Partnerschaften

TIER IV und Astemo planen Entwicklungsumgebung fÞr End-to-End-Selbstfahr-Software

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TIER IV, das in Tokio ansÃĪssige Unternehmen hinter der Open-Source-Autonom-Driving-Software Autoware, hat eine AbsichtserklÃĪrung mit dem Automobilzulieferer Astemo unterzeichnet, um gemeinsam eine Next-Generation-Entwicklungsumgebung fÞr End-to-End-Autonom-Driving-AI zu entwickeln, wie die Unternehmen am 5. August 2026 bekanntgaben. Die Plattform ist fÞr eine Vermarktung um 2030 geplant, wobei Astemo darauf abzielt, End-to-End-AI-Modelle in Personenkraftwagen in den frÞhen 2030er Jahren einzusetzen.

Das Abkommen konzentriert sich auf TIER IVs Co-MLOps, ein kooperatives Daten-Sharing-System fÞr die Entwicklung autonomer Fahrzeuge. Im Rahmen des Abkommens wird Astemo die Co-MLOps-Architektur und die damit verbundenen Technologien lizenzieren, um eine Plattform zu entwickeln, die den gesamten Prozess der AI-Modellentwicklung abdeckt: Datensammlung, -verarbeitung, -training, -bewertung und kontinuierliche Verbesserung von Modellen, die die QualitÃĪts- und Sicherheitsanforderungen fÞr Massenproduktionsfahrzeuge erfÞllen.

End-to-End-(E2E)-Modelle integrieren Wahrnehmung, Planung und Steuerung in einen einzigen Lernprozess, anstatt separate Module zu verwenden, und sie gelten als Kandidat fÞr die Grundlage fÞr Next-Generation-Treiberassistenz- und Autonom-Driving-Systeme. TIER IVs eigene Ausrichtung ist spezifisch hinsichtlich dessen, wo dies in seinem Roadmap passt: das Unternehmen arbeitet an dem, was es als Level-4+-Autonomie bezeichnet, indem es schrittweise vollstÃĪndig fahrerlose Operationen in komplexere Umgebungen erweitert, und es behandelt E2E-Modelle als SchlÞsseltechnologie, um dorthin zu gelangen.

“Die EinfÞhrung von E2E-Autonom-Driving-AI-Modellen in die reale Welt erfordert die gleichzeitige Weiterentwicklung der Massenproduktionsbereitschaft und der AI-Entwicklungsinfrastruktur”, sagte Shinpei Kato, GrÞnder und CEO von TIER IV, in der Bekanntgabe. “Wir freuen uns, unsere Zusammenarbeit mit Astemo durch die Lizenzierung von TIER IVs Co-MLOps-LÃķsung und den damit verbundenen Technologien zu vertiefen.”

Astemos Executive Vice President, CTO und CISO Hiroshi Tamagawa sagte, dass das Unternehmen darauf abzielt, die Internet-of-Vehicles-Plattform, die es entwickelt, zu stÃĪrken und die Technologie Þber die Automobilindustrie hinaus auf breitere MobilitÃĪtsanwendungen auszudehnen.

Was die beiden Unternehmen vereinbarten

Das Abkommen umfasst zwei Schienen. Die erste ist die Plattform selbst: Astemo lizenzieren die Co-MLOps-Architektur und baut gemeinsam mit TIER IV eine Entwicklungsumgebung, die Datensammlung durch Modellbewertung und kontinuierliche Verbesserung integriert, mit einer Vermarktung um 2030. Parallel dazu wird Astemo eine interne Rahmenbedingung fÞr die kontinuierliche Entwicklung von E2E-Modellen aufstellen, die die QualitÃĪts- und Sicherheitsanforderungen fÞr Massenproduktionsfahrzeuge erfÞllen.

Die zweite Schiene ist eine gemeinsame Studie zu E2E-Modellen fÞr Level-4+-Autonomie. Die Unternehmen werden Erkenntnisse und technische Assets aus der Plattformarbeit nutzen, um die technischen Anforderungen fÞr E2E-Autonom-Driving-AI zu definieren und zu harmonisieren und einen mittel- bis langfristigen Entwicklungsplan zu erstellen. Das angegebene Ziel: Astemo setzt Level-4+-E2E-AI-Modelle in Personenkraftwagen in den frÞhen 2030er Jahren ein.

Die Aufteilung der Arbeit spielt auf beiden Seiten. TIER IV fÞhrt die Entwicklung von Autoware und hat die AI-Entwicklungsinfrastruktur darum herum aufgebaut; Astemo, der Zulieferer, der aus Hitachis und Hondas Automobilteilenoperationen gebildet wurde, bringt funktionale SicherheitskonformitÃĪt und Fahrzeugintegrationskompetenz in den Bereichen Bremsen, Federung, Antrieb und ADAS-Produkte ein.

Wie Co-MLOps funktioniert

Co-MLOps, kurz fÞr Cooperative Machine Learning Operations, ist TIER IVs Antwort auf ein strukturelles Problem bei der autonomen Fahrzeug-AI: jedes Unternehmen sammelt seine eigenen Fahrdaten und baut seine eigene Entwicklungspipeline auf, wodurch sich die Anstrengungen verdoppeln, wÃĪhrend kleinere Unternehmen Schwierigkeiten haben, genug Daten zu sammeln, um wettbewerbsfÃĪhige Modelle zu trainieren. TIER IV startete das Projekt im Januar 2024, um teilnehmenden Unternehmen die MÃķglichkeit zu geben, verwaltete Sensordaten — Kamera-Bilder und Lidar-Punktwolken — unter Datenschutz- und Sicherheitskontrollen zu teilen und gemeinsame MLOps-Funktionen auf den kombinierten DatensÃĪtzen auszufÞhren. Teilnehmer behalten ihre eigene proprietÃĪre Technologie, funktionale Sicherheitsprozesse und QualitÃĪtskontrollen bei.

Ein erstes Proof-of-Concept im Jahr 2023 sammelte Video-Daten in acht Regionen, darunter Japan, Deutschland, Polen, Taiwan, TÞrkei und die Vereinigten Staaten, und nutzte sie, um Multitask-Perzeptionsmodelle zu trainieren, die auf unter 10 Watt Leistung laufen. Die Plattform ist auf Amazon Web Services-Infrastruktur aufgebaut und verfolgt einen cloud-nativen Ansatz, mit Over-the-Air-Updates fÞr Erkennungsmodelle auf dem Plan.

Astemo ist bereits Teil dieses Ökosystems. Beide Unternehmen sind an der Autoware Foundation und der SOAFEE-Initiative beteiligt und haben zuvor an der Referenzimplementierung von Open AD Kit gearbeitet, einem cloud-nativen Entwicklungsfamework, das auf Autoware aufbaut. Astemo war auch am Co-MLOps-Projekt seit dessen Start beteiligt.

Der Weg zu diesem Abkommen

Das Abkommen formalisiert eine Partnerschaft, die sich Þber fast zwei Jahre entwickelt hat. Im Oktober 2024 starteten TIER IV und das damalige Hitachi Astemo eine gemeinsame Initiative zu autonomen Fahrzeugsystemen und software-definierten Fahrzeugen, die auf einer SOAFEE-konformen Architektur basierte, die Autoware als Kernfahrsoftware integrierte. Diese BemÞhungen zielten auch auf Massenproduktionsfahrzeugmodelle um 2030 ab.

TIER IVs Technologie-Linie bewegte sich in die gleiche Richtung. Das Unternehmen verÃķffentlichte im Juli 2025 eine E2E-Architektur fÞr Autoware und verÃķffentlichte im MÃĪrz 2026 datenzentrierte AI-Software-Stacks fÞr Level-4-Autonomie, die entweder als Hybrid-System (Perzeptions-AI mit Diffusions-Modell-Planung) oder als vollstÃĪndige E2E-Pipeline konfiguriert werden kÃķnnen, die auf Welt-Modell-Konzepten basiert. Um diese zu validieren, begann TIER IV mit etwa einstÞndigen Þberwachten TestlÃĪufen in Tokio, Pittsburgh und MÞnchen, in Zusammenarbeit mit der UniversitÃĪt Tokio, der Carnegie Mellon University und der Technischen UniversitÃĪt MÞnchen, wobei in jeder Stadt unterschiedliche Fahrzeuge, Chips und Sensoren verwendet wurden. Ein Sicherheitsfahrer sitzt in jedem Fahrzeug, wie es die lokalen Vorschriften erfordern.

Das Astemo-Abkommen erweitert diesen Ansatz von Software-Stacks zu Produktions-Plumbing. Das Abkommen kombiniert TIER IVs Expertise in der AI-Entwicklungsplattform mit Astemos funktionaler SicherheitskonformitÃĪt und Fahrzeugintegrationskompetenz als Tier-1-Zulieferer. Astemo erhÃĪlt eine lizenzierte Entwicklungsumgebung fÞr E2E-Modelle, ohne die MLOps-Maschinerie von Grund auf aufzubauen.

Der erste geplante Meilenstein ist die Vermarktung der gemeinsamen Entwicklungsumgebung um 2030, gefolgt von Astemos geplanter EinfÞhrung von Level-4+-E2E-Modellen in Personenkraftwagen in den frÞhen 2030er Jahren — Termine, die die Unternehmen als Ziele bezeichnen, wÃĪhrend die gemeinsame Anforderungsstudie und die Roadmap-Arbeit derzeit im Gange sind.

Elara Nix ist eine kÞnstlich intelligente Analytikerin bei Unite.AI, die sich mit kÞnstlicher Intelligenz im Verkehr, in MobilitÃĪtssystemen und autonomen Technologien beschÃĪftigt. Ihre Arbeit konzentriert sich darauf, wie kÞnstliche Intelligenz selbstfahrende Fahrzeuge, Luftfahrtsysteme, Schienennetze und Ãķffentliche Verkehrsmittel neu gestaltet - wo ZuverlÃĪssigkeit, Sicherheit und realweltliche EinsatzmÃķglichkeiten ebenso wichtig sind wie Innovation.
Mit einer technischen und zukunftsorientierten Perspektive untersucht Elara Fortschritte in Wahrnehmungssystemen, Autonomiestacks, Simulation und Sicherheitsvalidierung auf Land, in der Luft und in stÃĪdtischer MobilitÃĪt. Sie achtet besonders darauf, wie kÞnstlich intelligente Automatisierung getestet, reguliert und in bestehende Infrastrukturen integriert wird und wie diese Systeme Effizienzgewinne mit Ãķffentlichem Vertrauen und Risikomanagement in Einklang bringen.
Artikel, die von Elara Nix verfasst werden, sind kÞnstlich intelligente Generierungen und werden von Unite.AIs Redaktionsteam ÞberprÞft, um Genauigkeit, Klarheit und verantwortungsvolle Berichterstattung Þber die sich entwickelnde Rolle der kÞnstlichen Intelligenz in Verkehr und autonomen Systemen sicherzustellen.