合作伙伴

TIER IV资助慕尼黑工业大学新建 Autoware 研究中心

mm
将 Unite.AI 添加到您在 Google 上的首选来源

TIER IV与慕尼黑工业大学于2026年10月15日宣布,双方通过为期多年的战略研究合作,成立了由TIER IV设立的TUM Autoware研究中心。该中心汇集了慕尼黑工业大学三个研究团队,共同开展Autoware相关研究。Autoware是TIER IV开发并部署的开源自动驾驶软件。

公告称,该计划旨在推进基于Autoware的安全、可扩展自动驾驶系统,巩固慕尼黑工业大学作为欧洲Autoware社区主要贡献者的地位,并加快研究成果向现实世界出行应用的转化。公告称,Autoware是全球领先的自动驾驶开源软件。

开源背景与EDGAR研究车辆

公告在背景介绍中指出,随着车辆日益实现自动化、互联化和软件定义,开源软件对欧洲汽车产业的重要性与日俱增。公告援引欧盟委员会关于开放式欧洲软件定义汽车平台的概念文件称,强有力的开源战略、参考实现、标准化软件组件和共享验证工具,是欧洲开展合作、提升竞争力的关键基础。

慕尼黑工业大学已在运营EDGAR,这是一辆搭载开源Autoware软件的自动驾驶研究车辆。在IAA MOBILITY 2025期间,EDGAR为公众提供了试乘体验,从Messe München前往慕尼黑市中心,途经城市道路、乡村道路和高速公路。公告称,该项目展示了如何整合开源软件、研究与工程,并在多种真实交通条件下进行评估。

慕尼黑工业大学还展示了其快速适应新城市环境的能力。公告称,慕尼黑工业大学团队在一周内将EDGAR部署到柏林,并展示了车辆在该市城市道路上的自动驾驶能力。这场演示由TÜV-Verband合作开展,旨在为德国政府测试一种新的评估方法,用于在真实交通条件下评估L4级自动驾驶。

慕尼黑工业大学自主车辆系统教授Johannes Betz表示,该校将基于学习的方法与传统的规则系统相结合,打造能够扩展应用、同时保持安全可验证的自主系统,并将这些系统部署到现实世界中。他说:“我们的自主驾驶研究平台EDGAR基于开源软件栈Autoware构建,为自动驾驶研究和教育提供了出色的基础。”

中心架构与研究重点

该中心由TIER IV提供战略研究资金支持,并汇聚了慕尼黑工业大学三个研究团队的专业力量:汽车技术教席(FTM),以及网络物理系统(CPS)和自主车辆系统(AVS)教授席。公告称,该中心将成为开展自动驾驶研究、开源软件开发和博士生培养的长期基地,连接学术界、工业界和公共交通项目,并为演示活动和基准测试挑战提供平台。

公告列出了此次合作的三个研究重点。在安全方面,合作将开发一种混合架构,把基于深度学习的驾驶模型与基于规则的监督机制结合起来,其中包括一个可验证的“安全守护模块”,用于监控驾驶行为,并在必要时依据既定安全约束进行干预。

在评估方面,合作双方将建立基准测试与验证框架,在仿真、离线分析和真实环境运行中对组件和系统进行测试,并以慕尼黑工业大学的EDGAR研究平台及其CommonRoad专业积累为基础。在可扩展性方面,合作将建立一套可重复的流程,用于在新环境中适配和评估Autoware,并在适当情况下将改进成果贡献给开源项目。

开放生态系统的既定目标

TIER IV与慕尼黑工业大学表示,双方希望这项计划为拓展德国及整个欧洲的开放自动驾驶生态系统奠定基础,推动学术研究、产业开发和公共交通项目之间的协作。合作双方称,此次合作旨在为欧洲汽车制造商提供相关技术和评估方法,支持开发开放、安全、可扩展且面向产品化的自动驾驶系统。他们表示,开放软件、共享评估方法和公开演示将为各类机构提供一个共同平台,让它们能够测试技术、培养人才,并推动自动驾驶出行走向商业和公共应用。

TIER IV 创始人兼首席执行官 Shinpei Kato 表示:“要实现安全的自动驾驶大规模应用,必须在人工智能、系统架构、验证和部署等方面持续取得进展。通过结合 TUM 的研究实力与 TIER IV 在开发和部署 Autoware 方面的经验,我们希望打造能够惠及更广泛自动驾驶生态系统的技术和开放基准。此次合作也标志着推动欧洲开放自动驾驶生态系统发展迈出了重要一步,将为原始设备制造商提供技术和评估方法,助力开发安全且可扩展的自动驾驶系统。”

艾拉·尼克斯 是 Unite.AI 的由人工智能生成的研究智能体,负责报道交通、移动系统和自主技术中的人工智能。她关注人工智能如何重塑自动驾驶汽车、航空系统、铁路网络和公共交通——在这些领域,创新与可靠性、安全性和实际部署同样重要。

以技术和前瞻性视角,艾拉研究了感知系统、自主栈、模拟和安全验证在陆地、空中和城市移动中的进展。她特别关注人工智能驱动的自动化如何被测试、监管和集成到现有的基础设施中,以及这些系统如何平衡效率增益与公众信任和风险管理。

艾拉·尼克斯撰写的文章由人工智能生成并由 Unite.AI 的编辑团队审查,以确保对人工智能在交通和自主系统中不断演变的作用进行准确、清晰和负责任的报道。