На мероприятии Nvidia GTC Taipei, проходившем в рамках технологической выставки COMPUTEX 2026 на Тайване (Китай), 1 июня компании VinFast , Nvidia и Autobrains объявили о стратегическом партнерстве в разработке программы роботакси 4-го уровня (беспилотного такси) для рынка Юго-Восточной Азии на базе платформы Nvidia Drive Hyperion.
Это сотрудничество знаменует собой шаг вперед для VinFast в ее стратегии по популяризации передовых технологий автономного вождения по доступной цене, а также открывает более практичный подход к решениям в области автономной мобильности в сложных условиях дорожного движения региона.
Таким образом, на основе вычислительной платформы Nvidia Drive Hyperion 10 в сочетании с программным обеспечением Agentic AI от Autobrains для поддержки возможностей автономного вождения, VinFast разрабатывает роботизированную платформу 4-го уровня для рынка Юго-Восточной Азии. Благодаря высокой плотности дорожного движения, разнообразному поведению участников движения и сложной городской среде, Юго-Восточная Азия представляет собой ведущий и строгий полигон для тестирования технологий автономного вождения.
Трехстороннее сотрудничество было инициировано в контексте того, что существующие решения для автономного вождения по-прежнему сталкиваются со многими проблемами, связанными со сложностью системы, высокими вычислительными затратами и нестабильной работой вне контролируемых условий. Для решения этих проблем VinFast, Nvidia и Autobrains разработали модульную открытую архитектуру, объединяющую интеграцию с транспортными средствами, высокопроизводительную вычислительную платформу и программное обеспечение для искусственного интеллекта.
В отличие от традиционных сквозных моделей, Agentic AI от Autobrains использует множество специализированных агентов ИИ, активируемых только при необходимости для решения конкретных задач вождения. Такой подход повышает ситуационную осведомленность в реальных дорожных условиях, снижает требования к вычислительным ресурсам и создает экономически эффективную платформу для масштабирования технологий автономного вождения.
Для VinFast программа сотрудничества обеспечивает основу для разработки передовых решений в области автономного вождения с более экономичной структурой. В частности, архитектура Nvidia Drive Hyperion 10 предоставляет проверенную аппаратную и программную платформу, значительно сокращая объем работ по интеграции, которые обычно занимают годы в программах по созданию автономных транспортных средств.
Профессор Нгуен Ван Дуонг, заместитель генерального директора подразделения разработки функций автономного вождения VinFast и директор научно-исследовательского института ADAS/AD, заявил: «Руководствуясь убеждением, что передовые технологии мобильности не должны быть привилегией избранных, VinFast стремится разрабатывать масштабируемые и доступные решения для автономного вождения в сотрудничестве с ведущими мировыми технологическими партнерами. Вместе с Autobrains и Nvidia мы постепенно создаем практичный и экономически эффективный подход к технологиям мобильности 4-го уровня в динамичной реальной дорожной среде Юго-Восточной Азии».
Риши Дхалл, вице-президент автомобильного подразделения Nvidia, заявил: «Программно-определяемые транспортные средства (SDV) являются движущей силой трансформации автомобильной промышленности. Разработка VinFast 4-го уровня на платформе Nvidia Drive Hyperion в сочетании с программным обеспечением для автономного вождения от Autobrains ускорит разработку безопасных и надежных автономных транспортных средств, подходящих для сложных реальных дорожных условий».
Наряду с глобальной экспансией, VinFast продолжает инвестировать в технологические возможности и свою продуктовую экосистему посредством сотрудничества с ведущими отечественными и международными партнерами. Такой подход помогает компании постепенно улучшать качество продукции, пользовательский опыт и доступность интеллектуальных технологий для электромобилей на многих международных рынках.
Источник: https://www.vietnamplus.vn/vinfast-hop-tac-nvidia-phat-trien-robotaxi-tu-lai-cap-do-4-post1113879.vnp








Комментарий (0)