- Nvidiaは2027年までにAIチップと自律走行ソフトウェアをロボットタクシー事業者に供給する計画だが、自動車部門は現在収益のわずか1%を占めているにすぎない。
- サンフランシスコで行われた12月のテストドライブでは、2026年型メルセデス・ベンツ CLA セダンが市街地を走行する際の90%で自律走行を実現しました。
- このシステムは、安全性のために主要なAIビジョンモデルとルールベースのバックアップを組み合わせており、2028年の完全自律化を目指しています。
Nvidiaは先週、k it コンピュータチップと自律走行ソフトウェアを企業に提供します 実行中 ロボタクシーのフリートは、2027年のサービス開始を予定しています。
この動きはNvidiaの自動車事業を拡大していますが、それでも全体のわずかな一部にすぎません。 10月で終了した四半期において、自動車およびロボット用チップは5億9,200万ドルを生み出し、その期間にNvidiaが販売した総額の約1%でした。
チップメーカーは昨年10月、Uberと提携して自律走行タクシーの技術を開発すると発表した。
テスト ドライブは期待感を抱かせていますが いくつかの 課題
その後、12 月に Nvidia は 都市部の運転を 自動で 処理できるソフトウェアを 車 向けに リリースしました。メルセデス・ベンツは、このシステムを 搭載し 、 2026 年後半に 発売される 車両 に導入し、サンフランシスコのような 複雑な 都市部道路の 管理 を可能にします。
Nvidiaは自動車メーカーにコンピュータプロセッサとテストソフトウェアも提供しています。同社は、Drive AGX Thor車載コンピュータを1台あたり約3,500ドルで販売しています。Nvidiaはこれが自動車メーカーが自律走行機能の開発に費やすお金を減らし、消費者により早く届けるのを助けると述べています。
同社は各メーカーと協力して、 技術 を異なる 車種に合わせて 調整 しています。これには 車両の加速性能など も含まれます。「『あなたのチップ上で私のソフトウェアのトレーニングと最適化を手伝ってほしいが、シミュレーションは自社で行う』という方もいます」と、Nvidia の自動車プラットフォーム部門を 率いる アリ・カーニ氏は述べています。 「hey、 私のソフトウェアのトレーニングと最適化のために あなたの サポートが必要ですが、シミュレーションは自分で 対応します」
運転手なしのタクシーのビジネスは、過去1年で加速した。アルファベット傘下のウェイモが、現在最大の事業を運営している。
Nvidia セットアップ 12月のテストドライブで 何が 同社が テクノロジーでできるかを見せます。 記者やビジネスの専門家は、1時間ほど サンフランシスコを ように、 2026メルセデス・ベンツCLA⟦/N1⟧補完的な提出 wi自動化された運転システム で走行しました。
Mercedes-Benzの安全担当者は、テスト中に運転席に座っていましたが、車両が90%の区間を自律的に運転するのを許可しました。サンフランシスコは、急な坂道、多くの信号機、交通を妨げる配送トラックがあるため、運転条件が厳しく、複雑です。車両はそれの大部分を問題なく処理しました。
ドライバーは確かに一度介入する必要がありました。車は、両側に駐車車両や荷下ろし中のトラックがある4車線の道路を、2台のバスとウェイモの自動運転車が入り乱れて混乱した状況ですべて通過しようとしていたという厄介な事態に直面しました。
Nvidiaはこのシステムを「レベル2プラスプラス」技術と呼び、テスラのフルセルフドライビング機能と同じカテゴリに位置づけている。同社は、このシステムが将来的に「パーキング・トゥ・パーキング」運転を提供する予定だと述べている。これは、ある駐車スペースから別の駐車スペースに入るまでのすべてを処理することを意味する。ただし、この機能は最初のメルセデス・ベンツCLAモデルには搭載されない。
「あなたが intimidationを感じるような駐車状況であれば、その車両が解決してくれます」と、Mercedes-Benz Groupを率いるOla Källeniusは、月曜日のNvidiaのイベントで語りました。
メルセデス・ベンツの車 は昨年 ヨーロッパで販売を開始し、 今年 アメリカ に 登場します とカニ氏は述べました。初期モデル にはレーンキープ機能 や 運転支援機能 が搭載されていました。これらの車両はソフトウェア による レーンチェンジ機能 を追加 ダウンロード で獲得し、今年中に対人手なしでの高速道路走行、都市部ナビゲーション、パーク・トゥ・パーク機能を備えるようになります。
デュアルシステムは 乗客の安全を確保することを目指しています
Nvidia 実行 Drive搭載車両では、安全を確保するために2つの独立したコンピュータシステムを 使用しています。 この 主要な システム 使用 Nvidia 呼びます ビジョン言語モデルを使用しており、これはコンピュータが 2倍以上 カメラ 参照 提供 を使って運転経路を判断することに依存しています。
バックアップ安全システムは、停止標識で常に停止するなどの設定されたルールに従って作動し、メインコンピュータがどうすべきか迷った場合に介入する。同社は、コンテンツ生成用のコンピュータ技術の新しい進歩が、同社のグラフィックスチップによって駆動され、自律走行をより良くするだろうと考えている。
Nvidiaは2028年に自動運転が一般の車の購入者に利用可能になると予測しています。道路を走り、同社は乗客からの音声コマンドに応答する車を望んでいます。「トランスフォーマーとジェネレイティブAIを使えば、もっと多くのことができる」とWu氏は述べています。
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ハニア・フマユン
Hania氏は、金融・経済動向および予測市場の分析における長年の経験を経てCryptopolitanに参加しました。彼女は新興技術、AI、フィンテックに関するトピックを扱ってきました。ライセンスを取得した建築家としての経験は、ニュース記事に活力と精密さを加えています。ラホールの国立芸術大学で建築学の学位を取得し、
