de.wedoany.com-Bericht: Die globale Robotaxi-Branche bewegt sich von der Prototypen-Validierungsphase in die kommerzielle Betriebsphase, wobei Projekte in vielen Regionen beschleunigt gestartet werden. Auf der NVIDIA GTC Taipei wurden mehrere neue Kooperationen bekannt gegeben, die das beschleunigte Tempo der Einführung in diesem Bereich zeigen.
Uber und Autobrains starten in München auf Basis der NVIDIA DRIVE Hyperion-Plattform ein Robotaxi-Projekt und nutzen die autonome intelligente KI von Autobrains für den skalierbaren Betrieb. Foxconn erweitert die Zusammenarbeit mit NVIDIA und wird eine Robotaxi-Flotte einsetzen, die in Kombination mit NVIDIA DRIVE Hyperion eine schnelle Integration und Skalierung in Taiwan ermöglicht. VinFast arbeitet mit Autobrains zusammen, um auf DRIVE Hyperion basierende Fahrzeuge der Stufe L4 auf den südostasiatischen Markt zu bringen. HUMAIN ist bestrebt, mit DRIVE Hyperion ausgestattete Robotaxis nach Saudi-Arabien zu bringen und damit die globale Reichweite der Plattform auf den Nahen Osten auszudehnen.
Mit der Skalierung der Robotaxi-Branche rückt das Thema Sicherheit in den Fokus. Aufsichtsbehörden, Zertifizierungsstellen und Entwickler prüfen genau, welche Bedingungen für eine großflächige sichere Einführung erforderlich sind. Die Diskussionen in der Branche über autonomes Fahren der Stufe L4 konzentrieren sich in der Regel auf die Wahrnehmungs- und Entscheidungsfähigkeiten des Fahrzeugs, aber das allein reicht nicht aus, um die regulatorischen Anforderungen zu erfüllen. Die Aufsichtsbehörden verlangen den Nachweis, dass das gesamte Systemverhalten zuverlässig ist, Fehler isolieren kann, bevor sie eskalieren, und innerhalb des festgelegten Betriebsbereichs funktioniert.
Die Sicherheit von Robotaxis muss vier Herausforderungen gleichzeitig bewältigen: ein sicherheitszertifiziertes Betriebssystem, standardisierte Hardware- und Softwareschnittstellen für die Sicherheit, KI, die innerhalb überprüfbarer Grenzen arbeitet, und eine großflächige Validierung, bevor das Fahrzeug auf die Straße kommt. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, hat NVIDIA das Halos-Betriebssystem vorgestellt, eine Komponente des NVIDIA Halos Full-Stack Integrated Safety Systems, das eine einheitliche, produktionsreife Sicherheitsbasis für KI-gesteuerte Fahrzeuge bietet, die auf NVIDIA DRIVE Hyperion aufbauen.
Die Grundlage von NVIDIA Halos OS ist Halos Core, die nächste Generation von NVIDIA DriveOS, die nach Automobil-Sicherheitsstandards zertifiziert ist. Halos Core wurde geprüft und dokumentiert, um ein vorhersagbares Verhalten unter Fehlerbedingungen nachzuweisen; sein Hypervisor kann sicherheitskritische Funktionen isolieren. Halos Core erfüllt den ISO 26262 ASIL D-Standard, bietet sicherheitszertifizierte Unterstützung für NVIDIA CUDA und TensorRT und stellt das Open-Source-Framework TensorRT Edge-LLM für die leistungsstarke Inferenz großer Sprachmodelle bereit.
Das Halos SDK entkoppelt den autonomen Fahrsoftware-Stack von einzelnen Sensortreibern über eine Sensor-Abstraktionsschicht, sodass das Hinzufügen oder Austauschen von Sensoren keinen Einfluss auf den Anwendungscode hat. Die Fahrzeug-Abstraktionsschicht verbindet den autonomen Fahr-Stack über eine einheitliche, konsistente Schnittstelle mit dem Rest des Fahrzeugs. Das Halos SDK bietet außerdem die Laufzeit-Bausteine, die für sicherheitskritische Software erforderlich sind, darunter einen deterministischen anwendungsbezogenen Scheduler, Interprozesskommunikation ohne Kopieren, ein Systemfehlerbehandlungs-Framework und einen Datenlogger.
Die Halos Applications-Schicht bietet KI-Sicherheitsgrenzen durch deterministische, regelbasierte Funktionen. Sie umfasst die Weltmodell-Wahrnehmung und den NVIDIA DRIVE Active Safety Stack mit Funktionen wie automatischer Notbremsung, Spurhaltewarnung, Totwinkelüberwachung und Kollisionswarnung. Halos OS kann mit End-to-End-KI-Modellen kombiniert werden, darunter die NVIDIA Alpamayo Open-Source-Modellreihe, die Reasoning mit Gedankenketten unterstützt, um die Straße kontinuierlich zu bewerten und Aktionen zu planen.
Halos Infra ist die Cloud-Entwicklungs-infrastruktur, die Training, Simulation und großflächige Validierung unterstützt. Es ist die Grundlage des NVIDIA Halos Safety Evaluation Framework. Das SEF bietet Werkzeuge und Leitlinien für den Aufbau von Sicherheitsnachweisen von Stufe L2 bis L4 und stützt sich dabei auf über 330 Forschungsarbeiten und mehr als 1000 Patente, die innerhalb von NVIDIA Halos OS entwickelt wurden.
Halos Infra läuft auf NVIDIAs Drei-Computer-Autonome-Fahrlösung: NVIDIA DGX-Systeme für KI-Training im Rechenzentrum, NVIDIA Omniverse auf Basis von NVIDIA OVX-Systemen für Simulation und synthetische Datengenerierung sowie NVIDIA AGX, der Bordcomputer für Echtzeit-Sensorverarbeitung und Sicherheit. Halos OS deckt den gesamten Entwicklungslebenszyklus ab, vom Training und der Simulation in Halos Infra bis zur Inferenz im Fahrzeug selbst.
Dieser Artikel wurde von Wedoany übersetzt und bearbeitet. Bei jeglicher Zitierung oder Nutzung durch künstliche Intelligenz (KI) ist die Quellenangabe „Wedoany“ zwingend vorgeschrieben. Sollten Urheberrechtsverletzungen oder andere Probleme vorliegen, bitten wir Sie, uns unverzüglich zu benachrichtigen. Wir werden den entsprechenden Inhalt umgehend anpassen oder löschen.
E-Mail: news@wedoany.com
