TIER IV prezintă cinci modele open-source pentru conducerea autonomă

TIER IV a anunțat la 11 noiembrie 2026 dezvoltarea și disponibilitatea ca modele open-source a cinci modele de inteligență artificială pentru conducere autonomă end-to-end, destinate Autoware. Acestea acoperă atât sisteme care folosesc exclusiv camere, cât și configurații care includ LiDAR, radar și hărți de înaltă definiție. Gama le oferă producătorilor auto și partenerilor din domeniul tehnologiei mai multe opțiuni pentru optimizarea modelelor și integrarea lor în sistemele vehiculelor.

Gama cuprinde NVIDIA Alpamayo 2 Edge, AutoE2E, METEOR, OnePlanner și LatentDrive. Modelele end-to-end leagă percepția mediului înconjurător de generarea traiectoriilor de deplasare, însă diferă prin cerințele privind senzorii, abordarea planificării și stadiul de pregătire: unele sunt integrate în Autoware, în timp ce adaptarea la vehicule sau integrarea altora sunt încă în curs.

TIER IV prezintă modelele drept rezultate tehnologice concrete pentru Autoware 2.0, arhitectura de generație următoare pe care a detaliat-o la 2 noiembrie 2026. Această arhitectură combină abordări bazate pe inteligență artificială cu abordări convenționale, bazate pe reguli, adaugă o schemă flexibilă de indexare pentru integrarea modulară a software-ului și oferă un cadru de proiectare de referință menit să faciliteze adoptarea comercială în diverse vehicule, aplicații și medii de operare.

Modele diferite pentru vehicule diferite

Potrivit TIER IV, Alpamayo 2 Edge are 2 miliarde de parametri, față de 34 de miliarde pentru Alpamayo 2 Super, și folosește exclusiv imagini de la camere și raționament pentru a genera traiectorii de deplasare. Integrarea sa în Autoware este finalizată, însă TIER IV continuă să optimizeze modelul și să îl adapteze la vehicule reale.

Dezvoltarea AutoE2E este coordonată de Autoware Foundation și TIER IV. TIER IV estimează că modelul are 79,9 milioane de parametri și afirmă că poate rula pe platforme de calcul care nu se limitează la hardware NVIDIA, cu configurații care variază de la sisteme ce folosesc doar camere până la sisteme care includ LiDAR și radar. Arhitectura sa cu componente rapide și lente asociază un model reactiv, destinat deciziilor în timp real, cu modele ale lumii și de raționament, care prezic schimbările din mediu și sprijină deciziile de conducere.

METEOR, dezvoltat independent de TIER IV și destinat în principal autoturismelor deținute de persoane fizice, are 16 milioane de parametri. Potrivit TIER IV, rețeaua sa neuronală convoluțională folosește o reprezentare de tip vedere de sus pentru a acoperi, într-o singură rețea, întregul proces de la percepție la generarea traiectoriei, fără a se baza pe hărți HD. Acceptă imagini de la una până la opt camere, poate fi completat cu LiDAR și radar și este compatibil cu platformele de semiconductori NVIDIA și Renesas.

TIER IV afirmă că OnePlanner combină percepția cu planificarea mișcării. În prezent, folosește BEVFusion pentru a crea o reprezentare de tip vedere de sus pe baza norilor de puncte LiDAR și transmite direct către planificator caracteristicile extrase în timpul percepției, reducând conversiile intermediare în poziții și viteze ale obiectelor. De asemenea, integrează hărți HD, informații despre traseu, stările semafoarelor și stările de mișcare ale vehiculului pentru a genera traiectorii pe șase secunde. Integrarea în Autoware este finalizată.

LatentDrive folosește V-JEPA, o metodă de învățare auto-supervizată, pentru a reprezenta într-un spațiu latent caracteristicile extrase din înregistrările video ale camerelor și pentru a genera traiectorii fără etape intermediare de detectare și urmărire a obiectelor. TIER IV afirmă că nu are nevoie de hărți HD și generează traiectorii pe patru secunde folosind înregistrări video, informații despre traseu și stările de mișcare ale vehiculului. Acceptă una sau trei camere, iar integrarea în Autoware și validarea la bordul vehiculului sunt încă în curs.

Ce include AutoE2E V1.0

Grupul de lucru Robotaxi al Autoware Foundation, sponsorizat de TIER IV, a lansat AutoE2E v1.0 la 11 noiembrie 2026, sub licența Apache 2.0, pentru cercetare și utilizare comercială; sunt disponibile și versiuni antrenate ale modelului. Lansarea include modelul reactiv, care rulează la 10 Hz, îmbină imaginile din șase camere într-o reprezentare de tip vedere de sus și planifică accelerația și direcția de deplasare pe o durată de 6,4 secunde. Straturile de modelare a lumii și de raționament sunt încă în curs de dezvoltare, astfel încât să poată funcționa cu același planificator.

Fundația afirmă că, la validarea pe date înregistrate, modelul AutoE2E ajustat fin a obținut o eroare medie de deplasare de 0,744 metri pe parcursul a trei secunde, clasându-se pe locul al doilea dintre cele opt configurații cu ponderi deschise incluse în comparație. În testul open-loop, modelele au făcut predicții pe baza cadrelor înregistrate de camere, iar rezultatele au fost comparate cu traseul efectiv parcurs de șoferul uman; AutoE2E a primit și o hartă raster și un traseu, în timp ce datele de intrare au variat de la un model la altul. Prin urmare, rezultatul se referă la predicția traiectoriilor pe baza datelor înregistrate, nu la performanța pe șosea fără șofer.

AutoE2E este integrat în Autoware pentru evaluare open-loop, iar testarea closed-loop pe vehicule reale este în curs pentru a evalua conducerea interactivă. Fundația afirmă că performanța în condiții de utilizare și cerințele de resurse trebuie evaluate în continuare pentru fiecare platformă în parte și că sunt planificate noi teste pe șosea pentru 2027. Proiectul vizează aplicații de la asistența la conducere fără a ține mâinile pe volan, de nivel L2++, până la mobilitatea fără șofer de nivel L4 în viitor, însă L4 rămâne un obiectiv de dezvoltare, nu o capabilitate disponibilă în prezent.

Comercializare și fluxul de dezvoltare

În cazul METEOR, TIER IV afirmă că folosește CoMET, platforma de etichetare automată din cadrul Co-MLOps, împreună cu IA agentică pentru a automatiza etichetarea datelor, precum și antrenarea, evaluarea și îmbunătățirea modelelor, eliminând necesitatea programării și etichetării manuale. Producătorii auto și furnizorii de componente pot optimiza modelul open-source pentru specificațiile și cerințele de performanță ale propriilor vehicule.

Fondatorul și directorul general Shinpei Kato a declarat că strategia bazată pe mai multe modele urmărește să-i ajute pe producători și furnizori să „adopte tehnologiile în funcție de aplicațiile și cerințele lor de performanță, fără a depinde de un anumit model de IA sau de o anumită platformă de semiconductori”.

Ali Kani, vicepreședintele diviziei auto de la NVIDIA, a declarat că integrarea Alpamayo 2 Edge le oferă dezvoltatorilor o bază deschisă pentru a transfera tehnologia din cercetare în propriile vehicule.

Potrivit TIER IV, următorii pași sunt îmbunătățirea în continuare a performanței, optimizarea la bordul vehiculelor, comercializarea împreună cu producătorii auto și partenerii prin Autoware și extinderea la diferite tipuri de vehicule și aplicații. Autoware 2.0 oferă arhitectura comună, însă testarea neterminată în buclă închisă a AutoE2E arată că disponibilitatea ca sursă deschisă și implementarea validată în vehicule rămân etape distincte.