Platforma DRIVE Hyperion stanowi architekturę referencyjną łączącą obliczenia, czujniki i systemy bezpieczeństwa w jedną otwartą platformę dla autonomicznej jazdy. Rozszerzenie ekosystemu o kluczowych graczy z branży motoryzacyjnej ma na celu przyspieszenie komercjalizacji rozwiązań autonomicznych poprzez standaryzację sprzętu i usprawnienie procesów integracji. Zunifikowana architektura daje klientom motoryzacyjnym pewność kompatybilności systemów czujników i innego sprzętu, jednocześnie skracając czas testowania i obniżając koszty rozwoju.

Architektura bliczeniowa i wydajność

Podstawę platformy DRIVE Hyperion stanowią dwa systemy NVIDIA DRIVE AGX Thor oparte na architekturze Blackwell, dostarczające ponad 2000 teraflopów mocy obliczeniowej w standardzie FP4. Wydajność ta umożliwia przetwarzanie w czasie rzeczywistym pełnego obrazu z czujników zapewniających widok 360 stopni wokół pojazdu.

Moc obliczeniowa została zoptymalizowana pod percepcję opartą na transformerach, modele wizyjno-językowe oraz generatywne obciążenia sztucznej inteligencji. Systemy są zdolne do analizy złożonych scen drogowych w czasie rzeczywistym, co stanowi kluczowy wymóg dla autonomii poziomu 4. Scentralizowana fuzja obliczeń i danych z czujników wspiera zsynchronizowaną aktywację systemów kontroli z niskim opóźnieniem.

Rozwój ekosystemu partnerów

Wiodące firmy z branży motoryzacyjnej, w tym Astemo, AUMOVIO, Bosch, Magna, Quanta oraz ZF Group, ogłosiły budowę elektronicznych jednostek sterujących opartych na DRIVE Hyperion. Równolegle AUMOVIO wraz z Aeva, Arbe, Hesai, Omnivision i Sony kwalifikują swoje zestawy sensorów na otwartej architekturze platformy.

Ekosystem czujników obejmuje kamery, radary, lidary i technologie ultradźwiękowe, umożliwiając producentom budowanie systemów percepcyjnych zoptymalizowanych pod autonomię poziomu 4. Partnerzy uzyskują bezproblemową kompatybilność z platformą NVIDIA, co przyspiesza rozwój i skraca czas wprowadzenia na rynek.

Ali Kani, wiceprezes ds. motoryzacji w NVIDIA, podkreślił znaczenie otwartej platformy jako kręgosłupa transformacji w kierunku autonomii, umożliwiającej ekosystemowi szybsze wprowadzenie rozwiązań z niezawodnością wymaganą przez mobilność na dużą skalę.

Bezpieczeństwo i certyfikacja

Wdrożenia platformy DRIVE Hyperion opierają się na systemie NVIDIA Halos, kompleksowym rozwiązaniu bezpieczeństwa i cyberbezpieczeństwa obejmującym obszar od centrum danych po pojazd. Halos dostarcza narzędzia do niezależnej inspekcji, walidacji systemów i certyfikacji, pomagając partnerom spełniać globalne normy bezpieczeństwa motoryzacyjnego.

MOŻE ZAINTERESUJE CIĘ TAKŻE

Rynek

Super Hybrid – chińska odpowiedź na zamieszanie w świecie hybryd

Chińscy producenci samochodów coraz wyraźniej stawiają na technologię Super Hybrid. To określenie, które ma uprościć komunikację wokół zawiłych skrótów takich jak BEV, PHEV czy MHEV i pomóc klientom lepiej zrozumieć ofertę.

Akumulatory

Cell-to-pack – nowa era w konstrukcji akumulatorów trakcyjnych

Technologia cell-to-pack (CTP), w której ogniwa akumulatorowe są bezpośrednio integrowane w pakiet bez tradycyjnych modułów, staje się kluczowym trendem w rozwoju elektromobilności.

W połączeniu z symulacjami i procesami sztucznej inteligencji w fabrykach danych, system umożliwia ciągłe testowanie w milionach wirtualnych i rzeczywistych scenariuszy jazdy. Wspólna baza obliczeniowa i sensorowa pozwala partnerom skupić się na zróżnicowaniu warstw oprogramowania i usług przy wykorzystaniu bezpieczeństwa i skalowalności platformy.

Narzędzia i zastosowania

NVIDIA przedstawiła na targach CES nową rodzinę modeli sztucznej inteligencji nazwaną Alpamayo, stworzoną dla rozwoju autonomicznej jazdy poziomu 4. Modele zostały zoptymalizowane pod wydajność w czasie rzeczywistym na platformie DRIVE Hyperion, przyspieszając rozwój systemów w flotach pasażerskich i komercyjnych.

Platforma jest rozwijana zarówno dla autonomicznych pojazdów pasażerskich, jak i dalekodystansowych przewozów towarowych. Zastosowanie tej samej architektury w różnych segmentach ma zapewnić spójność rozwoju i skalowanie rozwiązań autonomicznych. Zunifikowany ekosystem skraca czas testowania i obniża koszty poprzez standaryzację platformy sprzętowej i zapewnienie kompatybilności komponentów.

Źródło informacji: NVIDIA