A NVIDIA junta-se à Uber, Foxconn e Stellantis para construir o maior ecossistema de veículos autónomos de nível 4 do mundo.

A NVIDIA ( anunciou em 10/28 que irá colaborar com a Uber, Stellantis e a Foxconn ) para criar a primeira frota de carros autônomos Level 4 do mundo que pode ser produzida em massa. Em seguida, a Stellantis anunciou os detalhes da colaboração em Amsterdã, com previsão de início dos testes em 2027 e produção em massa em 2028.

A NVIDIA anunciou a Aliança Global de Condução Autônoma, com a Uber, Foxconn e Stellantis a serem os primeiros a se juntar.

O CEO da NVIDIA, Jensen Huang (, anunciou na mais recente conferência GTC que irá estabelecer um ecossistema global de condução autónoma de nível 4, centralizado na sua mais recente plataforma DRIVE AGX Hyperion 10.

Este projeto envolve várias montadoras globais e plataformas de chamada de carro, como Lucid, Mercedes-Benz, Aurora, Volvo, Pony.ai, entre outras, que também estão desenvolvendo soluções de condução autônoma compatíveis com a arquitetura Hyperion. Abaixo estão as tecnologias e conteúdos práticos de responsabilidade de cada parceiro principal:

A Uber está a estruturar uma rede global de veículos autónomos, com o objetivo de implantar 100.000 veículos autónomos até 2027.

De acordo com o conteúdo da colaboração, a Uber irá construir a maior rede de transporte autónomo do mundo, com a arquitetura Hyperion 10 da NVIDIA como núcleo, integrando motoristas humanos e veículos autónomos na mesma plataforma, e planeja implementar uma frota de veículos autónomos a partir de 2027.

O objetivo é alcançar 100.000 veículos construídos com a tecnologia da NVIDIA, enquanto é estabelecida uma fábrica de dados de IA que utiliza a plataforma NVIDIA Cosmos para treinamento de condução autônoma e processamento de dados.

A Stellantis juntou-se à aliança para desenvolver a primeira plataforma de Robotaxi de Nível 4.

A gigante automotiva holandesa Stellantis anunciou no mesmo dia a assinatura de um memorando de entendimento com a NVIDIA, Uber e Hon Hai para desenvolver conjuntamente uma plataforma de carro autônomo de nível 4 que será produzida em larga escala, com foco inicial em veículos comerciais e pequenos veículos de passageiros. Esses veículos serão equipados com a arquitetura NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10, integrando o sistema operacional DriveOS e o software de pilha completa DRIVE AV, suportando modos de estacionamento automático e condução totalmente autônoma.

O plano inicial da frota será operado pela Uber, com previsão de implantação de 5.000 veículos em cidades dos Estados Unidos e início da produção em massa em 2028.

) Nota: Condução totalmente autónoma Nível 4 refere-se a uma condução altamente automatizada, que é totalmente autónoma em áreas designadas, sem necessidade de intervenção humana (

A Hon Hai desempenha um papel central em hardware, integrando o HPC da NVIDIA com sistemas de sensores.

Nesta aliança, a Hon Hai irá ajudar a Stellantis na integração de hardware e sistemas eletrônicos do veículo, oferecendo um módulo de computação de alto desempenho )HPC( e layout de sensores, garantindo consistência de produção e padrões de segurança durante a implementação em escala global.

A NVIDIA enfatizou que esta colaboração não se limita ao fornecimento de chips, mas sim à oferta de um conjunto completo de infraestrutura tecnológica que abrange desde computação AI, arquitetura de sensores até treinamento de modelos generativos, criando uma plataforma integrada para veículos autónomos que inclui um “núcleo inteligente AI, sistema de detecção ambiental, e centro de decisão”.

Núcleo da tecnologia da NVIDIA: Hyperion 10 e DRIVE Thor

A nova geração DRIVE AGX Hyperion 10 da NVIDIA é a espinha dorsal tecnológica desta aliança global de condução autónoma, utilizando o chip DRIVE AGX Thor com arquitetura Blackwell, cada veículo equipado com dois conjuntos de processadores, com uma capacidade de cálculo de até 2.000 FP4 teraflops ) cerca de 1.000 TOPS(. O Hyperion 10 irá integrar:

14 conjuntos de câmaras de alta definição

9 grupos de radar de milímetros

1 grupo de radar óptico )LiDAR(

12 grupos de sensores ultrassónicos

Hyperion 10 com design modular, permitindo que diferentes fabricantes de automóveis o integrem rapidamente e que possa ser atualizado online )OTA(.

Além disso, a NVIDIA introduziu o modelo de linguagem visual de ação )VLA( na IA generativa, permitindo que os veículos compreendam instantaneamente as condições da estrada, o significado e o comportamento humano. Por exemplo, em mudanças de tráfego repentinas ou em interseções não estruturadas, o sistema de condução autónoma pode reagir de maneira “lógica humana”.

A Nvidia estabelece padrões de certificação de segurança, o projeto Halos entra em operação.

A NVIDIA também anunciou o lançamento do programa de certificação de segurança AI “NVIDIA Halos”, tornando-se o primeiro padrão do setor a avaliar a segurança de sistemas de IA para condução autónoma e robótica. Os primeiros parceiros de colaboração incluem várias empresas de IA para condução autónoma, como AUMOVIO, Bosch, Nuro, Wayve, entre outras.

Este projeto é verificado pelo laboratório de validação do sistema Halos AI da NVIDIA, garantindo que todos os produtos de veículos autônomos e robôs atendam às normas de segurança física de IA e proteção de rede.

Base de dados de treinamento de IA pública, liberando mais de 1.700 horas de imagens de condições rodoviárias multinais.

Para acelerar o treinamento de sistemas de condução autónoma na indústria, a NVIDIA lançou simultaneamente o maior conjunto de dados multimodal de condução autónoma do mundo, abrangendo 25 países, 1.700 horas de imagens, dados de radar e lidar.

Esses dados serão utilizados para o treinamento de modelos de IA e validação de sistemas de condução autónoma, realizados pela plataforma Foretellix através de simulações e testes físicos, ajudando os parceiros a acelerar o desenvolvimento dentro de um quadro de segurança.

Este artigo destaca a colaboração entre a Nvidia, Uber, Foxconn e Stellantis para construir o maior ecossistema de carros autónomos de Nível 4 do mundo, publicado pela primeira vez na ABMedia.