„A Harman elkötelezett amellett, hogy segítsen az autógyártóknak a szoftvereket úgy alkalmazni, hogy azok érdemi értéket teremtsenek vállalkozásuk és ügyfeleik számára” – mondta Christian Sobottka, a Harman elnök-vezérigazgatója. „Erős szoftverportfóliót és mélyreható autóipari mérnöki szakértelmet egyesítünk, hogy teljesítsük ezt az elkötelezettséget. Az SDVerse-hez való csatlakozás egy újabb lehetőséget kínál az autógyártóknak arra, hogy kihasználják ezeket a képességeket, és megtalálják a programjaikhoz megfelelő Harman-megoldásokat, segítve az ötleteket olyan élményekké alakítani, amelyeket a fogyasztók élvezhetnek útközben.”

OEM-ek összekapcsolása megbízható szoftvermegoldásokkal

Az SDVerse lehetővé teszi a beszállítók és szoftverfejlesztők számára, hogy bemutassák megoldásaikat, és segít az autógyártóknak olyan technológiák beszerzésében, amelyek felgyorsítják az innovációt és kezelik a fejlesztés összetettségét.

Az SDVerse-en keresztül az ügyfelek felfedezhetik a Harman szoftvertermékeinek és mérnöki szolgáltatásainak portfólióját, amelyek felhőalapú szoftverfejlesztést és -validálást, digitális szolgáltatásokat, járműélményt és autóipari mérnöki szolgáltatásokat támogatnak.

A Harman kezdeti SDVerse portfóliója termék- és szolgáltatáskínálatot ölel fel, beleértve olyan szoftvertermékeket, mint a Ready Link Marketplace, egy white-label alkalmazásbolt, amely lehetővé teszi az autógyártók számára, hogy járműbe épített alkalmazásokat és digitális élményeket nyújtsanak, miközben megtartják az irányítást a márkájuk, az ügyfélkapcsolataik és az adataik felett; a Ready CQuence Loop, egy felhőalapú fejlesztési és validációs platform járműszoftverek fejlesztéséhez, teszteléséhez és validálásához, mielőtt a hardverek elérhetővé válnának; a Ready CQuence Run, egy 1-es típusú hipervizor digitális pilótafülkékhez, ADAS-hoz és tartományvezérlőkhöz; valamint a Ready Care, egy utastérbe épített intelligens rendszer a vezető és az utasok monitorozására, amely fiziológiai mutatókat, például pulzusszámot és légzésmintákat használ a vezető stressz-szintjével és figyelmével kapcsolatos beavatkozások támogatására.

A portfólió szoftverszolgáltatásokat és eszközöket is tartalmaz, beleértve az Intelligent Cockpit Middleware-t, egy hardver- és SoC-agnosztikus platformot újrafelhasználható szoftver építőelemekkel a digitális pilótafülke-élmények integrálásához és validálásához; a Digital Cockpit Experience Design-t, amely ötvözi a HMI-mérnökséget, az újrafelhasználható eszközöket, a Figma-ból kódba automatizálást és a mesterséges intelligencia által támogatott fejlesztést infotainment rendszerekhez, digitális műszercsoportokhoz és head-up kijelzőkhöz; valamint a Software Verification and Validation Services-t, amely automatizálási keretrendszereket, mesterséges intelligencia eszközöket, újrafelhasználható teszteszközöket és globális tanúsító laboratóriumokat használ az autóipari szoftverek validálásának támogatására.

Az SDV-út felgyorsítása

Ezek az ajánlatok együttesen támogatják az SDV életciklusának kulcsfontosságú szakaszait, a felhasználói élménytervezéstől, a szoftverfejlesztésen és a rendszerintegráción át az validálásig, a telepítésig és a folyamatos életciklus-kezelésig.

„Ahogy a szoftverek központi szerepet játszanak a járművek értékének és megkülönböztetésének meghatározásában, az autógyártók versenyképessége egyre inkább az autóipari szoftverellátási lánc erősségétől és rugalmasságától fog függeni” – nyilatkozta Prashant Gulati, az SDVerse vezérigazgatója. „A Harman szoftver- és mérnöki megoldásainak széles portfóliójának az SDVerse Marketplace-re való bevezetése erősíti az ökoszisztémát azáltal, hogy nagyobb rálátást biztosít az autógyártóknak a járművek életciklusa során a speciális képességekre, valamint hatékonyabb utat biztosít a technológiai értékeléstől a megvalósításig.”

FORRÁS

A Stellantis Pro One és az UQI Robotics együttműködnek olyan autonóm kézbesítési megoldások fejlesztésében, amelyek a logisztikai szolgáltatók és a professzionális ügyfelek változó igényeit elégítik ki. A kezdeményezés kezdetben Európára összpontosít, majd a fejlődés során felmérik a további nemzetközi piacokon rejlő lehetőségeket.

Az együttműködés részeként a vállalatok tervei szerint megvizsgálják a Box-on-Wheels, egy önvezető logisztikai jármű fejlesztését, amelyet ezen a héten mutattak be az IAA Transportation 2026 kiállításon. A kezdeményezés célja annak értékelése, hogy az önvezető logisztika, az elektromos hálózatba kapcsolás, a konnektivitás és a szolgáltatások hogyan illeszkedhetnek egy integrált megoldásba a jövőbeli logisztikai műveletekhez. A kezdeti validációs tevékenységek várhatóan Európában kezdődnek, amelyek alapot teremtenek a működési teljesítmény, az ügyfélérték és a skálázhatóság értékeléséhez. A projekt előrehaladtával a többi nemzetközi piacra való terjeszkedés lehetőségeit is felmérik.

Az Ubtech és a Miracle Automation által 2020-ban alapított közös vállalat, az UQI Robotics az autonóm rendszerek, szoftverek és érzékelési technológiák terén bizonyított képességeivel járul hozzá a megoldás technológiai alapjához, kihasználva a Miracle intelligens berendezések, akkumulátorok és újrahasznosítási szolgáltatások terén szerzett szakértelmét.

A Stellantis Pro One adaptálja és skálázza a megoldást Európára és más nemzetközi piacokra, felhasználva haszongépjárművekkel kapcsolatos tapasztalatait és a professzionális felhasználók üzemeltetési igényeinek alapos ismeretét. A vállalat emellett kidolgozza az ügyfelek számára szükséges szélesebb körű támogatási keretet, beleértve a szolgáltatásokat, a konnektivitást, a flottaintegrációt és az üzleti megoldásokat, amelyek célja az autonóm és teljesen elektromos logisztikai műveletek előnyeinek teljes körű kiaknázása.

„A professzionális ügyfelek egyre inkább olyan megoldásokat keresnek, amelyek túlmutatnak magán a járművön” – mondta Eric Laforge, a Stellantis Pro One globális alelnöke. „Az UQI Robotics-szal kötött együttműködés révén azt vizsgáljuk, hogy az autonóm technológiák, a konnektivitás és a szolgáltatások hogyan járulhatnak hozzá a kereskedelmi mobilitás jövőjéhez. Míg az önvezető városi haszongépjárművek már valósággá válnak Kínában, ez az együttműködés lehetővé teszi számunkra, hogy felmérjük, hogyan lehetne ezeket a technológiákat más piacokhoz és ügyféligényekhez igazítani. Együttesen célunk egy valóban forradalmi megközelítés feltárása a könnyű haszongépjármű-szektorban, a jármű szerepét a szállítási eszközből egy integrált logisztikai platformmá bővítve, amely segíthet az üzemeltetőknek a hatékonyság, a termelékenység és a fenntarthatóság javításában.”

A Box-on-Wheels fejlesztése a Stellantis FaSTLane 2030 stratégiáját támogatja az autonóm logisztika, a mesterséges intelligencia, az elektromosítás, a konnektivitás és a szolgáltatások ötvözésével. A Stellantis Pro One kezdeményezés célja egy skálázható megoldás kidolgozása, amely a professzionális ügyfelek működési igényeit elégíti ki.

Li Bei, az UQI Robotics elnöke és vezérigazgatója így nyilatkozott: „Együtt célunk egy új generációs önvezető logisztikai járművek és kézbesítési megoldások fejlesztésének feltárása, amelyek megfelelnek az európai és más nemzetközi piacok ügyfeleinek igényeinek, és nagy léptékű telepítésre tervezték őket. Ez az együttműködés fontos mérföldkövet jelent az UQI Robotics hosszú távú víziójában is, amely egy önvezető járművekből és humanoid robotokból álló, teljes körű, önvezető logisztikai rendszer kiépítésére irányul.”

Huang Bin, a Miracle elnöke hozzátette: „Az innováció akkor jön létre, amikor az erős ipari képességek és az áttörést jelentő technológiák találkoznak. Az UQI Robotics kulcsfontosságú részvényeseként és stratégiai partnereként a Miracle az intelligens gyártás, az energiarendszerek és a fenntartható technológiák terén szerzett szakértelmével támogatja az autonóm logisztikai megoldások fejlesztését. Izgatottan várjuk, hogy az UQI Robotics és a Stellantis Pro One együttműködjenek az intelligensebb és fenntarthatóbb logisztika jövőjét formáló új megközelítések feltárásában.”

A projekt validációs vizsgálat alatt áll annak bemutatására, hogy az autonóm technológiák hogyan támogathatják az ügyfélközpontú logisztikai modellt.

FORRÁS

A Waymo Szingapúrt jelentette be globális terjeszkedési programjának legújabb helyszíneként, az országot az innováció központjaként jellemezve.

A Waymo a Közlekedési Minisztériummal (MOT) és a Szárazföldi Közlekedési Hatósággal (LTA) együttműködve arra készül, hogy 2028-ban bevezeti teljesen autonóm, tisztán elektromos kereskedelmi fuvarmegosztó szolgáltatását Szingapúrban a Waymo alkalmazáson keresztül.

A vállalat ugyanazt a biztonság-első keretrendszert alkalmazza, amely az Egyesült Államokban is a növekedését irányította, miközben Tokióban, Londonban és Münchenben is a bevezetésen dolgozik.

„Szingapúr a világ egyik legbiztonságosabb, leghatékonyabb és legelőremutatóbb közlekedési ökoszisztémáját építette ki” – mondta Tekedra Mawakana, a Waymo társ-vezérigazgatója. „Az, hogy partnereink a megbízhatóságot, a fenntarthatóságot és az emberközpontú fejlődést tartják szem előtt, tökéletesen egybevág a Waymo technológiai és szolgáltatási filozófiájával. Szingapúri jelenlétünk kezdetén kiemelten fontosnak tartjuk a helyi közösség igényeit: elkötelezettek vagyunk a magasan képzett munkaerőt igénylő, helyi álláshelyek megteremtése, valamint az ország vezetőivel való szoros együttműködés mellett, hogy szervesen kiegészíthessük az állam világszínvonalú tömegközlekedési hálózatát. Megtiszteltetés számunkra, hogy a helyi Közlekedési Minisztériummal és a Közlekedési Hatósággal partnerségben, megfontolt lépésekkel hozhatjuk el már bizonyított, kereskedelmi szintű biztonsági megoldásainkat az Oroszlánvárosba.”

A teljesen elektromos Jaguar I-Pace járművek első flottája a következő hónapokban érkezik Szingapúrba. A 2027-es felkészülési fázisban képzett önvezető szakemberek manuális vezetési beállításokkal fogják a Waymo Drivert a helyi útgeometriához, a monszun időjárási mintázataihoz és egyéb körülményekhez igazítani.

Szingapúr zöld jövőjének finanszírozása

A Waymo szerint San Franciscóban utasaik több mint egyharmadát tömegközlekedési állomások közelében veszik fel vagy teszik ki. Ezért a vállalat célja, hogy Szingapúrban önvezető fuvarmegosztó szolgáltatását felhasználva biztosítsa az első és az utolsó mérföldes kapcsolatokat a tömegközlekedés és a lakó- vagy kereskedelmi területek között.

A cég teljesen elektromos flottája támogatni fogja Szingapúr 2030-as Zöld Tervét azáltal, hogy csökkenti a kipufogógáz-kibocsátást és potenciálisan a magánautó-tulajdonlástól való függőséget. A vállalat becslései szerint jelenlegi flottája hetente körülbelül 480 tonna szén-dioxid-kibocsátástól kíméli meg a közúti közlekedést.

A Waymo önvezető rendszere lidarból, radarból és kamerákból álló érzékelőkészletet használ a 360°-os lefedettség biztosításához. A vállalat szerint a rendszer a gyalogosok, kerékpárosok és más közlekedők mozgásának észlelésére és előrejelzésére szolgál, támogatva az interakciókat a városi utcákon.

Jeffrey Siow közlekedési miniszter és pénzügyminiszter-helyettes elmondta: „Szingapúr üdvözli a Waymo belépését legújabb önvezető járműüzemeltetőnkként. A Waymo világszínvonalú technológiát és üzemeltetési szakértelmet hoz Szingapúrba, és elősegíti számunkra, hogy új közlekedési lehetőségeket teremtsünk a szingapúriak számára. A partnerség erősíti ökoszisztémánkat, és új képességeket és munkahelyeket teremt itt.”

FORRÁS

„A Harman elkötelezett amellett, hogy segítsen az autógyártóknak a szoftvereket úgy alkalmazni, hogy azok érdemi értéket teremtsenek vállalkozásuk és ügyfeleik számára” – mondta Christian Sobottka, a Harman elnök-vezérigazgatója. „Erős szoftverportfóliót és mélyreható autóipari mérnöki szakértelmet egyesítünk, hogy teljesítsük ezt az elkötelezettséget. Az SDVerse-hez való csatlakozás egy újabb lehetőséget kínál az autógyártóknak arra, hogy kihasználják ezeket a képességeket, és megtalálják a programjaikhoz megfelelő Harman-megoldásokat, segítve az ötleteket olyan élményekké alakítani, amelyeket a fogyasztók élvezhetnek útközben.”

OEM-ek összekapcsolása megbízható szoftvermegoldásokkal

Az SDVerse lehetővé teszi a beszállítók és szoftverfejlesztők számára, hogy bemutassák megoldásaikat, és segít az autógyártóknak olyan technológiák beszerzésében, amelyek felgyorsítják az innovációt és kezelik a fejlesztés összetettségét.

Az SDVerse-en keresztül az ügyfelek felfedezhetik a Harman szoftvertermékeinek és mérnöki szolgáltatásainak portfólióját, amelyek felhőalapú szoftverfejlesztést és -validálást, digitális szolgáltatásokat, járműélményt és autóipari mérnöki szolgáltatásokat támogatnak.

A Harman kezdeti SDVerse portfóliója termék- és szolgáltatáskínálatot ölel fel, beleértve olyan szoftvertermékeket, mint a Ready Link Marketplace, egy white-label alkalmazásbolt, amely lehetővé teszi az autógyártók számára, hogy járműbe épített alkalmazásokat és digitális élményeket nyújtsanak, miközben megtartják az irányítást a márkájuk, az ügyfélkapcsolataik és az adataik felett; a Ready CQuence Loop, egy felhőalapú fejlesztési és validációs platform járműszoftverek fejlesztéséhez, teszteléséhez és validálásához, mielőtt a hardverek elérhetővé válnának; a Ready CQuence Run, egy 1-es típusú hipervizor digitális pilótafülkékhez, ADAS-hoz és tartományvezérlőkhöz; valamint a Ready Care, egy utastérbe épített intelligens rendszer a vezető és az utasok monitorozására, amely fiziológiai mutatókat, például pulzusszámot és légzésmintákat használ a vezető stressz-szintjével és figyelmével kapcsolatos beavatkozások támogatására.

A portfólió szoftverszolgáltatásokat és eszközöket is tartalmaz, beleértve az Intelligent Cockpit Middleware-t, egy hardver- és SoC-agnosztikus platformot újrafelhasználható szoftver építőelemekkel a digitális pilótafülke-élmények integrálásához és validálásához; a Digital Cockpit Experience Design-t, amely ötvözi a HMI-mérnökséget, az újrafelhasználható eszközöket, a Figma-ból kódba automatizálást és a mesterséges intelligencia által támogatott fejlesztést infotainment rendszerekhez, digitális műszercsoportokhoz és head-up kijelzőkhöz; valamint a Software Verification and Validation Services-t, amely automatizálási keretrendszereket, mesterséges intelligencia eszközöket, újrafelhasználható teszteszközöket és globális tanúsító laboratóriumokat használ az autóipari szoftverek validálásának támogatására.

Az SDV-út felgyorsítása

Ezek az ajánlatok együttesen támogatják az SDV életciklusának kulcsfontosságú szakaszait, a felhasználói élménytervezéstől, a szoftverfejlesztésen és a rendszerintegráción át az validálásig, a telepítésig és a folyamatos életciklus-kezelésig.

„Ahogy a szoftverek központi szerepet játszanak a járművek értékének és megkülönböztetésének meghatározásában, az autógyártók versenyképessége egyre inkább az autóipari szoftverellátási lánc erősségétől és rugalmasságától fog függeni” – nyilatkozta Prashant Gulati, az SDVerse vezérigazgatója. „A Harman szoftver- és mérnöki megoldásainak széles portfóliójának az SDVerse Marketplace-re való bevezetése erősíti az ökoszisztémát azáltal, hogy nagyobb rálátást biztosít az autógyártóknak a járművek életciklusa során a speciális képességekre, valamint hatékonyabb utat biztosít a technológiai értékeléstől a megvalósításig.”

FORRÁS

A Stellantis Pro One és az UQI Robotics együttműködnek olyan autonóm kézbesítési megoldások fejlesztésében, amelyek a logisztikai szolgáltatók és a professzionális ügyfelek változó igényeit elégítik ki. A kezdeményezés kezdetben Európára összpontosít, majd a fejlődés során felmérik a további nemzetközi piacokon rejlő lehetőségeket.

Az együttműködés részeként a vállalatok tervei szerint megvizsgálják a Box-on-Wheels, egy önvezető logisztikai jármű fejlesztését, amelyet ezen a héten mutattak be az IAA Transportation 2026 kiállításon. A kezdeményezés célja annak értékelése, hogy az önvezető logisztika, az elektromos hálózatba kapcsolás, a konnektivitás és a szolgáltatások hogyan illeszkedhetnek egy integrált megoldásba a jövőbeli logisztikai műveletekhez. A kezdeti validációs tevékenységek várhatóan Európában kezdődnek, amelyek alapot teremtenek a működési teljesítmény, az ügyfélérték és a skálázhatóság értékeléséhez. A projekt előrehaladtával a többi nemzetközi piacra való terjeszkedés lehetőségeit is felmérik.

Az Ubtech és a Miracle Automation által 2020-ban alapított közös vállalat, az UQI Robotics az autonóm rendszerek, szoftverek és érzékelési technológiák terén bizonyított képességeivel járul hozzá a megoldás technológiai alapjához, kihasználva a Miracle intelligens berendezések, akkumulátorok és újrahasznosítási szolgáltatások terén szerzett szakértelmét.

A Stellantis Pro One adaptálja és skálázza a megoldást Európára és más nemzetközi piacokra, felhasználva haszongépjárművekkel kapcsolatos tapasztalatait és a professzionális felhasználók üzemeltetési igényeinek alapos ismeretét. A vállalat emellett kidolgozza az ügyfelek számára szükséges szélesebb körű támogatási keretet, beleértve a szolgáltatásokat, a konnektivitást, a flottaintegrációt és az üzleti megoldásokat, amelyek célja az autonóm és teljesen elektromos logisztikai műveletek előnyeinek teljes körű kiaknázása.

„A professzionális ügyfelek egyre inkább olyan megoldásokat keresnek, amelyek túlmutatnak magán a járművön” – mondta Eric Laforge, a Stellantis Pro One globális alelnöke. „Az UQI Robotics-szal kötött együttműködés révén azt vizsgáljuk, hogy az autonóm technológiák, a konnektivitás és a szolgáltatások hogyan járulhatnak hozzá a kereskedelmi mobilitás jövőjéhez. Míg az önvezető városi haszongépjárművek már valósággá válnak Kínában, ez az együttműködés lehetővé teszi számunkra, hogy felmérjük, hogyan lehetne ezeket a technológiákat más piacokhoz és ügyféligényekhez igazítani. Együttesen célunk egy valóban forradalmi megközelítés feltárása a könnyű haszongépjármű-szektorban, a jármű szerepét a szállítási eszközből egy integrált logisztikai platformmá bővítve, amely segíthet az üzemeltetőknek a hatékonyság, a termelékenység és a fenntarthatóság javításában.”

A Box-on-Wheels fejlesztése a Stellantis FaSTLane 2030 stratégiáját támogatja az autonóm logisztika, a mesterséges intelligencia, az elektromosítás, a konnektivitás és a szolgáltatások ötvözésével. A Stellantis Pro One kezdeményezés célja egy skálázható megoldás kidolgozása, amely a professzionális ügyfelek működési igényeit elégíti ki.

Li Bei, az UQI Robotics elnöke és vezérigazgatója így nyilatkozott: „Együtt célunk egy új generációs önvezető logisztikai járművek és kézbesítési megoldások fejlesztésének feltárása, amelyek megfelelnek az európai és más nemzetközi piacok ügyfeleinek igényeinek, és nagy léptékű telepítésre tervezték őket. Ez az együttműködés fontos mérföldkövet jelent az UQI Robotics hosszú távú víziójában is, amely egy önvezető járművekből és humanoid robotokból álló, teljes körű, önvezető logisztikai rendszer kiépítésére irányul.”

Huang Bin, a Miracle elnöke hozzátette: „Az innováció akkor jön létre, amikor az erős ipari képességek és az áttörést jelentő technológiák találkoznak. Az UQI Robotics kulcsfontosságú részvényeseként és stratégiai partnereként a Miracle az intelligens gyártás, az energiarendszerek és a fenntartható technológiák terén szerzett szakértelmével támogatja az autonóm logisztikai megoldások fejlesztését. Izgatottan várjuk, hogy az UQI Robotics és a Stellantis Pro One együttműködjenek az intelligensebb és fenntarthatóbb logisztika jövőjét formáló új megközelítések feltárásában.”

A projekt validációs vizsgálat alatt áll annak bemutatására, hogy az autonóm technológiák hogyan támogathatják az ügyfélközpontú logisztikai modellt.

FORRÁS

A Waymo Szingapúrt jelentette be globális terjeszkedési programjának legújabb helyszíneként, az országot az innováció központjaként jellemezve.

A Waymo a Közlekedési Minisztériummal (MOT) és a Szárazföldi Közlekedési Hatósággal (LTA) együttműködve arra készül, hogy 2028-ban bevezeti teljesen autonóm, tisztán elektromos kereskedelmi fuvarmegosztó szolgáltatását Szingapúrban a Waymo alkalmazáson keresztül.

A vállalat ugyanazt a biztonság-első keretrendszert alkalmazza, amely az Egyesült Államokban is a növekedését irányította, miközben Tokióban, Londonban és Münchenben is a bevezetésen dolgozik.

„Szingapúr a világ egyik legbiztonságosabb, leghatékonyabb és legelőremutatóbb közlekedési ökoszisztémáját építette ki” – mondta Tekedra Mawakana, a Waymo társ-vezérigazgatója. „Az, hogy partnereink a megbízhatóságot, a fenntarthatóságot és az emberközpontú fejlődést tartják szem előtt, tökéletesen egybevág a Waymo technológiai és szolgáltatási filozófiájával. Szingapúri jelenlétünk kezdetén kiemelten fontosnak tartjuk a helyi közösség igényeit: elkötelezettek vagyunk a magasan képzett munkaerőt igénylő, helyi álláshelyek megteremtése, valamint az ország vezetőivel való szoros együttműködés mellett, hogy szervesen kiegészíthessük az állam világszínvonalú tömegközlekedési hálózatát. Megtiszteltetés számunkra, hogy a helyi Közlekedési Minisztériummal és a Közlekedési Hatósággal partnerségben, megfontolt lépésekkel hozhatjuk el már bizonyított, kereskedelmi szintű biztonsági megoldásainkat az Oroszlánvárosba.”

A teljesen elektromos Jaguar I-Pace járművek első flottája a következő hónapokban érkezik Szingapúrba. A 2027-es felkészülési fázisban képzett önvezető szakemberek manuális vezetési beállításokkal fogják a Waymo Drivert a helyi útgeometriához, a monszun időjárási mintázataihoz és egyéb körülményekhez igazítani.

Szingapúr zöld jövőjének finanszírozása

A Waymo szerint San Franciscóban utasaik több mint egyharmadát tömegközlekedési állomások közelében veszik fel vagy teszik ki. Ezért a vállalat célja, hogy Szingapúrban önvezető fuvarmegosztó szolgáltatását felhasználva biztosítsa az első és az utolsó mérföldes kapcsolatokat a tömegközlekedés és a lakó- vagy kereskedelmi területek között.

A cég teljesen elektromos flottája támogatni fogja Szingapúr 2030-as Zöld Tervét azáltal, hogy csökkenti a kipufogógáz-kibocsátást és potenciálisan a magánautó-tulajdonlástól való függőséget. A vállalat becslései szerint jelenlegi flottája hetente körülbelül 480 tonna szén-dioxid-kibocsátástól kíméli meg a közúti közlekedést.

A Waymo önvezető rendszere lidarból, radarból és kamerákból álló érzékelőkészletet használ a 360°-os lefedettség biztosításához. A vállalat szerint a rendszer a gyalogosok, kerékpárosok és más közlekedők mozgásának észlelésére és előrejelzésére szolgál, támogatva az interakciókat a városi utcákon.

Jeffrey Siow közlekedési miniszter és pénzügyminiszter-helyettes elmondta: „Szingapúr üdvözli a Waymo belépését legújabb önvezető járműüzemeltetőnkként. A Waymo világszínvonalú technológiát és üzemeltetési szakértelmet hoz Szingapúrba, és elősegíti számunkra, hogy új közlekedési lehetőségeket teremtsünk a szingapúriak számára. A partnerség erősíti ökoszisztémánkat, és új képességeket és munkahelyeket teremt itt.”

FORRÁS

A Szöuli Nemzeti Tudományos és Technológiai Egyetem (SeoulTech) által kifejlesztett új, mesterséges intelligencia alapú keretrendszert, az AdvWT-t használták annak bemutatására, hogy a közlekedési táblákban természetes módon bekövetkező sérülések hogyan okozhatják a DNN-alapú látásrendszerek téves osztályozását. A modell több AI-architektúrán történő tesztelése a támadások átvihetőségét és a fizikai világban való robusztusságot mutatta, a kutatók pedig kijelentették, hogy az AdvWT által generált sérült táblákkal rendelkező betanítási modellek segíthetnek a sebezhetőségek azonosításában és a mesterséges intelligencia általi általánosítás javításában.

A számítógépes látás és a robotika területén egyre nagyobb kihívást jelent annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligencia (AI) rendszerek valós körülmények között is megbízhatóak maradjanak. A mély neurális hálózatokon alapuló látórendszereket egyre inkább használják olyan biztonságkritikus alkalmazásokban, mint az önvezető autók, ahol a közlekedési táblák félreértelmezése potenciálisan veszélyes döntésekhez vezethet. A mindennapi kopás és elhasználódás finoman megváltoztathatja a közlekedési táblákat, ami felveti a kérdést, hogy vajon a természetes úton bekövetkező sérülések is feltárhatják-e a AI-alapú felismerő rendszerek sebezhetőségeit.

A probléma megértése és megoldása érdekében a Kyung Hee Egyetem Seong Tae Kim docense és a SeoulTech Hong Joo Lee adjunktusa által vezetett kutatócsoport kifejlesztette az Adversarial Wear and Tear (AdvWT) keretrendszert, amely a természetes kopást és elhasználódást ellenséges jelzésként értelmezi.

„A közlekedési táblákra koncentráltunk, mivel ezek élettartamuk során ki vannak téve az időjárási és környezeti károknak, és pontos felismerésük elengedhetetlen a biztonságkritikus alkalmazásokhoz” – magyarázta Dr. Lee. „Az átmeneti optikai támadásokkal ellentétben a természetes romlás mindaddig fennállhat, amíg egy fizikai tárgyat meg nem javítanak vagy ki nem cserélnek.”

Az AdvWT létrehozásához a csapat egy generatív kép-kép fordítási modellt képezett ki, hogy megtanulja a sérült és sértetlen közlekedési táblák vizuális jellemzőit. A StarGAN-v2-n alapuló modell egy látens „károsodási stílus” reprezentációt tanult meg, amely képes a valósághű romlás különféle formáit reprodukálni, miközben megőrzi a tábla identitását és jelentését.

A sérülésábrázolás fokozatos módosításával olyan táblákat generáltak, amelyek természetesen leromlottnak tűntek, de nagyobb valószínűséggel voltak tévesek egy mesterséges intelligencia rendszer általi osztályozás során. Egy 32 résztvevővel végzett emberi vizsgálatban az AdvWT által generált képek magas természetességi értékelést kaptak, ami szorosan megfelelt a valódi sérült közlekedési táblák észlelt realizmusának.

A keretrendszert két közlekedési tábla adathalmazon értékelték, és nyolc felismerő architektúrával tesztelték. Az értékelt modellek és adathalmazok esetében az AdvWT közel tökéletes támadási sikerarányt ért el könnyűsúlyú CNN-eken, mint például a ResNet-18 és a MobileNet, miközben hatékony maradt a transzformátor alapú modellekkel szemben is. Az AdvWT a legtöbb tesztelt modellkombinációban a legmagasabb átlagos átvihetőséget is elérte, ami arra utal, hogy a káros perturbációk átvihetők a különböző modellarchitektúrák között.

A keretrendszer fizikai környezetben történő teszteléséhez a kutatók tiszta és ellentétes értelmű sebességkorlátozó táblákat nyomtattak, majd különböző távolságokból, látószögekből, valamint beltéri és kültéri körülmények között lefényképezték azokat. Az így kapott képek továbbra is hatékonyan félrevezették a közlekedési tábla-osztályozót, ami azt mutatja, hogy az ellentétes hatás a nyomtatás és a különböző fizikai körülmények közötti újbóli rögzítés után is fennmaradt.

A kutatók azt is kimutatták, hogy ugyanaz a kétirányú modell használható a természetes úton sérült közlekedési táblák helyreállítására, ami a versenytesztelésen túlmutató potenciális alkalmazási lehetőségeket sugall. Fontos kiemelni, hogy az AdvWT által generált sérült táblákkal rendelkező betanító modellek javították a valós sérült közlekedési táblákra való általánosíthatóságukat, ami arra utal, hogy a szimulált természetes romlás felhasználható a látórendszerek gyengeségeinek azonosítására és megerősítésére.

„A megbízható mesterséges intelligencia kiépítése többet igényel, mint az átlagos teljesítmény javítását. Folyamatosan azonosítani kell a mesterséges intelligenciarendszerek hibáit, meg kell érteni, hogy ezek a hibák miért fordulnak elő, és ezeket az információkat fel kell használni a rendszerek robusztusabbá tételéhez” – mondta Dr. Kim. „A következő öt-tíz évben az ilyen irányú kutatások fontos szerepet játszhatnak olyan mesterséges intelligenciarendszerek fejlesztésében, amelyek megbízhatóbban alkalmazhatók a valós, nagy téttel bíró területeken, mint például az egészségügy és a pénzügy.”

FORRÁS

Az Abu Dhabi Autonóm Verseny Liga (A2RL) 2026. szeptember 5-én, az ACI Racing Weekend részeként rendezte meg Európa első több autóból álló önvezető versenyét az olaszországi Imola Circuit versenypályán. A Kinetiz (Egyesült Arab Emírségek) nyerte a liga első nemzetközi versenyét, amely 12 körön át tartott az egyik legigényesebb pályán.

Az Abu Dhabi Fejlett Technológiai Kutatási Tanácsának (ATRC) részét képező ASPIRE által szervezett A2RL összehozza Abu Dhabi autonóm mobilitási ökoszisztémájának kulcsfontosságú szereplőit, az Intelligens és Autonóm Rendszerek Tanácsának (SASC) stratégiai felügyelete alatt.

A versenyen öt teljesen önvezető versenyautó vett részt: a győztes Kinetiz (Egyesült Arab Emírségek); a második helyezett Constructor Racing (Németország); a PoliMOVE (Olaszország), amely harmadik lett; az Unimore (Olaszország), amely negyedik lett; és a 2024-es és 2025-ös bajnok TUM (Németország), amely ötödik lett. Minden csapat azonos EAV-25 hardverrel versenyzett, a teljesítménybeli különbséget a szoftverben keresve: az érzékelésben, a tervezésben, az irányításban és a valós idejű döntéshozatalban.

A kétszeres egymást követő A2RL bajnok TUM győzelmi sorozata véget ért, miután a felvezető körben technikai probléma merült fel, aminek következtében az autó a verseny rajtja előtt visszatért a boxutcába.

A leggyorsabb kört a pole pozícióból induló és versenyben vezető Unimore futotta 1 perc 40 másodperces idővel, mielőtt egy technikai probléma miatt le kellett állnia az autónak. A PoliMOVE, amely elérte a verseny 252,3 km/h-s végsebességét, és egy másodpercen belül volt az Unimore mögött, nem tudta elkerülni a lassuló autót, és hátulról nekiütközött, ezzel mindkét csapat versenye véget ért. Az incidenssel a Kinetiz vette át a vezetést, amely a kockás zászlóig megtartotta pozícióját.

Faisal al Bannai, a Fejlett Technológiai Kutatási Tanács főtitkára elmondta: „Az A2RL bemutatja, hogyan közelíti meg Abu Dhabi a fejlett technológiát: ambiciózus kihívást jelent, összehozza a legjobb elméket, és megteremti a feltételeket a gyorsított fejlődéshez. Imola ezt a megközelítést próbára tette, öt önvezető autóval navigálva egy élő verseny bizonytalanságában és nyomásában. A Kinetiz győzelmének látványa fontos pillanat az Egyesült Arab Emírségek számára, míg a tágabb érték abban rejlik, amit a verseny a megbízhatóságról, a rugalmasságról és a valós idejű döntéshozatalról feltárt. Ezek a felismerések segítenek az önvezető rendszerek fejlesztésében, messze túlmutatva a versenyzésen.”

Stephane Timpano, az ASPIRE vezérigazgatója hozzátette: „Amit itt láttunk, új mércét ad nekünk arról, hogyan teljesítenek és alkalmazkodnak ezek a rendszerek nyomás alatt.”

Egy igazi teszt

A szintkülönbségek, a keskeny versenyívek, a korlátozott kiugrások és a nehéz előzési zónák által meghatározott terepen Imola azt tesztelte, hogy az autonóm rendszerek hogyan kezelik a tapadást, a forgalmat, a pozicionálást és az előzést folyamatos nyomás alatt. A verseny megkövetelte a mesterséges intelligenciától, hogy folyamatosan reagáljon a többi versenytársra, eldöntse, mikor támadjon, védekezzen, és a verseny előrehaladtával módosítsa a tervezett pályáját.

Az Imolába vezető út

A verseny előtt a csapatok egy mindössze kilenc napos, rövidített fizikai tesztidőszakon vettek részt, változó körülmények között, beleértve az esőt és egy ponton a jégesőt. Az újonnan felszerelt esős időjárási felszerelés lehetővé tette mind az öt csapat számára, hogy versenyezzenek, összesen 38 kört teljesítve.

A fizikai tesztelés kiegészítéseként és a csapatok kódjának fejlesztésére való lehetőség biztosítása érdekében az A2RL Sim Sprintje visszatért ebben a szezonban, olyan nagy pontosságú digitális ikerpárokkal, mint a Yas Marina, az A2RL Autodrome, Suzuka és Imola, hogy segítsék a csapatokat algoritmusaik fejlesztésében és validálásában.

Alessandro Tucci, az ASPIRE House of Grand Challenges ügyvezető igazgatója elmondta: „A csapatok által a verseny során bemutatott teljesítmény egy meghatározott fejlesztési stratégia eredménye, amely több mint 5000 órányi szimulációs tesztelésen és 2025-ös versenyzésen alapult. Az imolai versenyzés alapvető lépés volt az A2RL fejlődésében, és büszkék vagyunk a csapatok és az A2RL szervezete által elért eredményekre. Azzal, hogy ezt a felkészülést egy olyan pályára visszük, mint Imola, folyamatosan emeljük az A2RL versenyképességi színvonalát.”

Mi a következő lépés?

Az A2RL a következő versenyére a Yas Marina pályára tér vissza.

Az Imolából leszűrt tanulságokat most visszavezetik az Abu Dhabiban zajló K+F programba. Az A2RL szerint az autonóm rendszerek lényegesen eltérő elrendezésű és versenyjellemzőkkel rendelkező pályákon történő tesztelése erősebb képet ad alkalmazkodóképességükről, és továbbra is fenntartja az A2RL szerepét az autonóm technológia nyilvános tesztterületeként, valamint megerősíti Abu Dhabi pozícióját, az alkalmazott mesterséges intelligencia és az autonóm rendszerek innovációjának központjaként.

FORRÁS

„A Harman elkötelezett amellett, hogy segítsen az autógyártóknak a szoftvereket úgy alkalmazni, hogy azok érdemi értéket teremtsenek vállalkozásuk és ügyfeleik számára” – mondta Christian Sobottka, a Harman elnök-vezérigazgatója. „Erős szoftverportfóliót és mélyreható autóipari mérnöki szakértelmet egyesítünk, hogy teljesítsük ezt az elkötelezettséget. Az SDVerse-hez való csatlakozás egy újabb lehetőséget kínál az autógyártóknak arra, hogy kihasználják ezeket a képességeket, és megtalálják a programjaikhoz megfelelő Harman-megoldásokat, segítve az ötleteket olyan élményekké alakítani, amelyeket a fogyasztók élvezhetnek útközben.”

OEM-ek összekapcsolása megbízható szoftvermegoldásokkal

Az SDVerse lehetővé teszi a beszállítók és szoftverfejlesztők számára, hogy bemutassák megoldásaikat, és segít az autógyártóknak olyan technológiák beszerzésében, amelyek felgyorsítják az innovációt és kezelik a fejlesztés összetettségét.

Az SDVerse-en keresztül az ügyfelek felfedezhetik a Harman szoftvertermékeinek és mérnöki szolgáltatásainak portfólióját, amelyek felhőalapú szoftverfejlesztést és -validálást, digitális szolgáltatásokat, járműélményt és autóipari mérnöki szolgáltatásokat támogatnak.

A Harman kezdeti SDVerse portfóliója termék- és szolgáltatáskínálatot ölel fel, beleértve olyan szoftvertermékeket, mint a Ready Link Marketplace, egy white-label alkalmazásbolt, amely lehetővé teszi az autógyártók számára, hogy járműbe épített alkalmazásokat és digitális élményeket nyújtsanak, miközben megtartják az irányítást a márkájuk, az ügyfélkapcsolataik és az adataik felett; a Ready CQuence Loop, egy felhőalapú fejlesztési és validációs platform járműszoftverek fejlesztéséhez, teszteléséhez és validálásához, mielőtt a hardverek elérhetővé válnának; a Ready CQuence Run, egy 1-es típusú hipervizor digitális pilótafülkékhez, ADAS-hoz és tartományvezérlőkhöz; valamint a Ready Care, egy utastérbe épített intelligens rendszer a vezető és az utasok monitorozására, amely fiziológiai mutatókat, például pulzusszámot és légzésmintákat használ a vezető stressz-szintjével és figyelmével kapcsolatos beavatkozások támogatására.

A portfólió szoftverszolgáltatásokat és eszközöket is tartalmaz, beleértve az Intelligent Cockpit Middleware-t, egy hardver- és SoC-agnosztikus platformot újrafelhasználható szoftver építőelemekkel a digitális pilótafülke-élmények integrálásához és validálásához; a Digital Cockpit Experience Design-t, amely ötvözi a HMI-mérnökséget, az újrafelhasználható eszközöket, a Figma-ból kódba automatizálást és a mesterséges intelligencia által támogatott fejlesztést infotainment rendszerekhez, digitális műszercsoportokhoz és head-up kijelzőkhöz; valamint a Software Verification and Validation Services-t, amely automatizálási keretrendszereket, mesterséges intelligencia eszközöket, újrafelhasználható teszteszközöket és globális tanúsító laboratóriumokat használ az autóipari szoftverek validálásának támogatására.

Az SDV-út felgyorsítása

Ezek az ajánlatok együttesen támogatják az SDV életciklusának kulcsfontosságú szakaszait, a felhasználói élménytervezéstől, a szoftverfejlesztésen és a rendszerintegráción át az validálásig, a telepítésig és a folyamatos életciklus-kezelésig.

„Ahogy a szoftverek központi szerepet játszanak a járművek értékének és megkülönböztetésének meghatározásában, az autógyártók versenyképessége egyre inkább az autóipari szoftverellátási lánc erősségétől és rugalmasságától fog függeni” – nyilatkozta Prashant Gulati, az SDVerse vezérigazgatója. „A Harman szoftver- és mérnöki megoldásainak széles portfóliójának az SDVerse Marketplace-re való bevezetése erősíti az ökoszisztémát azáltal, hogy nagyobb rálátást biztosít az autógyártóknak a járművek életciklusa során a speciális képességekre, valamint hatékonyabb utat biztosít a technológiai értékeléstől a megvalósításig.”

FORRÁS

A Stellantis Pro One és az UQI Robotics együttműködnek olyan autonóm kézbesítési megoldások fejlesztésében, amelyek a logisztikai szolgáltatók és a professzionális ügyfelek változó igényeit elégítik ki. A kezdeményezés kezdetben Európára összpontosít, majd a fejlődés során felmérik a további nemzetközi piacokon rejlő lehetőségeket.

Az együttműködés részeként a vállalatok tervei szerint megvizsgálják a Box-on-Wheels, egy önvezető logisztikai jármű fejlesztését, amelyet ezen a héten mutattak be az IAA Transportation 2026 kiállításon. A kezdeményezés célja annak értékelése, hogy az önvezető logisztika, az elektromos hálózatba kapcsolás, a konnektivitás és a szolgáltatások hogyan illeszkedhetnek egy integrált megoldásba a jövőbeli logisztikai műveletekhez. A kezdeti validációs tevékenységek várhatóan Európában kezdődnek, amelyek alapot teremtenek a működési teljesítmény, az ügyfélérték és a skálázhatóság értékeléséhez. A projekt előrehaladtával a többi nemzetközi piacra való terjeszkedés lehetőségeit is felmérik.

Az Ubtech és a Miracle Automation által 2020-ban alapított közös vállalat, az UQI Robotics az autonóm rendszerek, szoftverek és érzékelési technológiák terén bizonyított képességeivel járul hozzá a megoldás technológiai alapjához, kihasználva a Miracle intelligens berendezések, akkumulátorok és újrahasznosítási szolgáltatások terén szerzett szakértelmét.

A Stellantis Pro One adaptálja és skálázza a megoldást Európára és más nemzetközi piacokra, felhasználva haszongépjárművekkel kapcsolatos tapasztalatait és a professzionális felhasználók üzemeltetési igényeinek alapos ismeretét. A vállalat emellett kidolgozza az ügyfelek számára szükséges szélesebb körű támogatási keretet, beleértve a szolgáltatásokat, a konnektivitást, a flottaintegrációt és az üzleti megoldásokat, amelyek célja az autonóm és teljesen elektromos logisztikai műveletek előnyeinek teljes körű kiaknázása.

„A professzionális ügyfelek egyre inkább olyan megoldásokat keresnek, amelyek túlmutatnak magán a járművön” – mondta Eric Laforge, a Stellantis Pro One globális alelnöke. „Az UQI Robotics-szal kötött együttműködés révén azt vizsgáljuk, hogy az autonóm technológiák, a konnektivitás és a szolgáltatások hogyan járulhatnak hozzá a kereskedelmi mobilitás jövőjéhez. Míg az önvezető városi haszongépjárművek már valósággá válnak Kínában, ez az együttműködés lehetővé teszi számunkra, hogy felmérjük, hogyan lehetne ezeket a technológiákat más piacokhoz és ügyféligényekhez igazítani. Együttesen célunk egy valóban forradalmi megközelítés feltárása a könnyű haszongépjármű-szektorban, a jármű szerepét a szállítási eszközből egy integrált logisztikai platformmá bővítve, amely segíthet az üzemeltetőknek a hatékonyság, a termelékenység és a fenntarthatóság javításában.”

A Box-on-Wheels fejlesztése a Stellantis FaSTLane 2030 stratégiáját támogatja az autonóm logisztika, a mesterséges intelligencia, az elektromosítás, a konnektivitás és a szolgáltatások ötvözésével. A Stellantis Pro One kezdeményezés célja egy skálázható megoldás kidolgozása, amely a professzionális ügyfelek működési igényeit elégíti ki.

Li Bei, az UQI Robotics elnöke és vezérigazgatója így nyilatkozott: „Együtt célunk egy új generációs önvezető logisztikai járművek és kézbesítési megoldások fejlesztésének feltárása, amelyek megfelelnek az európai és más nemzetközi piacok ügyfeleinek igényeinek, és nagy léptékű telepítésre tervezték őket. Ez az együttműködés fontos mérföldkövet jelent az UQI Robotics hosszú távú víziójában is, amely egy önvezető járművekből és humanoid robotokból álló, teljes körű, önvezető logisztikai rendszer kiépítésére irányul.”

Huang Bin, a Miracle elnöke hozzátette: „Az innováció akkor jön létre, amikor az erős ipari képességek és az áttörést jelentő technológiák találkoznak. Az UQI Robotics kulcsfontosságú részvényeseként és stratégiai partnereként a Miracle az intelligens gyártás, az energiarendszerek és a fenntartható technológiák terén szerzett szakértelmével támogatja az autonóm logisztikai megoldások fejlesztését. Izgatottan várjuk, hogy az UQI Robotics és a Stellantis Pro One együttműködjenek az intelligensebb és fenntarthatóbb logisztika jövőjét formáló új megközelítések feltárásában.”

A projekt validációs vizsgálat alatt áll annak bemutatására, hogy az autonóm technológiák hogyan támogathatják az ügyfélközpontú logisztikai modellt.

FORRÁS

A Waymo Szingapúrt jelentette be globális terjeszkedési programjának legújabb helyszíneként, az országot az innováció központjaként jellemezve.

A Waymo a Közlekedési Minisztériummal (MOT) és a Szárazföldi Közlekedési Hatósággal (LTA) együttműködve arra készül, hogy 2028-ban bevezeti teljesen autonóm, tisztán elektromos kereskedelmi fuvarmegosztó szolgáltatását Szingapúrban a Waymo alkalmazáson keresztül.

A vállalat ugyanazt a biztonság-első keretrendszert alkalmazza, amely az Egyesült Államokban is a növekedését irányította, miközben Tokióban, Londonban és Münchenben is a bevezetésen dolgozik.

„Szingapúr a világ egyik legbiztonságosabb, leghatékonyabb és legelőremutatóbb közlekedési ökoszisztémáját építette ki” – mondta Tekedra Mawakana, a Waymo társ-vezérigazgatója. „Az, hogy partnereink a megbízhatóságot, a fenntarthatóságot és az emberközpontú fejlődést tartják szem előtt, tökéletesen egybevág a Waymo technológiai és szolgáltatási filozófiájával. Szingapúri jelenlétünk kezdetén kiemelten fontosnak tartjuk a helyi közösség igényeit: elkötelezettek vagyunk a magasan képzett munkaerőt igénylő, helyi álláshelyek megteremtése, valamint az ország vezetőivel való szoros együttműködés mellett, hogy szervesen kiegészíthessük az állam világszínvonalú tömegközlekedési hálózatát. Megtiszteltetés számunkra, hogy a helyi Közlekedési Minisztériummal és a Közlekedési Hatósággal partnerségben, megfontolt lépésekkel hozhatjuk el már bizonyított, kereskedelmi szintű biztonsági megoldásainkat az Oroszlánvárosba.”

A teljesen elektromos Jaguar I-Pace járművek első flottája a következő hónapokban érkezik Szingapúrba. A 2027-es felkészülési fázisban képzett önvezető szakemberek manuális vezetési beállításokkal fogják a Waymo Drivert a helyi útgeometriához, a monszun időjárási mintázataihoz és egyéb körülményekhez igazítani.

Szingapúr zöld jövőjének finanszírozása

A Waymo szerint San Franciscóban utasaik több mint egyharmadát tömegközlekedési állomások közelében veszik fel vagy teszik ki. Ezért a vállalat célja, hogy Szingapúrban önvezető fuvarmegosztó szolgáltatását felhasználva biztosítsa az első és az utolsó mérföldes kapcsolatokat a tömegközlekedés és a lakó- vagy kereskedelmi területek között.

A cég teljesen elektromos flottája támogatni fogja Szingapúr 2030-as Zöld Tervét azáltal, hogy csökkenti a kipufogógáz-kibocsátást és potenciálisan a magánautó-tulajdonlástól való függőséget. A vállalat becslései szerint jelenlegi flottája hetente körülbelül 480 tonna szén-dioxid-kibocsátástól kíméli meg a közúti közlekedést.

A Waymo önvezető rendszere lidarból, radarból és kamerákból álló érzékelőkészletet használ a 360°-os lefedettség biztosításához. A vállalat szerint a rendszer a gyalogosok, kerékpárosok és más közlekedők mozgásának észlelésére és előrejelzésére szolgál, támogatva az interakciókat a városi utcákon.

Jeffrey Siow közlekedési miniszter és pénzügyminiszter-helyettes elmondta: „Szingapúr üdvözli a Waymo belépését legújabb önvezető járműüzemeltetőnkként. A Waymo világszínvonalú technológiát és üzemeltetési szakértelmet hoz Szingapúrba, és elősegíti számunkra, hogy új közlekedési lehetőségeket teremtsünk a szingapúriak számára. A partnerség erősíti ökoszisztémánkat, és új képességeket és munkahelyeket teremt itt.”

FORRÁS

A Szöuli Nemzeti Tudományos és Technológiai Egyetem (SeoulTech) által kifejlesztett új, mesterséges intelligencia alapú keretrendszert, az AdvWT-t használták annak bemutatására, hogy a közlekedési táblákban természetes módon bekövetkező sérülések hogyan okozhatják a DNN-alapú látásrendszerek téves osztályozását. A modell több AI-architektúrán történő tesztelése a támadások átvihetőségét és a fizikai világban való robusztusságot mutatta, a kutatók pedig kijelentették, hogy az AdvWT által generált sérült táblákkal rendelkező betanítási modellek segíthetnek a sebezhetőségek azonosításában és a mesterséges intelligencia általi általánosítás javításában.

A számítógépes látás és a robotika területén egyre nagyobb kihívást jelent annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligencia (AI) rendszerek valós körülmények között is megbízhatóak maradjanak. A mély neurális hálózatokon alapuló látórendszereket egyre inkább használják olyan biztonságkritikus alkalmazásokban, mint az önvezető autók, ahol a közlekedési táblák félreértelmezése potenciálisan veszélyes döntésekhez vezethet. A mindennapi kopás és elhasználódás finoman megváltoztathatja a közlekedési táblákat, ami felveti a kérdést, hogy vajon a természetes úton bekövetkező sérülések is feltárhatják-e a AI-alapú felismerő rendszerek sebezhetőségeit.

A probléma megértése és megoldása érdekében a Kyung Hee Egyetem Seong Tae Kim docense és a SeoulTech Hong Joo Lee adjunktusa által vezetett kutatócsoport kifejlesztette az Adversarial Wear and Tear (AdvWT) keretrendszert, amely a természetes kopást és elhasználódást ellenséges jelzésként értelmezi.

„A közlekedési táblákra koncentráltunk, mivel ezek élettartamuk során ki vannak téve az időjárási és környezeti károknak, és pontos felismerésük elengedhetetlen a biztonságkritikus alkalmazásokhoz” – magyarázta Dr. Lee. „Az átmeneti optikai támadásokkal ellentétben a természetes romlás mindaddig fennállhat, amíg egy fizikai tárgyat meg nem javítanak vagy ki nem cserélnek.”

Az AdvWT létrehozásához a csapat egy generatív kép-kép fordítási modellt képezett ki, hogy megtanulja a sérült és sértetlen közlekedési táblák vizuális jellemzőit. A StarGAN-v2-n alapuló modell egy látens „károsodási stílus” reprezentációt tanult meg, amely képes a valósághű romlás különféle formáit reprodukálni, miközben megőrzi a tábla identitását és jelentését.

A sérülésábrázolás fokozatos módosításával olyan táblákat generáltak, amelyek természetesen leromlottnak tűntek, de nagyobb valószínűséggel voltak tévesek egy mesterséges intelligencia rendszer általi osztályozás során. Egy 32 résztvevővel végzett emberi vizsgálatban az AdvWT által generált képek magas természetességi értékelést kaptak, ami szorosan megfelelt a valódi sérült közlekedési táblák észlelt realizmusának.

A keretrendszert két közlekedési tábla adathalmazon értékelték, és nyolc felismerő architektúrával tesztelték. Az értékelt modellek és adathalmazok esetében az AdvWT közel tökéletes támadási sikerarányt ért el könnyűsúlyú CNN-eken, mint például a ResNet-18 és a MobileNet, miközben hatékony maradt a transzformátor alapú modellekkel szemben is. Az AdvWT a legtöbb tesztelt modellkombinációban a legmagasabb átlagos átvihetőséget is elérte, ami arra utal, hogy a káros perturbációk átvihetők a különböző modellarchitektúrák között.

A keretrendszer fizikai környezetben történő teszteléséhez a kutatók tiszta és ellentétes értelmű sebességkorlátozó táblákat nyomtattak, majd különböző távolságokból, látószögekből, valamint beltéri és kültéri körülmények között lefényképezték azokat. Az így kapott képek továbbra is hatékonyan félrevezették a közlekedési tábla-osztályozót, ami azt mutatja, hogy az ellentétes hatás a nyomtatás és a különböző fizikai körülmények közötti újbóli rögzítés után is fennmaradt.

A kutatók azt is kimutatták, hogy ugyanaz a kétirányú modell használható a természetes úton sérült közlekedési táblák helyreállítására, ami a versenytesztelésen túlmutató potenciális alkalmazási lehetőségeket sugall. Fontos kiemelni, hogy az AdvWT által generált sérült táblákkal rendelkező betanító modellek javították a valós sérült közlekedési táblákra való általánosíthatóságukat, ami arra utal, hogy a szimulált természetes romlás felhasználható a látórendszerek gyengeségeinek azonosítására és megerősítésére.

„A megbízható mesterséges intelligencia kiépítése többet igényel, mint az átlagos teljesítmény javítását. Folyamatosan azonosítani kell a mesterséges intelligenciarendszerek hibáit, meg kell érteni, hogy ezek a hibák miért fordulnak elő, és ezeket az információkat fel kell használni a rendszerek robusztusabbá tételéhez” – mondta Dr. Kim. „A következő öt-tíz évben az ilyen irányú kutatások fontos szerepet játszhatnak olyan mesterséges intelligenciarendszerek fejlesztésében, amelyek megbízhatóbban alkalmazhatók a valós, nagy téttel bíró területeken, mint például az egészségügy és a pénzügy.”

FORRÁS

Az Abu Dhabi Autonóm Verseny Liga (A2RL) 2026. szeptember 5-én, az ACI Racing Weekend részeként rendezte meg Európa első több autóból álló önvezető versenyét az olaszországi Imola Circuit versenypályán. A Kinetiz (Egyesült Arab Emírségek) nyerte a liga első nemzetközi versenyét, amely 12 körön át tartott az egyik legigényesebb pályán.

Az Abu Dhabi Fejlett Technológiai Kutatási Tanácsának (ATRC) részét képező ASPIRE által szervezett A2RL összehozza Abu Dhabi autonóm mobilitási ökoszisztémájának kulcsfontosságú szereplőit, az Intelligens és Autonóm Rendszerek Tanácsának (SASC) stratégiai felügyelete alatt.

A versenyen öt teljesen önvezető versenyautó vett részt: a győztes Kinetiz (Egyesült Arab Emírségek); a második helyezett Constructor Racing (Németország); a PoliMOVE (Olaszország), amely harmadik lett; az Unimore (Olaszország), amely negyedik lett; és a 2024-es és 2025-ös bajnok TUM (Németország), amely ötödik lett. Minden csapat azonos EAV-25 hardverrel versenyzett, a teljesítménybeli különbséget a szoftverben keresve: az érzékelésben, a tervezésben, az irányításban és a valós idejű döntéshozatalban.

A kétszeres egymást követő A2RL bajnok TUM győzelmi sorozata véget ért, miután a felvezető körben technikai probléma merült fel, aminek következtében az autó a verseny rajtja előtt visszatért a boxutcába.

A leggyorsabb kört a pole pozícióból induló és versenyben vezető Unimore futotta 1 perc 40 másodperces idővel, mielőtt egy technikai probléma miatt le kellett állnia az autónak. A PoliMOVE, amely elérte a verseny 252,3 km/h-s végsebességét, és egy másodpercen belül volt az Unimore mögött, nem tudta elkerülni a lassuló autót, és hátulról nekiütközött, ezzel mindkét csapat versenye véget ért. Az incidenssel a Kinetiz vette át a vezetést, amely a kockás zászlóig megtartotta pozícióját.

Faisal al Bannai, a Fejlett Technológiai Kutatási Tanács főtitkára elmondta: „Az A2RL bemutatja, hogyan közelíti meg Abu Dhabi a fejlett technológiát: ambiciózus kihívást jelent, összehozza a legjobb elméket, és megteremti a feltételeket a gyorsított fejlődéshez. Imola ezt a megközelítést próbára tette, öt önvezető autóval navigálva egy élő verseny bizonytalanságában és nyomásában. A Kinetiz győzelmének látványa fontos pillanat az Egyesült Arab Emírségek számára, míg a tágabb érték abban rejlik, amit a verseny a megbízhatóságról, a rugalmasságról és a valós idejű döntéshozatalról feltárt. Ezek a felismerések segítenek az önvezető rendszerek fejlesztésében, messze túlmutatva a versenyzésen.”

Stephane Timpano, az ASPIRE vezérigazgatója hozzátette: „Amit itt láttunk, új mércét ad nekünk arról, hogyan teljesítenek és alkalmazkodnak ezek a rendszerek nyomás alatt.”

Egy igazi teszt

A szintkülönbségek, a keskeny versenyívek, a korlátozott kiugrások és a nehéz előzési zónák által meghatározott terepen Imola azt tesztelte, hogy az autonóm rendszerek hogyan kezelik a tapadást, a forgalmat, a pozicionálást és az előzést folyamatos nyomás alatt. A verseny megkövetelte a mesterséges intelligenciától, hogy folyamatosan reagáljon a többi versenytársra, eldöntse, mikor támadjon, védekezzen, és a verseny előrehaladtával módosítsa a tervezett pályáját.

Az Imolába vezető út

A verseny előtt a csapatok egy mindössze kilenc napos, rövidített fizikai tesztidőszakon vettek részt, változó körülmények között, beleértve az esőt és egy ponton a jégesőt. Az újonnan felszerelt esős időjárási felszerelés lehetővé tette mind az öt csapat számára, hogy versenyezzenek, összesen 38 kört teljesítve.

A fizikai tesztelés kiegészítéseként és a csapatok kódjának fejlesztésére való lehetőség biztosítása érdekében az A2RL Sim Sprintje visszatért ebben a szezonban, olyan nagy pontosságú digitális ikerpárokkal, mint a Yas Marina, az A2RL Autodrome, Suzuka és Imola, hogy segítsék a csapatokat algoritmusaik fejlesztésében és validálásában.

Alessandro Tucci, az ASPIRE House of Grand Challenges ügyvezető igazgatója elmondta: „A csapatok által a verseny során bemutatott teljesítmény egy meghatározott fejlesztési stratégia eredménye, amely több mint 5000 órányi szimulációs tesztelésen és 2025-ös versenyzésen alapult. Az imolai versenyzés alapvető lépés volt az A2RL fejlődésében, és büszkék vagyunk a csapatok és az A2RL szervezete által elért eredményekre. Azzal, hogy ezt a felkészülést egy olyan pályára visszük, mint Imola, folyamatosan emeljük az A2RL versenyképességi színvonalát.”

Mi a következő lépés?

Az A2RL a következő versenyére a Yas Marina pályára tér vissza.

Az Imolából leszűrt tanulságokat most visszavezetik az Abu Dhabiban zajló K+F programba. Az A2RL szerint az autonóm rendszerek lényegesen eltérő elrendezésű és versenyjellemzőkkel rendelkező pályákon történő tesztelése erősebb képet ad alkalmazkodóképességükről, és továbbra is fenntartja az A2RL szerepét az autonóm technológia nyilvános tesztterületeként, valamint megerősíti Abu Dhabi pozícióját, az alkalmazott mesterséges intelligencia és az autonóm rendszerek innovációjának központjaként.

FORRÁS

A mesterséges intelligencia gyorsan központi szerepűvé vált az irányított segítő rendszerekben (ADAS), az automatizált vezetésben és a szoftveresen definiált járművekben, azaz SDV-kben. Ahogy ezek a rendszerek egyre kifinomultabbá válnak, az autógyártókra egyre nagyobb nyomás nehezedik, hogy bizonyítsák, biztonságosan, megbízhatóan és a rendeltetésszerűen működnek a jármű teljes életciklusa alatt. Ennek a biztosítéknak a nyújtása komoly kihívást jelent, mivel az iparág azon dolgozik, hogy egyre intelligensebb járműveket hozzon piacra, miközben megfelel a folyamatosan változó szabályozási és biztonsági követelményeknek.

A Keysight Technologies és a Yorki Egyetem (Egyesült Királyság) Autonómia Biztosítási Központja (CfAA) kutatási együttműködést jelentett be a mesterséges intelligencia SDV-kben való biztonságos alkalmazásának előmozdítása érdekében. Az együttműködés az AI-rendszerek validálására szolgáló gyakorlati módszerek kidolgozására, valamint a biztonságuk és megbízhatóságuk igazolásához szükséges bizonyítékok előállítására összpontosít. A munka célja, hogy az autógyártók és a beszállítók megfelelhessenek az újonnan felmerülő iparági követelményeknek, miközben csökkentik a fejlesztési kockázatot és felgyorsítják az AI-alapú autóipari rendszerek bevezetését.

A Keysight és a CfAA kijelentette, hogy együttesen segítenek áthidalni a szakadékot a mesterséges intelligencia biztonsági kutatása és a gyakorlati mérnöki munka között azáltal, hogy fejlesztik a strukturált mesterséges intelligencia biztonsági eseteinek módszertanát, és megalapozott bizalmat építenek ki a mesterséges intelligenciával támogatott autóipari rendszerek biztonságába.

A kutatás az ISO/PAS 8800 szabvány követelményeinek megvalósítását támogató, bizonyítékokon alapuló megközelítések kidolgozására, a tudományos kutatásokon és iparági szabványokon alapuló, mérhető biztonsági pontozási módszerek feltárására, valamint az auditálható AI-biztonsági bizonyítékok előállítására szolgáló gyakorlati keretrendszerek kidolgozására összpontosít. Az így létrejövő módszertanok célja, hogy támogassák az AI-biztonsági esetek kidolgozásának folyamatát, növeljék az AI-validálásba vetett bizalmat, és segítsék a mérnöki csapatokat az AI-biztonság igazoltságának hatékonyabb bemutatásában a termék életciklusa során.

Az egyetem tudományos szakértelmének és a Keysight mesterséges intelligencia-validációs technikáinak ötvözésével az együttműködés célja az autóipari mesterséges intelligencia fejlesztésére alkalmazható módszertanok előmozdítása.

Simon Burton, a Yorki Egyetem rendszerbiztonsági tanszékének vezetője elmondta: „Az autóipar egy olyan fordulóponthoz ért, ahol a mesterséges intelligencia technológiái egyre inkább szerves részévé válnak a járművek működésének. Elengedhetetlen, hogy ezeket a rendszereket robusztus, bizonyítékokon alapuló megközelítésekkel lehessen értékelni. Itt van ideális helyzetben a CfAA a Keysight támogatásához. Számos szabadon hozzáférhető keretrendszert és útmutatót készítettünk, amelyeket már használnak a közlekedési ágazatban dolgozó iparági biztonsági szakemberek. Ez az együttműködés egy újabb módja annak, hogy támogassuk a gyakorlati módszerek fejlesztését, amelyek segítenek az AI biztonsági elveinek olyan mérnöki gyakorlatokká való lefordításában, amelyek biztonságkritikus környezetekben alkalmazhatók.”

Lukas Klose, a Keysight autóipari AI Megoldásközpontjának vezetője hozzátette: „Az autóipari szervezeteknek gyakorlatias és skálázható módszerekre van szükségük a mesterséges intelligenciával támogatott rendszerekbe vetett bizalom kiépítéséhez. A biztonságbiztosítás terén végzett vezető kutatások és a Keysight holisztikus MI Validációs Keretrendszerének ötvözésével olyan módszertanokat kívánunk kidolgozni, amelyek segítik a mérnöki csapatokat strukturált bizonyítékok előállításában az AI biztonsági eseteihez, és támogatják a megbízható AI-technológiák bevezetését a nemzetközi szabványoknak, például az ISO/PAS 8800 szabványnak megfelelően.”

A kutatás várhatóan tájékoztatást nyújt a Keysight AI Software Integrity Builder jövőbeli fejlesztéséhez, megerősítve a mesterséges intelligencia biztonsági érveinek, a bizonyítékok generálásának és validálásának támogatását az autóipari elvárásokkal összhangban.

FORRÁS

Az IVEX deeptech startup 5 millió eurós (5,8 millió USD) A sorozatú finanszírozást gyűjtött össze mérnöki ütemtervének felgyorsítására és jelenlétének bővítésére az Egyesült Államokban és Ázsiában. A finanszírozási kört korábbi befektetők, a The Faktory és a Dedicated, valamint magánbefektetők támogatták.

Az egyre kifinomultabb fejlett vezetéstámogató rendszerek és az autonóm vezetési technológiák értékelése megköveteli a gyártóktól és a tesztelő szervezetektől, hogy nagy mennyiségű kamera-, érzékelő- és járműadatot elemezzenek. A közúti tesztelés során a mérnökök hagyományos módon áttekintették a felvételeket, azonosították a közlekedési táblákat és a körülményeket, összehasonlították azokat a műszerfali adatokkal, és értékelték a jármű reakcióját. Ez a manuális folyamat nehezen skálázható a mérnöki erőforrások növelése nélkül.

Az IVEX-et azért fejlesztették ki, hogy megoldja ezt a kihívást számítógépes látás, mesterséges intelligencia és felhőalapú adatfeldolgozás segítségével, automatizálva a közúti járművek biztonsági tesztelésének egyes aspektusait. A platform képes értelmezni a jármű környezetét, beleértve a sebességkorlátozásokat és a közlekedési táblákat, leolvasni a vezetőnek megjelenített információkat, és összehasonlítani ezeket az adatforrásokat. Az elemzés ezután fel tudja mérni, hogy a jármű felismerte-e a releváns útinformációkat, és a vonatkozó biztonsági protokollnak megfelelően reagált-e.

A vállalat egy „emberi beavatkozáson alapuló” modellt alkalmaz, amely lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy áttekintsék a kimenetet, és megtartsák az irányítást a végső értékelés felett. A technológia több mint 95%-kal csökkentheti az adatok elemzésére fordított mérnöki időt; egy példában 400 órányi többszenzoros vezetési adatot dolgoztak fel nyolc óra mérnöki idő alatt.

„A járműbiztonsági tesztelés hatalmas mennyiségű adatot generál, de az elemzés nagy része továbbra is ismétlődő kézi munkától függ” – mondta Mario Torres, az IVEX társalapítója és vezérigazgatója. „A mesterséges intelligencia és a szigorú matematikai algoritmusok lehetővé teszik számunkra, hogy a tesztelési folyamatot jelentősen felgyorsítsuk és skálázhatóbbá tegyük, miközben a mérnökök kézben tartják az irányítást, és biztosítják, hogy minden eredmény nyomon követhető maradjon az eredeti adatokig. Ezzel a finanszírozással elmélyíthetjük platformunk képességeit, és elhozhatjuk az IVEX technológiát Észak-Amerikába és Ázsiába.”

Az IVEX hosszú távú célja egy mesterséges intelligenciával működő platform kifejlesztése az autóipari biztonsági teszteléshez, amely különböző biztonsági protokollokat, tesztelési követelményeket és járműfunkciókat használ alkalmazásként. A vállalat szerint az alapul szolgáló modellek tovább fognak fejlődni, ahogy a platform további járművekből és vezetési környezetekből származó adatokat dolgoz fel, támogatva további biztonsági tesztelési alkalmazások fejlesztését.

FORRÁS

„A Harman elkötelezett amellett, hogy segítsen az autógyártóknak a szoftvereket úgy alkalmazni, hogy azok érdemi értéket teremtsenek vállalkozásuk és ügyfeleik számára” – mondta Christian Sobottka, a Harman elnök-vezérigazgatója. „Erős szoftverportfóliót és mélyreható autóipari mérnöki szakértelmet egyesítünk, hogy teljesítsük ezt az elkötelezettséget. Az SDVerse-hez való csatlakozás egy újabb lehetőséget kínál az autógyártóknak arra, hogy kihasználják ezeket a képességeket, és megtalálják a programjaikhoz megfelelő Harman-megoldásokat, segítve az ötleteket olyan élményekké alakítani, amelyeket a fogyasztók élvezhetnek útközben.”

OEM-ek összekapcsolása megbízható szoftvermegoldásokkal

Az SDVerse lehetővé teszi a beszállítók és szoftverfejlesztők számára, hogy bemutassák megoldásaikat, és segít az autógyártóknak olyan technológiák beszerzésében, amelyek felgyorsítják az innovációt és kezelik a fejlesztés összetettségét.

Az SDVerse-en keresztül az ügyfelek felfedezhetik a Harman szoftvertermékeinek és mérnöki szolgáltatásainak portfólióját, amelyek felhőalapú szoftverfejlesztést és -validálást, digitális szolgáltatásokat, járműélményt és autóipari mérnöki szolgáltatásokat támogatnak.

A Harman kezdeti SDVerse portfóliója termék- és szolgáltatáskínálatot ölel fel, beleértve olyan szoftvertermékeket, mint a Ready Link Marketplace, egy white-label alkalmazásbolt, amely lehetővé teszi az autógyártók számára, hogy járműbe épített alkalmazásokat és digitális élményeket nyújtsanak, miközben megtartják az irányítást a márkájuk, az ügyfélkapcsolataik és az adataik felett; a Ready CQuence Loop, egy felhőalapú fejlesztési és validációs platform járműszoftverek fejlesztéséhez, teszteléséhez és validálásához, mielőtt a hardverek elérhetővé válnának; a Ready CQuence Run, egy 1-es típusú hipervizor digitális pilótafülkékhez, ADAS-hoz és tartományvezérlőkhöz; valamint a Ready Care, egy utastérbe épített intelligens rendszer a vezető és az utasok monitorozására, amely fiziológiai mutatókat, például pulzusszámot és légzésmintákat használ a vezető stressz-szintjével és figyelmével kapcsolatos beavatkozások támogatására.

A portfólió szoftverszolgáltatásokat és eszközöket is tartalmaz, beleértve az Intelligent Cockpit Middleware-t, egy hardver- és SoC-agnosztikus platformot újrafelhasználható szoftver építőelemekkel a digitális pilótafülke-élmények integrálásához és validálásához; a Digital Cockpit Experience Design-t, amely ötvözi a HMI-mérnökséget, az újrafelhasználható eszközöket, a Figma-ból kódba automatizálást és a mesterséges intelligencia által támogatott fejlesztést infotainment rendszerekhez, digitális műszercsoportokhoz és head-up kijelzőkhöz; valamint a Software Verification and Validation Services-t, amely automatizálási keretrendszereket, mesterséges intelligencia eszközöket, újrafelhasználható teszteszközöket és globális tanúsító laboratóriumokat használ az autóipari szoftverek validálásának támogatására.

Az SDV-út felgyorsítása

Ezek az ajánlatok együttesen támogatják az SDV életciklusának kulcsfontosságú szakaszait, a felhasználói élménytervezéstől, a szoftverfejlesztésen és a rendszerintegráción át az validálásig, a telepítésig és a folyamatos életciklus-kezelésig.

„Ahogy a szoftverek központi szerepet játszanak a járművek értékének és megkülönböztetésének meghatározásában, az autógyártók versenyképessége egyre inkább az autóipari szoftverellátási lánc erősségétől és rugalmasságától fog függeni” – nyilatkozta Prashant Gulati, az SDVerse vezérigazgatója. „A Harman szoftver- és mérnöki megoldásainak széles portfóliójának az SDVerse Marketplace-re való bevezetése erősíti az ökoszisztémát azáltal, hogy nagyobb rálátást biztosít az autógyártóknak a járművek életciklusa során a speciális képességekre, valamint hatékonyabb utat biztosít a technológiai értékeléstől a megvalósításig.”

FORRÁS

A Stellantis Pro One és az UQI Robotics együttműködnek olyan autonóm kézbesítési megoldások fejlesztésében, amelyek a logisztikai szolgáltatók és a professzionális ügyfelek változó igényeit elégítik ki. A kezdeményezés kezdetben Európára összpontosít, majd a fejlődés során felmérik a további nemzetközi piacokon rejlő lehetőségeket.

Az együttműködés részeként a vállalatok tervei szerint megvizsgálják a Box-on-Wheels, egy önvezető logisztikai jármű fejlesztését, amelyet ezen a héten mutattak be az IAA Transportation 2026 kiállításon. A kezdeményezés célja annak értékelése, hogy az önvezető logisztika, az elektromos hálózatba kapcsolás, a konnektivitás és a szolgáltatások hogyan illeszkedhetnek egy integrált megoldásba a jövőbeli logisztikai műveletekhez. A kezdeti validációs tevékenységek várhatóan Európában kezdődnek, amelyek alapot teremtenek a működési teljesítmény, az ügyfélérték és a skálázhatóság értékeléséhez. A projekt előrehaladtával a többi nemzetközi piacra való terjeszkedés lehetőségeit is felmérik.

Az Ubtech és a Miracle Automation által 2020-ban alapított közös vállalat, az UQI Robotics az autonóm rendszerek, szoftverek és érzékelési technológiák terén bizonyított képességeivel járul hozzá a megoldás technológiai alapjához, kihasználva a Miracle intelligens berendezések, akkumulátorok és újrahasznosítási szolgáltatások terén szerzett szakértelmét.

A Stellantis Pro One adaptálja és skálázza a megoldást Európára és más nemzetközi piacokra, felhasználva haszongépjárművekkel kapcsolatos tapasztalatait és a professzionális felhasználók üzemeltetési igényeinek alapos ismeretét. A vállalat emellett kidolgozza az ügyfelek számára szükséges szélesebb körű támogatási keretet, beleértve a szolgáltatásokat, a konnektivitást, a flottaintegrációt és az üzleti megoldásokat, amelyek célja az autonóm és teljesen elektromos logisztikai műveletek előnyeinek teljes körű kiaknázása.

„A professzionális ügyfelek egyre inkább olyan megoldásokat keresnek, amelyek túlmutatnak magán a járművön” – mondta Eric Laforge, a Stellantis Pro One globális alelnöke. „Az UQI Robotics-szal kötött együttműködés révén azt vizsgáljuk, hogy az autonóm technológiák, a konnektivitás és a szolgáltatások hogyan járulhatnak hozzá a kereskedelmi mobilitás jövőjéhez. Míg az önvezető városi haszongépjárművek már valósággá válnak Kínában, ez az együttműködés lehetővé teszi számunkra, hogy felmérjük, hogyan lehetne ezeket a technológiákat más piacokhoz és ügyféligényekhez igazítani. Együttesen célunk egy valóban forradalmi megközelítés feltárása a könnyű haszongépjármű-szektorban, a jármű szerepét a szállítási eszközből egy integrált logisztikai platformmá bővítve, amely segíthet az üzemeltetőknek a hatékonyság, a termelékenység és a fenntarthatóság javításában.”

A Box-on-Wheels fejlesztése a Stellantis FaSTLane 2030 stratégiáját támogatja az autonóm logisztika, a mesterséges intelligencia, az elektromosítás, a konnektivitás és a szolgáltatások ötvözésével. A Stellantis Pro One kezdeményezés célja egy skálázható megoldás kidolgozása, amely a professzionális ügyfelek működési igényeit elégíti ki.

Li Bei, az UQI Robotics elnöke és vezérigazgatója így nyilatkozott: „Együtt célunk egy új generációs önvezető logisztikai járművek és kézbesítési megoldások fejlesztésének feltárása, amelyek megfelelnek az európai és más nemzetközi piacok ügyfeleinek igényeinek, és nagy léptékű telepítésre tervezték őket. Ez az együttműködés fontos mérföldkövet jelent az UQI Robotics hosszú távú víziójában is, amely egy önvezető járművekből és humanoid robotokból álló, teljes körű, önvezető logisztikai rendszer kiépítésére irányul.”

Huang Bin, a Miracle elnöke hozzátette: „Az innováció akkor jön létre, amikor az erős ipari képességek és az áttörést jelentő technológiák találkoznak. Az UQI Robotics kulcsfontosságú részvényeseként és stratégiai partnereként a Miracle az intelligens gyártás, az energiarendszerek és a fenntartható technológiák terén szerzett szakértelmével támogatja az autonóm logisztikai megoldások fejlesztését. Izgatottan várjuk, hogy az UQI Robotics és a Stellantis Pro One együttműködjenek az intelligensebb és fenntarthatóbb logisztika jövőjét formáló új megközelítések feltárásában.”

A projekt validációs vizsgálat alatt áll annak bemutatására, hogy az autonóm technológiák hogyan támogathatják az ügyfélközpontú logisztikai modellt.

FORRÁS

A Waymo Szingapúrt jelentette be globális terjeszkedési programjának legújabb helyszíneként, az országot az innováció központjaként jellemezve.

A Waymo a Közlekedési Minisztériummal (MOT) és a Szárazföldi Közlekedési Hatósággal (LTA) együttműködve arra készül, hogy 2028-ban bevezeti teljesen autonóm, tisztán elektromos kereskedelmi fuvarmegosztó szolgáltatását Szingapúrban a Waymo alkalmazáson keresztül.

A vállalat ugyanazt a biztonság-első keretrendszert alkalmazza, amely az Egyesült Államokban is a növekedését irányította, miközben Tokióban, Londonban és Münchenben is a bevezetésen dolgozik.

„Szingapúr a világ egyik legbiztonságosabb, leghatékonyabb és legelőremutatóbb közlekedési ökoszisztémáját építette ki” – mondta Tekedra Mawakana, a Waymo társ-vezérigazgatója. „Az, hogy partnereink a megbízhatóságot, a fenntarthatóságot és az emberközpontú fejlődést tartják szem előtt, tökéletesen egybevág a Waymo technológiai és szolgáltatási filozófiájával. Szingapúri jelenlétünk kezdetén kiemelten fontosnak tartjuk a helyi közösség igényeit: elkötelezettek vagyunk a magasan képzett munkaerőt igénylő, helyi álláshelyek megteremtése, valamint az ország vezetőivel való szoros együttműködés mellett, hogy szervesen kiegészíthessük az állam világszínvonalú tömegközlekedési hálózatát. Megtiszteltetés számunkra, hogy a helyi Közlekedési Minisztériummal és a Közlekedési Hatósággal partnerségben, megfontolt lépésekkel hozhatjuk el már bizonyított, kereskedelmi szintű biztonsági megoldásainkat az Oroszlánvárosba.”

A teljesen elektromos Jaguar I-Pace járművek első flottája a következő hónapokban érkezik Szingapúrba. A 2027-es felkészülési fázisban képzett önvezető szakemberek manuális vezetési beállításokkal fogják a Waymo Drivert a helyi útgeometriához, a monszun időjárási mintázataihoz és egyéb körülményekhez igazítani.

Szingapúr zöld jövőjének finanszírozása

A Waymo szerint San Franciscóban utasaik több mint egyharmadát tömegközlekedési állomások közelében veszik fel vagy teszik ki. Ezért a vállalat célja, hogy Szingapúrban önvezető fuvarmegosztó szolgáltatását felhasználva biztosítsa az első és az utolsó mérföldes kapcsolatokat a tömegközlekedés és a lakó- vagy kereskedelmi területek között.

A cég teljesen elektromos flottája támogatni fogja Szingapúr 2030-as Zöld Tervét azáltal, hogy csökkenti a kipufogógáz-kibocsátást és potenciálisan a magánautó-tulajdonlástól való függőséget. A vállalat becslései szerint jelenlegi flottája hetente körülbelül 480 tonna szén-dioxid-kibocsátástól kíméli meg a közúti közlekedést.

A Waymo önvezető rendszere lidarból, radarból és kamerákból álló érzékelőkészletet használ a 360°-os lefedettség biztosításához. A vállalat szerint a rendszer a gyalogosok, kerékpárosok és más közlekedők mozgásának észlelésére és előrejelzésére szolgál, támogatva az interakciókat a városi utcákon.

Jeffrey Siow közlekedési miniszter és pénzügyminiszter-helyettes elmondta: „Szingapúr üdvözli a Waymo belépését legújabb önvezető járműüzemeltetőnkként. A Waymo világszínvonalú technológiát és üzemeltetési szakértelmet hoz Szingapúrba, és elősegíti számunkra, hogy új közlekedési lehetőségeket teremtsünk a szingapúriak számára. A partnerség erősíti ökoszisztémánkat, és új képességeket és munkahelyeket teremt itt.”

FORRÁS

A Szöuli Nemzeti Tudományos és Technológiai Egyetem (SeoulTech) által kifejlesztett új, mesterséges intelligencia alapú keretrendszert, az AdvWT-t használták annak bemutatására, hogy a közlekedési táblákban természetes módon bekövetkező sérülések hogyan okozhatják a DNN-alapú látásrendszerek téves osztályozását. A modell több AI-architektúrán történő tesztelése a támadások átvihetőségét és a fizikai világban való robusztusságot mutatta, a kutatók pedig kijelentették, hogy az AdvWT által generált sérült táblákkal rendelkező betanítási modellek segíthetnek a sebezhetőségek azonosításában és a mesterséges intelligencia általi általánosítás javításában.

A számítógépes látás és a robotika területén egyre nagyobb kihívást jelent annak biztosítása, hogy a mesterséges intelligencia (AI) rendszerek valós körülmények között is megbízhatóak maradjanak. A mély neurális hálózatokon alapuló látórendszereket egyre inkább használják olyan biztonságkritikus alkalmazásokban, mint az önvezető autók, ahol a közlekedési táblák félreértelmezése potenciálisan veszélyes döntésekhez vezethet. A mindennapi kopás és elhasználódás finoman megváltoztathatja a közlekedési táblákat, ami felveti a kérdést, hogy vajon a természetes úton bekövetkező sérülések is feltárhatják-e a AI-alapú felismerő rendszerek sebezhetőségeit.

A probléma megértése és megoldása érdekében a Kyung Hee Egyetem Seong Tae Kim docense és a SeoulTech Hong Joo Lee adjunktusa által vezetett kutatócsoport kifejlesztette az Adversarial Wear and Tear (AdvWT) keretrendszert, amely a természetes kopást és elhasználódást ellenséges jelzésként értelmezi.

„A közlekedési táblákra koncentráltunk, mivel ezek élettartamuk során ki vannak téve az időjárási és környezeti károknak, és pontos felismerésük elengedhetetlen a biztonságkritikus alkalmazásokhoz” – magyarázta Dr. Lee. „Az átmeneti optikai támadásokkal ellentétben a természetes romlás mindaddig fennállhat, amíg egy fizikai tárgyat meg nem javítanak vagy ki nem cserélnek.”

Az AdvWT létrehozásához a csapat egy generatív kép-kép fordítási modellt képezett ki, hogy megtanulja a sérült és sértetlen közlekedési táblák vizuális jellemzőit. A StarGAN-v2-n alapuló modell egy látens „károsodási stílus” reprezentációt tanult meg, amely képes a valósághű romlás különféle formáit reprodukálni, miközben megőrzi a tábla identitását és jelentését.

A sérülésábrázolás fokozatos módosításával olyan táblákat generáltak, amelyek természetesen leromlottnak tűntek, de nagyobb valószínűséggel voltak tévesek egy mesterséges intelligencia rendszer általi osztályozás során. Egy 32 résztvevővel végzett emberi vizsgálatban az AdvWT által generált képek magas természetességi értékelést kaptak, ami szorosan megfelelt a valódi sérült közlekedési táblák észlelt realizmusának.

A keretrendszert két közlekedési tábla adathalmazon értékelték, és nyolc felismerő architektúrával tesztelték. Az értékelt modellek és adathalmazok esetében az AdvWT közel tökéletes támadási sikerarányt ért el könnyűsúlyú CNN-eken, mint például a ResNet-18 és a MobileNet, miközben hatékony maradt a transzformátor alapú modellekkel szemben is. Az AdvWT a legtöbb tesztelt modellkombinációban a legmagasabb átlagos átvihetőséget is elérte, ami arra utal, hogy a káros perturbációk átvihetők a különböző modellarchitektúrák között.

A keretrendszer fizikai környezetben történő teszteléséhez a kutatók tiszta és ellentétes értelmű sebességkorlátozó táblákat nyomtattak, majd különböző távolságokból, látószögekből, valamint beltéri és kültéri körülmények között lefényképezték azokat. Az így kapott képek továbbra is hatékonyan félrevezették a közlekedési tábla-osztályozót, ami azt mutatja, hogy az ellentétes hatás a nyomtatás és a különböző fizikai körülmények közötti újbóli rögzítés után is fennmaradt.

A kutatók azt is kimutatták, hogy ugyanaz a kétirányú modell használható a természetes úton sérült közlekedési táblák helyreállítására, ami a versenytesztelésen túlmutató potenciális alkalmazási lehetőségeket sugall. Fontos kiemelni, hogy az AdvWT által generált sérült táblákkal rendelkező betanító modellek javították a valós sérült közlekedési táblákra való általánosíthatóságukat, ami arra utal, hogy a szimulált természetes romlás felhasználható a látórendszerek gyengeségeinek azonosítására és megerősítésére.

„A megbízható mesterséges intelligencia kiépítése többet igényel, mint az átlagos teljesítmény javítását. Folyamatosan azonosítani kell a mesterséges intelligenciarendszerek hibáit, meg kell érteni, hogy ezek a hibák miért fordulnak elő, és ezeket az információkat fel kell használni a rendszerek robusztusabbá tételéhez” – mondta Dr. Kim. „A következő öt-tíz évben az ilyen irányú kutatások fontos szerepet játszhatnak olyan mesterséges intelligenciarendszerek fejlesztésében, amelyek megbízhatóbban alkalmazhatók a valós, nagy téttel bíró területeken, mint például az egészségügy és a pénzügy.”

FORRÁS

Az Abu Dhabi Autonóm Verseny Liga (A2RL) 2026. szeptember 5-én, az ACI Racing Weekend részeként rendezte meg Európa első több autóból álló önvezető versenyét az olaszországi Imola Circuit versenypályán. A Kinetiz (Egyesült Arab Emírségek) nyerte a liga első nemzetközi versenyét, amely 12 körön át tartott az egyik legigényesebb pályán.

Az Abu Dhabi Fejlett Technológiai Kutatási Tanácsának (ATRC) részét képező ASPIRE által szervezett A2RL összehozza Abu Dhabi autonóm mobilitási ökoszisztémájának kulcsfontosságú szereplőit, az Intelligens és Autonóm Rendszerek Tanácsának (SASC) stratégiai felügyelete alatt.

A versenyen öt teljesen önvezető versenyautó vett részt: a győztes Kinetiz (Egyesült Arab Emírségek); a második helyezett Constructor Racing (Németország); a PoliMOVE (Olaszország), amely harmadik lett; az Unimore (Olaszország), amely negyedik lett; és a 2024-es és 2025-ös bajnok TUM (Németország), amely ötödik lett. Minden csapat azonos EAV-25 hardverrel versenyzett, a teljesítménybeli különbséget a szoftverben keresve: az érzékelésben, a tervezésben, az irányításban és a valós idejű döntéshozatalban.

A kétszeres egymást követő A2RL bajnok TUM győzelmi sorozata véget ért, miután a felvezető körben technikai probléma merült fel, aminek következtében az autó a verseny rajtja előtt visszatért a boxutcába.

A leggyorsabb kört a pole pozícióból induló és versenyben vezető Unimore futotta 1 perc 40 másodperces idővel, mielőtt egy technikai probléma miatt le kellett állnia az autónak. A PoliMOVE, amely elérte a verseny 252,3 km/h-s végsebességét, és egy másodpercen belül volt az Unimore mögött, nem tudta elkerülni a lassuló autót, és hátulról nekiütközött, ezzel mindkét csapat versenye véget ért. Az incidenssel a Kinetiz vette át a vezetést, amely a kockás zászlóig megtartotta pozícióját.

Faisal al Bannai, a Fejlett Technológiai Kutatási Tanács főtitkára elmondta: „Az A2RL bemutatja, hogyan közelíti meg Abu Dhabi a fejlett technológiát: ambiciózus kihívást jelent, összehozza a legjobb elméket, és megteremti a feltételeket a gyorsított fejlődéshez. Imola ezt a megközelítést próbára tette, öt önvezető autóval navigálva egy élő verseny bizonytalanságában és nyomásában. A Kinetiz győzelmének látványa fontos pillanat az Egyesült Arab Emírségek számára, míg a tágabb érték abban rejlik, amit a verseny a megbízhatóságról, a rugalmasságról és a valós idejű döntéshozatalról feltárt. Ezek a felismerések segítenek az önvezető rendszerek fejlesztésében, messze túlmutatva a versenyzésen.”

Stephane Timpano, az ASPIRE vezérigazgatója hozzátette: „Amit itt láttunk, új mércét ad nekünk arról, hogyan teljesítenek és alkalmazkodnak ezek a rendszerek nyomás alatt.”

Egy igazi teszt

A szintkülönbségek, a keskeny versenyívek, a korlátozott kiugrások és a nehéz előzési zónák által meghatározott terepen Imola azt tesztelte, hogy az autonóm rendszerek hogyan kezelik a tapadást, a forgalmat, a pozicionálást és az előzést folyamatos nyomás alatt. A verseny megkövetelte a mesterséges intelligenciától, hogy folyamatosan reagáljon a többi versenytársra, eldöntse, mikor támadjon, védekezzen, és a verseny előrehaladtával módosítsa a tervezett pályáját.

Az Imolába vezető út

A verseny előtt a csapatok egy mindössze kilenc napos, rövidített fizikai tesztidőszakon vettek részt, változó körülmények között, beleértve az esőt és egy ponton a jégesőt. Az újonnan felszerelt esős időjárási felszerelés lehetővé tette mind az öt csapat számára, hogy versenyezzenek, összesen 38 kört teljesítve.

A fizikai tesztelés kiegészítéseként és a csapatok kódjának fejlesztésére való lehetőség biztosítása érdekében az A2RL Sim Sprintje visszatért ebben a szezonban, olyan nagy pontosságú digitális ikerpárokkal, mint a Yas Marina, az A2RL Autodrome, Suzuka és Imola, hogy segítsék a csapatokat algoritmusaik fejlesztésében és validálásában.

Alessandro Tucci, az ASPIRE House of Grand Challenges ügyvezető igazgatója elmondta: „A csapatok által a verseny során bemutatott teljesítmény egy meghatározott fejlesztési stratégia eredménye, amely több mint 5000 órányi szimulációs tesztelésen és 2025-ös versenyzésen alapult. Az imolai versenyzés alapvető lépés volt az A2RL fejlődésében, és büszkék vagyunk a csapatok és az A2RL szervezete által elért eredményekre. Azzal, hogy ezt a felkészülést egy olyan pályára visszük, mint Imola, folyamatosan emeljük az A2RL versenyképességi színvonalát.”

Mi a következő lépés?

Az A2RL a következő versenyére a Yas Marina pályára tér vissza.

Az Imolából leszűrt tanulságokat most visszavezetik az Abu Dhabiban zajló K+F programba. Az A2RL szerint az autonóm rendszerek lényegesen eltérő elrendezésű és versenyjellemzőkkel rendelkező pályákon történő tesztelése erősebb képet ad alkalmazkodóképességükről, és továbbra is fenntartja az A2RL szerepét az autonóm technológia nyilvános tesztterületeként, valamint megerősíti Abu Dhabi pozícióját, az alkalmazott mesterséges intelligencia és az autonóm rendszerek innovációjának központjaként.

FORRÁS

A mesterséges intelligencia gyorsan központi szerepűvé vált az irányított segítő rendszerekben (ADAS), az automatizált vezetésben és a szoftveresen definiált járművekben, azaz SDV-kben. Ahogy ezek a rendszerek egyre kifinomultabbá válnak, az autógyártókra egyre nagyobb nyomás nehezedik, hogy bizonyítsák, biztonságosan, megbízhatóan és a rendeltetésszerűen működnek a jármű teljes életciklusa alatt. Ennek a biztosítéknak a nyújtása komoly kihívást jelent, mivel az iparág azon dolgozik, hogy egyre intelligensebb járműveket hozzon piacra, miközben megfelel a folyamatosan változó szabályozási és biztonsági követelményeknek.

A Keysight Technologies és a Yorki Egyetem (Egyesült Királyság) Autonómia Biztosítási Központja (CfAA) kutatási együttműködést jelentett be a mesterséges intelligencia SDV-kben való biztonságos alkalmazásának előmozdítása érdekében. Az együttműködés az AI-rendszerek validálására szolgáló gyakorlati módszerek kidolgozására, valamint a biztonságuk és megbízhatóságuk igazolásához szükséges bizonyítékok előállítására összpontosít. A munka célja, hogy az autógyártók és a beszállítók megfelelhessenek az újonnan felmerülő iparági követelményeknek, miközben csökkentik a fejlesztési kockázatot és felgyorsítják az AI-alapú autóipari rendszerek bevezetését.

A Keysight és a CfAA kijelentette, hogy együttesen segítenek áthidalni a szakadékot a mesterséges intelligencia biztonsági kutatása és a gyakorlati mérnöki munka között azáltal, hogy fejlesztik a strukturált mesterséges intelligencia biztonsági eseteinek módszertanát, és megalapozott bizalmat építenek ki a mesterséges intelligenciával támogatott autóipari rendszerek biztonságába.

A kutatás az ISO/PAS 8800 szabvány követelményeinek megvalósítását támogató, bizonyítékokon alapuló megközelítések kidolgozására, a tudományos kutatásokon és iparági szabványokon alapuló, mérhető biztonsági pontozási módszerek feltárására, valamint az auditálható AI-biztonsági bizonyítékok előállítására szolgáló gyakorlati keretrendszerek kidolgozására összpontosít. Az így létrejövő módszertanok célja, hogy támogassák az AI-biztonsági esetek kidolgozásának folyamatát, növeljék az AI-validálásba vetett bizalmat, és segítsék a mérnöki csapatokat az AI-biztonság igazoltságának hatékonyabb bemutatásában a termék életciklusa során.

Az egyetem tudományos szakértelmének és a Keysight mesterséges intelligencia-validációs technikáinak ötvözésével az együttműködés célja az autóipari mesterséges intelligencia fejlesztésére alkalmazható módszertanok előmozdítása.

Simon Burton, a Yorki Egyetem rendszerbiztonsági tanszékének vezetője elmondta: „Az autóipar egy olyan fordulóponthoz ért, ahol a mesterséges intelligencia technológiái egyre inkább szerves részévé válnak a járművek működésének. Elengedhetetlen, hogy ezeket a rendszereket robusztus, bizonyítékokon alapuló megközelítésekkel lehessen értékelni. Itt van ideális helyzetben a CfAA a Keysight támogatásához. Számos szabadon hozzáférhető keretrendszert és útmutatót készítettünk, amelyeket már használnak a közlekedési ágazatban dolgozó iparági biztonsági szakemberek. Ez az együttműködés egy újabb módja annak, hogy támogassuk a gyakorlati módszerek fejlesztését, amelyek segítenek az AI biztonsági elveinek olyan mérnöki gyakorlatokká való lefordításában, amelyek biztonságkritikus környezetekben alkalmazhatók.”

Lukas Klose, a Keysight autóipari AI Megoldásközpontjának vezetője hozzátette: „Az autóipari szervezeteknek gyakorlatias és skálázható módszerekre van szükségük a mesterséges intelligenciával támogatott rendszerekbe vetett bizalom kiépítéséhez. A biztonságbiztosítás terén végzett vezető kutatások és a Keysight holisztikus MI Validációs Keretrendszerének ötvözésével olyan módszertanokat kívánunk kidolgozni, amelyek segítik a mérnöki csapatokat strukturált bizonyítékok előállításában az AI biztonsági eseteihez, és támogatják a megbízható AI-technológiák bevezetését a nemzetközi szabványoknak, például az ISO/PAS 8800 szabványnak megfelelően.”

A kutatás várhatóan tájékoztatást nyújt a Keysight AI Software Integrity Builder jövőbeli fejlesztéséhez, megerősítve a mesterséges intelligencia biztonsági érveinek, a bizonyítékok generálásának és validálásának támogatását az autóipari elvárásokkal összhangban.

FORRÁS

Az IVEX deeptech startup 5 millió eurós (5,8 millió USD) A sorozatú finanszírozást gyűjtött össze mérnöki ütemtervének felgyorsítására és jelenlétének bővítésére az Egyesült Államokban és Ázsiában. A finanszírozási kört korábbi befektetők, a The Faktory és a Dedicated, valamint magánbefektetők támogatták.

Az egyre kifinomultabb fejlett vezetéstámogató rendszerek és az autonóm vezetési technológiák értékelése megköveteli a gyártóktól és a tesztelő szervezetektől, hogy nagy mennyiségű kamera-, érzékelő- és járműadatot elemezzenek. A közúti tesztelés során a mérnökök hagyományos módon áttekintették a felvételeket, azonosították a közlekedési táblákat és a körülményeket, összehasonlították azokat a műszerfali adatokkal, és értékelték a jármű reakcióját. Ez a manuális folyamat nehezen skálázható a mérnöki erőforrások növelése nélkül.

Az IVEX-et azért fejlesztették ki, hogy megoldja ezt a kihívást számítógépes látás, mesterséges intelligencia és felhőalapú adatfeldolgozás segítségével, automatizálva a közúti járművek biztonsági tesztelésének egyes aspektusait. A platform képes értelmezni a jármű környezetét, beleértve a sebességkorlátozásokat és a közlekedési táblákat, leolvasni a vezetőnek megjelenített információkat, és összehasonlítani ezeket az adatforrásokat. Az elemzés ezután fel tudja mérni, hogy a jármű felismerte-e a releváns útinformációkat, és a vonatkozó biztonsági protokollnak megfelelően reagált-e.

A vállalat egy „emberi beavatkozáson alapuló” modellt alkalmaz, amely lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy áttekintsék a kimenetet, és megtartsák az irányítást a végső értékelés felett. A technológia több mint 95%-kal csökkentheti az adatok elemzésére fordított mérnöki időt; egy példában 400 órányi többszenzoros vezetési adatot dolgoztak fel nyolc óra mérnöki idő alatt.

„A járműbiztonsági tesztelés hatalmas mennyiségű adatot generál, de az elemzés nagy része továbbra is ismétlődő kézi munkától függ” – mondta Mario Torres, az IVEX társalapítója és vezérigazgatója. „A mesterséges intelligencia és a szigorú matematikai algoritmusok lehetővé teszik számunkra, hogy a tesztelési folyamatot jelentősen felgyorsítsuk és skálázhatóbbá tegyük, miközben a mérnökök kézben tartják az irányítást, és biztosítják, hogy minden eredmény nyomon követhető maradjon az eredeti adatokig. Ezzel a finanszírozással elmélyíthetjük platformunk képességeit, és elhozhatjuk az IVEX technológiát Észak-Amerikába és Ázsiába.”

Az IVEX hosszú távú célja egy mesterséges intelligenciával működő platform kifejlesztése az autóipari biztonsági teszteléshez, amely különböző biztonsági protokollokat, tesztelési követelményeket és járműfunkciókat használ alkalmazásként. A vállalat szerint az alapul szolgáló modellek tovább fognak fejlődni, ahogy a platform további járművekből és vezetési környezetekből származó adatokat dolgoz fel, támogatva további biztonsági tesztelési alkalmazások fejlesztését.

FORRÁS

A WeRide, az Uber Technologies és az AVOMO, a Moove Cars Group önvezető járművekkel foglalkozó részlege a madridi regionális kormánnyal együttműködve bejelentette, hogy Spanyolország első nemzeti engedélyét kapták meg 4-es szintű önvezető személygépkocsik közúti közlekedésre a spanyol Közlekedési Főigazgatóságtól (DGT) az ES-AV keretében.

Európa egyik legnagyobb városi mobilitási piacaként Spanyolország évente több millió lakost és látogatót szolgál ki. Madrid közössége, erős ingázási igényével és fejlett fuvarmegosztó ökoszisztémájával, ideális alapot biztosít az autonóm mobilitási szolgáltatások számára. Ez a bevezetés a WeRide és az Uber közös spanyolországi piacra lépésének kezdetét jelzi, és a WeRide-Uber stratégiai partnerségben részt vevő 15 város közül a negyedik, 2030-ig további 11 várossal. E globális partnerség keretében a WeRide és az Uber több tízezer önvezető járművet tervez a közutakra telepíteni, hogy biztonságos és megbízható önvezető mobilitást biztosítson az utasoknak szerte a világon.

A kereskedelmi műveletek Spanyolországban várhatóan 2026 végére kezdődnek meg, a telepítési előkészületek befejezését és a szükséges működési és szabályozási mérföldkövek elérését követően. Ez a telepítés tovább demonstrálja a WeRide eszközszegény működési stratégiáját. A WeRide önvezető technológiájának, az Uber bevált mobilitási platformjának és az AVOMO flottaüzemeltetési szakértelmének ötvözésével a partnerség egy skálázható keretet hoz létre az önvezető fuvarmegosztó rendszerek telepítéséhez.

Az engedély lehetővé teszi a WeRide, az Uber és az AVOMO számára, hogy megkezdjék a telepítés előkészítésével kapcsolatos tevékenységeket, mint például a térképezést, az útvonal-ellenőrzést és az üzemkészségi tesztelést, lerakva a DGT ES-AV keretrendszerén belüli jövőbeli kereskedelmi autonóm személyszállítási szolgáltatások alapjait. A kezdeti fázisban 20, a WeRide legújabb autonóm vezetési technológiájával felszerelt járművet helyeznek üzembe egy fedélzeti járműspecialista felügyelete alatt a Nagy-Madrid régió különböző, nagy keresletű területein. A WeRide GXR önvezető járművének első nemzeti EU-s jóváhagyásaként az engedély szabályozási mércét hoz létre a jövőbeli járművek tanúsításához és kereskedelmi forgalomba hozatalához a régióban.

„Ennek az engedélynek a megszerzése jelentős eredmény a WeRide számára, mivel ez a kilencedik önvezető engedélyünk világszerte, és bizonyítéka globális vezető szerepünknek az önvezető járművek szolgáltatásainak kereskedelmi forgalomba hozatalában” – mondta Jennifer Li, a WeRide pénzügyi igazgatója és nemzetközi vezetője. „A madridi régió kulcsfontosságú kapu európai terjeszkedésünk szempontjából, és olyan partnerekkel együtt, mint az Uber és az AVOMO, egy lépéssel közelebb kerültünk ahhoz, hogy 2026 vége előtt elhozzuk az önvezető mobilitást Spanyolországba.”

„Ez az engedély fontos mérföldkövet jelent az önvezető mobilitás tervezéstől a valós gyakorlati megvalósításig történő eljuttatásában” – mondta Sarfraz Maredia, az Uber önvezető mobilitásért és kézbesítésért felelős globális vezetője. „A madridi régió gyorsan Európa egyik legelőremutatóbb környezetévé válik az önvezető mobilitás terén, és izgatottan várjuk, hogy partnereinkkel együttműködve segítsünk ezt a víziót valóra váltani.”

„Minden sikeres önvezető jármű bevezetése jóval az első kereskedelmi forgalomba helyezés előtt megkezdődik. Az Egyesült Államokban az önvezető flották kezelésében szerzett tapasztalataink azt mutatják, hogy a gondos előkészítés, a szigorú működési folyamatok és a biztonságot előtérbe helyező végrehajtás képezi ezen szolgáltatások kiterjesztésének alapját” – mondta Manuel Puga, a Moove Cars Group vezérigazgatója.

FORRÁS

A GUSS Automation – a John Deere leányvállalata – azt tervezi, hogy az Ouster Rev8 OS0 natív színű digitális lidar érzékelőit, amelyeket az Ouster L4 Ouster Silicon hajt, integrálja a következő generációs autonóm gyümölcsöskerti gépeibe. A technológia várhatóan növeli a gépek képességeit és támogatja az autonóm működést összetett kültéri környezetben.

A GUSS az Ouster érzékelő technológiáját az autonóm mezőgazdaság igényes körülményei között alkalmazza, ahol a sűrű gyümölcsösök és szőlőültetvények megnehezíthetik a navigációt. Az integráció a hagyományos GPS korlátait küszöböli ki, amelyek nem biztos, hogy biztosítják a biztonságos és pontos gépműködtetéshez szükséges centiméteres pontosságot.

Az Ouster Rev8 OS0 digitális lidarjának tervezett integrációján keresztül a GUSS célja az autonóm műveletek észlelésének javítása. Az ultraszéles látómező lehetővé teszi a vezető nélküli permetezőgépek számára a fatörzsek, a növénysorok és a talajszintek feltérképezését, míg a sűrű 3D-s pontfelhő-adatok támogatják a navigációt és az akadályok észlelését változatos környezeti és fényviszonyok között.

„A GUSS-nál olyan autonóm megoldások fejlesztésére összpontosítunk, amelyek segítenek a termelőknek a nagy értékű növénytermesztés egyedi kihívásainak kezelésében” – mondta Jason Brantley, a John Deere kisméretű mezőgazdasági és gyepgazdálkodási termelési rendszerekért felelős alelnöke. „A fejlett érzékelő technológiák gépeinkbe való integrálása segíti a megbízható működést összetett gyümölcsösi környezetben, és olyan eszközöket biztosít a termelőknek, amelyek célja a termelékenység és a működési rugalmasság javítása.”

Az Ouster Rev8 architektúrája a nagy pontosságú, sűrű 3D mélységadatok, a nagy dinamikatartományú natív színek és a rendkívüli szerkezeti robusztusság egyedülálló kombinációját kínálja. A strukturálatlan környezetben történő gyártási telepítések szigorú követelményeinek kielégítésére tervezett Rev8 platform állítólag fokozott környezeti ellenálló képességet biztosít a terepen.

A tervezett Rev8 integráció natív színű lidar érzékeléssel látja el a GUSS gépeket, segítve őket a kihívást jelentő gyümölcsösi körülmények, például por, permet és sűrű növényzet közötti működésben. A technológia lehetővé teszi egyetlen kezelő számára, hogy akár nyolc autonóm gépet is figyeljen egyszerre, miközben a lidar alapú autonóm platform a permetezésen túl más gyümölcsös- és szőlőültetvényi műveleteket is támogathat.

„A John Deere döntése, hogy integrálja az Ouster Rev8 digitális lidar technológiáját, fontos mérföldkő az amerikai mezőgazdaság jövője szempontjából” – mondta Angus Pacala, az Ouster vezérigazgatója. „Ahogy a GUSS az Ouster digitális lidarját használja önvezető flottájában, felhatalmazzuk a termelőket, hogy új szintre emeljék a pontosságot és a hatékonyságot. Ez a bejelentés többről szól, mint pusztán technológiáról. Arról szól, hogy megbízható megoldásokat skálázunk, amelyek rugalmasabbá és fenntarthatóbbá teszik a mezőgazdasági műveleteket.”

FORRÁS