ADAS、AD、そして最終的にはACESの技術は、様々な攻撃対象となりえます。これらの技術の多くはインターネットに接続されており、調整のために互いが接続されています。このように多くのアクセスポイントを持つスマートカーは、ハッカーに対して非常に脆弱な存在です。毎年開催されるPwn2Ownサイバーセキュリティチャレンジでは、2人のホワイトハッカーがTesla Model 3のインフォテインメント・システムに侵入することに成功しました。そこからは最小限のコードで、すぐに操作が可能になりました。つまり、車両は乗っ取られたのです。もちろん、このセキュリティ上の欠陥はTeslaに報告され、すぐにその脆弱性を修正するためのパッチは発行されました¹⁴。

しかし、重要なのは、インターネットに接続されたすべてのシステムは、いつでもハッカーの標的になっているということです。規制当局、学界、業界のリーダーたちは、この問題に対して積極的なアプローチをしています。英国では、Resilient Connected and Autonomous Vehicles (ResiCAV) コンソーシアムが、モビリティエコシステム全体で新たに発生するサイバーセキュリティの脅威を検知、理解、リアルタイムに対応するための手段について3ヶ月間の研究を行い、2020年5月にその結果を発表しました¹⁵。

もう一つの重要なハードルは、通信規格の不確実性です。Frost & Sullivan社のレポートによると、規制の優柔不断さが、北米と欧州の自動車メーカーの足かせになっています。米国政府が自動車間通信（V2X）に使用できる既存／将来の技術として、専用短距離通信（DSRC）、LTEセルラーV2X（C-V2X）、5G新無線（NR）などについてOEMにコメントを求めたところ、大きく異なる反応が返ってきたといいます。EUで行われた同様の運動では、加盟国の大半がWi-FiベースのDSRC方式を拒否する結果となりました¹⁶。

明確な規制がないため、現在、世界市場はDSRC推進派とC-V2X支持派の2つに大別されています。最終的には、C-V2Xが最も有力な業界標準になるとFrost & Sullivanは考えています。しかし、Frost & Sullivan 社は、ほとんどの自動車メーカーが、自らの好みと戦略を決定し、規制の動向を見極めるまで、コミットしないだろうと認識しています¹⁷。

もちろん、ACESの世界におけるV2X通信の最大の課題の1つは、低遅延の実現です。ベライゾンのテクノロジー＆ネットワーククラウド担当バイスプレジデント、スリニ・カラパラ氏は次のように述べています。「高速で動く機械を相手にしているので、低遅延でなければならなりません。物事はより速いペースで決断されています。信頼性の高い接続である人間が何かを提供する人間主導の接続から、機械のような速度の接続が必要になります。

ADAS、AD、ACES機能は、実際の環境下でテストし、証明されなければならないことも課題になります。しかし、高速道路や道路だけでそれを行うことは、一般市民を危険にさらすことになります。幸いなことに、解決策はあります。Forbes Insightsの2019年秋の調査によると、OEMとそのサプライヤーの37%がコネクテッドビークルのテストにスマートロードを活用しており、さらに42%が3年以内にその予定があると言われています¹⁸。

アメリカンセンターフォーモビリティの元最高技術責任者兼最高安全責任者のJeff Rupp氏によると、ACMグループが整備したテストコースは、デトロイトから西に1時間弱の500エーカーの敷地であり、高速道路や田舎の道路から都市環境まで、必要なあらゆる特性が備えられています。この施設には、700フィートの高速道路トンネルや、危険気象シミュレータ、3階建ての高速道路高架橋などの機能があります。ミシガン大学交通研究所(UMTRI)も同様の施設を提供しています。UMTRIの所長兼主任研究員im Sayer氏は、通信規格に真正面から取り組んでいます。「道路はスマート化して、センサーを搭載し、過去の傾向ではなく、リアルタイムの状況（I2V）に基づいて交通を誘導するようになるでしょう。セルラーV2Xと専用短距離通信（DSRC）が実環境で隣接するチャンネルを占有できることを実証することが重要です」と述べています¹⁹。

Rupp氏にとっても Sayer氏にとっても、安全が第一です。「この分野では、ミスを犯すことは許されません。ミスを犯すと、不当な反発や遅れが生じる可能性があるからです」とRupp氏は言います。

「この未来について特に重要なことは、モビリティが最適化された未来の可能性を安全に実現するために、多くの異なる分野の利害関係が絡むということです。材料科学からAI、5Gに至るまで、相互に関連する分野で多くの学習と進歩が急速なペースで行われています。行動科学の中の人的要因の理解がさらに深まれば、安全性と有効性に大きな影響を与えることができます。大学や研究所とのパートナーシップの構築は不可欠になるでしょう。すべてを正しくまとめ、必要な安全性を構築するには、研究、産業、政府を連携させた規律あるシステムベースのアプローチが必要です」とSayer氏は述べています²⁰。

また、クラウドとエッジにあるデータとアプリケーションの完璧なバランスを見つけることも、業界にとって重要な課題です。AT&Tのチーフプロダクトオフィサー、Roman Pacewicz氏は次のように述べています。「ネットワークはもはや単にパケットをA地点からB地点に送るだけでなく、アプリケーションフローを実際にルーティングし、このエコシステム全体を機能させることができるようになります。このことは、ネットワークやネットワーク設計、そしてエッジコンピューティングに大きな影響を及ぼします。コンピューティングは、処理やデータアプリケーションがある場所の近くにおく必要があり、ネットワークはよりインテリジェントになる必要があります」

より優れたネットワーク設計は、低遅延処理と幅広い接続性と共に、ベライゾンのKalapala 氏が言う「集団的知性（CI)」に世界を何歩も近づけることでしょう。「AIは極めて広く普及し、利用可能なデータから多くの決定、多くの積極的な結論が導き出されるようになります。車両や道路、周囲に設置された多くのセンサーからより多くのデータを取得し、わずか数ミリ秒で処理することで、CIの状態を実現することができるのです。このようなシステムが最も深遠な結果、つまり事故を起こさずに運転できるように車を向上させることにつながります」とKalapala 氏は述べています。