Porsche conduce dezvoltarea unui ciclu comun de date pentru vehicule autonome în cadrul mărcilor Volkswagen Group

La conferința GTC Berlin a NVIDIA, din 21 octombrie 2026, Porsche, mărcile Volkswagen Group și CARIAD au anunțat că dezvoltă împreună un ciclu comun de date pentru dezvoltarea vehiculelor autonome, Porsche conducând implementarea inițială și integrarea în ecosistem, alături de Voxel51, NVIDIA și Microsoft.

Volkswagen Group conduce dezvoltarea unei platforme de IA fizică ce conectează datele flotei cu simularea, antrenarea și evaluarea. Voxel51 a declarat că flota conectată a grupului generează zilnic date echivalente cu cele produse de 11.000 de șoferi obișnuiți, iar companiile se așteaptă ca această colaborare să reducă cu până la 90% repetarea testelor fizice de conducere și să scurteze cu până la 85% ciclurile de testare a regresiilor IA.

Rolurile în cadrul ciclului de date

Companiile descriu colaborarea drept o arhitectură de referință pentru producătorii auto care dezvoltă sisteme avansate de conducere de nouă generație.

Volkswagen contribuie cu flota sa conectată, datele despre conducerea în condiții reale, platforma vehiculelor și cerințele de sistem. Voxel51 furnizează stratul de date, care susține șase fluxuri de lucru în cadrul ciclului: căutare și regăsire multimodală, etichetare automată, selecție și organizare a datelor pe baza scenariilor, echilibrarea seturilor de date, selectarea datelor de antrenare și validarea modelelor. NVIDIA contribuie cu tehnologii de regăsire, generare și simulare a datelor, inclusiv Cosmos Data Factory, pentru pregătirea, augmentarea și evaluarea datelor de antrenare, bibliotecile Omniverse NuRec, pentru reconstruirea deplasărilor din lumea reală, precum și modele și instrumente deschise pentru testarea sistemelor de conducere în simulare. Microsoft Azure furnizează serviciile cloud și puterea de calcul, iar fluxurile de lucru rulează la scara întregii flote pe infrastructura pe care grupul o folosește deja.

Comunicatul publicat de NVIDIA în propria secțiune de știri după conferință precizează că Porsche conduce dezvoltarea unui flux de lucru bazat pe un ciclu de date în cadrul mărcilor Volkswagen Group, prin intermediul Voxel51, folosind Cosmos Data Factory și Omniverse NuRec pe Azure.

Vicepreședintele NVIDIA pentru industria auto, Rishi Dhall, a declarat în anunț că simularea transformă experiența de conducere din lumea reală într-un ciclu continuu de învățare și îmbunătățire și că Volkswagen Group poate transforma datele flotei în scenarii de simulare de înaltă fidelitate, folosind platforma de date Voxel51 împreună cu Omniverse NuRec și Cosmos.

Audituri, verificări pentru generare și rezultate ale reconstruirii

Validarea virtuală a versiunilor software-ului de conducere este una dintre primele aplicații ale ciclului de date pentru Porsche și Volkswagen Group. Inginerii redau intrările camerelor reconstruite din deplasări reale și verifică rezultatele simulate comparându-le cu măsurătorile din lumea reală. Voxel51 a declarat că scopul este ca testarea să poată fi repetată, să scurteze ciclurile de feedback și să reducă dependența de testele fizice de conducere.

Înainte ca orice înregistrare să ajungă la etapa de reconstruire pe GPU, Voxel51 auditează jurnalul brut prin aproximativ 80 de verificări care vizează integritatea senzorilor, sincronizarea, calibrarea, traiectoriile, actorii și sistemele de coordonate. Un analiză tehnică aprofundată realizată de Dan Gural, responsabilul Voxel51 pentru parteneriate în domeniul IA fizice, precizează că auditul citește direct fișierele MCAP și se desfășoară în trei etape: o verificare a manifestului, de aproximativ o milisecundă pentru fiecare deplasare; o verificare a episodului, de aproximativ o secundă; și o verificare a datelor decodificate, de câteva minute pentru fiecare deplasare. Pentru fiecare verificare se consemnează dacă a fost trecută, a eșuat sau nu a putut fi efectuată, conform regulii numite de Voxel51 „lipsa unui semnal nu înseamnă promovarea verificării”, astfel încât o intrare lipsă să nu poată fi considerată în mod eronat dată validă.

Gural descrie ciclul în cinci etape: căutare, verificare, generare, reconstruire și evaluare. Pentru etapa de căutare, platforma integrează NVIDIA Cosmos Dataset Search, clipurile fiind transformate în reprezentări vectoriale cu Cosmos-Embed1 și stocate în Milvus. Apoi, un rerangor bazat pe agenți determină un model de planificare să redacteze un set de criterii pe baza intenției de căutare, folosește Cosmos Reason pentru a evalua fiecare clip în raport cu acestea și reordonează lista.

Gural afirmă că Voxel51 a validat auditul folosind șapte seturi de date publice: nuScenes, Waymo, PandaSet, Argoverse 2, MAN TruckScenes, aiMotive și Lyft Level 5. Auditul a identificat 25 de probleme confirmate în datele publicate, dintre care 17 au fost remediate înainte de reconstruire. În ceea ce privește generarea de date sintetice cu Cosmos Data Factory, analiza aprofundată arată că dovezile păstrate în etapa de verificare au demonstrat că 12 pași de eșantionare au obținut aceeași rată de acceptare ca 35 de pași, reducând costul de la 6,80 la 2,43 minute-GPU per clip; că o verificare bazată pe atribute a acceptat doar 30–38% dintre clipurile generate; și că recalibrarea evaluatorului a crescut rata de trecere a verificării semantice de la 3% la 91%, fără timp GPU suplimentar.

În ceea ce privește reconstruirea, analiza aprofundată raportează un raport semnal-zgomot de vârf median de 29,05 dB pentru 25 de scene publice nuScenes procesate pe GPU-uri NVIDIA H100. Este menționată o scenă nocturnă nuScenes care a obținut 28,59 dB la această măsurătoare, dar a înregistrat un scor de similaritate structurală de 0,56 și un scor de similaritate perceptuală învățată de 0,61. Gural folosește acest exemplu pentru a arăta că o singură măsurătoare a calității imaginii poate indica în mod eronat drept acceptabil un rezultat vizibil slab. Fiecare rundă de reconstruire este trimisă spre examinare umană, în cadrul căreia inginerii o aprobă pentru simulare, o retrimit pentru reantrenare sau o resping; scenele finalizate sunt împachetate ca fișiere USDZ, pregătite pentru simulatoare, printre care NVIDIA AlpaSim.

Implementarea pe Azure și responsabilitatea asupra ciclului de date

Fiecare etapă rulează ca o sarcină pe Microsoft Azure, unde Volkswagen Group își gestionează datele flotei. Azure asigură stocarea și puterea de calcul necesare pentru procesarea datelor, reconstrucție și simulare, păstrând în același timp aceste sarcini în cadrul modelului existent al grupului de securitate, identitate și guvernanță regională.

Voxel51 a declarat că un model de date comun permite ca datele de conducere și scenariile create într-un proiect să fie folosite în continuare în programele de vehicule, versiunile software și mărcile grupului; fiecare nouă deplasare extinde baza de scenarii, iar scenele reconstruite pot fi reutilizate în viitoarele cicluri de dezvoltare și validare.

Brian Moore, cofondatorul și CEO-ul Voxel51, a scris că un producător auto își poate gestiona propriul ciclu de dezvoltare fără să construiască el însuși fiecare instrument: „Cheia pentru performanțe cu adevărat de vârf în industrie este să valorifici datele la care are acces compania ta. Trebuie să deții controlul asupra ciclului de dezvoltare și iterație, chiar dacă nu construiești tu însuți fiecare nivel al infrastructurii.” Voxel51 își descrie platforma ca fiind extensibilă, permițând echipelor să folosească propriile modele, să definească logica personalizată a scenariilor și să conecteze datele și infrastructura existente, fără a impune modul în care este construit sistemul de conducere în sine.

Voxel51 a relatat că a început să lucreze cu Porsche în 2024, când Tin Stribor Sohn, responsabil tehnic la Porsche, a descris provocarea legată de date ca necesitând etichetare automată pentru a le înțelege, detectarea scenariilor pentru a identifica ce este nou sau important și selecția datelor pentru eliminarea redundanței. Invocând un sondaj realizat de McKinsey, postarea Voxel51 afirmă, de asemenea, că unul din patru consumatori la nivel global și-ar schimba marca pentru funcții mai bune de conducere autonomă.

Separat, la GTC Berlin, comunicatul NVIDIA precizează că Volkswagen Commercial Vehicles își prezintă platforma pentru vehicule autonome ID. Buzz AD pe platforma de calcul NVIDIA Hyperion, pentru a susține mai multe sisteme de conducere autonomă.