トヨタ自動車は2017年9月27日に開かれたドイツETAS社主催のセミナー「車載制御・組み込みシステム開発シンポジウム2017」で自動運転技術の現状や課題について講演した。技術的な課題として特に大きいのが、半導体（プロセッサー）の処理能力が足りないことだという。
「自動運転に必要なプロセッサーの処理能力は120TOPS。現状のパソコン用プロセッサーの2300倍以上だ」――。トヨタ常務役員 未来創生センター統括 先進技術開発カンパニー Executive Vice Presidentの奥地弘章氏は講演の中でこう述べた。
各種センサーから集めた情報を統合的に処理したり、深層学習（ディープラーニング）を使って物体認識や経路探索（パスプランニング）をしたりする際に、プロセッサーに高い処理性能が求められるという。特にディープラーニングでは、ニューラルネットの階層を増やすと精度が高まる半面、より多くの処理性能が必要になる。このため、階層を最適化するとともに、「処理内容に応じて最適な半導体を選ぶことが重要になる」（同氏）という。
例えば、画像のフィルター処理のように繰り返し使う定型的な機能は専用回路（IPコア）で実現する。カメラの画素数に応じて処理内容を変えるなど、ある程度の柔軟性が求められる場合はFPGAを選択する。画像認識など、並列処理が求められる場合はGPU、認識結果に基づいて経路探索を行う場合はCPUをそれぞれ使う。
用途に応じて最適な半導体を選ぶことで、自動運転に必要な処理時間を約1/10にできることをすでに検証済みであり、「2020～2023年に入手可能な半導体で自動運転を実現できる見通し」（同氏）という。今後、次世代のニューロチップや量子コンピューターが車載できるようになると、「より高度な自動運転が可能になる」（同氏）。
