TIER IV presenta cinque modelli open source per la guida autonoma

L’11 novembre 2026, TIER IV ha annunciato lo sviluppo e la disponibilità open source di cinque modelli di IA end-to-end per la guida autonoma con Autoware, che spaziano dai sistemi basati esclusivamente su telecamere alle configurazioni che integrano LiDAR, radar e mappe ad alta definizione. La gamma offre alle case automobilistiche e ai partner tecnologici diverse opzioni per ottimizzare i modelli e integrarli nei sistemi dei veicoli.

La gamma comprende NVIDIA Alpamayo 2 Edge, AutoE2E, METEOR, OnePlanner e LatentDrive. I loro progetti end-to-end collegano la percezione dell’ambiente alla generazione di traiettorie di guida, ma i modelli differiscono per requisiti dei sensori, approccio alla pianificazione e livello di sviluppo: alcuni sono integrati con Autoware, mentre per altri sono ancora in corso l’adattamento ai veicoli o l’integrazione.

TIER IV presenta questi modelli come risultati tecnologici concreti di Autoware 2.0, l’architettura di nuova generazione illustrata il 2 novembre 2026. Tale architettura combina approcci basati sull’IA e approcci convenzionali basati su regole, introduce uno schema flessibile di indicizzazione per integrare software modulari e offre un framework Reference Design pensato per favorire l’adozione commerciale su diversi veicoli, applicazioni e ambienti operativi.

Modelli diversi per veicoli diversi

Secondo TIER IV, Alpamayo 2 Edge ha 2 miliardi di parametri, contro i 34 miliardi di Alpamayo 2 Super, e usa soltanto immagini delle telecamere e capacità di ragionamento per generare traiettorie di guida. L’integrazione con Autoware è completa, ma TIER IV sta ancora ottimizzando il modello e adattandolo ai veicoli reali.

Lo sviluppo di AutoE2E è guidato dalla Autoware Foundation e da TIER IV. TIER IV indica che il modello conta 79,9 milioni di parametri e afferma che può funzionare su piattaforme di calcolo anche diverse dall’hardware NVIDIA, con configurazioni che vanno dalle sole telecamere ai sistemi che integrano LiDAR e radar. La sua architettura a due velocità abbina un modello reattivo per le decisioni in tempo reale a modelli del mondo e di ragionamento, che prevedono i cambiamenti ambientali e supportano le decisioni di guida.

Sviluppato autonomamente da TIER IV e destinato principalmente alle autovetture di proprietà privata, METEOR ha 16 milioni di parametri. TIER IV afferma che la sua rete neurale convoluzionale usa una rappresentazione a vista dall’alto per gestire l’intero processo, dalla percezione alla generazione di traiettorie, con un’unica rete e senza ricorrere a mappe ad alta definizione. Accetta immagini provenienti da una a otto telecamere, può integrare LiDAR e radar ed è compatibile con le piattaforme a semiconduttori NVIDIA e Renesas.

Secondo TIER IV, OnePlanner combina percezione e pianificazione del movimento. Attualmente usa BEVFusion per creare una rappresentazione a vista dall’alto a partire dalle nuvole di punti LiDAR e trasmette direttamente al pianificatore le caratteristiche estratte durante la percezione, riducendo le conversioni intermedie in posizioni e velocità degli oggetti. Integra inoltre mappe ad alta definizione, informazioni sul percorso, stato dei semafori e stato di movimento del veicolo per generare traiettorie di sei secondi. L’integrazione con Autoware è completa.

LatentDrive usa V-JEPA, un approccio di apprendimento autogestito, per rappresentare in uno spazio latente le caratteristiche dei video acquisiti dalle telecamere e generare traiettorie senza rilevamento e tracciamento intermedi degli oggetti. TIER IV afferma che non necessita di mappe ad alta definizione e genera traiettorie di quattro secondi usando video, informazioni sul percorso e stato di movimento del veicolo. Supporta una o tre telecamere; l’integrazione con Autoware e la convalida a bordo del veicolo sono ancora in corso.

Cosa include AutoE2E V1.0

Il Robotaxi Working Group della Autoware Foundation, sponsorizzato da TIER IV, ha rilasciato AutoE2E v1.0 l’11 novembre 2026 con licenza Apache 2.0, per uso di ricerca e commerciale; sono disponibili anche checkpoint addestrati. La versione include il Modello reattivo, che opera a 10 Hz, fonde sei visuali delle telecamere in una rappresentazione a vista dall’alto e pianifica accelerazione e sterzata per 6,4 secondi. I livelli di modellazione del mondo e di ragionamento sono ancora in fase di sviluppo per poter funzionare con lo stesso pianificatore.

La fondazione riferisce che, nella convalida su dati registrati, il modello AutoE2E ottimizzato ha raggiunto un errore medio di spostamento di 0,744 metri su tre secondi, classificandosi al secondo posto tra otto configurazioni con pesi aperti incluse nel confronto. In questo test ad anello aperto, i modelli hanno formulato previsioni a partire da fotogrammi registrati delle telecamere, poi confrontate con il percorso effettivamente seguito dal conducente umano; AutoE2E ha ricevuto anche una rappresentazione raster della mappa e il percorso, mentre gli input variavano da un modello all’altro. Il risultato riguarda quindi la previsione delle traiettorie su dati registrati, non le prestazioni di guida su strada senza conducente.

AutoE2E è integrato con Autoware per la valutazione ad anello aperto; sono in corso test ad anello chiuso su veicoli reali per valutare la guida interattiva. La fondazione afferma che le prestazioni in fase di implementazione e i requisiti di risorse devono ancora essere valutati in base alla piattaforma specifica e che sono previste ulteriori prove su strada per il 2027. Il progetto punta ad applicazioni che vanno dai sistemi di assistenza alla guida a mani libere di livello L2++ alla futura mobilità senza conducente di livello L4, ma quest’ultimo resta un obiettivo di sviluppo e non è una capacità attuale.

Commercializzazione e flusso di sviluppo

Per METEOR, TIER IV afferma di usare CoMET, la piattaforma di etichettatura automatizzata integrata in Co-MLOps, insieme a sistemi di IA agentica per automatizzare l’etichettatura dei dati e l’addestramento, la valutazione e il miglioramento dei modelli, eliminando la necessità di codifica ed etichettatura manuali. Le case automobilistiche e i fornitori di componenti possono ottimizzare il modello open source in base alle specifiche e ai requisiti prestazionali dei propri veicoli.

Il fondatore e CEO Shinpei Kato ha dichiarato che la strategia multimodello mira ad aiutare produttori e fornitori a «fare proprie le tecnologie in base alle loro applicazioni e ai requisiti prestazionali, senza dipendere da uno specifico modello di IA o da una piattaforma a semiconduttori».

Ali Kani, vicepresidente del settore automotive di NVIDIA, ha affermato che l’integrazione di Alpamayo 2 Edge offre agli sviluppatori una base aperta per portare la tecnologia dalla ricerca ai propri veicoli.

I prossimi passi indicati da TIER IV sono ulteriori miglioramenti delle prestazioni, l’ottimizzazione a bordo dei veicoli, la commercializzazione con le case automobilistiche e i partner tramite Autoware e l’espansione a diverse tipologie di veicoli e applicazioni. Autoware 2.0 fornisce l’architettura condivisa, ma i test ad anello chiuso ancora incompleti di AutoE2E dimostrano che la disponibilità open source e la validazione per l’impiego sui veicoli restano traguardi distinti.