TIER IV detalha cinco modelos de código aberto para condução autônoma

A TIER IV anunciou, em 11 de novembro de 2026, o desenvolvimento e a disponibilização como código aberto de cinco modelos de IA de ponta a ponta para condução autônoma no Autoware, que abrangem sistemas que usam apenas câmeras e configurações que também incluem LiDAR, radar e mapas de alta definição. A linha oferece às montadoras e aos parceiros de tecnologia várias opções para otimizar os modelos e integrá-los aos sistemas dos veículos.

A linha é composta por NVIDIA Alpamayo 2 Edge, AutoE2E, METEOR, OnePlanner e LatentDrive. Seus projetos de ponta a ponta conectam a percepção do ambiente à geração de trajetórias de direção, mas os modelos diferem quanto aos requisitos de sensores, à abordagem de planejamento e ao estágio de desenvolvimento: alguns já estão integrados ao Autoware, enquanto a adaptação aos veículos ou a integração de outros ainda está em andamento.

A TIER IV apresenta os modelos como resultados tecnológicos concretos para o Autoware 2.0, a arquitetura de próxima geração detalhada em 2 de novembro de 2026. Essa arquitetura combina abordagens baseadas em IA com abordagens convencionais baseadas em regras, acrescenta um esquema flexível de indexação para a integração modular de software e oferece uma estrutura de projeto de referência destinada a facilitar a adoção comercial em diferentes veículos, aplicações e ambientes operacionais.

Modelos diferentes para veículos diferentes

Segundo a TIER IV, o Alpamayo 2 Edge tem 2 bilhões de parâmetros, em comparação com os 34 bilhões do Alpamayo 2 Super, e usa apenas imagens de câmeras e raciocínio para gerar trajetórias de direção. Sua integração ao Autoware está concluída, mas a TIER IV ainda está otimizando o modelo e adaptando-o a veículos reais.

A Autoware Foundation e a TIER IV lideram o desenvolvimento do AutoE2E. A TIER IV estima que o modelo tenha 79,9 milhões de parâmetros e afirma que ele pode funcionar em plataformas computacionais além do hardware da NVIDIA, com configurações que vão desde sistemas que usam apenas câmeras até aqueles que incorporam LiDAR e radar. Sua arquitetura rápida-lenta combina um Modelo Reativo, para decisões em tempo real, com Modelos de Mundo e de Raciocínio, que preveem mudanças no ambiente e apoiam as decisões de direção.

Desenvolvido de forma independente pela TIER IV e voltado principalmente a veículos de passageiros de uso particular, o METEOR tem 16 milhões de parâmetros. Segundo a TIER IV, sua rede neural convolucional usa uma representação em visão aérea para realizar todas as etapas, da percepção à geração de trajetórias, em uma única rede e sem depender de mapas HD. O modelo aceita imagens de uma a oito câmeras, pode incorporar LiDAR e radar e é compatível com plataformas de semicondutores da NVIDIA e da Renesas.

Segundo a TIER IV, o OnePlanner combina percepção e planejamento de movimento. Atualmente, usa o BEVFusion para criar uma representação em visão aérea a partir de nuvens de pontos LiDAR e envia diretamente ao planejador os recursos extraídos durante a percepção, reduzindo as conversões intermediárias em posições e velocidades de objetos. Também incorpora mapas HD, informações de rota, estados dos semáforos e estados de movimento do veículo para gerar trajetórias de seis segundos. A integração ao Autoware está concluída.

O LatentDrive usa o V-JEPA, uma abordagem de aprendizado auto-supervisionado, para representar em um espaço latente os recursos extraídos de vídeos de câmeras e gerar trajetórias sem detecção e rastreamento intermediários de objetos. Segundo a TIER IV, ele não precisa de mapas HD e produz trajetórias de quatro segundos com base em vídeos, informações de rota e estados de movimento do veículo. É compatível com uma ou três câmeras, enquanto a integração ao Autoware e a validação dentro do veículo continuam em andamento.

O que inclui o AutoE2E V1.0

O Grupo de Trabalho de Robotáxis da Autoware Foundation, patrocinado pela TIER IV, lançou o AutoE2E v1.0 em 11 de novembro de 2026, sob a licença Apache 2.0, para uso em pesquisa e comercial, e também disponibilizou checkpoints treinados. O lançamento inclui o Modelo Reativo, que opera a 10 Hz, combina seis imagens de câmeras em uma representação em visão aérea e planeja aceleração e esterçamento para 6,4 segundos. As camadas de modelo de mundo e de raciocínio ainda estão em desenvolvimento para funcionar com o mesmo planejador.

A fundação informa que o modelo AutoE2E ajustado obteve um erro médio de deslocamento de 0,744 metro ao longo de três segundos na validação com dados gravados, ficando em segundo lugar entre oito configurações de pesos abertos na comparação. Nesse teste em malha aberta, os modelos fizeram previsões a partir de quadros de câmera registrados, que foram avaliadas em relação à trajetória real do motorista humano; o AutoE2E também recebeu uma imagem rasterizada do mapa e uma rota, enquanto as entradas variaram entre os modelos. Portanto, o resultado diz respeito à previsão de trajetórias com dados gravados, não ao desempenho em vias sem motorista.

O AutoE2E está integrado ao Autoware para avaliação em malha aberta, e os testes em malha fechada com veículos reais estão em andamento para avaliar a condução interativa. A fundação afirma que o desempenho em implantação e os requisitos de recursos ainda precisam ser avaliados especificamente para cada plataforma, e que estão previstos mais testes em vias públicas para 2027. O projeto tem como alvo aplicações que vão da assistência à condução sem usar as mãos no nível L2++ à mobilidade autônoma sem motorista de nível L4 no futuro, mas o nível L4 continua sendo uma meta de desenvolvimento, não uma capacidade atual.

Comercialização e fluxo de desenvolvimento

No caso do METEOR, a TIER IV afirma que usa o CoMET, a plataforma de rotulagem automatizada do Co-MLOps, junto com IA agêntica para automatizar a rotulagem de dados e o treinamento, a avaliação e o aprimoramento dos modelos, eliminando a necessidade de codificação e rotulagem manuais. As montadoras e os fornecedores de componentes podem otimizar o modelo de código aberto para atender às especificações e aos requisitos de desempenho de seus próprios veículos.

O fundador e CEO Shinpei Kato afirmou que a estratégia de múltiplos modelos pretende ajudar fabricantes e fornecedores a “internalizar tecnologias de acordo com suas aplicações e requisitos de desempenho, sem depender de um modelo específico de IA ou de uma plataforma de semicondutores”.

Ali Kani, vice-presidente de automotivos da NVIDIA, afirmou que a integração do Alpamayo 2 Edge oferece aos desenvolvedores uma base aberta para levar a tecnologia da pesquisa aos próprios veículos.

Os próximos passos anunciados pela TIER IV são aprimorar ainda mais o desempenho, otimizar a tecnologia para uso em veículos, comercializá-la com montadoras e parceiros por meio do Autoware e expandi-la para diferentes tipos de veículos e aplicações. Autoware 2.0 fornece a arquitetura compartilhada, mas os testes em circuito fechado ainda não concluídos do AutoE2E mostram que a disponibilidade como código aberto e a implantação validada em veículos continuam sendo etapas distintas.