TIER IV рассказывает о пяти моделях с открытым исходным кодом для автономного вождения

11 ноября 2026 года TIER IV объявила о разработке пяти сквозных моделей ИИ для автономного вождения и открыла к ним доступ в рамках проекта Autoware. Модели охватывают системы, использующие только камеры, и конфигурации с LiDAR, радарами и картами высокой детализации. Этот набор решений дает автопроизводителям и технологическим партнерам несколько вариантов оптимизации моделей и их интеграции в автомобильные системы.

В набор входят NVIDIA Alpamayo 2 Edge, AutoE2E, METEOR, OnePlanner и LatentDrive. Их сквозные архитектуры связывают восприятие окружающей среды с построением траектории движения, однако модели различаются требованиями к датчикам, подходом к планированию и степенью готовности: некоторые уже интегрированы с Autoware, а адаптация к автомобилям или интеграция других моделей еще продолжается.

TIER IV представляет эти модели как конкретные технологические результаты для Autoware 2.0 — архитектуры следующего поколения, подробное описание которой компания представила 2 ноября 2026 года. Эта архитектура объединяет подходы на основе ИИ и традиционные подходы, основанные на правилах, добавляет гибкую схему индексации для модульной интеграции программного обеспечения и предлагает систему эталонного проектирования, призванную упростить коммерческое внедрение на различных транспортных средствах, в приложениях и условиях эксплуатации.

Разные модели для разных автомобилей

По данным TIER IV, Alpamayo 2 Edge насчитывает 2 миллиарда параметров против 34 миллиардов у Alpamayo 2 Super и использует только изображения с камер и рассуждения для построения траекторий движения. Интеграция модели с Autoware завершена, однако TIER IV продолжает ее оптимизировать и адаптировать к реальным автомобилям.

Разработкой AutoE2E руководят Autoware Foundation и TIER IV. По оценке TIER IV, модель насчитывает 79,9 миллиона параметров и может работать на вычислительных платформах, не ограничиваясь оборудованием NVIDIA; конфигурации варьируются от систем только с камерами до систем с LiDAR и радарами. В ее быстрой и медленной архитектуре модель Reactive Model отвечает за принятие решений в реальном времени, а модели мира и рассуждений прогнозируют изменения окружающей среды и помогают принимать решения во время движения.

Разработанная TIER IV независимо от других проектов модель METEOR насчитывает 16 миллионов параметров и предназначена прежде всего для личных легковых автомобилей. По словам TIER IV, ее сверточная нейронная сеть использует представление окружающей среды с высоты птичьего полета и выполняет весь процесс — от восприятия до построения траектории — в одной сети, не полагаясь на карты высокой детализации. Модель принимает изображения от одной до восьми камер, может использовать LiDAR и радары и поддерживает полупроводниковые платформы NVIDIA и Renesas.

По данным TIER IV, OnePlanner объединяет восприятие окружающей среды и планирование движения. Сейчас модель использует BEVFusion для создания представления с высоты птичьего полета на основе облаков точек LiDAR и напрямую передает планировщику признаки, извлеченные на этапе восприятия, сокращая число промежуточных преобразований в координаты и скорости объектов. Кроме того, модель учитывает карты высокой детализации, сведения о маршруте, состояние светофоров и состояние движения автомобиля, чтобы строить траектории на шесть секунд вперед. Интеграция с Autoware завершена.

LatentDrive использует V-JEPA — подход к самообучению, — чтобы представлять признаки из видео с камер в скрытом пространстве и строить траектории без промежуточного обнаружения и отслеживания объектов. По данным TIER IV, модели не нужна карта высокой детализации; она строит траектории на четыре секунды вперед, используя видео, сведения о маршруте и данные о движении автомобиля. LatentDrive поддерживает одну или три камеры, а интеграция с Autoware и проверка в автомобиле пока продолжаются.

Что входит в AutoE2E V1.0

Рабочая группа по роботакси Autoware Foundation, спонсируемая TIER IV, выпустила AutoE2E v1.0 11 ноября 2026 года. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 для исследовательского и коммерческого использования; также доступны контрольные точки с обученными параметрами. В релиз входит Reactive Model, которая работает с частотой 10 Гц, объединяет данные с шести камер в представление с высоты птичьего полета и планирует ускорение и руление на 6,4 секунды вперед. Слои модели мира и рассуждений пока находятся в разработке: их предстоит научить работать с тем же планировщиком.

По данным фонда, дообученная модель AutoE2E показала среднюю ошибку смещения 0,744 метра на трехсекундном интервале при проверке на записанных данных и заняла второе место среди восьми конфигураций с открытыми весами, вошедших в сравнение. В этом тесте с разомкнутым контуром модели строили прогнозы по записанным кадрам с камер, а результаты оценивали, сопоставляя их с реальной траекторией водителя; AutoE2E также получала растровую карту и маршрут, тогда как набор входных данных у разных моделей различался. Поэтому этот результат характеризует прогнозирование траектории на записанных данных, а не беспилотное вождение на дорогах.

AutoE2E интегрирована с Autoware для оценки с разомкнутым контуром; сейчас проводятся испытания в замкнутом контуре на реальных автомобилях, чтобы оценить взаимодействие с окружающей средой во время движения. По словам фонда, эксплуатационные характеристики и требования к ресурсам еще предстоит оценить для каждой конкретной платформы; дальнейшие испытания на дорогах запланированы на 2027 год. Проект ориентирован на применение в системах помощи водителю уровня L2++ с управлением без рук и в будущих беспилотных транспортных системах уровня L4, однако L4 остается целью разработки, а не текущей возможностью.

Коммерциализация и процесс разработки

Для METEOR TIER IV использует CoMET — платформу автоматической разметки данных в составе Co-MLOps — вместе с агентным ИИ, чтобы автоматизировать разметку данных, обучение, оценку и совершенствование моделей и отказаться от ручного написания кода и разметки. Автопроизводители и поставщики комплектующих могут адаптировать модель с открытым исходным кодом к характеристикам и требованиям к производительности своих автомобилей.

Основатель и генеральный директор Синпэй Като заявил, что стратегия, основанная на нескольких моделях, призвана помочь производителям и поставщикам «осваивать технологии с учетом их применения и требований к производительности, не завися от конкретной модели ИИ или полупроводниковой платформы».

Вице-президент NVIDIA по автомобильному направлению Али Кани заявил, что интеграция Alpamayo 2 Edge создает для разработчиков открытую основу, позволяющую внедрять эту технологию в собственные автомобили, переводя ее из области исследований в практическое применение.

По словам TIER IV, следующие шаги — дальнейшее повышение производительности, оптимизация для использования в автомобиле, коммерциализация совместно с автопроизводителями и партнерами через Autoware, а также распространение технологии на разные типы транспортных средств и области применения. Autoware 2.0 обеспечивает общую архитектуру, однако незавершенное замкнутое тестирование AutoE2E показывает, что доступность открытого исходного кода и подтвержденное испытаниями внедрение в автомобили остаются разными этапами.