Egy új, az európai közvélemény mesterséges intelligencia járművekben való használatával kapcsolatos attitűdjeiről szóló jelentés kimutatta, hogy a sofőrök nagyon jól ismerik a mesterséges intelligenciát, és gyakran használják a mesterséges intelligenciával támogatott ADAS funkciókat, de vonakodnak a jármű teljes irányítását autonóm rendszereknek adni – és az Egyesült Királyságban a sofőrök a legszkeptikusabbak a teljes autonómiával szemben.

A kínai autógyártó, az Xpeng megbízta a független Improof Research kutatóintézetet, hogy hat európai országban, a nagyobb kínai városokból származó referenciaminta alapján kvantitatív vizsgálatot végezzen a mesterséges intelligenciával és a fizikai AI-jal kapcsolatos véleményekről. A terepkutatást 2026. május 1. és 14. között végezték. A tanulmány eredményeire támaszkodva az Xpeng szerint az ellenőrzött biztonság és az átláthatóság fontos tényezők lesznek az önvezető technológiákba vetett közbizalom kiépítésében.

A megállapítások

A világ egyre inkább a mesterséges intelligenciával él nap mint nap. Az európaiak esetében azonban abban a pillanatban, hogy a mesterséges intelligencia a képernyőkről a fizikai világba költözik, és a való életben is döntéseket kezd hozni, a közbizalom drasztikusan megrendül.

Míg az európaiak 82%-a azt mondja, hogy érti a mesterséges intelligenciát, mindössze 21%-uk érzi magát általánosságban kényelmesen a fizikai mesterséges intelligenciával, és mindössze 13%-uk ülne be egy teljesen önvezető autóba ma, szemben a kínai 70%-kal.

A tanulmány megállapította, hogy az európaiak akkor fogadják el a mesterséges intelligenciát, ha az kiegészíti az emberi ítélőképességet, és továbbra is megmagyarázható és megszakítható marad. Az elfogadottság csökken, ha a mesterséges intelligenciát megkérdőjelezhetetlen döntéshozóként pozícionálják. A mérhető fenntarthatósági előnyök és az átlátható biztonsági irányítás döntő fontosságúak a közbizalom szempontjából.

Segítséget elfogadtak, az autonómiát elutasították

Az európai válaszadók 42-53%-a nyilatkozott úgy, hogy kényelmesen érzi magát az olyan vezetéstámogató funkciókkal, mint az adaptív sebességtartó automatika, a közlekedési tábla-felismerés és a sávtartó rendszer. A véleményük viszont megváltozott, amikor a mesterséges intelligenciát úgy állították be, mint amely átveszi az irányítást a vezetés vagy a vészhelyzeti döntések felett; 53% kevés vagy semmilyen bizalmat nem mutatott az autókban alkalmazott mesterséges intelligenciában.

Ismerősség kényelem nélkül

Az európaiak a mesterséges intelligenciával való erős ismeretségről (82%), de a fizikai mesterséges intelligenciával való alacsony komfortérzetről (21%) számoltak be, és sokan, akik azt mondták, hogy ritkán vagy soha nem használnak fizikai mesterséges intelligenciát, azt is mondták, hogy járműveikben a mesterséges intelligenciával támogatott funkciókra támaszkodnak, ami felismerési és keretezési szakadékot mutat.

A fenntarthatóság véleményt formál

Az európaiak több mint fele (57%) mondta azt, hogy a mesterséges intelligencia általi mobilitás fenntarthatóságát javító hiteles bizonyítékok pozitívabbá tennék őket, szemben a kínai válaszadók 90%-ával. Jelenleg körülbelül minden negyedik ember hisz abban, hogy a mesterséges intelligencia általi mobilitás növeli a biztonságot vagy a fenntarthatóságot.

Európa nem egységes piac

Spanyolország viszonylag nyitott – a megkérdezettek 63%-a nyilatkozott úgy, hogy bízik az autókban található mesterséges intelligenciában, és 32%-uk mondta, hogy jól érzi magát a fizikai mesterséges intelligenciával –, míg az Egyesült Királyság és Svédország óvatosabb, 34%, illetve 32% nyilatkozott úgy, hogy bízik az autókban található mesterséges intelligenciában. A németek szerények voltak a nemzeti mesterséges intelligencia vezető szerepével kapcsolatban, 59%-uk nyilatkozott úgy, hogy szerinte Németország lemaradt a többi ország mögött a mesterséges intelligencia alkalmazásában.

A bizalom a szűk keresztmetszet

Az európaiak több mint fele (54%) nyilatkozott úgy, hogy bízik abban, hogy a nagy technológiai és mobilitási vállalatok a fogyasztók érdekeit képviselik, ami messze elmarad Kína eredményétől (94%). A legfőbb félelem az emberi kontroll elvesztése a gépek felett (61%), ami meghaladja a munkahelyek elvesztése miatti aggodalmakat (46%).

Az adatok rávilágítanak arra, hogy Európa akadálya nem a fejlett funkciók elérhetősége, hanem a telepítésükhöz szükséges társadalmi engedély – áll a jelentésben.

Európa kontra Kína kontextus

Mindkét régió a mesterséges intelligenciával való magas szintű ismeretségről számolt be, de az utak eltérnek. A kínai válaszadók szélesebb körű, ágazatokon átívelő bizalmat (≈85%-94%), a fizikai mesterséges intelligencia gyakori használatát (78% gyakran/nagyon gyakran) és a teljes autonómiával járó sokkal nagyobb kényelmet (70%) jeleztek. Európa óvatos álláspontja hangsúlyozza az emberközpontú tervezés, a világos védőkorlátok és a függetlenül ellenőrzött hatás fontosságát.

Fenntarthatóság és bizalom

Az európai közönség számára a fenntarthatóság engedélyezési architektúraként működik a mesterséges intelligencia mobilitási alkalmazása terén. Amikor a kibocsátáscsökkentések és a forgalomáramlás javulása látható és függetlenül validált, a többség jelezte, hogy pozitívabb irányba fog elmozdulni a véleményük. Az ellenőrizhető adatok közzététele a szélesebb körű elfogadottság előfeltételének tűnik.

Dr. Brian Gu, az Xpeng alelnöke és elnöke elmondta: „A fizikai mesterséges intelligencia átalakíthatja az emberek mozgását, életét és a technológiával való interakcióját. Ez a kutatás azonban azt mutatja, hogy a képesség önmagában nem fogja ösztönözni az elterjedést – a bizalom fogja.”

„A bizalom akkor épül fel, ha a technológia biztonságos, átlátható és a valós emberi igények köré épül. Európában a legmagasabbak az elvárások a biztonság, az átláthatóság és az elszámoltathatóság terén, és ez teszi az egyik legfontosabb hellyé a mesterséges intelligencia alapú mobilitás jövője szempontjából. Ha ki tudjuk érdemelni a bizalmat Európában, segíthetünk egy erősebb globális mércét létrehozni a felelős innováció számára.”

Forrás

Egy új, az európai közvélemény mesterséges intelligencia járművekben való használatával kapcsolatos attitűdjeiről szóló jelentés kimutatta, hogy a sofőrök nagyon jól ismerik a mesterséges intelligenciát, és gyakran használják a mesterséges intelligenciával támogatott ADAS funkciókat, de vonakodnak a jármű teljes irányítását autonóm rendszereknek adni – és az Egyesült Királyságban a sofőrök a legszkeptikusabbak a teljes autonómiával szemben.

A kínai autógyártó, az Xpeng megbízta a független Improof Research kutatóintézetet, hogy hat európai országban, a nagyobb kínai városokból származó referenciaminta alapján kvantitatív vizsgálatot végezzen a mesterséges intelligenciával és a fizikai AI-jal kapcsolatos véleményekről. A terepkutatást 2026. május 1. és 14. között végezték. A tanulmány eredményeire támaszkodva az Xpeng szerint az ellenőrzött biztonság és az átláthatóság fontos tényezők lesznek az önvezető technológiákba vetett közbizalom kiépítésében.

A megállapítások

A világ egyre inkább a mesterséges intelligenciával él nap mint nap. Az európaiak esetében azonban abban a pillanatban, hogy a mesterséges intelligencia a képernyőkről a fizikai világba költözik, és a való életben is döntéseket kezd hozni, a közbizalom drasztikusan megrendül.

Míg az európaiak 82%-a azt mondja, hogy érti a mesterséges intelligenciát, mindössze 21%-uk érzi magát általánosságban kényelmesen a fizikai mesterséges intelligenciával, és mindössze 13%-uk ülne be egy teljesen önvezető autóba ma, szemben a kínai 70%-kal.

A tanulmány megállapította, hogy az európaiak akkor fogadják el a mesterséges intelligenciát, ha az kiegészíti az emberi ítélőképességet, és továbbra is megmagyarázható és megszakítható marad. Az elfogadottság csökken, ha a mesterséges intelligenciát megkérdőjelezhetetlen döntéshozóként pozícionálják. A mérhető fenntarthatósági előnyök és az átlátható biztonsági irányítás döntő fontosságúak a közbizalom szempontjából.

Segítséget elfogadtak, az autonómiát elutasították

Az európai válaszadók 42-53%-a nyilatkozott úgy, hogy kényelmesen érzi magát az olyan vezetéstámogató funkciókkal, mint az adaptív sebességtartó automatika, a közlekedési tábla-felismerés és a sávtartó rendszer. A véleményük viszont megváltozott, amikor a mesterséges intelligenciát úgy állították be, mint amely átveszi az irányítást a vezetés vagy a vészhelyzeti döntések felett; 53% kevés vagy semmilyen bizalmat nem mutatott az autókban alkalmazott mesterséges intelligenciában.

Ismerősség kényelem nélkül

Az európaiak a mesterséges intelligenciával való erős ismeretségről (82%), de a fizikai mesterséges intelligenciával való alacsony komfortérzetről (21%) számoltak be, és sokan, akik azt mondták, hogy ritkán vagy soha nem használnak fizikai mesterséges intelligenciát, azt is mondták, hogy járműveikben a mesterséges intelligenciával támogatott funkciókra támaszkodnak, ami felismerési és keretezési szakadékot mutat.

A fenntarthatóság véleményt formál

Az európaiak több mint fele (57%) mondta azt, hogy a mesterséges intelligencia általi mobilitás fenntarthatóságát javító hiteles bizonyítékok pozitívabbá tennék őket, szemben a kínai válaszadók 90%-ával. Jelenleg körülbelül minden negyedik ember hisz abban, hogy a mesterséges intelligencia általi mobilitás növeli a biztonságot vagy a fenntarthatóságot.

Európa nem egységes piac

Spanyolország viszonylag nyitott – a megkérdezettek 63%-a nyilatkozott úgy, hogy bízik az autókban található mesterséges intelligenciában, és 32%-uk mondta, hogy jól érzi magát a fizikai mesterséges intelligenciával –, míg az Egyesült Királyság és Svédország óvatosabb, 34%, illetve 32% nyilatkozott úgy, hogy bízik az autókban található mesterséges intelligenciában. A németek szerények voltak a nemzeti mesterséges intelligencia vezető szerepével kapcsolatban, 59%-uk nyilatkozott úgy, hogy szerinte Németország lemaradt a többi ország mögött a mesterséges intelligencia alkalmazásában.

A bizalom a szűk keresztmetszet

Az európaiak több mint fele (54%) nyilatkozott úgy, hogy bízik abban, hogy a nagy technológiai és mobilitási vállalatok a fogyasztók érdekeit képviselik, ami messze elmarad Kína eredményétől (94%). A legfőbb félelem az emberi kontroll elvesztése a gépek felett (61%), ami meghaladja a munkahelyek elvesztése miatti aggodalmakat (46%).

Az adatok rávilágítanak arra, hogy Európa akadálya nem a fejlett funkciók elérhetősége, hanem a telepítésükhöz szükséges társadalmi engedély – áll a jelentésben.

Európa kontra Kína kontextus

Mindkét régió a mesterséges intelligenciával való magas szintű ismeretségről számolt be, de az utak eltérnek. A kínai válaszadók szélesebb körű, ágazatokon átívelő bizalmat (≈85%-94%), a fizikai mesterséges intelligencia gyakori használatát (78% gyakran/nagyon gyakran) és a teljes autonómiával járó sokkal nagyobb kényelmet (70%) jeleztek. Európa óvatos álláspontja hangsúlyozza az emberközpontú tervezés, a világos védőkorlátok és a függetlenül ellenőrzött hatás fontosságát.

Fenntarthatóság és bizalom

Az európai közönség számára a fenntarthatóság engedélyezési architektúraként működik a mesterséges intelligencia mobilitási alkalmazása terén. Amikor a kibocsátáscsökkentések és a forgalomáramlás javulása látható és függetlenül validált, a többség jelezte, hogy pozitívabb irányba fog elmozdulni a véleményük. Az ellenőrizhető adatok közzététele a szélesebb körű elfogadottság előfeltételének tűnik.

Dr. Brian Gu, az Xpeng alelnöke és elnöke elmondta: „A fizikai mesterséges intelligencia átalakíthatja az emberek mozgását, életét és a technológiával való interakcióját. Ez a kutatás azonban azt mutatja, hogy a képesség önmagában nem fogja ösztönözni az elterjedést – a bizalom fogja.”

„A bizalom akkor épül fel, ha a technológia biztonságos, átlátható és a valós emberi igények köré épül. Európában a legmagasabbak az elvárások a biztonság, az átláthatóság és az elszámoltathatóság terén, és ez teszi az egyik legfontosabb hellyé a mesterséges intelligencia alapú mobilitás jövője szempontjából. Ha ki tudjuk érdemelni a bizalmat Európában, segíthetünk egy erősebb globális mércét létrehozni a felelős innováció számára.”

Forrás

A mesterséges intelligencia gyors fejlődése lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy minden eddiginél gyorsabban fejlesszék az önvezető technológiákat, de az önvezető autók igazi határa az, hogy ezeket a fejlesztéseket kimutatható és szigorú biztonsággal lehessen párosítani.

Az önvezető járművek fejlesztésében elért haladás már nem a nagyobb költségvetésektől vagy flottáktól függ, hanem a valós tesztelésből és szimulációból származó érdemi információk kinyerésétől. A hangsúly annak validálásán van, hogyan reagálnak az önvezető rendszerek ritka és összetett forgatókönyvekre, amelyek a valós vezetési körülmények között csak ritkán fordulhatnak elő.

A kihívás megoldása érdekében a Kodiak két olyan eszközt alkalmazott, amelyek felgyorsítják a biztonságtechnikai tervezés ütemét, mélységét és pontosságát, hogy egyértelmű és meggyőző bizonyítékokat szolgáltassanak a Kodiak Driver biztonságára vonatkozóan.

Az első eszköz a Kodiak valószínűségi kockázatértékelése (PRA), egy olyan módszertan, amelyet a vállalat a Kodiak-vezető várható, különböző súlyosságú ütközési arányának becslésére, valamint a kockázati profilt meghatározó főbb forgatókönyvek, kockázati tényezők és autonómia-meghibásodási módok azonosítására használ. A vállalat ezután összehasonlítja ezt az eredményt az emberi teljesítményre vonatkozó alapértékekkel, amelyeket a vezető közlekedési kutatóközpontokkal együttműködve határoznak meg.

A második eszköz a BreakPoint, egy mesterséges intelligencia (MI) validációs eszköz, amely a vállalat szerint intelligensen és hatékonyan keresi azokat a szélsőséges eseteket, amelyek ütközésekhez vagy más nemkívánatos viselkedéshez vezethetnek.

A BreakPoint által nyújtott elemzés segít a vállalat PRA-modelljeinek kidolgozásában, lehetővé téve a Kodiak számára, hogy azonosítsa a Kodiak Driver főbb kockázati területeit, és ennek megfelelően rangsorolja a fejlesztési erőfeszítéseket. Ezek az eszközök együttesen a vállalat biztonsági elemzésének részét képezik, és támogatják a mesterséges intelligencia által vezérelt önvezető rendszer fejlesztését és telepítését.

A biztonság számszerűsítése

A Kodiak PRA a bayesi valószínűségszámítást, a rendszermérnökséget, a megbízhatósági elemzést és a statisztikai modellezést ötvözi a biztonsági teljesítmény számszerűsítésére. Úgy tervezték, hogy megbecsülje az ütközési arányokat olyan ritka forgatókönyvek esetén, amelyeket nehéz pusztán valós teszteléssel megragadni, miközben számszerűsíti az ezekhez a becslésekhez kapcsolódó bizonytalanságot is. Ez lehetővé teszi a vállalat számára, hogy azonosítsa, hol erősek a bizonyítékok, és hol van szükség további validálásra.

A Kodiak PRA három fő tényezőre bontja a működési forgatókönyveket: a forgatókönyv-expozíció, amely azt méri, hogy a jármű milyen gyakran találkozik egy adott helyzettel; az ütközési valószínűség, amely becsli az ütközés valószínűségét az adott forgatókönyv bekövetkeztekor; és az ütközés súlyossága, amely az ütközés lehetséges következményeit méri fel az adott forgatókönyvben.

A PRA kvantitatív keretet biztosít az ismert veszélyes forgatókönyvek értékeléséhez és a kapcsolódó kockázatok kiértékeléséhez. A BreakPoint ezt kiegészíti a korábban ismeretlen vagy nem tesztelt veszélyes forgatókönyvek azonosításával, és az elemzés hatókörébe vonásával. Az eszközök együttesen támogatják a biztonsági kockázatok azonosításának, számszerűsítésének és enyhítésének szisztematikus megközelítését, segítve a tervezett funkciók biztonsága (SOTIF) keretrendszerben felvázolt kihívások kezelését.

Kockázatalapú priorizálás

A PRA eredmények alapján a Kodiak közvetlenül összehasonlítja a Kodiak Driver teljesítményét a hasonló emberi vezetők ütközési arányával analóg működési környezetben. A vezetést strukturált eseményekre bontva, a hétköznapiaktól a ritka eseményekig, a vállalat szerint korlátozott bizonytalansággal tudja megbecsülni a kockázatot, és biztosítani tudja, hogy a Kodiak Driver kiváló teljesítményt nyújtson.

A telepítési döntéseken túl a PRA segít azonosítani és rangsorolni a főbb kockázati tényezőket a fejlesztés során. Bayes-i keretrendszere kiemeli, hol van szükség további bizonyítékokra, segítve a tesztelés és a validáció összpontosítását a kevésbé feltárt forgatókönyvekre.

Töréspont

Egy gyakori mérnöki tesztelési technika, hogy szándékosan hibákat injektálnak a rendszerbe, és megfigyelik a rendszer válaszát, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy a várt módon képes kezelni a hibát.

A BreakPoint realisztikus, időben változó hibákat vezet be az autonómia rendszerbe, hogy értékelje a teljesítményt normál és kihívást jelentő körülmények között. Az eszköz egy ellentétes megközelítést alkalmaz a potenciális meghibásodási módok azonosítására azáltal, hogy olyan forgatókönyveket keres, amelyek ütközésekhez vezethetnek. Ezeket az eredményeket ezután kockázat szempontjából értékelik, és beépítik a PRA keretrendszerbe a folyamatos biztonsági elemzés támogatása érdekében.

Kodiak szerint a BreakPoint korábban ismeretlen meghibásodási módokat azonosított, amelyeket a valós tesztelés során nem figyeltek meg. Az egyik példa egy alacsony valószínűségű forgatókönyv volt, amelyben az érzékelő rendszer helytelenül becsülhette meg az ipari működési területén leállt járművek sebességét. A vállalat azt állította, hogy a probléma szimulációban történő azonosítása lehetővé tette a forgatókönyv gyorsabb kezelését, megjegyezve, hogy akár több ezer mérföldnyi valós vezetésre is szükség lehetett ugyanahhoz az eseményhez.

Forrás

A Lucid Group megkezdte a Lucid Gravity SUV legújabb, vezeték nélküli szoftverfrissítésének, a Lucid UX 3.6-nak a bevezetését Észak-Amerikában, amely kézhasználat nélküli vezetési lehetőségeket, valamint fejlesztéseket vezet be a navigáció, a töltési élmény és a mindennapi használhatóság terén.

Kéz nélküli vezetés

A kézhasználat nélküli vezetést segítő rendszert úgy tervezték, hogy kényelmesebbé tegye az autópályán való vezetést, és segítséget nyújt a kormányzásban, a gyorsításban és a fékezésben a kompatibilis autópályákon. A funkció DreamDrive 2 Pro rendszerrel felszerelt járművekhez érhető el.

A kéz nélküli sávváltás-asszisztens a vezető irányjelzésére át tudja terelik a járművet a szomszédos sávba, ha az biztonságos; az automatikus sávváltás pedig előzési manővereket is kezdeményezhet autópályán a lassabb forgalom kikerülése érdekében.

Okosabb navigáció

A Lucid Navigation integrálta a Google Maps Places API-t a gazdagabb, kontextuálisabb keresési eredmények érdekében. A sofőrök mostantól megtekinthetik a vállalkozások adatait, értékeléseit, fotóit és parkolási adatait, valamint a töltőállomások kibővített listáját, amely pontosabb valós idejű elérhetőséget és friss képeket tartalmaz.

Adaptív fényszórók

Az új adaptív távolsági fényszóró megoldás, amely a DreamDrive Premium és a DreamDrive 2 Pro ADAS rendszerekhez érhető el, javítja az éjszakai láthatóságot azáltal, hogy bekapcsolva tartja a távolsági fényszórókat, miközben dinamikusan igazodik a többi járműhöz a vakítás csökkentése érdekében.

Töltési és energiahatékonysági információk

Az olyan új funkciók, mint a fejlett előkondicionálási nézet és az előrejelző töltési teljesítmény, nagyobb átláthatóságot biztosítanak az akkumulátor hőmérsékletével és a várható csúcstöltési teljesítményével kapcsolatban, a készülék csatlakoztatása előtt.

Forrás

Egy új, az európai közvélemény mesterséges intelligencia járművekben való használatával kapcsolatos attitűdjeiről szóló jelentés kimutatta, hogy a sofőrök nagyon jól ismerik a mesterséges intelligenciát, és gyakran használják a mesterséges intelligenciával támogatott ADAS funkciókat, de vonakodnak a jármű teljes irányítását autonóm rendszereknek adni – és az Egyesült Királyságban a sofőrök a legszkeptikusabbak a teljes autonómiával szemben.

A kínai autógyártó, az Xpeng megbízta a független Improof Research kutatóintézetet, hogy hat európai országban, a nagyobb kínai városokból származó referenciaminta alapján kvantitatív vizsgálatot végezzen a mesterséges intelligenciával és a fizikai AI-jal kapcsolatos véleményekről. A terepkutatást 2026. május 1. és 14. között végezték. A tanulmány eredményeire támaszkodva az Xpeng szerint az ellenőrzött biztonság és az átláthatóság fontos tényezők lesznek az önvezető technológiákba vetett közbizalom kiépítésében.

A megállapítások

A világ egyre inkább a mesterséges intelligenciával él nap mint nap. Az európaiak esetében azonban abban a pillanatban, hogy a mesterséges intelligencia a képernyőkről a fizikai világba költözik, és a való életben is döntéseket kezd hozni, a közbizalom drasztikusan megrendül.

Míg az európaiak 82%-a azt mondja, hogy érti a mesterséges intelligenciát, mindössze 21%-uk érzi magát általánosságban kényelmesen a fizikai mesterséges intelligenciával, és mindössze 13%-uk ülne be egy teljesen önvezető autóba ma, szemben a kínai 70%-kal.

A tanulmány megállapította, hogy az európaiak akkor fogadják el a mesterséges intelligenciát, ha az kiegészíti az emberi ítélőképességet, és továbbra is megmagyarázható és megszakítható marad. Az elfogadottság csökken, ha a mesterséges intelligenciát megkérdőjelezhetetlen döntéshozóként pozícionálják. A mérhető fenntarthatósági előnyök és az átlátható biztonsági irányítás döntő fontosságúak a közbizalom szempontjából.

Segítséget elfogadtak, az autonómiát elutasították

Az európai válaszadók 42-53%-a nyilatkozott úgy, hogy kényelmesen érzi magát az olyan vezetéstámogató funkciókkal, mint az adaptív sebességtartó automatika, a közlekedési tábla-felismerés és a sávtartó rendszer. A véleményük viszont megváltozott, amikor a mesterséges intelligenciát úgy állították be, mint amely átveszi az irányítást a vezetés vagy a vészhelyzeti döntések felett; 53% kevés vagy semmilyen bizalmat nem mutatott az autókban alkalmazott mesterséges intelligenciában.

Ismerősség kényelem nélkül

Az európaiak a mesterséges intelligenciával való erős ismeretségről (82%), de a fizikai mesterséges intelligenciával való alacsony komfortérzetről (21%) számoltak be, és sokan, akik azt mondták, hogy ritkán vagy soha nem használnak fizikai mesterséges intelligenciát, azt is mondták, hogy járműveikben a mesterséges intelligenciával támogatott funkciókra támaszkodnak, ami felismerési és keretezési szakadékot mutat.

A fenntarthatóság véleményt formál

Az európaiak több mint fele (57%) mondta azt, hogy a mesterséges intelligencia általi mobilitás fenntarthatóságát javító hiteles bizonyítékok pozitívabbá tennék őket, szemben a kínai válaszadók 90%-ával. Jelenleg körülbelül minden negyedik ember hisz abban, hogy a mesterséges intelligencia általi mobilitás növeli a biztonságot vagy a fenntarthatóságot.

Európa nem egységes piac

Spanyolország viszonylag nyitott – a megkérdezettek 63%-a nyilatkozott úgy, hogy bízik az autókban található mesterséges intelligenciában, és 32%-uk mondta, hogy jól érzi magát a fizikai mesterséges intelligenciával –, míg az Egyesült Királyság és Svédország óvatosabb, 34%, illetve 32% nyilatkozott úgy, hogy bízik az autókban található mesterséges intelligenciában. A németek szerények voltak a nemzeti mesterséges intelligencia vezető szerepével kapcsolatban, 59%-uk nyilatkozott úgy, hogy szerinte Németország lemaradt a többi ország mögött a mesterséges intelligencia alkalmazásában.

A bizalom a szűk keresztmetszet

Az európaiak több mint fele (54%) nyilatkozott úgy, hogy bízik abban, hogy a nagy technológiai és mobilitási vállalatok a fogyasztók érdekeit képviselik, ami messze elmarad Kína eredményétől (94%). A legfőbb félelem az emberi kontroll elvesztése a gépek felett (61%), ami meghaladja a munkahelyek elvesztése miatti aggodalmakat (46%).

Az adatok rávilágítanak arra, hogy Európa akadálya nem a fejlett funkciók elérhetősége, hanem a telepítésükhöz szükséges társadalmi engedély – áll a jelentésben.

Európa kontra Kína kontextus

Mindkét régió a mesterséges intelligenciával való magas szintű ismeretségről számolt be, de az utak eltérnek. A kínai válaszadók szélesebb körű, ágazatokon átívelő bizalmat (≈85%-94%), a fizikai mesterséges intelligencia gyakori használatát (78% gyakran/nagyon gyakran) és a teljes autonómiával járó sokkal nagyobb kényelmet (70%) jeleztek. Európa óvatos álláspontja hangsúlyozza az emberközpontú tervezés, a világos védőkorlátok és a függetlenül ellenőrzött hatás fontosságát.

Fenntarthatóság és bizalom

Az európai közönség számára a fenntarthatóság engedélyezési architektúraként működik a mesterséges intelligencia mobilitási alkalmazása terén. Amikor a kibocsátáscsökkentések és a forgalomáramlás javulása látható és függetlenül validált, a többség jelezte, hogy pozitívabb irányba fog elmozdulni a véleményük. Az ellenőrizhető adatok közzététele a szélesebb körű elfogadottság előfeltételének tűnik.

Dr. Brian Gu, az Xpeng alelnöke és elnöke elmondta: „A fizikai mesterséges intelligencia átalakíthatja az emberek mozgását, életét és a technológiával való interakcióját. Ez a kutatás azonban azt mutatja, hogy a képesség önmagában nem fogja ösztönözni az elterjedést – a bizalom fogja.”

„A bizalom akkor épül fel, ha a technológia biztonságos, átlátható és a valós emberi igények köré épül. Európában a legmagasabbak az elvárások a biztonság, az átláthatóság és az elszámoltathatóság terén, és ez teszi az egyik legfontosabb hellyé a mesterséges intelligencia alapú mobilitás jövője szempontjából. Ha ki tudjuk érdemelni a bizalmat Európában, segíthetünk egy erősebb globális mércét létrehozni a felelős innováció számára.”

Forrás

A mesterséges intelligencia gyors fejlődése lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy minden eddiginél gyorsabban fejlesszék az önvezető technológiákat, de az önvezető autók igazi határa az, hogy ezeket a fejlesztéseket kimutatható és szigorú biztonsággal lehessen párosítani.

Az önvezető járművek fejlesztésében elért haladás már nem a nagyobb költségvetésektől vagy flottáktól függ, hanem a valós tesztelésből és szimulációból származó érdemi információk kinyerésétől. A hangsúly annak validálásán van, hogyan reagálnak az önvezető rendszerek ritka és összetett forgatókönyvekre, amelyek a valós vezetési körülmények között csak ritkán fordulhatnak elő.

A kihívás megoldása érdekében a Kodiak két olyan eszközt alkalmazott, amelyek felgyorsítják a biztonságtechnikai tervezés ütemét, mélységét és pontosságát, hogy egyértelmű és meggyőző bizonyítékokat szolgáltassanak a Kodiak Driver biztonságára vonatkozóan.

Az első eszköz a Kodiak valószínűségi kockázatértékelése (PRA), egy olyan módszertan, amelyet a vállalat a Kodiak-vezető várható, különböző súlyosságú ütközési arányának becslésére, valamint a kockázati profilt meghatározó főbb forgatókönyvek, kockázati tényezők és autonómia-meghibásodási módok azonosítására használ. A vállalat ezután összehasonlítja ezt az eredményt az emberi teljesítményre vonatkozó alapértékekkel, amelyeket a vezető közlekedési kutatóközpontokkal együttműködve határoznak meg.

A második eszköz a BreakPoint, egy mesterséges intelligencia (MI) validációs eszköz, amely a vállalat szerint intelligensen és hatékonyan keresi azokat a szélsőséges eseteket, amelyek ütközésekhez vagy más nemkívánatos viselkedéshez vezethetnek.

A BreakPoint által nyújtott elemzés segít a vállalat PRA-modelljeinek kidolgozásában, lehetővé téve a Kodiak számára, hogy azonosítsa a Kodiak Driver főbb kockázati területeit, és ennek megfelelően rangsorolja a fejlesztési erőfeszítéseket. Ezek az eszközök együttesen a vállalat biztonsági elemzésének részét képezik, és támogatják a mesterséges intelligencia által vezérelt önvezető rendszer fejlesztését és telepítését.

A biztonság számszerűsítése

A Kodiak PRA a bayesi valószínűségszámítást, a rendszermérnökséget, a megbízhatósági elemzést és a statisztikai modellezést ötvözi a biztonsági teljesítmény számszerűsítésére. Úgy tervezték, hogy megbecsülje az ütközési arányokat olyan ritka forgatókönyvek esetén, amelyeket nehéz pusztán valós teszteléssel megragadni, miközben számszerűsíti az ezekhez a becslésekhez kapcsolódó bizonytalanságot is. Ez lehetővé teszi a vállalat számára, hogy azonosítsa, hol erősek a bizonyítékok, és hol van szükség további validálásra.

A Kodiak PRA három fő tényezőre bontja a működési forgatókönyveket: a forgatókönyv-expozíció, amely azt méri, hogy a jármű milyen gyakran találkozik egy adott helyzettel; az ütközési valószínűség, amely becsli az ütközés valószínűségét az adott forgatókönyv bekövetkeztekor; és az ütközés súlyossága, amely az ütközés lehetséges következményeit méri fel az adott forgatókönyvben.

A PRA kvantitatív keretet biztosít az ismert veszélyes forgatókönyvek értékeléséhez és a kapcsolódó kockázatok kiértékeléséhez. A BreakPoint ezt kiegészíti a korábban ismeretlen vagy nem tesztelt veszélyes forgatókönyvek azonosításával, és az elemzés hatókörébe vonásával. Az eszközök együttesen támogatják a biztonsági kockázatok azonosításának, számszerűsítésének és enyhítésének szisztematikus megközelítését, segítve a tervezett funkciók biztonsága (SOTIF) keretrendszerben felvázolt kihívások kezelését.

Kockázatalapú priorizálás

A PRA eredmények alapján a Kodiak közvetlenül összehasonlítja a Kodiak Driver teljesítményét a hasonló emberi vezetők ütközési arányával analóg működési környezetben. A vezetést strukturált eseményekre bontva, a hétköznapiaktól a ritka eseményekig, a vállalat szerint korlátozott bizonytalansággal tudja megbecsülni a kockázatot, és biztosítani tudja, hogy a Kodiak Driver kiváló teljesítményt nyújtson.

A telepítési döntéseken túl a PRA segít azonosítani és rangsorolni a főbb kockázati tényezőket a fejlesztés során. Bayes-i keretrendszere kiemeli, hol van szükség további bizonyítékokra, segítve a tesztelés és a validáció összpontosítását a kevésbé feltárt forgatókönyvekre.

Töréspont

Egy gyakori mérnöki tesztelési technika, hogy szándékosan hibákat injektálnak a rendszerbe, és megfigyelik a rendszer válaszát, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy a várt módon képes kezelni a hibát.

A BreakPoint realisztikus, időben változó hibákat vezet be az autonómia rendszerbe, hogy értékelje a teljesítményt normál és kihívást jelentő körülmények között. Az eszköz egy ellentétes megközelítést alkalmaz a potenciális meghibásodási módok azonosítására azáltal, hogy olyan forgatókönyveket keres, amelyek ütközésekhez vezethetnek. Ezeket az eredményeket ezután kockázat szempontjából értékelik, és beépítik a PRA keretrendszerbe a folyamatos biztonsági elemzés támogatása érdekében.

Kodiak szerint a BreakPoint korábban ismeretlen meghibásodási módokat azonosított, amelyeket a valós tesztelés során nem figyeltek meg. Az egyik példa egy alacsony valószínűségű forgatókönyv volt, amelyben az érzékelő rendszer helytelenül becsülhette meg az ipari működési területén leállt járművek sebességét. A vállalat azt állította, hogy a probléma szimulációban történő azonosítása lehetővé tette a forgatókönyv gyorsabb kezelését, megjegyezve, hogy akár több ezer mérföldnyi valós vezetésre is szükség lehetett ugyanahhoz az eseményhez.

Forrás

A Lucid Group megkezdte a Lucid Gravity SUV legújabb, vezeték nélküli szoftverfrissítésének, a Lucid UX 3.6-nak a bevezetését Észak-Amerikában, amely kézhasználat nélküli vezetési lehetőségeket, valamint fejlesztéseket vezet be a navigáció, a töltési élmény és a mindennapi használhatóság terén.

Kéz nélküli vezetés

A kézhasználat nélküli vezetést segítő rendszert úgy tervezték, hogy kényelmesebbé tegye az autópályán való vezetést, és segítséget nyújt a kormányzásban, a gyorsításban és a fékezésben a kompatibilis autópályákon. A funkció DreamDrive 2 Pro rendszerrel felszerelt járművekhez érhető el.

A kéz nélküli sávváltás-asszisztens a vezető irányjelzésére át tudja terelik a járművet a szomszédos sávba, ha az biztonságos; az automatikus sávváltás pedig előzési manővereket is kezdeményezhet autópályán a lassabb forgalom kikerülése érdekében.

Okosabb navigáció

A Lucid Navigation integrálta a Google Maps Places API-t a gazdagabb, kontextuálisabb keresési eredmények érdekében. A sofőrök mostantól megtekinthetik a vállalkozások adatait, értékeléseit, fotóit és parkolási adatait, valamint a töltőállomások kibővített listáját, amely pontosabb valós idejű elérhetőséget és friss képeket tartalmaz.

Adaptív fényszórók

Az új adaptív távolsági fényszóró megoldás, amely a DreamDrive Premium és a DreamDrive 2 Pro ADAS rendszerekhez érhető el, javítja az éjszakai láthatóságot azáltal, hogy bekapcsolva tartja a távolsági fényszórókat, miközben dinamikusan igazodik a többi járműhöz a vakítás csökkentése érdekében.

Töltési és energiahatékonysági információk

Az olyan új funkciók, mint a fejlett előkondicionálási nézet és az előrejelző töltési teljesítmény, nagyobb átláthatóságot biztosítanak az akkumulátor hőmérsékletével és a várható csúcstöltési teljesítményével kapcsolatban, a készülék csatlakoztatása előtt.

Forrás

A Chigee bejelentette az SR-1 milliméteres hullámú radarrendszert, egy motorkerékpár-specifikus vezetőtámogató eszközt, amely autós szintű radarbiztonságot nyújt szinte bármilyen motoron. Az autóipari szintű 77 GHz-es érzékelő köré épülő SR-1 folyamatosan figyeli a motorkerékpár mögötti és melletti területet, figyelmeztetve a vezetőket a rejtett járművekre, a nem biztonságos sávváltásokra, a kockázatos előzésekre és a gyorsan közeledő forgalomra.

Ahelyett, hogy egy autórendszert adaptáltak volna két kerékhez, a Chigee kifejezetten a motorkerékpárok forgalomban való mozgásához igazította az SR-1-et. Négy független figyelmeztető algoritmust futtat egyszerre: holttér-észlelést, sávváltás-asszisztenst, aktív előzés-riasztást és hátulról történő ütközés-figyelmeztetést. Mindegyik egy adott vezetési helyzethez van hangolva, állítható érzékenységgel.

A 77 GHz-es frekvencia milliméteres pontosságot biztosít a távolság és a relatív sebesség mérésekor, miközben kiszűri a jelzőtáblák és egyéb útszéli jelzések okozta interferenciát. Egy 2Tx/4Rx antenna 110°-os látómezőt pásztáz a kerékpár mögött, akár 70 méteres érzékelési tartománnyal, esőben, ködben, porban és sötétségben is működik.

A radarmodulba épített nagy fényerejű lámpa automatikusan villog, amikor egy jármű veszélyesen gyorsan közeledik hátulról, figyelmeztetve a közeledő sofőrt, aktív biztonsági eszközzé alakítva a passzív érzékelőt.

A modul a farokhoz rögzíthető, az irányjelzők a tükrökre, és egyetlen kábelköteg csatlakozik a 12 V-os áramkörhöz. A mellékelt irányjelzők kijelző nélkül is biztosítják az alapvető figyelmeztetéseket, míg a Chigee AIO-5 és AIO-6 kijelzőkkel való párosítás radaradatokat és hangjelzéseket ad a képernyőn. Egy opcionális CG BSD radartükör-készlet integrálja az irányjelzőket közvetlenül a tükrökbe.

„Egy igazi, különleges érzéket szerettünk volna adni a motorkerékpároknak, az autóipari szabványoknak megfelelően épített hardverrel” – mondta a Chigee csapata.

Forrás

Az Euro NCAP 2026-os protokolljai értelmében jelentősen megnőtt a vezető- és utasfigyelő rendszerek súlyozása a járművek biztonsági besorolásában, és az EU általános biztonsági rendelete értelmében a fejlett vezetőfigyelmeztető rendszer (ADDW) 2026 júliusától minden új járműben kötelezővé válik. Az eredeti berendezés-gyártók és beszállítóik számára az a kihívás, hogy ezeknek a rendszereknek a valós körülmények széles skáláján megbízhatóan kell működniük, fizikai tesztelésük pedig lassú, költséges és korlátozott hatókörű.

Ennek megoldására az rFpro elindította az AV Elevate In Cabin kiegészítőcsomagot, amely lehetővé teszi az autóipari OEM-ek, az 1. szintű beszállítók és az érzékelőfejlesztők számára, hogy szimulációban hangolják, betanítsák és teszteljék a vezető- és utasfelügyeleti rendszereket, ezáltal javítva a kabinon belüli tesztelés sebességét és következetességét.

„Az Euro NCAP 2026-os pontozási változásai a kabinon belüli megfigyelést a járműbiztonsági fejlesztés egyik legfontosabb területévé teszik” – mondta Matt Daley, az rFpro műszaki igazgatója. „Ha ezt kombináljuk azzal, hogy az ADDW kötelezővé válik, egyértelmű, hogy az ilyen rendszerek gyorsabb és korábbi fejlesztésére és validálására irányuló igény csak növekedni fog. Fogtuk a bevált külső szimulációs megoldásunkat, és ugyanazokat a technikákat alkalmaztuk a belső térben is. Az AV Elevate In Cabin egy fizikailag pontos, mérnöki szintű szimulációs környezet, amely lehetővé teszi több ezer teszt elvégzését, mielőtt fizikailag bármi is megépülne.”

Az AV Elevate In Cabin a kabinon belüli szimuláció három fő területét célozza meg: a virtuális kabinkörnyezet hűségét, az utasok viselkedésének szabályozását és az érzékelők érzékelésének fizikai pontosságát.

Belső hűség

Az rFpro javította járműbelső modelljeinek pontosságát olyan alszerkezetek hozzáadásával, amelyek az emberi szem és a kamerák számára láthatatlanok, de radarok által érzékelhetők. Például az ülések fémvázát most úgy modellezik, hogy a radar alapú érzékelő rendszerek valósághű visszajelzéseket kapjanak.

A tárgykönyvtár kibővült, és mostantól tartalmazza a járművekben gyakran előforduló tárgyakat, beleértve a hátizsákokat, laptopokat, gyereküléseket, háziállatokat és egyéb személyes tárgyakat. A bőrszimulációt is továbbfejlesztették, részletesebb arcmodellekkel támogatva azokat a rendszereket, amelyek az arcvonások alapján értékelik a vezető állapotát.

A virtuális környezet kontrollálása

Az rFpro emberi modelljeiben található nagy sűrűségű csontváz lehetővé teszi az arc- és végtagmozgások finomszabályozását, támogatva a vezetést figyelő rendszerek által észlelendő makro- és mikro-kifejezések szimulációját. Ez magában foglalja a „bagolymozgást”, ahol a vezető elfordítja a fejét, és a „gyíkmozgást”, ahol csak a szemek térnek el az útról.

„Még olyan részleteket is figyelembe vettünk, mint a jármű ablakainak nyitása és zárása” – mondta Daley. „Ez nem olyasmi, amire külső érzékelő szimulációnál gondolni kell, de alapvetően megváltoztatja, hogyan halad a fény és a radarenergia a kabinban. Ha olyan kabinon belüli rendszert fejlesztünk, amelynek megbízhatóan kell működnie a való világban, akkor ezeket a változókat kell figyelembe vennünk.”

Szenzormodellezés

A legtöbb kabinon belüli rendszer radarérzékelők, látható fénykamerák és infravörös kamerák keverékét használja, amelyek saját infravörös energiaforrással érzékelnek. Az rFpro új infravörös kameraérzékelő-integrációja pontosan modellezi a kamera által kibocsátott energiát és azt, hogy az hogyan lép kölcsönhatásba az kabin minden egyes felületével.

Minden belső anyaghoz, beleértve a vezető bőrét, az üléseket és az ablakokat is, specifikus infravörös visszaverődési és radartulajdonságokat rendeltek. Ezeket az anyagjellemzőket összefüggésbe hozták a Sim4CamSens kutatási program keretében végzett laboratóriumi mérésekkel, a tesztelésben részt vevő Nemzeti Fizikai Laboratórium és a Compound Semiconductor Applications Catapult részvételével. A bőr visszaverődését például az orr, az áll és az arc közötti különbségig jellemezték, hogy javítsák az infravörös kameraadatok realisztikusságát.

„A távolabbi jövőre nézve elengedhetetlen az önvezető járművek működéséhez annak megértése, hogy kik tartózkodnak az utastérben és mit csinálnak, nemcsak a biztonság, hanem az utasélmény szempontjából is” – mondta Daley. „Ha tudjuk, hol vannak az utasok, akkor mindent optimalizálhatunk a légzsákok kinyílásától a zajszűrő hangrendszerig. Szenzorfejlesztőkkel és OEM-ekkel szeretnénk együttműködni, hogy továbbfejlesszük ezt a képességet.”

Forrás

Egy új, az európai közvélemény mesterséges intelligencia járművekben való használatával kapcsolatos attitűdjeiről szóló jelentés kimutatta, hogy a sofőrök nagyon jól ismerik a mesterséges intelligenciát, és gyakran használják a mesterséges intelligenciával támogatott ADAS funkciókat, de vonakodnak a jármű teljes irányítását autonóm rendszereknek adni – és az Egyesült Királyságban a sofőrök a legszkeptikusabbak a teljes autonómiával szemben.

A kínai autógyártó, az Xpeng megbízta a független Improof Research kutatóintézetet, hogy hat európai országban, a nagyobb kínai városokból származó referenciaminta alapján kvantitatív vizsgálatot végezzen a mesterséges intelligenciával és a fizikai AI-jal kapcsolatos véleményekről. A terepkutatást 2026. május 1. és 14. között végezték. A tanulmány eredményeire támaszkodva az Xpeng szerint az ellenőrzött biztonság és az átláthatóság fontos tényezők lesznek az önvezető technológiákba vetett közbizalom kiépítésében.

A megállapítások

A világ egyre inkább a mesterséges intelligenciával él nap mint nap. Az európaiak esetében azonban abban a pillanatban, hogy a mesterséges intelligencia a képernyőkről a fizikai világba költözik, és a való életben is döntéseket kezd hozni, a közbizalom drasztikusan megrendül.

Míg az európaiak 82%-a azt mondja, hogy érti a mesterséges intelligenciát, mindössze 21%-uk érzi magát általánosságban kényelmesen a fizikai mesterséges intelligenciával, és mindössze 13%-uk ülne be egy teljesen önvezető autóba ma, szemben a kínai 70%-kal.

A tanulmány megállapította, hogy az európaiak akkor fogadják el a mesterséges intelligenciát, ha az kiegészíti az emberi ítélőképességet, és továbbra is megmagyarázható és megszakítható marad. Az elfogadottság csökken, ha a mesterséges intelligenciát megkérdőjelezhetetlen döntéshozóként pozícionálják. A mérhető fenntarthatósági előnyök és az átlátható biztonsági irányítás döntő fontosságúak a közbizalom szempontjából.

Segítséget elfogadtak, az autonómiát elutasították

Az európai válaszadók 42-53%-a nyilatkozott úgy, hogy kényelmesen érzi magát az olyan vezetéstámogató funkciókkal, mint az adaptív sebességtartó automatika, a közlekedési tábla-felismerés és a sávtartó rendszer. A véleményük viszont megváltozott, amikor a mesterséges intelligenciát úgy állították be, mint amely átveszi az irányítást a vezetés vagy a vészhelyzeti döntések felett; 53% kevés vagy semmilyen bizalmat nem mutatott az autókban alkalmazott mesterséges intelligenciában.

Ismerősség kényelem nélkül

Az európaiak a mesterséges intelligenciával való erős ismeretségről (82%), de a fizikai mesterséges intelligenciával való alacsony komfortérzetről (21%) számoltak be, és sokan, akik azt mondták, hogy ritkán vagy soha nem használnak fizikai mesterséges intelligenciát, azt is mondták, hogy járműveikben a mesterséges intelligenciával támogatott funkciókra támaszkodnak, ami felismerési és keretezési szakadékot mutat.

A fenntarthatóság véleményt formál

Az európaiak több mint fele (57%) mondta azt, hogy a mesterséges intelligencia általi mobilitás fenntarthatóságát javító hiteles bizonyítékok pozitívabbá tennék őket, szemben a kínai válaszadók 90%-ával. Jelenleg körülbelül minden negyedik ember hisz abban, hogy a mesterséges intelligencia általi mobilitás növeli a biztonságot vagy a fenntarthatóságot.

Európa nem egységes piac

Spanyolország viszonylag nyitott – a megkérdezettek 63%-a nyilatkozott úgy, hogy bízik az autókban található mesterséges intelligenciában, és 32%-uk mondta, hogy jól érzi magát a fizikai mesterséges intelligenciával –, míg az Egyesült Királyság és Svédország óvatosabb, 34%, illetve 32% nyilatkozott úgy, hogy bízik az autókban található mesterséges intelligenciában. A németek szerények voltak a nemzeti mesterséges intelligencia vezető szerepével kapcsolatban, 59%-uk nyilatkozott úgy, hogy szerinte Németország lemaradt a többi ország mögött a mesterséges intelligencia alkalmazásában.

A bizalom a szűk keresztmetszet

Az európaiak több mint fele (54%) nyilatkozott úgy, hogy bízik abban, hogy a nagy technológiai és mobilitási vállalatok a fogyasztók érdekeit képviselik, ami messze elmarad Kína eredményétől (94%). A legfőbb félelem az emberi kontroll elvesztése a gépek felett (61%), ami meghaladja a munkahelyek elvesztése miatti aggodalmakat (46%).

Az adatok rávilágítanak arra, hogy Európa akadálya nem a fejlett funkciók elérhetősége, hanem a telepítésükhöz szükséges társadalmi engedély – áll a jelentésben.

Európa kontra Kína kontextus

Mindkét régió a mesterséges intelligenciával való magas szintű ismeretségről számolt be, de az utak eltérnek. A kínai válaszadók szélesebb körű, ágazatokon átívelő bizalmat (≈85%-94%), a fizikai mesterséges intelligencia gyakori használatát (78% gyakran/nagyon gyakran) és a teljes autonómiával járó sokkal nagyobb kényelmet (70%) jeleztek. Európa óvatos álláspontja hangsúlyozza az emberközpontú tervezés, a világos védőkorlátok és a függetlenül ellenőrzött hatás fontosságát.

Fenntarthatóság és bizalom

Az európai közönség számára a fenntarthatóság engedélyezési architektúraként működik a mesterséges intelligencia mobilitási alkalmazása terén. Amikor a kibocsátáscsökkentések és a forgalomáramlás javulása látható és függetlenül validált, a többség jelezte, hogy pozitívabb irányba fog elmozdulni a véleményük. Az ellenőrizhető adatok közzététele a szélesebb körű elfogadottság előfeltételének tűnik.

Dr. Brian Gu, az Xpeng alelnöke és elnöke elmondta: „A fizikai mesterséges intelligencia átalakíthatja az emberek mozgását, életét és a technológiával való interakcióját. Ez a kutatás azonban azt mutatja, hogy a képesség önmagában nem fogja ösztönözni az elterjedést – a bizalom fogja.”

„A bizalom akkor épül fel, ha a technológia biztonságos, átlátható és a valós emberi igények köré épül. Európában a legmagasabbak az elvárások a biztonság, az átláthatóság és az elszámoltathatóság terén, és ez teszi az egyik legfontosabb hellyé a mesterséges intelligencia alapú mobilitás jövője szempontjából. Ha ki tudjuk érdemelni a bizalmat Európában, segíthetünk egy erősebb globális mércét létrehozni a felelős innováció számára.”

Forrás

A mesterséges intelligencia gyors fejlődése lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy minden eddiginél gyorsabban fejlesszék az önvezető technológiákat, de az önvezető autók igazi határa az, hogy ezeket a fejlesztéseket kimutatható és szigorú biztonsággal lehessen párosítani.

Az önvezető járművek fejlesztésében elért haladás már nem a nagyobb költségvetésektől vagy flottáktól függ, hanem a valós tesztelésből és szimulációból származó érdemi információk kinyerésétől. A hangsúly annak validálásán van, hogyan reagálnak az önvezető rendszerek ritka és összetett forgatókönyvekre, amelyek a valós vezetési körülmények között csak ritkán fordulhatnak elő.

A kihívás megoldása érdekében a Kodiak két olyan eszközt alkalmazott, amelyek felgyorsítják a biztonságtechnikai tervezés ütemét, mélységét és pontosságát, hogy egyértelmű és meggyőző bizonyítékokat szolgáltassanak a Kodiak Driver biztonságára vonatkozóan.

Az első eszköz a Kodiak valószínűségi kockázatértékelése (PRA), egy olyan módszertan, amelyet a vállalat a Kodiak-vezető várható, különböző súlyosságú ütközési arányának becslésére, valamint a kockázati profilt meghatározó főbb forgatókönyvek, kockázati tényezők és autonómia-meghibásodási módok azonosítására használ. A vállalat ezután összehasonlítja ezt az eredményt az emberi teljesítményre vonatkozó alapértékekkel, amelyeket a vezető közlekedési kutatóközpontokkal együttműködve határoznak meg.

A második eszköz a BreakPoint, egy mesterséges intelligencia (MI) validációs eszköz, amely a vállalat szerint intelligensen és hatékonyan keresi azokat a szélsőséges eseteket, amelyek ütközésekhez vagy más nemkívánatos viselkedéshez vezethetnek.

A BreakPoint által nyújtott elemzés segít a vállalat PRA-modelljeinek kidolgozásában, lehetővé téve a Kodiak számára, hogy azonosítsa a Kodiak Driver főbb kockázati területeit, és ennek megfelelően rangsorolja a fejlesztési erőfeszítéseket. Ezek az eszközök együttesen a vállalat biztonsági elemzésének részét képezik, és támogatják a mesterséges intelligencia által vezérelt önvezető rendszer fejlesztését és telepítését.

A biztonság számszerűsítése

A Kodiak PRA a bayesi valószínűségszámítást, a rendszermérnökséget, a megbízhatósági elemzést és a statisztikai modellezést ötvözi a biztonsági teljesítmény számszerűsítésére. Úgy tervezték, hogy megbecsülje az ütközési arányokat olyan ritka forgatókönyvek esetén, amelyeket nehéz pusztán valós teszteléssel megragadni, miközben számszerűsíti az ezekhez a becslésekhez kapcsolódó bizonytalanságot is. Ez lehetővé teszi a vállalat számára, hogy azonosítsa, hol erősek a bizonyítékok, és hol van szükség további validálásra.

A Kodiak PRA három fő tényezőre bontja a működési forgatókönyveket: a forgatókönyv-expozíció, amely azt méri, hogy a jármű milyen gyakran találkozik egy adott helyzettel; az ütközési valószínűség, amely becsli az ütközés valószínűségét az adott forgatókönyv bekövetkeztekor; és az ütközés súlyossága, amely az ütközés lehetséges következményeit méri fel az adott forgatókönyvben.

A PRA kvantitatív keretet biztosít az ismert veszélyes forgatókönyvek értékeléséhez és a kapcsolódó kockázatok kiértékeléséhez. A BreakPoint ezt kiegészíti a korábban ismeretlen vagy nem tesztelt veszélyes forgatókönyvek azonosításával, és az elemzés hatókörébe vonásával. Az eszközök együttesen támogatják a biztonsági kockázatok azonosításának, számszerűsítésének és enyhítésének szisztematikus megközelítését, segítve a tervezett funkciók biztonsága (SOTIF) keretrendszerben felvázolt kihívások kezelését.

Kockázatalapú priorizálás

A PRA eredmények alapján a Kodiak közvetlenül összehasonlítja a Kodiak Driver teljesítményét a hasonló emberi vezetők ütközési arányával analóg működési környezetben. A vezetést strukturált eseményekre bontva, a hétköznapiaktól a ritka eseményekig, a vállalat szerint korlátozott bizonytalansággal tudja megbecsülni a kockázatot, és biztosítani tudja, hogy a Kodiak Driver kiváló teljesítményt nyújtson.

A telepítési döntéseken túl a PRA segít azonosítani és rangsorolni a főbb kockázati tényezőket a fejlesztés során. Bayes-i keretrendszere kiemeli, hol van szükség további bizonyítékokra, segítve a tesztelés és a validáció összpontosítását a kevésbé feltárt forgatókönyvekre.

Töréspont

Egy gyakori mérnöki tesztelési technika, hogy szándékosan hibákat injektálnak a rendszerbe, és megfigyelik a rendszer válaszát, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy a várt módon képes kezelni a hibát.

A BreakPoint realisztikus, időben változó hibákat vezet be az autonómia rendszerbe, hogy értékelje a teljesítményt normál és kihívást jelentő körülmények között. Az eszköz egy ellentétes megközelítést alkalmaz a potenciális meghibásodási módok azonosítására azáltal, hogy olyan forgatókönyveket keres, amelyek ütközésekhez vezethetnek. Ezeket az eredményeket ezután kockázat szempontjából értékelik, és beépítik a PRA keretrendszerbe a folyamatos biztonsági elemzés támogatása érdekében.

Kodiak szerint a BreakPoint korábban ismeretlen meghibásodási módokat azonosított, amelyeket a valós tesztelés során nem figyeltek meg. Az egyik példa egy alacsony valószínűségű forgatókönyv volt, amelyben az érzékelő rendszer helytelenül becsülhette meg az ipari működési területén leállt járművek sebességét. A vállalat azt állította, hogy a probléma szimulációban történő azonosítása lehetővé tette a forgatókönyv gyorsabb kezelését, megjegyezve, hogy akár több ezer mérföldnyi valós vezetésre is szükség lehetett ugyanahhoz az eseményhez.

Forrás

A Lucid Group megkezdte a Lucid Gravity SUV legújabb, vezeték nélküli szoftverfrissítésének, a Lucid UX 3.6-nak a bevezetését Észak-Amerikában, amely kézhasználat nélküli vezetési lehetőségeket, valamint fejlesztéseket vezet be a navigáció, a töltési élmény és a mindennapi használhatóság terén.

Kéz nélküli vezetés

A kézhasználat nélküli vezetést segítő rendszert úgy tervezték, hogy kényelmesebbé tegye az autópályán való vezetést, és segítséget nyújt a kormányzásban, a gyorsításban és a fékezésben a kompatibilis autópályákon. A funkció DreamDrive 2 Pro rendszerrel felszerelt járművekhez érhető el.

A kéz nélküli sávváltás-asszisztens a vezető irányjelzésére át tudja terelik a járművet a szomszédos sávba, ha az biztonságos; az automatikus sávváltás pedig előzési manővereket is kezdeményezhet autópályán a lassabb forgalom kikerülése érdekében.

Okosabb navigáció

A Lucid Navigation integrálta a Google Maps Places API-t a gazdagabb, kontextuálisabb keresési eredmények érdekében. A sofőrök mostantól megtekinthetik a vállalkozások adatait, értékeléseit, fotóit és parkolási adatait, valamint a töltőállomások kibővített listáját, amely pontosabb valós idejű elérhetőséget és friss képeket tartalmaz.

Adaptív fényszórók

Az új adaptív távolsági fényszóró megoldás, amely a DreamDrive Premium és a DreamDrive 2 Pro ADAS rendszerekhez érhető el, javítja az éjszakai láthatóságot azáltal, hogy bekapcsolva tartja a távolsági fényszórókat, miközben dinamikusan igazodik a többi járműhöz a vakítás csökkentése érdekében.

Töltési és energiahatékonysági információk

Az olyan új funkciók, mint a fejlett előkondicionálási nézet és az előrejelző töltési teljesítmény, nagyobb átláthatóságot biztosítanak az akkumulátor hőmérsékletével és a várható csúcstöltési teljesítményével kapcsolatban, a készülék csatlakoztatása előtt.

Forrás

A Chigee bejelentette az SR-1 milliméteres hullámú radarrendszert, egy motorkerékpár-specifikus vezetőtámogató eszközt, amely autós szintű radarbiztonságot nyújt szinte bármilyen motoron. Az autóipari szintű 77 GHz-es érzékelő köré épülő SR-1 folyamatosan figyeli a motorkerékpár mögötti és melletti területet, figyelmeztetve a vezetőket a rejtett járművekre, a nem biztonságos sávváltásokra, a kockázatos előzésekre és a gyorsan közeledő forgalomra.

Ahelyett, hogy egy autórendszert adaptáltak volna két kerékhez, a Chigee kifejezetten a motorkerékpárok forgalomban való mozgásához igazította az SR-1-et. Négy független figyelmeztető algoritmust futtat egyszerre: holttér-észlelést, sávváltás-asszisztenst, aktív előzés-riasztást és hátulról történő ütközés-figyelmeztetést. Mindegyik egy adott vezetési helyzethez van hangolva, állítható érzékenységgel.

A 77 GHz-es frekvencia milliméteres pontosságot biztosít a távolság és a relatív sebesség mérésekor, miközben kiszűri a jelzőtáblák és egyéb útszéli jelzések okozta interferenciát. Egy 2Tx/4Rx antenna 110°-os látómezőt pásztáz a kerékpár mögött, akár 70 méteres érzékelési tartománnyal, esőben, ködben, porban és sötétségben is működik.

A radarmodulba épített nagy fényerejű lámpa automatikusan villog, amikor egy jármű veszélyesen gyorsan közeledik hátulról, figyelmeztetve a közeledő sofőrt, aktív biztonsági eszközzé alakítva a passzív érzékelőt.

A modul a farokhoz rögzíthető, az irányjelzők a tükrökre, és egyetlen kábelköteg csatlakozik a 12 V-os áramkörhöz. A mellékelt irányjelzők kijelző nélkül is biztosítják az alapvető figyelmeztetéseket, míg a Chigee AIO-5 és AIO-6 kijelzőkkel való párosítás radaradatokat és hangjelzéseket ad a képernyőn. Egy opcionális CG BSD radartükör-készlet integrálja az irányjelzőket közvetlenül a tükrökbe.

„Egy igazi, különleges érzéket szerettünk volna adni a motorkerékpároknak, az autóipari szabványoknak megfelelően épített hardverrel” – mondta a Chigee csapata.

Forrás

Az Euro NCAP 2026-os protokolljai értelmében jelentősen megnőtt a vezető- és utasfigyelő rendszerek súlyozása a járművek biztonsági besorolásában, és az EU általános biztonsági rendelete értelmében a fejlett vezetőfigyelmeztető rendszer (ADDW) 2026 júliusától minden új járműben kötelezővé válik. Az eredeti berendezés-gyártók és beszállítóik számára az a kihívás, hogy ezeknek a rendszereknek a valós körülmények széles skáláján megbízhatóan kell működniük, fizikai tesztelésük pedig lassú, költséges és korlátozott hatókörű.

Ennek megoldására az rFpro elindította az AV Elevate In Cabin kiegészítőcsomagot, amely lehetővé teszi az autóipari OEM-ek, az 1. szintű beszállítók és az érzékelőfejlesztők számára, hogy szimulációban hangolják, betanítsák és teszteljék a vezető- és utasfelügyeleti rendszereket, ezáltal javítva a kabinon belüli tesztelés sebességét és következetességét.

„Az Euro NCAP 2026-os pontozási változásai a kabinon belüli megfigyelést a járműbiztonsági fejlesztés egyik legfontosabb területévé teszik” – mondta Matt Daley, az rFpro műszaki igazgatója. „Ha ezt kombináljuk azzal, hogy az ADDW kötelezővé válik, egyértelmű, hogy az ilyen rendszerek gyorsabb és korábbi fejlesztésére és validálására irányuló igény csak növekedni fog. Fogtuk a bevált külső szimulációs megoldásunkat, és ugyanazokat a technikákat alkalmaztuk a belső térben is. Az AV Elevate In Cabin egy fizikailag pontos, mérnöki szintű szimulációs környezet, amely lehetővé teszi több ezer teszt elvégzését, mielőtt fizikailag bármi is megépülne.”

Az AV Elevate In Cabin a kabinon belüli szimuláció három fő területét célozza meg: a virtuális kabinkörnyezet hűségét, az utasok viselkedésének szabályozását és az érzékelők érzékelésének fizikai pontosságát.

Belső hűség

Az rFpro javította járműbelső modelljeinek pontosságát olyan alszerkezetek hozzáadásával, amelyek az emberi szem és a kamerák számára láthatatlanok, de radarok által érzékelhetők. Például az ülések fémvázát most úgy modellezik, hogy a radar alapú érzékelő rendszerek valósághű visszajelzéseket kapjanak.

A tárgykönyvtár kibővült, és mostantól tartalmazza a járművekben gyakran előforduló tárgyakat, beleértve a hátizsákokat, laptopokat, gyereküléseket, háziállatokat és egyéb személyes tárgyakat. A bőrszimulációt is továbbfejlesztették, részletesebb arcmodellekkel támogatva azokat a rendszereket, amelyek az arcvonások alapján értékelik a vezető állapotát.

A virtuális környezet kontrollálása

Az rFpro emberi modelljeiben található nagy sűrűségű csontváz lehetővé teszi az arc- és végtagmozgások finomszabályozását, támogatva a vezetést figyelő rendszerek által észlelendő makro- és mikro-kifejezések szimulációját. Ez magában foglalja a „bagolymozgást”, ahol a vezető elfordítja a fejét, és a „gyíkmozgást”, ahol csak a szemek térnek el az útról.

„Még olyan részleteket is figyelembe vettünk, mint a jármű ablakainak nyitása és zárása” – mondta Daley. „Ez nem olyasmi, amire külső érzékelő szimulációnál gondolni kell, de alapvetően megváltoztatja, hogyan halad a fény és a radarenergia a kabinban. Ha olyan kabinon belüli rendszert fejlesztünk, amelynek megbízhatóan kell működnie a való világban, akkor ezeket a változókat kell figyelembe vennünk.”

Szenzormodellezés

A legtöbb kabinon belüli rendszer radarérzékelők, látható fénykamerák és infravörös kamerák keverékét használja, amelyek saját infravörös energiaforrással érzékelnek. Az rFpro új infravörös kameraérzékelő-integrációja pontosan modellezi a kamera által kibocsátott energiát és azt, hogy az hogyan lép kölcsönhatásba az kabin minden egyes felületével.

Minden belső anyaghoz, beleértve a vezető bőrét, az üléseket és az ablakokat is, specifikus infravörös visszaverődési és radartulajdonságokat rendeltek. Ezeket az anyagjellemzőket összefüggésbe hozták a Sim4CamSens kutatási program keretében végzett laboratóriumi mérésekkel, a tesztelésben részt vevő Nemzeti Fizikai Laboratórium és a Compound Semiconductor Applications Catapult részvételével. A bőr visszaverődését például az orr, az áll és az arc közötti különbségig jellemezték, hogy javítsák az infravörös kameraadatok realisztikusságát.

„A távolabbi jövőre nézve elengedhetetlen az önvezető járművek működéséhez annak megértése, hogy kik tartózkodnak az utastérben és mit csinálnak, nemcsak a biztonság, hanem az utasélmény szempontjából is” – mondta Daley. „Ha tudjuk, hol vannak az utasok, akkor mindent optimalizálhatunk a légzsákok kinyílásától a zajszűrő hangrendszerig. Szenzorfejlesztőkkel és OEM-ekkel szeretnénk együttműködni, hogy továbbfejlesszük ezt a képességet.”

Forrás

A Stellantis és a Wayve stratégiai technológiai partnerségre lépett, amelynek keretében a Stellantis integrálja a Wayve automatizált vezetési intelligenciáját, a Wayve AI Drivert az STLA AutoDrive platformba, lehetővé téve a kéz nélküli, felügyelt 2++ szintű vezetést mind városi, mind autópálya-környezetben.

Az együttműködés jelentős lépést jelent a Stellantis stratégiájában, amelynek célja intuitív, biztonságos és természetes, fejlett vezetéstámogató rendszerek biztosítása az ügyfelek számára, miközben rugalmas alapot teremt, amely idővel az automatizálás magasabb szintjei felé fejlődhet.

A megállapodás a Stellantis Wayve-be történő közelmúltbeli stratégiai befektetésére épül, és a vállalatok közötti együttműködés következő szakaszát jelzi, amely a Wayve teljes körű mesterséges intelligenciáját ötvözi a Stellantis fejlett STLA AutoDrive platformjával, mérnöki szakértelmével és gyártási lehetőségeivel.

A partnerség kezdeti fókusza a kézhasználat nélküli, házról házra történő, felügyelt automatizált vezetés (2++ szint), amely mind az autópálya, mind a városi vezetési forgatókönyveket támogatja. Az STLA AutoDrive platformot úgy tervezték, hogy támogassa a fejlettebb automatizált vezetési funkciók felé való fejlődést, összhangban a szabályozási felkészültséggel és az ügyfelek elvárásaival.

Az első járműintegrációt Észak-Amerikában tervezik 2028-ra.

„A Stellantisnál olyan technológiára összpontosítunk, amely alapvetően átalakítja azt, ahogyan ügyfeleink interakcióba lépnek járműveikkel” – mondta Ned Curic, a Stellantis műszaki és technológiai igazgatója. „Az STLA AutoDrive platformunk és a Wayve úttörő, mesterséges intelligenciára épülő megközelítésének kombinációja valóban intuitív és élvezetes, kézhasználat nélküli vezetési élményt teremt. Ez az együttműködés bizonyítja, hogy a megfelelő partnerségek hogyan teszik lehetővé számunkra a fejlett technológia globális terjeszkedését, miközben az ügyfelek biztonságát és élményét helyezzük a középpontba.”

„Ez a megállapodás fontos lépést jelent a Wayve és a Stellantis számára technológiánk közös skálázásában” – tette hozzá Alex Kendall, a Wayve társalapítója és vezérigazgatója. „Csapatunk már bebizonyította, hogy a Wayve mesterséges intelligenciájú sofőrje milyen gyorsan integrálható a Stellantis járműplatformjaiba, kevesebb mint két hónap alatt elkészítve egy prototípust. A Wayve mesterséges intelligenciájának a Stellantis mérnöki szakértelmével, méretezhetőségével és globális elérhetőségével ötvözve felgyorsítjuk küldetésünket, hogy az önvezető képességet bárhol, bármilyen járműbe eljuttassuk.”

Az STLA AutoDrive egy skálázható platformot biztosít a fejlett vezetéstámogató rendszerek telepítéséhez a Stellantis márkáknál. A Wayve mesterséges intelligencián alapuló megközelítésével kombinálva a rendszert úgy tervezték, hogy alkalmazkodjon a különböző régiókhoz és járműtípusokhoz, idővel támogatva a szélesebb körű telepítést. Ennek célja a gyorsabb bevezetés, a valós adatokon alapuló folyamatos fejlesztés és a fejlett vezetéstámogató funkciókhoz való szélesebb körű hozzáférés lehetővé tétele.

A Wayve mesterséges intelligenciája, amely az STLA AutoDrive platformba integrálva van, emberibb vezetési viselkedést tesz lehetővé, amely idővel javul a valós körülmények közötti tanulás révén. A rendszer célja, hogy biztonságosabb, természetesebb és intuitívabb vezetéstámogatást nyújtson a mindennapi vezetési körülményekhez igazodva. A Stellantis járművek korai fejlesztése már megkezdődött.

Forrás

A WeRide ismét önvezető buszjáratot üzemeltet a párizsi Roland-Garros tenisztornán – ez a harmadik egymást követő év, amikor együttműködik a Renault Csoporttal. 2024 óta a WeRide Robobus biztosítja az egyetlen önvezető nyilvános transzferszolgáltatást a Roland-Garroson, bemutatva a következő generációs önvezető technológiát a világ egyik legrangosabb sporteseményén.

A Párizsban évente megrendezett Roland-Garros – más néven a French Open – a négy Grand Slam tenisztorna egyike, amely minden évben a legjobb játékosokat és több százezer nézőt vonz. A nagy sűrűségű, nagy keresletű közlekedési környezet valós lehetőséget kínál a WeRide önvezető technológia érettségének és megbízhatóságának bemutatására. Idén a Beti a jármű üzemeltetőjeként felügyeli a napi szintű műveleteket.

A rendezvény alatt a Robobus egy 2,8 km-es útvonalon közlekedik majd, 12 perces menetidővel, három megállót – Carrefour des Anciens Combattants, Gate 5 Village Welcome Desk és Porte d’Auteuil – kötve össze az Avenue de la Porte d’Auteuil mentén, amely a Roland-Garros stadionkomplexumon halad keresztül.

A busz május 24-től június 7-ig közlekedik, naponta 10:30-tól 17:00-ig, 18:00-tól 20:00-ig és 22:00-től éjfélig. Ez egyben a második év, hogy a Roland-Garros éjszaka is üzemel, a 2025-ös sikeres bevezetés után meghosszabbított szolgáltatási órákkal. Ez a WeRide és a Renault Csoport szélesebb körű európai együttműködésére épül, beleértve a teljesen vezető nélküli Robobus szolgáltatás 2025 márciusában történő elindítását Franciaország Drôme régiójában, valamint egy kísérleti szolgáltatást Barcelona központjában ugyanebben a hónapban – ez Spanyolország első közúti kísérlete egy L4-es kategóriájú önvezető jármű személyszállításra való felhasználásával.

Európa kulcsfontosságú piac a WeRide globális terjeszkedési stratégiájában, aktív telepítésekkel Franciaországban, Belgiumban, Svájcban és Szlovákiában. Franciaország és Spanyolország mellett a WeRide Robobusa már rendszeresen kereskedelmi forgalomban van Belgiumban, és a zürichi repülőtéren eltávolították a biztonsági sofőrt a Robobusból, ami kulcsfontosságú lépés a teljesen vezető nélküli működés felé. Ezzel párhuzamosan vezető nélküli robotaxi szolgáltatások indulnak a svájci Furttalban, és a WeRide nemrégiben bejelentette Szlovákiába való belépését Európa első nagyszabású, több terméket tartalmazó önvezető kereskedelmi bevezetésének részeként.

Forrás

Egy új, az európai közvélemény mesterséges intelligencia járművekben való használatával kapcsolatos attitűdjeiről szóló jelentés kimutatta, hogy a sofőrök nagyon jól ismerik a mesterséges intelligenciát, és gyakran használják a mesterséges intelligenciával támogatott ADAS funkciókat, de vonakodnak a jármű teljes irányítását autonóm rendszereknek adni – és az Egyesült Királyságban a sofőrök a legszkeptikusabbak a teljes autonómiával szemben.

A kínai autógyártó, az Xpeng megbízta a független Improof Research kutatóintézetet, hogy hat európai országban, a nagyobb kínai városokból származó referenciaminta alapján kvantitatív vizsgálatot végezzen a mesterséges intelligenciával és a fizikai AI-jal kapcsolatos véleményekről. A terepkutatást 2026. május 1. és 14. között végezték. A tanulmány eredményeire támaszkodva az Xpeng szerint az ellenőrzött biztonság és az átláthatóság fontos tényezők lesznek az önvezető technológiákba vetett közbizalom kiépítésében.

A megállapítások

A világ egyre inkább a mesterséges intelligenciával él nap mint nap. Az európaiak esetében azonban abban a pillanatban, hogy a mesterséges intelligencia a képernyőkről a fizikai világba költözik, és a való életben is döntéseket kezd hozni, a közbizalom drasztikusan megrendül.

Míg az európaiak 82%-a azt mondja, hogy érti a mesterséges intelligenciát, mindössze 21%-uk érzi magát általánosságban kényelmesen a fizikai mesterséges intelligenciával, és mindössze 13%-uk ülne be egy teljesen önvezető autóba ma, szemben a kínai 70%-kal.

A tanulmány megállapította, hogy az európaiak akkor fogadják el a mesterséges intelligenciát, ha az kiegészíti az emberi ítélőképességet, és továbbra is megmagyarázható és megszakítható marad. Az elfogadottság csökken, ha a mesterséges intelligenciát megkérdőjelezhetetlen döntéshozóként pozícionálják. A mérhető fenntarthatósági előnyök és az átlátható biztonsági irányítás döntő fontosságúak a közbizalom szempontjából.

Segítséget elfogadtak, az autonómiát elutasították

Az európai válaszadók 42-53%-a nyilatkozott úgy, hogy kényelmesen érzi magát az olyan vezetéstámogató funkciókkal, mint az adaptív sebességtartó automatika, a közlekedési tábla-felismerés és a sávtartó rendszer. A véleményük viszont megváltozott, amikor a mesterséges intelligenciát úgy állították be, mint amely átveszi az irányítást a vezetés vagy a vészhelyzeti döntések felett; 53% kevés vagy semmilyen bizalmat nem mutatott az autókban alkalmazott mesterséges intelligenciában.

Ismerősség kényelem nélkül

Az európaiak a mesterséges intelligenciával való erős ismeretségről (82%), de a fizikai mesterséges intelligenciával való alacsony komfortérzetről (21%) számoltak be, és sokan, akik azt mondták, hogy ritkán vagy soha nem használnak fizikai mesterséges intelligenciát, azt is mondták, hogy járműveikben a mesterséges intelligenciával támogatott funkciókra támaszkodnak, ami felismerési és keretezési szakadékot mutat.

A fenntarthatóság véleményt formál

Az európaiak több mint fele (57%) mondta azt, hogy a mesterséges intelligencia általi mobilitás fenntarthatóságát javító hiteles bizonyítékok pozitívabbá tennék őket, szemben a kínai válaszadók 90%-ával. Jelenleg körülbelül minden negyedik ember hisz abban, hogy a mesterséges intelligencia általi mobilitás növeli a biztonságot vagy a fenntarthatóságot.

Európa nem egységes piac

Spanyolország viszonylag nyitott – a megkérdezettek 63%-a nyilatkozott úgy, hogy bízik az autókban található mesterséges intelligenciában, és 32%-uk mondta, hogy jól érzi magát a fizikai mesterséges intelligenciával –, míg az Egyesült Királyság és Svédország óvatosabb, 34%, illetve 32% nyilatkozott úgy, hogy bízik az autókban található mesterséges intelligenciában. A németek szerények voltak a nemzeti mesterséges intelligencia vezető szerepével kapcsolatban, 59%-uk nyilatkozott úgy, hogy szerinte Németország lemaradt a többi ország mögött a mesterséges intelligencia alkalmazásában.

A bizalom a szűk keresztmetszet

Az európaiak több mint fele (54%) nyilatkozott úgy, hogy bízik abban, hogy a nagy technológiai és mobilitási vállalatok a fogyasztók érdekeit képviselik, ami messze elmarad Kína eredményétől (94%). A legfőbb félelem az emberi kontroll elvesztése a gépek felett (61%), ami meghaladja a munkahelyek elvesztése miatti aggodalmakat (46%).

Az adatok rávilágítanak arra, hogy Európa akadálya nem a fejlett funkciók elérhetősége, hanem a telepítésükhöz szükséges társadalmi engedély – áll a jelentésben.

Európa kontra Kína kontextus

Mindkét régió a mesterséges intelligenciával való magas szintű ismeretségről számolt be, de az utak eltérnek. A kínai válaszadók szélesebb körű, ágazatokon átívelő bizalmat (≈85%-94%), a fizikai mesterséges intelligencia gyakori használatát (78% gyakran/nagyon gyakran) és a teljes autonómiával járó sokkal nagyobb kényelmet (70%) jeleztek. Európa óvatos álláspontja hangsúlyozza az emberközpontú tervezés, a világos védőkorlátok és a függetlenül ellenőrzött hatás fontosságát.

Fenntarthatóság és bizalom

Az európai közönség számára a fenntarthatóság engedélyezési architektúraként működik a mesterséges intelligencia mobilitási alkalmazása terén. Amikor a kibocsátáscsökkentések és a forgalomáramlás javulása látható és függetlenül validált, a többség jelezte, hogy pozitívabb irányba fog elmozdulni a véleményük. Az ellenőrizhető adatok közzététele a szélesebb körű elfogadottság előfeltételének tűnik.

Dr. Brian Gu, az Xpeng alelnöke és elnöke elmondta: „A fizikai mesterséges intelligencia átalakíthatja az emberek mozgását, életét és a technológiával való interakcióját. Ez a kutatás azonban azt mutatja, hogy a képesség önmagában nem fogja ösztönözni az elterjedést – a bizalom fogja.”

„A bizalom akkor épül fel, ha a technológia biztonságos, átlátható és a valós emberi igények köré épül. Európában a legmagasabbak az elvárások a biztonság, az átláthatóság és az elszámoltathatóság terén, és ez teszi az egyik legfontosabb hellyé a mesterséges intelligencia alapú mobilitás jövője szempontjából. Ha ki tudjuk érdemelni a bizalmat Európában, segíthetünk egy erősebb globális mércét létrehozni a felelős innováció számára.”

Forrás

A mesterséges intelligencia gyors fejlődése lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy minden eddiginél gyorsabban fejlesszék az önvezető technológiákat, de az önvezető autók igazi határa az, hogy ezeket a fejlesztéseket kimutatható és szigorú biztonsággal lehessen párosítani.

Az önvezető járművek fejlesztésében elért haladás már nem a nagyobb költségvetésektől vagy flottáktól függ, hanem a valós tesztelésből és szimulációból származó érdemi információk kinyerésétől. A hangsúly annak validálásán van, hogyan reagálnak az önvezető rendszerek ritka és összetett forgatókönyvekre, amelyek a valós vezetési körülmények között csak ritkán fordulhatnak elő.

A kihívás megoldása érdekében a Kodiak két olyan eszközt alkalmazott, amelyek felgyorsítják a biztonságtechnikai tervezés ütemét, mélységét és pontosságát, hogy egyértelmű és meggyőző bizonyítékokat szolgáltassanak a Kodiak Driver biztonságára vonatkozóan.

Az első eszköz a Kodiak valószínűségi kockázatértékelése (PRA), egy olyan módszertan, amelyet a vállalat a Kodiak-vezető várható, különböző súlyosságú ütközési arányának becslésére, valamint a kockázati profilt meghatározó főbb forgatókönyvek, kockázati tényezők és autonómia-meghibásodási módok azonosítására használ. A vállalat ezután összehasonlítja ezt az eredményt az emberi teljesítményre vonatkozó alapértékekkel, amelyeket a vezető közlekedési kutatóközpontokkal együttműködve határoznak meg.

A második eszköz a BreakPoint, egy mesterséges intelligencia (MI) validációs eszköz, amely a vállalat szerint intelligensen és hatékonyan keresi azokat a szélsőséges eseteket, amelyek ütközésekhez vagy más nemkívánatos viselkedéshez vezethetnek.

A BreakPoint által nyújtott elemzés segít a vállalat PRA-modelljeinek kidolgozásában, lehetővé téve a Kodiak számára, hogy azonosítsa a Kodiak Driver főbb kockázati területeit, és ennek megfelelően rangsorolja a fejlesztési erőfeszítéseket. Ezek az eszközök együttesen a vállalat biztonsági elemzésének részét képezik, és támogatják a mesterséges intelligencia által vezérelt önvezető rendszer fejlesztését és telepítését.

A biztonság számszerűsítése

A Kodiak PRA a bayesi valószínűségszámítást, a rendszermérnökséget, a megbízhatósági elemzést és a statisztikai modellezést ötvözi a biztonsági teljesítmény számszerűsítésére. Úgy tervezték, hogy megbecsülje az ütközési arányokat olyan ritka forgatókönyvek esetén, amelyeket nehéz pusztán valós teszteléssel megragadni, miközben számszerűsíti az ezekhez a becslésekhez kapcsolódó bizonytalanságot is. Ez lehetővé teszi a vállalat számára, hogy azonosítsa, hol erősek a bizonyítékok, és hol van szükség további validálásra.

A Kodiak PRA három fő tényezőre bontja a működési forgatókönyveket: a forgatókönyv-expozíció, amely azt méri, hogy a jármű milyen gyakran találkozik egy adott helyzettel; az ütközési valószínűség, amely becsli az ütközés valószínűségét az adott forgatókönyv bekövetkeztekor; és az ütközés súlyossága, amely az ütközés lehetséges következményeit méri fel az adott forgatókönyvben.

A PRA kvantitatív keretet biztosít az ismert veszélyes forgatókönyvek értékeléséhez és a kapcsolódó kockázatok kiértékeléséhez. A BreakPoint ezt kiegészíti a korábban ismeretlen vagy nem tesztelt veszélyes forgatókönyvek azonosításával, és az elemzés hatókörébe vonásával. Az eszközök együttesen támogatják a biztonsági kockázatok azonosításának, számszerűsítésének és enyhítésének szisztematikus megközelítését, segítve a tervezett funkciók biztonsága (SOTIF) keretrendszerben felvázolt kihívások kezelését.

Kockázatalapú priorizálás

A PRA eredmények alapján a Kodiak közvetlenül összehasonlítja a Kodiak Driver teljesítményét a hasonló emberi vezetők ütközési arányával analóg működési környezetben. A vezetést strukturált eseményekre bontva, a hétköznapiaktól a ritka eseményekig, a vállalat szerint korlátozott bizonytalansággal tudja megbecsülni a kockázatot, és biztosítani tudja, hogy a Kodiak Driver kiváló teljesítményt nyújtson.

A telepítési döntéseken túl a PRA segít azonosítani és rangsorolni a főbb kockázati tényezőket a fejlesztés során. Bayes-i keretrendszere kiemeli, hol van szükség további bizonyítékokra, segítve a tesztelés és a validáció összpontosítását a kevésbé feltárt forgatókönyvekre.

Töréspont

Egy gyakori mérnöki tesztelési technika, hogy szándékosan hibákat injektálnak a rendszerbe, és megfigyelik a rendszer válaszát, hogy megbizonyosodjanak arról, hogy a várt módon képes kezelni a hibát.

A BreakPoint realisztikus, időben változó hibákat vezet be az autonómia rendszerbe, hogy értékelje a teljesítményt normál és kihívást jelentő körülmények között. Az eszköz egy ellentétes megközelítést alkalmaz a potenciális meghibásodási módok azonosítására azáltal, hogy olyan forgatókönyveket keres, amelyek ütközésekhez vezethetnek. Ezeket az eredményeket ezután kockázat szempontjából értékelik, és beépítik a PRA keretrendszerbe a folyamatos biztonsági elemzés támogatása érdekében.

Kodiak szerint a BreakPoint korábban ismeretlen meghibásodási módokat azonosított, amelyeket a valós tesztelés során nem figyeltek meg. Az egyik példa egy alacsony valószínűségű forgatókönyv volt, amelyben az érzékelő rendszer helytelenül becsülhette meg az ipari működési területén leállt járművek sebességét. A vállalat azt állította, hogy a probléma szimulációban történő azonosítása lehetővé tette a forgatókönyv gyorsabb kezelését, megjegyezve, hogy akár több ezer mérföldnyi valós vezetésre is szükség lehetett ugyanahhoz az eseményhez.

Forrás

A Lucid Group megkezdte a Lucid Gravity SUV legújabb, vezeték nélküli szoftverfrissítésének, a Lucid UX 3.6-nak a bevezetését Észak-Amerikában, amely kézhasználat nélküli vezetési lehetőségeket, valamint fejlesztéseket vezet be a navigáció, a töltési élmény és a mindennapi használhatóság terén.

Kéz nélküli vezetés

A kézhasználat nélküli vezetést segítő rendszert úgy tervezték, hogy kényelmesebbé tegye az autópályán való vezetést, és segítséget nyújt a kormányzásban, a gyorsításban és a fékezésben a kompatibilis autópályákon. A funkció DreamDrive 2 Pro rendszerrel felszerelt járművekhez érhető el.

A kéz nélküli sávváltás-asszisztens a vezető irányjelzésére át tudja terelik a járművet a szomszédos sávba, ha az biztonságos; az automatikus sávváltás pedig előzési manővereket is kezdeményezhet autópályán a lassabb forgalom kikerülése érdekében.

Okosabb navigáció

A Lucid Navigation integrálta a Google Maps Places API-t a gazdagabb, kontextuálisabb keresési eredmények érdekében. A sofőrök mostantól megtekinthetik a vállalkozások adatait, értékeléseit, fotóit és parkolási adatait, valamint a töltőállomások kibővített listáját, amely pontosabb valós idejű elérhetőséget és friss képeket tartalmaz.

Adaptív fényszórók

Az új adaptív távolsági fényszóró megoldás, amely a DreamDrive Premium és a DreamDrive 2 Pro ADAS rendszerekhez érhető el, javítja az éjszakai láthatóságot azáltal, hogy bekapcsolva tartja a távolsági fényszórókat, miközben dinamikusan igazodik a többi járműhöz a vakítás csökkentése érdekében.

Töltési és energiahatékonysági információk

Az olyan új funkciók, mint a fejlett előkondicionálási nézet és az előrejelző töltési teljesítmény, nagyobb átláthatóságot biztosítanak az akkumulátor hőmérsékletével és a várható csúcstöltési teljesítményével kapcsolatban, a készülék csatlakoztatása előtt.

Forrás

A Chigee bejelentette az SR-1 milliméteres hullámú radarrendszert, egy motorkerékpár-specifikus vezetőtámogató eszközt, amely autós szintű radarbiztonságot nyújt szinte bármilyen motoron. Az autóipari szintű 77 GHz-es érzékelő köré épülő SR-1 folyamatosan figyeli a motorkerékpár mögötti és melletti területet, figyelmeztetve a vezetőket a rejtett járművekre, a nem biztonságos sávváltásokra, a kockázatos előzésekre és a gyorsan közeledő forgalomra.

Ahelyett, hogy egy autórendszert adaptáltak volna két kerékhez, a Chigee kifejezetten a motorkerékpárok forgalomban való mozgásához igazította az SR-1-et. Négy független figyelmeztető algoritmust futtat egyszerre: holttér-észlelést, sávváltás-asszisztenst, aktív előzés-riasztást és hátulról történő ütközés-figyelmeztetést. Mindegyik egy adott vezetési helyzethez van hangolva, állítható érzékenységgel.

A 77 GHz-es frekvencia milliméteres pontosságot biztosít a távolság és a relatív sebesség mérésekor, miközben kiszűri a jelzőtáblák és egyéb útszéli jelzések okozta interferenciát. Egy 2Tx/4Rx antenna 110°-os látómezőt pásztáz a kerékpár mögött, akár 70 méteres érzékelési tartománnyal, esőben, ködben, porban és sötétségben is működik.

A radarmodulba épített nagy fényerejű lámpa automatikusan villog, amikor egy jármű veszélyesen gyorsan közeledik hátulról, figyelmeztetve a közeledő sofőrt, aktív biztonsági eszközzé alakítva a passzív érzékelőt.

A modul a farokhoz rögzíthető, az irányjelzők a tükrökre, és egyetlen kábelköteg csatlakozik a 12 V-os áramkörhöz. A mellékelt irányjelzők kijelző nélkül is biztosítják az alapvető figyelmeztetéseket, míg a Chigee AIO-5 és AIO-6 kijelzőkkel való párosítás radaradatokat és hangjelzéseket ad a képernyőn. Egy opcionális CG BSD radartükör-készlet integrálja az irányjelzőket közvetlenül a tükrökbe.

„Egy igazi, különleges érzéket szerettünk volna adni a motorkerékpároknak, az autóipari szabványoknak megfelelően épített hardverrel” – mondta a Chigee csapata.

Forrás

Az Euro NCAP 2026-os protokolljai értelmében jelentősen megnőtt a vezető- és utasfigyelő rendszerek súlyozása a járművek biztonsági besorolásában, és az EU általános biztonsági rendelete értelmében a fejlett vezetőfigyelmeztető rendszer (ADDW) 2026 júliusától minden új járműben kötelezővé válik. Az eredeti berendezés-gyártók és beszállítóik számára az a kihívás, hogy ezeknek a rendszereknek a valós körülmények széles skáláján megbízhatóan kell működniük, fizikai tesztelésük pedig lassú, költséges és korlátozott hatókörű.

Ennek megoldására az rFpro elindította az AV Elevate In Cabin kiegészítőcsomagot, amely lehetővé teszi az autóipari OEM-ek, az 1. szintű beszállítók és az érzékelőfejlesztők számára, hogy szimulációban hangolják, betanítsák és teszteljék a vezető- és utasfelügyeleti rendszereket, ezáltal javítva a kabinon belüli tesztelés sebességét és következetességét.

„Az Euro NCAP 2026-os pontozási változásai a kabinon belüli megfigyelést a járműbiztonsági fejlesztés egyik legfontosabb területévé teszik” – mondta Matt Daley, az rFpro műszaki igazgatója. „Ha ezt kombináljuk azzal, hogy az ADDW kötelezővé válik, egyértelmű, hogy az ilyen rendszerek gyorsabb és korábbi fejlesztésére és validálására irányuló igény csak növekedni fog. Fogtuk a bevált külső szimulációs megoldásunkat, és ugyanazokat a technikákat alkalmaztuk a belső térben is. Az AV Elevate In Cabin egy fizikailag pontos, mérnöki szintű szimulációs környezet, amely lehetővé teszi több ezer teszt elvégzését, mielőtt fizikailag bármi is megépülne.”

Az AV Elevate In Cabin a kabinon belüli szimuláció három fő területét célozza meg: a virtuális kabinkörnyezet hűségét, az utasok viselkedésének szabályozását és az érzékelők érzékelésének fizikai pontosságát.

Belső hűség

Az rFpro javította járműbelső modelljeinek pontosságát olyan alszerkezetek hozzáadásával, amelyek az emberi szem és a kamerák számára láthatatlanok, de radarok által érzékelhetők. Például az ülések fémvázát most úgy modellezik, hogy a radar alapú érzékelő rendszerek valósághű visszajelzéseket kapjanak.

A tárgykönyvtár kibővült, és mostantól tartalmazza a járművekben gyakran előforduló tárgyakat, beleértve a hátizsákokat, laptopokat, gyereküléseket, háziállatokat és egyéb személyes tárgyakat. A bőrszimulációt is továbbfejlesztették, részletesebb arcmodellekkel támogatva azokat a rendszereket, amelyek az arcvonások alapján értékelik a vezető állapotát.

A virtuális környezet kontrollálása

Az rFpro emberi modelljeiben található nagy sűrűségű csontváz lehetővé teszi az arc- és végtagmozgások finomszabályozását, támogatva a vezetést figyelő rendszerek által észlelendő makro- és mikro-kifejezések szimulációját. Ez magában foglalja a „bagolymozgást”, ahol a vezető elfordítja a fejét, és a „gyíkmozgást”, ahol csak a szemek térnek el az útról.

„Még olyan részleteket is figyelembe vettünk, mint a jármű ablakainak nyitása és zárása” – mondta Daley. „Ez nem olyasmi, amire külső érzékelő szimulációnál gondolni kell, de alapvetően megváltoztatja, hogyan halad a fény és a radarenergia a kabinban. Ha olyan kabinon belüli rendszert fejlesztünk, amelynek megbízhatóan kell működnie a való világban, akkor ezeket a változókat kell figyelembe vennünk.”

Szenzormodellezés

A legtöbb kabinon belüli rendszer radarérzékelők, látható fénykamerák és infravörös kamerák keverékét használja, amelyek saját infravörös energiaforrással érzékelnek. Az rFpro új infravörös kameraérzékelő-integrációja pontosan modellezi a kamera által kibocsátott energiát és azt, hogy az hogyan lép kölcsönhatásba az kabin minden egyes felületével.

Minden belső anyaghoz, beleértve a vezető bőrét, az üléseket és az ablakokat is, specifikus infravörös visszaverődési és radartulajdonságokat rendeltek. Ezeket az anyagjellemzőket összefüggésbe hozták a Sim4CamSens kutatási program keretében végzett laboratóriumi mérésekkel, a tesztelésben részt vevő Nemzeti Fizikai Laboratórium és a Compound Semiconductor Applications Catapult részvételével. A bőr visszaverődését például az orr, az áll és az arc közötti különbségig jellemezték, hogy javítsák az infravörös kameraadatok realisztikusságát.

„A távolabbi jövőre nézve elengedhetetlen az önvezető járművek működéséhez annak megértése, hogy kik tartózkodnak az utastérben és mit csinálnak, nemcsak a biztonság, hanem az utasélmény szempontjából is” – mondta Daley. „Ha tudjuk, hol vannak az utasok, akkor mindent optimalizálhatunk a légzsákok kinyílásától a zajszűrő hangrendszerig. Szenzorfejlesztőkkel és OEM-ekkel szeretnénk együttműködni, hogy továbbfejlesszük ezt a képességet.”

Forrás

A Stellantis és a Wayve stratégiai technológiai partnerségre lépett, amelynek keretében a Stellantis integrálja a Wayve automatizált vezetési intelligenciáját, a Wayve AI Drivert az STLA AutoDrive platformba, lehetővé téve a kéz nélküli, felügyelt 2++ szintű vezetést mind városi, mind autópálya-környezetben.

Az együttműködés jelentős lépést jelent a Stellantis stratégiájában, amelynek célja intuitív, biztonságos és természetes, fejlett vezetéstámogató rendszerek biztosítása az ügyfelek számára, miközben rugalmas alapot teremt, amely idővel az automatizálás magasabb szintjei felé fejlődhet.

A megállapodás a Stellantis Wayve-be történő közelmúltbeli stratégiai befektetésére épül, és a vállalatok közötti együttműködés következő szakaszát jelzi, amely a Wayve teljes körű mesterséges intelligenciáját ötvözi a Stellantis fejlett STLA AutoDrive platformjával, mérnöki szakértelmével és gyártási lehetőségeivel.

A partnerség kezdeti fókusza a kézhasználat nélküli, házról házra történő, felügyelt automatizált vezetés (2++ szint), amely mind az autópálya, mind a városi vezetési forgatókönyveket támogatja. Az STLA AutoDrive platformot úgy tervezték, hogy támogassa a fejlettebb automatizált vezetési funkciók felé való fejlődést, összhangban a szabályozási felkészültséggel és az ügyfelek elvárásaival.

Az első járműintegrációt Észak-Amerikában tervezik 2028-ra.

„A Stellantisnál olyan technológiára összpontosítunk, amely alapvetően átalakítja azt, ahogyan ügyfeleink interakcióba lépnek járműveikkel” – mondta Ned Curic, a Stellantis műszaki és technológiai igazgatója. „Az STLA AutoDrive platformunk és a Wayve úttörő, mesterséges intelligenciára épülő megközelítésének kombinációja valóban intuitív és élvezetes, kézhasználat nélküli vezetési élményt teremt. Ez az együttműködés bizonyítja, hogy a megfelelő partnerségek hogyan teszik lehetővé számunkra a fejlett technológia globális terjeszkedését, miközben az ügyfelek biztonságát és élményét helyezzük a középpontba.”

„Ez a megállapodás fontos lépést jelent a Wayve és a Stellantis számára technológiánk közös skálázásában” – tette hozzá Alex Kendall, a Wayve társalapítója és vezérigazgatója. „Csapatunk már bebizonyította, hogy a Wayve mesterséges intelligenciájú sofőrje milyen gyorsan integrálható a Stellantis járműplatformjaiba, kevesebb mint két hónap alatt elkészítve egy prototípust. A Wayve mesterséges intelligenciájának a Stellantis mérnöki szakértelmével, méretezhetőségével és globális elérhetőségével ötvözve felgyorsítjuk küldetésünket, hogy az önvezető képességet bárhol, bármilyen járműbe eljuttassuk.”

Az STLA AutoDrive egy skálázható platformot biztosít a fejlett vezetéstámogató rendszerek telepítéséhez a Stellantis márkáknál. A Wayve mesterséges intelligencián alapuló megközelítésével kombinálva a rendszert úgy tervezték, hogy alkalmazkodjon a különböző régiókhoz és járműtípusokhoz, idővel támogatva a szélesebb körű telepítést. Ennek célja a gyorsabb bevezetés, a valós adatokon alapuló folyamatos fejlesztés és a fejlett vezetéstámogató funkciókhoz való szélesebb körű hozzáférés lehetővé tétele.

A Wayve mesterséges intelligenciája, amely az STLA AutoDrive platformba integrálva van, emberibb vezetési viselkedést tesz lehetővé, amely idővel javul a valós körülmények közötti tanulás révén. A rendszer célja, hogy biztonságosabb, természetesebb és intuitívabb vezetéstámogatást nyújtson a mindennapi vezetési körülményekhez igazodva. A Stellantis járművek korai fejlesztése már megkezdődött.

Forrás

A WeRide ismét önvezető buszjáratot üzemeltet a párizsi Roland-Garros tenisztornán – ez a harmadik egymást követő év, amikor együttműködik a Renault Csoporttal. 2024 óta a WeRide Robobus biztosítja az egyetlen önvezető nyilvános transzferszolgáltatást a Roland-Garroson, bemutatva a következő generációs önvezető technológiát a világ egyik legrangosabb sporteseményén.

A Párizsban évente megrendezett Roland-Garros – más néven a French Open – a négy Grand Slam tenisztorna egyike, amely minden évben a legjobb játékosokat és több százezer nézőt vonz. A nagy sűrűségű, nagy keresletű közlekedési környezet valós lehetőséget kínál a WeRide önvezető technológia érettségének és megbízhatóságának bemutatására. Idén a Beti a jármű üzemeltetőjeként felügyeli a napi szintű műveleteket.

A rendezvény alatt a Robobus egy 2,8 km-es útvonalon közlekedik majd, 12 perces menetidővel, három megállót – Carrefour des Anciens Combattants, Gate 5 Village Welcome Desk és Porte d’Auteuil – kötve össze az Avenue de la Porte d’Auteuil mentén, amely a Roland-Garros stadionkomplexumon halad keresztül.

A busz május 24-től június 7-ig közlekedik, naponta 10:30-tól 17:00-ig, 18:00-tól 20:00-ig és 22:00-től éjfélig. Ez egyben a második év, hogy a Roland-Garros éjszaka is üzemel, a 2025-ös sikeres bevezetés után meghosszabbított szolgáltatási órákkal. Ez a WeRide és a Renault Csoport szélesebb körű európai együttműködésére épül, beleértve a teljesen vezető nélküli Robobus szolgáltatás 2025 márciusában történő elindítását Franciaország Drôme régiójában, valamint egy kísérleti szolgáltatást Barcelona központjában ugyanebben a hónapban – ez Spanyolország első közúti kísérlete egy L4-es kategóriájú önvezető jármű személyszállításra való felhasználásával.

Európa kulcsfontosságú piac a WeRide globális terjeszkedési stratégiájában, aktív telepítésekkel Franciaországban, Belgiumban, Svájcban és Szlovákiában. Franciaország és Spanyolország mellett a WeRide Robobusa már rendszeresen kereskedelmi forgalomban van Belgiumban, és a zürichi repülőtéren eltávolították a biztonsági sofőrt a Robobusból, ami kulcsfontosságú lépés a teljesen vezető nélküli működés felé. Ezzel párhuzamosan vezető nélküli robotaxi szolgáltatások indulnak a svájci Furttalban, és a WeRide nemrégiben bejelentette Szlovákiába való belépését Európa első nagyszabású, több terméket tartalmazó önvezető kereskedelmi bevezetésének részeként.

Forrás

Az Ouster bejelentette, hogy legújabb Rev8 operációs rendszerű digitális lidar szenzorcsaládja képes az Nvidia Drive Hyperion platformon való futtatásra, hogy felgyorsítsa a 4-es szintű önvezető járművek fejlesztését és telepítését.

Rev8 érzékelő kompatibilitás az Nvidia Drive Hyperionnal

Az Ouster a hardveres felkészültséget teljes körű szoftverkompatibilitással párosítja, optimalizált bővítményeket kínálva a teljes érzékelőportfóliójához az Nvidia DriveWorks SDK-n belül. Ezen rétegek áthidalásával nagy sűrűségű pontfelhői közvetlenül beépülhetnek az Nvidia hardveresen gyorsított szoftvercsomagjába, így az autóipari fejlesztők számára gördülékeny utat biztosítva a kezdeti fejlesztéstől a teljes körű telepítésig.

Nagyobb hatótávolságú, natív színes érzékelők a nagy sebességű autonómiához

Az Ouster által a világ első natív színes lidarjaként leírt Rev8 állítólag kiváló minőségű adatokat biztosít a következő generációs világmodellek betanításához és a biztonságosabb, nagy léptékű autonóm navigáció lehetővé tételéhez. A Rev8 bemutatta az OS1 Max zászlóshajó érzékelőt is, amely kifejezetten a nagy sebességű autonómiára tervezett érzékelő, és 256 csatornás, nagy felbontású érzékelést biztosít akár 500 méteres távolságig minden irányban, és képes a legkisebb objektumokat nagy távolságból is felbontani. A Rev8 termékcsalád automatikus fokozatú, kiberbiztonságos és funkcionális biztonságra tervezett.

Hatékony megközelítés a terepi adatgyűjtéshez

A modern ADAS rendszereket szimulált és címkézett adatok kombinációjával tanítják. Az Ouster Rev8 natív színes lidarja ezt a folyamatot gyorsabbá és megfizethetőbbé teszi azáltal, hogy eredendően összeolvadt szín- és mélységadatokat biztosít. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy automatizált annotációs folyamatokhoz férjenek hozzá, amelyek nagyobb pontossággal és kevesebb manuális erőfeszítéssel címkézik az adatokat, jelentősen csökkentve az autonóm rendszerek betanításának idejét és költségét.

„Az Ouster az Nvidia Drive-val végzett munkája középpontjában a következő generációs önvezető járművekhez szükséges nagy teljesítményű érzékelés biztosítása áll” – mondta Angus Pacala, az Ouster vezérigazgatója. „Az Nvidia Drive Hyperion platform Rev8-kompatibilitásával az autóipari ügyfelek világszerte élvezhetik a kiváló hatótávolság és felbontás, valamint a világ első natív színes lidarjának előnyeit, ami a valós világban fokozott biztonságot és teljesítményt biztosít.”

 

Forrás

 

A globális eSync Alliance jelentős mérföldkőhöz érkezett, miután specifikációit elfogadták az új Tata Sierra gyártásához, ami egyben az első olyan program Indiában, amelyet szoftveresen definiált belső égésű motorral hajtott járműben alkalmaztak. A Szövetség tagja, az Excelfore által a Tata Motors Passenger Vehicles-szel partnerségben megvalósított program állítólag mérföldkőnek számító validációt jelent a nyílt, szabványokon alapuló OTA szoftverfrissítések és távdiagnosztika terén.

A Tata Sierrát a kezdetektől fogva szoftveresen definiált járműként tervezték, OTA frissítési képességgel és távdiagnosztikával, mint alapvető építészeti elemmel, nem pedig utólagos kiegészítésekkel. OTA infrastruktúrája az eSync Alliance specifikációinak implementációja, a távdiagnosztikát pedig az ASAM Service-Oriented Vehicle Diagnostics specifikációjának implementációja teszi lehetővé, tükrözve az eSync Alliance és az ASAM közötti folyamatos együttműködést, amelynek célja a két szabvány együttes alkalmazásához modellek kidolgozása és közzététele.

„A Tata Sierra telepítése pontosan az a fajta eredmény, amelynek elérésére az eSync Alliance specifikációit tervezték” – mondta Mike Gardner, az eSync Alliance ügyvezető igazgatója. „Amikor egy Tata Motors méretű OEM szabványokon alapuló megközelítést választ egy gyártási programhoz, az azt bizonyítja, hogy a nyílt, interoperábilis specifikációk kereskedelmileg életképes és skálázható alapot jelentenek a szoftveresen definiált járművek korszakában.”

A Tata Motors állítólag az eSync specifikációk bevezetését ösztönözte azzal, hogy felismerte, hogy a szabványokon alapuló OTA és diagnosztika átláthatóságot, interoperabilitást és hosszú távú fenntarthatóságot biztosít, lehetővé téve a járművek folyamatos fejlődését élettartamuk során, ahelyett, hogy a piacra dobáskor rögzített állapotban maradnának. A megvalósítás támogatja a biztonságos firmware- és szoftverfrissítéseket, a differenciális delta-szolgáltatást, a visszagörgetést és a helyreállítást, valamint az összehangolt több ECU-kampánykezelést, a kétirányú felhő-jármű kommunikációval, amely lehetővé teszi a folyamatos monitorozást és optimalizálást.

A Szövetség szerint a Tata Sierra demonstrálja, hogy a szoftveresen definiált járműképességek belső égésű motoros platformokon is megvalósíthatók az elosztott vezérlőegységek intelligens OTA-vezérelt irányításával. A tágabb iparág számára a Szövetség azt állítja, hogy gyakorlatias utat kínál a folyamatos fejlesztéshez és a távoli diagnosztikához, miközben felkészíti az architektúrákat a következő generációs, adatközpontú számítási platformokra való áttérésre.

 

Forrás