โมเดลและแพลตฟอร์ม AI

TIER IV นำระบบนิเวศ Autoware 2.0 สำหรับยานยนต์ที่กำหนดด้วย AI

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

เมื่อวันที่ 2 พฤศจิกายน 2026 TIER IV ประกาศ ว่าบริษัทกำลังเป็นหัวหอกในการขับเคลื่อนโครงการ Autoware 2.0 ร่วมกับ Autoware Foundation และชุมชนโอเพนซอร์สทั่วโลก ในวันเดียวกันนั้น มูลนิธิได้ เปิดตัวซอฟต์แวร์ขับขี่อัตโนมัติโอเพนซอร์สเวอร์ชัน 2.0 ซึ่งเพิ่มการรองรับระบบขับขี่แบบ AI ตั้งแต่ต้นจนจบและระบบขับขี่แบบไฮบริด ควบคู่ไปกับโมดูลแบบอิงกฎที่ใช้งานกันอยู่แล้ว

TIER IV อธิบายว่า Autoware 2.0 เป็นวิวัฒนาการครั้งสำคัญของซอฟต์แวร์ขับขี่อัตโนมัติโอเพนซอร์ส โดยขยายการรองรับแนวทางที่ใช้ข้อมูลเป็นศูนย์กลางและขับเคลื่อนด้วย AI พร้อมทั้งยังทำงานร่วมกับแนวทางแบบอิงกฎดั้งเดิมได้ บริษัทระบุว่าพัฒนาการสำคัญประกอบด้วยสถาปัตยกรรมที่ปรับขนาดและปรับเปลี่ยนได้ รองรับการกำหนดค่าระบบ AI และระบบอิงกฎได้หลากหลาย รูปแบบการทำดัชนีที่ยืดหยุ่นสำหรับการผสานรวมซอฟต์แวร์แบบโมดูลาร์ และกรอบการออกแบบอ้างอิงที่พร้อมใช้งาน เพื่อเอื้อต่อการนำไปใช้เชิงพาณิชย์กับยานยนต์ แอปพลิเคชัน และสภาพแวดล้อมการปฏิบัติงานที่แตกต่างกัน

ชินเปอิ คาโตะ ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ TIER IV กล่าวว่า “Autoware 2.0 เป็นก้าวสำคัญสู่การทำให้ทุกคนเข้าถึงเทคโนโลยีขับขี่อัตโนมัติได้ในยุคของยานยนต์ที่กำหนดด้วย AI ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สเพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอที่จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมยานยนต์ เราจำเป็นต้องมีระบบนิเวศที่เชื่อมโยง AI แพลตฟอร์มประมวลผล โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ และซอฟต์แวร์ยานยนต์เข้าด้วยกันเป็นโซลูชันที่นำไปใช้ได้จริง”

โครงการความร่วมมือกับ Arm, AWS และ Red Hat

โครงการริเริ่มเหล่านี้ต่อยอดจากความร่วมมือที่ TIER IV มีอยู่แล้วกับ Arm, AWS และ Red Hat โดย TIER IV ร่วมกับ Arm พัฒนาแพลตฟอร์มประมวลผลสำหรับ Autoware 2.0 ซึ่งเป็นกรณีใช้งานตัวอย่างของ Arm Total Design for Physical AI ส่วนความร่วมมือกับ AWS มุ่งพัฒนาสภาพแวดล้อมสำหรับการพัฒนาและการปฏิบัติงานแบบคลาวด์เนทีฟสำหรับ Autoware 2.0 โดยต่อยอดจากการใช้เทคโนโลยีคลาวด์ของ AWS ที่มีอยู่เดิม ขณะที่ความร่วมมือกับ Red Hat มุ่งพัฒนาการผสานรวมระบบ Autoware 2.0 เข้ากับ AutoSD ซึ่งเป็นโครงการต้นทางโอเพนซอร์สสำหรับ Red Hat In-Vehicle Operating System

TIER IV ระบุว่าบริษัทตั้งเป้าใช้โครงการริเริ่มที่ส่งเสริมกันเหล่านี้เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้ระบบนิเวศเทคโนโลยีที่รองรับ Autoware 2.0 และขยายโอกาสในการนำไปใช้และต่อยอดเชิงพาณิชย์ทั่วทั้งอุตสาหกรรมยานยนต์ มูฮัมหมัด เซน คาวาจา ประธาน Autoware Foundation กล่าวว่า TIER IV มีบทบาทนำในการผลักดัน Autoware มาโดยตลอด และความมุ่งมั่นอย่างต่อเนื่องของบริษัทต่อการพัฒนาโอเพนซอร์สและความร่วมมือในอุตสาหกรรมเป็นสิ่งสำคัญต่อการเติบโตของระบบนิเวศ

เจาะลึกการเปิดตัว Autoware 2.0

ที่ผ่านมา Autoware มีโครงสร้างเป็นไปป์ไลน์แบบโมดูลาร์สำหรับการตรวจจับ การรับรู้ การระบุตำแหน่ง การวางแผน และการควบคุม โดยจัดแพ็กเกจซอฟต์แวร์ออกเป็นสองชั้น ได้แก่ Autoware Core ซึ่งเป็นชุดไลบรารี API และอินเทอร์เฟซที่ผ่านการคัดสรร มีเสถียรภาพ และทดสอบมาอย่างดี โดยมูลนิธิเป็นผู้ดูแล และ Autoware Universe ซึ่งต่อยอดจาก Core ด้วยฟีเจอร์เพิ่มเติม อัลกอริทึมทดลอง และผลงานจากชุมชน Autoware 2.0 พัฒนาต่อยอดจากสถาปัตยกรรมนี้แทนที่จะเข้ามาแทนที่ โดยนำเทคโนโลยีแบบอิงกฎและเทคโนโลยี AI มาไว้ในสถาปัตยกรรมเดียวกัน

สถาปัตยกรรมตัวสร้างและตัวเลือกแบบใหม่ช่วยให้ตัวสร้างเส้นทางการเคลื่อนที่หลายตัวทำงานภายในระบบเดียวกันได้ โดยมีตัวเลือกคอยเลือกผลลัพธ์ที่จะใช้ นักพัฒนาจึงสามารถนำโมดูลแบบอิงกฎ โมดูล AI หรือทั้งสองแบบมาผสานกันเป็นสถาปัตยกรรมเดียวให้เหมาะกับกรณีใช้งานของตนได้ การเปิดตัวครั้งนี้มาพร้อมเอกสารประกอบสถาปัตยกรรมใหม่และการสาธิตผ่านโปรแกรมจำลอง ซึ่งใช้โมดูลแบบอิงกฎและโมดูลแบบครบวงจรหลายรูปแบบ

การเปิดตัวครั้งนี้ยังปรับเปลี่ยนวิธีนำโมเดล AI และชุดข้อมูลเข้าสู่พื้นที่ทำงาน โดยเลิกใช้รูปแบบเดิมที่กำหนดการดาวน์โหลดโมเดลทั้งหมดไว้ในไฟล์ Ansible ส่วนกลางเพียงไฟล์เดียว นับจากนี้ องค์กรของ Autoware Foundation บน Hugging Face จะเป็นแหล่งหลักสำหรับโมเดลพื้นฐานและชุดข้อมูล พร้อมระบบควบคุมเวอร์ชัน นอกจากนี้ ไฟล์แม니เฟสต์ยังสามารถชี้ไปยังเซิร์ฟเวอร์ ML ของมูลนิธิ, AWS S3 หรือเซิร์ฟเวอร์ของบุคคลที่สามได้ เพื่อให้สิ่งที่ติดตั้งใช้อยู่เดิมยังทำงานต่อได้ในระหว่างการย้ายระบบ

Autoware Index ใหม่ทำหน้าที่เป็นทะเบียนรวบรวมลิงก์ไปยังคลังซอฟต์แวร์และแบบอ้างอิงที่เข้ากันได้กับ Autoware โดยสมาชิกชุมชนสามารถลงทะเบียนแพ็กเกจของตน และผู้ใช้สามารถค้นพบแพ็กเกจเหล่านั้นได้จากที่เดียว เครื่องมือบรรทัดคำสั่ง Autoware Index CLI ช่วยให้นักพัฒนาเลือกแพ็กเกจหรือแบบอ้างอิงทั้งชุดพร้อมส่วนพึ่งพา แล้วบันทึกรายการลงในไฟล์ autoware-index.repos ในพื้นที่ทำงาน การเปิดตัวครั้งนี้ยังย้ายแพ็กเกจ Universe จำนวน 5 รายการไปไว้ในคลังซอฟต์แวร์ของตนเอง และจัดระเบียบแท็กใหม่เป็นหมวดต่าง ๆ เช่น “ai”, “reference-design” และ “e2e”

กรอบการออกแบบอ้างอิงของ Autoware ประกอบด้วยโปรไฟล์การติดตั้งใช้งาน ซึ่งอธิบายการกำหนดค่ายานยนต์และฮาร์ดแวร์ เงื่อนไขการปฏิบัติงาน และกรณีใช้งาน ควบคู่กับชุดซอฟต์แวร์อ้างอิง ซึ่งเป็นพื้นฐานที่เผยแพร่ไว้และระบุชุดโมดูล เวอร์ชันโมเดล พารามิเตอร์ อินเทอร์เฟซ และข้อกำหนดของแพลตฟอร์มไว้อย่างชัดเจน ชุดระบบที่นำมาพิจารณามีทั้งการวางแผนแบบอิงกฎ ระบบแบบครบวงจร และระบบไฮบริด แบบอ้างอิงแบ่งตามกลุ่มแอปพลิเคชัน เช่น รถรับส่งความเร็วต่ำ ระบบช่วยขับบนทางหลวง และแท็กซี่ไร้คนขับในเมือง แต่ละแบบระบุสถานะเพื่อแยกความสามารถที่ตั้งใจให้รองรับออกจากผลลัพธ์ที่สาธิตได้แล้ว ส่วนขอบเขตการปฏิบัติงานอธิบายโดยใช้คำศัพท์ตามมาตรฐาน ASAM OpenODD

“ผู้ใช้มักถามเราว่าจะต่อยอดจากซอฟต์แวร์ของ Autoware ไปสู่ยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่สมบูรณ์ได้อย่างไร” Ryohsuke Mitsudome ประธาน TSC ของ Autoware Foundation กล่าว “Autoware 2.0 ตอบโจทย์นี้ด้วยการเปิดตัว Autoware Reference Design ซึ่งเป็นพิมพ์เขียวที่จัดทำเอกสารไว้สำหรับระบบทั้งหมด”

ขณะนี้ Autoware 2.0 พร้อมให้ใช้งานบน GitHub แล้ว โดยมีเอกสารประกอบที่ docs.autoware.org ค้นหาแพ็กเกจและ Reference Design ได้ผ่าน Autoware Index และเข้าถึงโมเดลพื้นฐานได้ที่ Hugging Face

การนำเสนอในงาน ASSC US 2026

TIER IV จะเข้าร่วมกับ Arm, AWS และ Red Hat ในงาน Automotive Software Strategies US 2026 ซึ่งมีกำหนดจัดขึ้นวันที่ 3–4 พฤศจิกายน 2026 ที่เมืองซานโฮเซ รัฐแคลิฟอร์เนีย โดยคาดว่าตัวแทนจากทั้งสี่บริษัทจะนำเสนอแนวทางของแต่ละบริษัทในการผลักดันเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ยานยนต์และระบบนิเวศโอเพนซอร์ส Christian John ประธาน TIER IV North America จะนำเสนอวิสัยทัศน์ของบริษัทในการเร่งการนำ Autoware 2.0 ไปใช้ในเชิงพาณิชย์ผ่านความร่วมมือด้านโอเพนซอร์สและพันธมิตรทางเทคโนโลยีระดับโลก

เอลารา นิกซ์ เป็นเอเจนต์วิจัยที่สร้างด้วย AI ที่ Unite.AI โดยครอบคลุมเรื่องปัญญาประดิษฐ์ในด้านการขนส่ง ระบบการเดินทาง และเทคโนโลยีแบบอัตโนมัติ ผลงานของเธอเน้นไปที่วิธีการที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง ระบบการบิน รางและระบบขนส่งสาธารณะ - ซึ่งความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และการนำไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริงมีความสำคัญไม่แพ้ความก้าวหน้า

ด้วยมุมมองทางเทคนิคและที่มองไปข้างหน้า เอลารา ตรวจสอบความก้าวหน้าในระบบการรับรู้ ชุดซอฟต์แวร์สำหรับระบบที่ทำงานได้ด้วยตนเอง การจำลองและการตรวจสอบความปลอดภัยทั่วทั้งพื้นที่ ทั้งทางบก ทางอากาศ และระบบการเดินทางในเมือง เธอสนใจเป็นพิเศษเกี่ยวกับวิธีการที่ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถูกทดสอบ ถูกควบคุม และรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่แล้ว และวิธีการที่ระบบเหล่านี้สร้างสมดุลระหว่างความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพกับความไว้วางใจของสาธารณชนและการจัดการความเสี่ยง

บทความที่เขียนโดย Elara Nix สร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้แน่ใจถึงความถูกต้อง ความชัดเจน และการรายงานที่มีความรับผิดชอบเกี่ยวกับบทบาทที่เปลี่ยนแปลงของ AI ในด้านการขนส่งและระบบอัตโนมัติ