NVIDIA ( hat am 28.10. angekündigt, dass es mit Uber, Stellantis und Foxconn ) zusammenarbeiten wird, um die weltweit erste serienmäßige Level-4-Self-Driving-Flotte zu schaffen. Anschließend gab Stellantis in Amsterdam die Einzelheiten der Zusammenarbeit bekannt, mit dem Ziel, 2027 mit Tests zu beginnen und 2028 in die Serienproduktion zu gehen.
NVIDIA kündigt globale Allianz für autonomes Fahren an, Uber, Hon Hai und Stellantis treten als erste bei.
Der Geschäftsführer von NVIDIA, Jensen Huang, hat auf der neuesten GTC-Konferenz angekündigt, dass er mit der neuesten Generation der DRIVE AGX Hyperion 10-Plattform im Mittelpunkt ein globales Ökosystem für autonomes Fahren der Stufe 4 aufbauen wird.
Dieses Projekt umfasst mehrere globale Automobilhersteller und Fahrdienstplattformen, wie Lucid, Mercedes-Benz, Aurora, Volvo, Pony.ai usw., die ebenfalls an selbstfahrenden Lösungen arbeiten, die mit der Hyperion-Architektur kompatibel sind. Im Folgenden sind die jeweiligen Technologien und praktischen Inhalte der Hauptpartner aufgeführt:
Uber baut ein globales Netzwerk für autonomes Fahren auf, mit dem Ziel, bis 2027 100.000 autonome Fahrzeuge einzusetzen.
Gemäß den Kooperationsinhalten wird Uber auf der Basis der NVIDIA Hyperion 10 Architektur das weltweit größte Netzwerk für autonomes Fahren aufbauen, menschliches Fahren und autonomes Fahren auf derselben Plattform integrieren und plant, ab 2027 eine Flotte autonomer Fahrzeuge offiziell einzusetzen.
Die Zielmenge der ersten Fahrzeuge, die mit der Technologie von NVIDIA hergestellt werden, beträgt 100.000 Stück, während gleichzeitig eine KI-Datenfabrik gegründet wird, die die NVIDIA Cosmos-Plattform für das Training und die Datenverarbeitung von autonomem Fahren nutzt.
Stellantis tritt dem Bündnis bei, um die ersten Level 4 Robotaxi-Plattformen zu entwickeln.
Der niederländische Automobilgigant Stellantis gab am selben Tag bekannt, dass er ein Memorandum of Understanding mit Nvidia, Uber und Foxconn unterzeichnet hat, um gemeinsam eine serientaugliche Level-4-Autonomes Fahrzeugplattform zu entwickeln, die zunächst hauptsächlich für Nutzfahrzeuge und kleine Personenkraftwagen vorgesehen ist. Diese Fahrzeuge werden mit der Nvidia DRIVE AGX Hyperion 10 Architektur ausgestattet, die das DriveOS-Betriebssystem und die DRIVE AV-Software-Stapel integriert und automatisches Parken sowie den vollständigen autonomen Fahrmodus unterstützt.
Die erste Fahrzeugflotte wird von Uber betrieben, mit der Planung, zunächst 5.000 Fahrzeuge in amerikanischen Städten einzusetzen und 2028 mit der Serienproduktion zu beginnen.
(Hinweis: Vollautomatisiertes Fahren Level 4 bezieht sich auf hochautomatisiertes Fahren, das in bestimmten Bereichen autonom ist und keine menschliche Intervention erfordert)
Foxconn spielt die Rolle des Hardware-Kerns und integriert NVIDIA HPC und Sensorsysteme.
In dieser Allianz wird Hon Hai Stellantis bei der Integration von Fahrzeughardware und elektronischen Systemen unterstützen und Module für Hochleistungsrechnen (HPC) sowie Sensoranordnungen bereitstellen, um die Produktionskonsistenz und Sicherheitsstandards bei der globalen Bereitstellung zu gewährleisten.
NVIDIA betont, dass diese Kooperation nicht nur die Lieferung von Chips umfasst, sondern ein komplettes technisches Rückgrat bietet, das von AI-Computing, Sensortechnologien bis hin zu generativen Modelltrainings reicht, um eine integrierte Plattform für autonomes Fahren zu schaffen, die einen “AI-intelligenten Kern, ein Umgebungs-Überwachungssystem und ein Entscheidungszentrum” umfasst.
NVIDIA Technologie Kern: Hyperion 10 und DRIVE Thor
Der neue DRIVE AGX Hyperion 10 von NVIDIA ist das technische Rückgrat des globalen Selbstfahrerverbundes und verwendet den Blackwell-Architektur-Chip DRIVE AGX Thor. Jedes Fahrzeug ist mit zwei Prozessoren ausgestattet und bietet eine Rechenleistung von bis zu 2.000 FP4 Teraflops ( etwa 1.000 TOPS ). Hyperion 10 wird integrieren:
14 Hochauflösende Kameras
9 Gruppen Millimeterwellenradar
1 Gruppe optischer Radar (LiDAR)
12 Gruppen Ultraschallsensoren
Hyperion 10 mit modulares Design ermöglicht es verschiedenen Automobilherstellern, schnell zu integrieren und kann (OTA) online aktualisiert werden.
Zusätzlich hat NVIDIA ein visuelles Sprachaktionsmodell (VLA) für generative KI eingeführt, das es Fahrzeugen ermöglicht, Verkehrsbedingungen, Bedeutungen und menschliches Verhalten in Echtzeit zu verstehen. Beispielsweise kann das autonome Fahrsystem bei plötzlichen Verkehrsänderungen oder unstrukturierten Kreuzungen mit “menschlicher Logik” reagieren.
NVIDIA hat einen Sicherheitszertifizierungsstandard etabliert, das Halos-Projekt ist online gegangen.
NVIDIA hat auch das “NVIDIA Halos” AI-Sicherheitszertifizierungsprogramm gestartet, das den ersten Branchenstandard für die Bewertung der Sicherheit von autonomen Fahrzeugen und Robotern darstellt. Zu den ersten Partnern gehören mehrere AI-Autonomiefirmen wie AUMOVIO, Bosch, Nuro, Wayve und andere.
Dieses Projekt wird vom Halos AI Systemprüflabor von NVIDIA validiert, um sicherzustellen, dass alle selbstfahrenden Autos und Roboterprodukte den physikalischen AI-Sicherheits- und Netzwerkschutzstandards entsprechen.
Öffentliches AI-Trainingsdatenbank veröffentlicht, 1.700 Stunden multinationale Verkehrsdatenbilder freigegeben.
Um die Schulung von autonomen Systemen in der Branche zu beschleunigen, hat NVIDIA gleichzeitig das weltweit größte multimodale autonome Datenset veröffentlicht, das 25 Länder, 1.700 Stunden Bildmaterial sowie Radar- und Lidar-Daten umfasst.
Diese Daten werden für das Training von KI-Modellen und die Validierung von selbstfahrenden Systemen verwendet, wobei die Simulation und die physikalischen Tests von der Foretellix-Plattform durchgeführt werden, um Partnern zu helfen, die Entwicklung im Rahmen eines sicheren Rahmens zu beschleunigen.
In diesem Artikel arbeiten Nvidia, Uber, Hon Hai und Stellantis zusammen, um das weltweit größte Level 4 autonomes Fahrökosystem aufzubauen. Zuerst erschienen auf Chain News ABMedia.
