O mercado global de robotáxis, o primeiro avanço comercial da IA Física, deve chegar a US$ 400 bilhões até 2035, com mais de 6 milhões de veículos comerciais em operação, enquanto frotas sem motorista já circulam por algumas das ruas mais movimentadas e complexas do mundo.
Colocar um veículo sem motorista na rua é um desafio. Escalar uma frota é um desafio de computação de outro nível: significa entregar a mesma performance segura e confiável em milhares de veículos.
Atender a essas exigências consome uma quantidade enorme de computação ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento do robotáxi, da preparação e do treinamento de modelos de IA à simulação e validação do comportamento de direção, além do processamento em tempo real dentro do veículo.
A NVIDIA oferece uma plataforma aberta para treinamento de IA, simulação e validação de segurança, com bibliotecas, SDKs, fluxos de trabalho e modelos que os desenvolvedores podem usar junto com seus próprios stacks.
Todo programa relevante de robotáxi em escala comercial hoje roda sobre o stack modular da NVIDIA, cobrindo treinamento de IA, simulação, computação embarcada ou uma combinação dos três, para desenvolver e implantar frotas em escala.
O que é um stack de tecnologia de robotáxi
Um stack de tecnologia de robotáxi é o conjunto ponta a ponta de tecnologias usadas para desenvolver, validar e implantar veículos autônomos (AVs), dos dados e do treinamento de modelos de IA à simulação, à validação de segurança e à computação embarcada em tempo real.
A plataforma de robotáxi e AV da NVIDIA reúne essas capacidades em uma solução de três computadores: o computador de treinamento de modelos, o de simulação e validação, e o embarcado.
1. Computador de treinamento: NVIDIA DGX
A inteligência do robotáxi avança conforme os programas transformam volumes crescentes de dados de frota em modelos cada vez mais capazes. Os modelos de direção podem ser treinados em sistemas NVIDIA DGX.
O portfólio NVIDIA Alpamayo de modelos abertos de raciocínio visão-linguagem-ação (VLA), frameworks de simulação e datasets de IA Física dá aos desenvolvedores blocos de construção que eles podem adaptar aos próprios dados, requisitos e stacks. Seus modelos de raciocínio ajudam a enfrentar os desafios de cauda longa quebrando situações complexas de direção em passos menores, raciocinando sobre cada um e escolhendo a trajetória mais segura.
A NVIDIA também fornece datasets de IA Física, blueprints de aprendizado por reforço e receitas de pós-treinamento e destilação, que ajudam os desenvolvedores a otimizar modelos para seus veículos alvo.
Em uma avaliação difícil de direção autônoma, adicionar dados de meta-ação e de cadeia de raciocínio melhorou a acurácia de predição de trajetória de um modelo VLA, reduzindo em 43% o erro médio mínimo de deslocamento, que é o desvio médio do caminho previsto em relação à rota de referência, de 2,08 para 1,18.
2. Computador de simulação e validação: NVIDIA Omniverse e Cosmos em NVIDIA RTX PRO
Programas de robotáxi não podem depender só de quilômetros rodados para capturar cenários raros de cauda longa. Os modelos NVIDIA Omniverse NuRec reconstroem cenários reais de direção a partir de dados de sensores, enquanto os modelos de fundação de mundo NVIDIA Cosmos geram variações com base física, o que permite transformar milhares de casos extremos reais em milhões de combinações de comportamento, tráfego, clima, iluminação e condições de sensor.
De casos extremos do mundo real a milhares de permutações sintéticas de comportamento e conteúdo, as variações do NVIDIA Cosmos ampliam os dados de treinamento de AV e aceleram a implantação de modelos.
Rodando em NVIDIA RTX PRO Servers, o NVIDIA Omniverse e o Cosmos sustentam simulação e validação em malha fechada. O framework de simulação NVIDIA AlpaSim estende o fluxo para treinar e avaliar modelos de direção autônoma baseados em raciocínio, ajudando os desenvolvedores a identificar fraquezas antes da implantação.
3. Computador embarcado e arquitetura de sensores: NVIDIA DRIVE Hyperion com DRIVE AGX
O NVIDIA DRIVE Hyperion é a arquitetura de referência modular de computação e sensores embarcados da NVIDIA para robotáxis prontos para nível 4. O DRIVE Hyperion 10 combina dois SoCs NVIDIA DRIVE AGX Thor, construídos sobre a plataforma NVIDIA Blackwell, com 14 câmeras de alta definição, nove radares, três lidares e 12 ultrassônicos para fusão de sensores em 360 graus e em tempo real. Seu projeto redundante de computação e sensoriamento sustenta direção fail-operational se um sensor ou componente de computação falhar.
O par de DRIVE AGX Thor foi projetado para rodar cargas modernas de IA, incluindo modelos VLA, para percepção, raciocínio, planejamento de rota e ações de direção.
O NVIDIA Halos oferece uma base de segurança pronta para produção pelo Halos OS, além de um framework mais amplo de validação e certificação que abrange inspeção independente, validação de sistema, simulação em larga escala e testes contínuos da nuvem ao carro.
Líderes de robotáxi adotando o stack da NVIDIA
O ecossistema de robotáxis da NVIDIA cobre todas as regiões onde serviços comerciais estão surgindo hoje: Ásia, Europa, Oriente Médio e América do Norte. Nesses mercados, provedores de mobilidade, desenvolvedores de AV e montadoras estão adotando a arquitetura de três computadores da NVIDIA para treinar modelos, simular e validar comportamento de direção e implantar veículos autônomos em escala.
Escalando serviços de robotáxi globalmente
- A Uber está escalando sua frota com NVIDIA DRIVE Hyperion, com planos de chegar a 28 cidades até 2028. Uber e NVIDIA também estão construindo uma AI data factory de robotáxi sobre o NVIDIA Cosmos para curar dados de direção de frota em cenários raros. Em conjunto, Uber e NVIDIA colaboram com Autobrains, Avride, Lucid, May Mobility, Mercedes-Benz, Momenta, Nissan, Nuro, Pony.ai, Stellantis, Waabi, Wayve, WeRide e Zoox para levar serviços de robotáxi movidos a NVIDIA para a plataforma da Uber.
- A May Mobility planeja operar serviços autônomos de transporte pela rede da Uber, enquanto desenvolve seu stack de software na plataforma NVIDIA DRIVE.
- A Bolt usa tecnologias NVIDIA para desenvolver e escalar AVs pela Europa.
- A Lyft planeja usar o NVIDIA DRIVE Hyperion como arquitetura de referência para frotas autônomas futuras. Veículos da May Mobility já operam na rede da Lyft em Atlanta, movidos a NVIDIA DRIVE.
- Por meio da parceria com a Grab, a WeRide planeja levar seu GXR, baseado em DRIVE Hyperion e DRIVE AGX Thor, a mercados importantes do Sudeste Asiático.
Construindo a inteligência do robotáxi
Por trás desses serviços, desenvolvedores de AV usam computação acelerada, simulação e plataformas embarcadas da NVIDIA para construir a inteligência que operadores e montadoras implantam.
- Wayve, Nissan e Uber desenvolvem um programa global de robotáxi com um veículo protótipo que combina a engenharia veicular da Nissan, a IA incorporada da Wayve e a plataforma NVIDIA DRIVE Hyperion.
- A Autobrains desenvolve programas de robotáxi com a Uber em Munique e com a VinFast no Sudeste Asiático, sobre o NVIDIA DRIVE Hyperion.
- A Zoox usa NVIDIA DRIVE para computação embarcada e treinamento e simulação em nuvem.
- A Momenta desenvolve seu stack de software com base no NVIDIA DRIVE AGX rodando DriveOS.
- A Pony.ai desenvolveu seu controlador de domínio de direção autônoma de nova geração com DRIVE Hyperion e DRIVE AGX Thor.
- A Tensor desenvolve seu Robocar de nível 4 com oito SoCs NVIDIA DRIVE AGX Thor no supercomputador embarcado.
- A Waabi entra no mercado de robotáxis por uma colaboração de implantação com a Uber; sua plataforma Waabi Driver é construída sobre o DRIVE AGX Thor.
- TIER IV e Isuzu estão implantando ônibus autônomos de nível 4 construídos sobre DRIVE Hyperion e DRIVE AGX Thor.
- A Lenovo fornece seu controlador de domínio AD1 de nível 4, baseado em DRIVE AGX Thor, para um programa de robotáxi de nova geração com a SWM.
- A DeepRoute.ai desenvolve uma nova geração de robotáxis sobre a plataforma DRIVE Hyperion com DRIVE AGX Thor.
Levando robotáxis para a produção
Conforme esses sistemas saem do desenvolvimento e entram em produção, as montadoras integram tecnologia NVIDIA a programas de veículos autônomos e prontos para robotáxi.
- A Tesla treina suas redes neurais de direção autônoma em supercomputadores NVIDIA.
- Mercedes-Benz e NVIDIA colaboram com a Uber para desenvolver um ecossistema de robotáxi baseado no novo Classe S, construído sobre a arquitetura DRIVE Hyperion, o software full-stack NVIDIA DRIVE AV L4 e os modelos abertos NVIDIA Alpamayo.
- Stellantis, Wayve e Uber colaboram para desenvolver e implantar serviços de mobilidade sem motorista de nível 4, usando DRIVE Hyperion e tecnologias de computação de IA da NVIDIA.
- Lucid, Nuro e Uber desenvolvem um serviço global de robotáxi usando DRIVE AGX Thor, parte da plataforma DRIVE Hyperion.
- Hyundai Motor e Kia ampliam a colaboração com a NVIDIA para desenvolver sistemas de direção autônoma orientados a dados sobre o DRIVE Hyperion. A NVIDIA também vai explorar colaboração ampliada com a Motional, joint venture do Hyundai Motor Group.
- A Geely, junto de parceiros do seu ecossistema, planeja desenvolver e comercializar robotáxis usando DRIVE Hyperion.
- A Zeekr, marca do Geely Auto Group, adotou o DRIVE AGX Thor para um controlador de domínio centralizado.
Da nuvem ao carro, quase toda camada da plataforma de robotáxi está sendo desenvolvida sobre computação acelerada da NVIDIA.
Explore a plataforma completa da NVIDIA para desenvolvimento de robotáxis.