SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Uber plant, eine der weltweit größten Netzwerke autonomer Fahrzeuge zu etablieren, unterstützt durch die KI-Architektur von NVIDIA. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, die nächste Generation von Robotaxi- und autonomen Lieferflotten zu beschleunigen und weltweit zu expandieren.
Uber hat eine bedeutende Partnerschaft mit NVIDIA angekündigt, um die Entwicklung und den Einsatz autonomer Fahrzeugflotten zu beschleunigen. Diese Zusammenarbeit wird durch die fortschrittliche KI-Architektur von NVIDIA unterstützt, die es Uber ermöglicht, seine globalen autonomen Flotten erheblich zu erweitern. Stellantis wird als einer der ersten OEMs mindestens 5.000 Fahrzeuge der Stufe 4 liefern, die mit NVIDIA DRIVE AGX Hyperion ausgestattet sind, um den Betrieb von Robotaxis in den USA und international zu unterstützen.
Die Fahrzeuge werden in Zusammenarbeit mit NVIDIA und anderen Partnern des Uber-Ökosystems entwickelt und nutzen die neuesten Upgrades der NVIDIA DRIVE AGX Hyperion-Plattform. Diese Plattform bietet eine modulare Rechen- und Sensorarchitektur, die für vollautonomes Fahren ausgelegt ist. Uber wird die End-to-End-Flottenoperationen überwachen, einschließlich Fernunterstützung, Laden, Reinigung, Wartung und Kundensupport.
Die Partnerschaft zwischen Uber und NVIDIA markiert einen wichtigen Schritt in der Entwicklung autonomer Mobilität, die Städte sicherer, sauberer und effizienter machen soll. Laut Dara Khosrowshahi, CEO von Uber, wird die autonome Mobilität die Städte zum Besseren verändern, und die Zusammenarbeit mit NVIDIA sei ein entscheidender Schritt, um diese Vision Wirklichkeit werden zu lassen. Antonio Filosa, CEO von Stellantis, betont, dass autonome Mobilität neue, erschwinglichere Transportmöglichkeiten für Kunden eröffne.
Ein weiterer Aspekt dieser Zusammenarbeit ist die Entwicklung einer Robotaxi-Datenfabrik, die von der NVIDIA Cosmos-Plattform für physische KI unterstützt wird. Uber wird über 3 Millionen Stunden an spezifischen Fahrdaten sammeln, um das Training und die Validierung von L4-Modellen zu unterstützen. NVIDIA wird GPUs, Cosmos und zugehörige Werkzeuge für die Datenkuratierung, Simulation und kontinuierliche Verbesserung der Autonomiestacks bereitstellen. Diese Fähigkeiten bilden einen leistungsstarken Datenmotor, der darauf abzielt, den Weg von Pilotprojekten zur profitablen Autonomiedeployment zu verkürzen.
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