータでモデルを学習させ、言語や画像の一般的な特徴を獲得させる工程。大規模言語モデルでは、大量のテキストで次の単語（トークン）を予測する自己教師あり学習で行う。事前学習済みのモデルを基に、ファインチューニングなどで個別の用途に適応させる。

大量のテキストで事前学習した、膨大な数のパラメータを持つ言語モデル。主にTransformerを基盤とし、与えられた文脈に続くトークンを予測することで、文章の生成、要約、翻訳、質問応答、プログラムの作成など多様な処理を行える。事実と異なる内容を生成するハルシネーションに注意が必要である。