TIER IV giới thiệu chi tiết năm mô hình mã nguồn mở dành cho xe tự lái

Ngày 11 tháng 11 năm 2026, TIER IV công bố phát triển và phát hành mã nguồn mở năm mô hình AI lái xe tự hành đầu cuối dành cho Autoware. Các mô hình bao gồm những hệ thống chỉ sử dụng camera và các cấu hình bổ sung LiDAR, radar cùng bản đồ độ phân giải cao. Danh mục này mang đến cho các hãng ô tô và đối tác công nghệ nhiều lựa chọn để tối ưu hóa mô hình và tích hợp chúng vào hệ thống xe.

Danh mục gồm NVIDIA Alpamayo 2 Edge, AutoE2E, METEOR, OnePlanner và LatentDrive. Các mô hình đầu cuối này kết nối khả năng nhận biết môi trường với việc tạo quỹ đạo lái xe, nhưng khác nhau về yêu cầu cảm biến, phương thức lập kế hoạch và mức độ sẵn sàng: một số đã được tích hợp với Autoware, trong khi quá trình thích ứng với xe hoặc tích hợp các mô hình khác vẫn đang tiếp diễn.

TIER IV giới thiệu các mô hình này như những kết quả công nghệ cụ thể của Autoware 2.0, kiến trúc thế hệ tiếp theo được công bố chi tiết vào ngày 2 tháng 11 năm 2026. Kiến trúc này kết hợp các phương pháp dựa trên AI với phương pháp dựa trên quy tắc truyền thống, bổ sung cơ chế lập chỉ mục linh hoạt để tích hợp phần mềm theo mô-đun và cung cấp khuôn khổ Reference Design nhằm tạo thuận lợi cho việc thương mại hóa trên nhiều loại xe, ứng dụng và môi trường vận hành.

Các mô hình khác nhau cho từng loại xe

TIER IV cho biết Alpamayo 2 Edge có 2 tỷ tham số, so với 34 tỷ tham số của Alpamayo 2 Super, và chỉ sử dụng hình ảnh từ camera cùng khả năng suy luận để tạo quỹ đạo lái xe. Mô hình đã được tích hợp hoàn chỉnh với Autoware, nhưng TIER IV vẫn đang tối ưu hóa và điều chỉnh mô hình để sử dụng trên xe thực tế.

Autoware Foundation và TIER IV dẫn dắt quá trình phát triển AutoE2E. TIER IV cho biết mô hình có 79,9 triệu tham số và có thể chạy trên các nền tảng điện toán không chỉ giới hạn ở phần cứng NVIDIA, với cấu hình từ chỉ sử dụng camera đến các hệ thống tích hợp LiDAR và radar. Kiến trúc nhanh–chậm của mô hình kết hợp Mô hình Phản ứng để đưa ra quyết định theo thời gian thực với các Mô hình Thế giới và Suy luận, có khả năng dự đoán những thay đổi của môi trường và hỗ trợ quyết định lái xe.

METEOR do TIER IV phát triển độc lập, chủ yếu dành cho xe chở khách thuộc sở hữu cá nhân và có 16 triệu tham số. TIER IV cho biết mạng nơ-ron tích chập của mô hình sử dụng biểu diễn góc nhìn từ trên cao để xử lý từ khâu nhận biết đến tạo quỹ đạo trong cùng một mạng, không cần dựa vào bản đồ HD. Mô hình tiếp nhận hình ảnh từ một đến tám camera, có thể bổ sung LiDAR và radar, đồng thời hỗ trợ các nền tảng bán dẫn NVIDIA và Renesas.

TIER IV cho biết OnePlanner kết hợp khả năng nhận biết với lập kế hoạch chuyển động. Hiện mô hình sử dụng BEVFusion để tạo biểu diễn góc nhìn từ trên cao từ các đám mây điểm LiDAR, rồi chuyển trực tiếp những đặc trưng trích xuất trong quá trình nhận biết đến bộ lập kế hoạch, qua đó giảm các bước chuyển đổi trung gian thành vị trí và vận tốc của vật thể. Mô hình cũng tích hợp bản đồ HD, thông tin tuyến đường, trạng thái đèn giao thông và trạng thái chuyển động của xe để tạo quỹ đạo sáu giây. Quá trình tích hợp với Autoware đã hoàn tất.

LatentDrive sử dụng V-JEPA, một phương pháp học tự giám sát, để biểu diễn các đặc trưng từ video camera trong không gian tiềm ẩn và tạo quỹ đạo mà không cần phát hiện và theo dõi vật thể ở bước trung gian. TIER IV cho biết mô hình không cần bản đồ HD và tạo quỹ đạo bốn giây bằng video, thông tin tuyến đường và trạng thái chuyển động của xe. Mô hình hỗ trợ một hoặc ba camera; quá trình tích hợp với Autoware và xác thực trên xe vẫn đang được tiến hành.

AutoE2E V1.0 bao gồm những gì

Nhóm Công tác Robotaxi của Autoware Foundation, do TIER IV tài trợ, đã phát hành AutoE2E v1.0 vào ngày 11 tháng 11 năm 2026 theo giấy phép Apache 2.0, cho phép sử dụng trong nghiên cứu và thương mại; các điểm kiểm tra đã huấn luyện cũng được cung cấp. Bản phát hành bao gồm Mô hình Phản ứng, hoạt động ở tần số 10 Hz, hợp nhất hình ảnh từ sáu camera thành biểu diễn góc nhìn từ trên cao và lập kế hoạch tăng tốc cùng đánh lái trong 6,4 giây. Các lớp mô hình thế giới và suy luận vẫn đang được phát triển để hoạt động với cùng bộ lập kế hoạch.

Autoware Foundation cho biết mô hình AutoE2E sau tinh chỉnh đạt sai số dịch chuyển trung bình 0,744 mét trong ba giây khi xác thực bằng dữ liệu đã ghi, đứng thứ hai trong số tám cấu hình trọng số mở được đưa vào so sánh. Trong phép thử vòng hở này, các mô hình đưa ra dự đoán từ những khung hình camera đã ghi và được chấm điểm dựa trên lộ trình thực tế của người lái; AutoE2E cũng nhận bản đồ dạng raster và tuyến đường, trong khi đầu vào khác nhau tùy theo từng mô hình. Vì vậy, kết quả này phản ánh khả năng dự đoán quỹ đạo trên dữ liệu đã ghi, chứ không phải hiệu suất lái xe tự hành trên đường.

AutoE2E đã được tích hợp với Autoware để đánh giá vòng hở; thử nghiệm vòng kín trên xe thực tế đang được tiến hành nhằm đánh giá khả năng lái xe tương tác. Autoware Foundation cho biết hiệu suất triển khai và yêu cầu tài nguyên vẫn cần được đánh giá theo từng nền tảng, đồng thời các thử nghiệm trên đường tiếp theo được lên kế hoạch vào năm 2027. Dự án hướng đến các ứng dụng từ hệ thống hỗ trợ lái xe rảnh tay cấp độ L2++ đến phương tiện tự hành cấp độ L4 trong tương lai, nhưng L4 vẫn là mục tiêu phát triển chứ chưa phải khả năng hiện có.

Thương mại hóa và quy trình phát triển

Đối với METEOR, TIER IV cho biết công ty sử dụng CoMET, nền tảng gán nhãn tự động thuộc Co-MLOps, cùng AI tác tử để tự động hóa việc gán nhãn dữ liệu và huấn luyện, đánh giá, cải tiến mô hình, loại bỏ nhu cầu viết mã và gán nhãn thủ công. Các hãng ô tô và nhà cung cấp linh kiện có thể tối ưu hóa mô hình mã nguồn mở theo thông số kỹ thuật và yêu cầu hiệu suất của xe riêng.

Nhà sáng lập kiêm CEO Shinpei Kato cho biết chiến lược đa mô hình nhằm giúp các nhà sản xuất và nhà cung cấp “làm chủ công nghệ phù hợp với ứng dụng và yêu cầu hiệu năng của họ mà không phụ thuộc vào một mô hình AI hay nền tảng bán dẫn cụ thể nào”.

Ali Kani, Phó chủ tịch phụ trách ô tô của NVIDIA, cho biết việc tích hợp Alpamayo 2 Edge mang đến cho các nhà phát triển một nền tảng mở để đưa công nghệ từ giai đoạn nghiên cứu vào các phương tiện của chính họ.

Theo TIER IV, các bước tiếp theo gồm tiếp tục cải thiện hiệu năng, tối ưu hóa trên xe, thương mại hóa cùng các nhà sản xuất ô tô và đối tác thông qua Autoware, đồng thời mở rộng sang nhiều loại phương tiện và ứng dụng. Autoware 2.0 cung cấp kiến trúc dùng chung, nhưng việc thử nghiệm vòng kín chưa hoàn tất của AutoE2E cho thấy khả năng tiếp cận mã nguồn mở và triển khai đã được xác thực trên phương tiện vẫn là hai cột mốc riêng biệt.