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 szimulációs szoftverekre szakosodott rFpro bemutatta a japán Hakone autópálya mérnöki szintű digitális ikertestvérét. A Kanagawa prefektúra erdős hegyein át vezető 15 km-es fizetős utat a japán járműgyártók széles körben használják járműdinamikai fejlesztéshez. A modell kereskedelmi forgalomban kapható, és egy nagy japán OEM már átvette.

„A járműgyártókat arra kérik, hogy gyorsabban, alacsonyabb költséggel és több változatban vezessenek piacra új modelleket, mint valaha, és ennek egyetlen módja az, hogy a fejlesztési munkájuk nagyobb részét szimulációba helyezzék át” – mondta Catherine Wood, az rFpro tartalomért felelős vezetője. „Ez csak akkor működik, ha a digitális környezetek, amelyekre a mérnökök támaszkodnak, rendkívül pontosak és korrelálnak a valós fejlesztési döntésekkel. A Hakone modell népszerűnek bizonyul ügyfeleink körében, mivel ez egy olyan útvonal, amelyet a tesztpilótáik már jól ismernek.”

Egy méretarányosan kiépített útvonal

A digitális ikertestvért földmérési minőségű lidar szkennelési adatok felhasználásával hozták létre, hogy egy járműdinamikai minőségű útfelületet hozzanak létre, amely a teljes 15 km-es útvonalon 1 mm-es magasságpontosságon belül van. Minden szegélyt, lefolyót, festékjelölést és korlátot pontosan elhelyeztek, hogy illeszkedjenek a valós megfelelőjükhöz. Ahol szükséges, a festékjelölések kopottak és repedezettek, hogy fokozzák a realizmust és az élményt a vezető számára.

Egy ilyen jellegű és méretű útvonal megépítése a vizuális részletek gondos egyensúlyát igényli. Egy vezető által vezérelt (DIL) szimulátornak valós időben kell futnia, ezért az rFpro tartalomkészítő csapata mérnöki szintű hűséget hozott létre ott, ahol a vezetőnek és a járműmodellnek a legnagyobb szüksége van rá. A részletes modellezés az út mindkét oldalára körülbelül 25 méterre terjed ki, ahol a pontosság kritikus fontosságú a járműdinamika szempontjából, és ahol a vezető tekintete elsősorban a figyelem középpontjában áll. Ezen túlmenően a környező tájat, amely magában foglalja a távoli dombokat és a Fuji-hegyet, egy optimalizált 3D-s terepmodell ábrázolja, amely műholdképeket is tartalmaz. Ez segít egyensúlyt teremteni a futásidő teljesítmény és a vezető élményének tekintetében.

A Hakone Turnpike modellje 57 000 fát, 13 km Armco sorompót, 460 vízelvezető csatornát és több mint 45 km festett útburkolati jelet tartalmaz. A bejáratnál lévő fizetőkapu és a közterek teljes egészében modellezettek. Az útvonal 12 méter magas támfalakat is tartalmaz, amelyek reprodukálása különösen nehéz volt. Közvetlenül a vezető látóterében helyezkednek el, és a téglafal textúrájában bármilyen nyilvánvaló ismétlődés azonnal észrevehető lenne, ezért a csapat az rFpro fejlett anyagárnyalóit és technikáit használta hosszú, egyedi szakaszok létrehozására, amelyek még közelről is nagyon realisztikusnak tűnnek.

Bővülő japán portfólió

A Hakone Turnpike csatlakozik az rFpro egyre bővülő japán tartalomkönyvtárához, amely magában foglalja Tokió C1 városi autópályájának, a Tomei autópályának és számos verseny- és tesztpálya, például Suzuka, Fuji, Okayama, Motegi, Sugo és Autopolis közúti modelljeit.

Az rFpro emellett nagy pontosságú lidar szkenneléseket végzett Odawara, Yokkaichi és Kyoto közútjairól, és ügyfeleivel együttműködve ezeket a jövőben a közút-adatbázisába építi.

„A Hakone az egyik legigényesebb építkezés, amelyet valaha is elvégeztünk” – tette hozzá Wood. „A léptéket, a növényzetet, a falakat és a felületi részletek puszta mennyiségét mind úgy kellett kezelni, hogy a szimulátor teljesítménye ne romoljon. Az eredmény egy olyan útvonal, amelyet ügyfeleink magabiztosan használhatnak a járműdinamika szempontjából, és hihetetlenül magával ragadó azoknak a sofőröknek, akik már jól ismerik.”

Forrás

A GNSS-jeleket javító Focal Point Positioning szoftver brit fejlesztője bejelentette a Precise+ technológiát, amely állításuk szerint megbízható, nagy pontosságú pozicionálást biztosít olyan nehéz környezetben, ahol a hagyományos vivőfázis-követés kudarcot vall.

A centiméteres pontosságú pozicionálás a folyamatos vivőfázis-rögzítéstől függ. Amikor ez a rögzítés megszakad – ami gyakran előfordul a sűrűn lakott városokban, a faállomány alatt és a többutas terjedésben erősen érintett környezetben –, a vevők cikluscsúszásokat szenvednek, és a rendszert újra kell inicializálni. A fejlett vezetéstámogató rendszerek (ADAS), az automatizált vezetés és a robotika esetében ezek a megszakítások jelentik a nagymértékű elterjedés meghatározó akadályát.

A vállalat szerint a Precise+ a Focal Point szuperkorrelációját használja a precíz globális navigációs műholdrendszer (GNSS) pozicionálásához, javítva a teljesítményt kihívást jelentő környezetekben: méter alatti teljesítményt nyújt olyan körülmények között, ahol az élő korrekcióval rendelkező kereskedelmi vevők multiméteres hibákat jeleznek. Közvetlenül azokat a cikluscsúszásokat célozza meg, amelyek miatt a valós idejű kinematikai (RTK) és a precíz pontpozicionáló (PPP) rendszerek elveszítik a pozíciójukat kihívást jelentő környezetben.

A Precise+ szoftveresen definiált vevőt a Thetford Forestben tesztelték, amely a sűrű lombozat alatti GNSS-teljesítmény szabványos referenciakörnyezete. A tesztelés során a pozicionálási hiba a mérések 99%-ában, a legnagyobb kihívást jelentő körülmények között is 80 cm alatt maradt. Ugyanezen körülmények között a legmodernebb vevők 3 méternél nagyobb hibákat produkáltak.

A Precise+ eredmények csak a vevőszintű teljesítményt tükrözik, inerciális érzékelők, holtpont-számítás vagy érzékelőfúzió használata nélkül. Az összehasonlítást közvetlenül a versenytárs GNSS-megoldásokkal végezték azonos feltételek mellett, ami azt jelenti, hogy az integrátorok által alkalmazott további technológiák, mint például az érzékelőfúzió, az RTK vagy a PPP korrekciók, elkülönülnek ezektől az eredményektől.

„Az RTK és a PPP centiméteres pontosságot biztosít nyílt égbolton, de jelentősen romlik ott, ahol a jeleket fák, épületek vagy többutas jel zavarja” – magyarázta Scott Pomerantz, a Focal Point Positioning vezérigazgatója. „Ez a telepítést az úthálózat egy keskeny szeletére korlátozza, nem pedig arra a környezetre, ahol az emberek ténylegesen közlekednek.”

Pomerantz így folytatta: „Eközben a korrekciós szolgáltatások magas, ismétlődő költségekkel járnak járművenként, mégsem tudják kijavítani azt, ami a vevőnél történik, amikor a jelkörnyezet romlik. Ez azt jelenti, hogy az eredetiberendezés-gyártók (OEM-ek) olyan precíz pozicionálásért fizetnek, amely nem ott működik, ahol a leginkább számít.”

A Precise+ autóipari alkalmazásokra irányul, beleértve az ADAS-t, az automatizált vezetést és a V2X-et.

Forrás

Az utasok az év második felében már foglalhatnak önvezető taxikat és buszszerű járműveket, miután 2026. május 22-én megnyílt a jelentkezés az Egyesült Királyságban önvezető mobilitási szolgáltatásokat nyújtani kívánó szolgáltatók számára.

Ez a kísérleti program lehetővé teszi a cégek, köztük a Wayve önvezető technológiai vállalat számára, hogy élvonalbeli technológiát vigyenek az Egyesült Királyság útjaira, több ezer munkahelyet teremtve és milliárdokat szabadítva fel a gazdaság számára 2035-re.

A szolgáltatások javíthatják az utazási élményt azáltal, hogy nagyobb szabadságot és függetlenséget biztosítanak az idősebb és fogyatékkal élők számára, valamint bővítik az utazási lehetőségeket mind a munka, mind a szabadidő során – közölte a brit kormány.

Az önvezető technológia átalakíthatja az utakat, mivel az Egyesült Királyság Közlekedési Minisztériuma szerint az emberi hiba jelenleg a közúti balesetek 88%-áért felelős.

A biztonság központi szerepet kap a kísérleti projektben, amely valós tapasztalatokat gyűjt arról, hogyan működnek az önvezető járművek a mindennapi utakon, a forgalmas városi utcákon való navigálástól kezdve a forgalomban való interakción át az utasok biztonságos szállításáig.

A szolgáltatásokat szigorú kormányzati jóváhagyási ellenőrzéseknek vetik alá, beleértve a szigorú biztonsági értékeléseket is, hogy biztosítsák a technológia védelmét a kiber- és biztonsági fenyegetésekkel szemben.

Simon Lightwood, a közúti és buszközlekedésért felelős miniszter azt mondta: „Az önvezető járművek nagy lehetőséget jelentenek Nagy-Britannia számára, megnyitva az önálló utazás lehetőségét a fogyatékkal élők és az idősebbek számára, miközben fellendítik a növekedést és magasan képzett munkahelyeket teremtenek az Egyesült Királyság-szerte. Ez a kísérleti projekt közelebb hozza ezt a jövőt, lehetőséget adva az utasoknak, hogy első kézből tapasztalják meg az önvezető utazást, miközben a biztonság mindig az első helyen áll.”

A helyi közlekedési hatóságoknak, mint például a Transport for Londonnak, szintén helyi hozzájárulást kell adniuk annak biztosítására, hogy a szolgáltatások tükrözzék a helyi prioritásokat. A kormány szorosan együttműködik a biztonsági és akadálymentesítési szakértőkkel az önvezető járművek Egyesült Királyság útjaira való biztonságos bevezetéséhez szükséges szabályozások kidolgozása során.

A kísérleti projektekből származó tapasztalatok támogatni fogják az önvezető járművekre vonatkozó szabályozás kialakítását, amelyet jelenleg a kormányzat dolgoz ki a márciusban lezárult bizonyítékok benyújtására irányuló felhívást követően.

Sarfraz Maredia, az Uber autonóm mobilitásért és kézbesítésért felelős globális vezetője így nyilatkozott: „London régóta úttörő város az Uber számára, ahol a legnagyobb innovációink közül néhányat már bevezettünk, és alig várjuk, hogy idén lehetőséget adjunk a főváros lakosainak az önvezető utazások megtapasztalására.”

Ben Loewenstein, a Waymo Egyesült Királyság és Európa politikai és kormányzati ügyeiért felelős vezetője hozzátette: „Reméljük, hogy hamarosan London közlekedési hálózatának részévé válhatunk, és a kormány kísérleti programján keresztül bemutathatjuk az akkumulátoros elektromos önvezető járművek biztonsági, akadálymentesítési és fenntarthatósági előnyeit. Szorosan együttműködünk a Közlekedési Minisztériummal és a Londoni Közlekedési Minisztériummal annak érdekében, hogy működésünk összhangban legyen céljaikkal.”

Sarah Gates, a Wayve globális ügyekért és minőségbiztosításért felelős alelnöke elmondta: „Az Egyesült Királyságnak minden adottsága megvan ahhoz, hogy globális vezetővé váljon az önvezető járművek elterjedésében, és az Automated Passenger Services program mai elindítása fontos mérföldkövet jelent.”

„Az önvezető járművek generációs lehetőséget jelentenek arra, hogy a közúti közlekedést biztonságosabbá, hozzáférhetőbbé és kényelmesebbé tegyék emberek milliói számára. A társadalmi előnyökön túl ez az ágazat jelentős gazdasági növekedést is előidézhet – újjáélesztheti az Egyesült Királyság ipari bázisát, magasan képzett munkahelyeket teremthet, és megerősítheti az ország pozícióját, mint világvezető technológiai ökoszisztéma.”

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