BYD, Geely i Nissan chcą oprzeć seryjne systemy autonomicznej jazdy nowej generacji na platformie NVIDIA DRIVE Hyperion. To ważny ruch, bo mowa już nie o asystentach kierowcy, ale o projektach poziomu 4 autonomii, czyli takich, w których auto w określonych warunkach może prowadzić się samo bez ciągłego nadzoru człowieka.
Informacja padła podczas konferencji NVIDIA GTC 2026 w San Jose. Producent układów nie ogłosił gotowego auta dla klientów, tylko pakiet technologii, na którym marki mają budować przyszłe modele i systemy do produkcji na dużą skalę.
O co chodzi w platformie DRIVE Hyperion
DRIVE Hyperion to kompletna platforma rozwojowa dla samochodów autonomicznych. Łączy sprzęt, system operacyjny, warstwę bezpieczeństwa i narzędzia do trenowania oraz testowania sztucznej inteligencji.
W centrum znajduje się układ DRIVE AGX Thor, czyli komputer pokładowy o bardzo dużej mocy obliczeniowej, zaprojektowany pod autonomiczną jazdę. Całość działa na DriveOS, który ma certyfikację ASIL D, czyli najwyższy poziom bezpieczeństwa funkcjonalnego stosowany w motoryzacji.
NVIDIA dorzuca do tego architekturę bezpieczeństwa Halos oraz pakiet aktywnego bezpieczeństwa zgodny z wymaganiami pięciogwiazdkowego NCAP. Dla producentów aut to istotne, bo skraca drogę od laboratorium do wdrożenia w samochodzie produkcyjnym.
| Element | Co wnosi |
|---|---|
| DRIVE AGX Thor | Komputer o wysokiej mocy obliczeniowej dla systemów autonomicznej jazdy |
| DriveOS | System operacyjny z certyfikacją ASIL D |
| Halos | Architektura bezpieczeństwa dla pojazdów autonomicznych |
| Active safety stack | Pakiet bezpieczeństwa zgodny z wymogami 5-star NCAP |
| Alpamayo 1.5 | Model AI analizujący obraz z kamer, nawigację i polecenia językowe |
| Omniverse NuRec | Symulacja i testy skrajnych scenariuszy dla autonomii poziomu 4 |
To już nie jest zwykły asystent pasa ruchu
Najciekawszy element tej układanki to deklarowany cel, czyli Level 4. Taki system ma samodzielnie prowadzić auto w wybranych scenariuszach i obszarach działania. Kierowca nie musi wtedy stale kontrolować jazdy, jak przy typowych systemach poziomu 2.
To oznacza dużo wyższe wymagania dla sprzętu, oprogramowania i procedur bezpieczeństwa. W praktyce producenci potrzebują nie tylko szybkiego komputera, ale też ogromnej liczby testów, walidacji i symulacji. Właśnie dlatego NVIDIA sprzedaje dziś nie sam chip, tylko cały ekosystem.
Innew podobnym temacie
Nowy model AI ma „rozumować” trasę jazdy
Podczas GTC 2026 NVIDIA pokazała też nową wersję otwartego modelu Alpamayo 1.5. Ten model potrafi przetwarzać obraz z kamer auta, dane nawigacyjne i polecenia zapisane językiem naturalnym, a potem generować trajektorię jazdy wraz z logiką decyzyjną.
To ważne, bo branża odchodzi od prostych, sztywno zapisanych reguł na rzecz modeli, które łączą percepcję otoczenia z planowaniem ruchu. NVIDIA podała, że od premiery model został pobrany i użyty przez ponad 100 tys. deweloperów motoryzacyjnych na świecie.
Dla producentów aut to szansa na szybsze szkolenie systemów i łatwiejsze wdrażanie nowych funkcji. Dla klientów końcowych liczy się jednak coś innego: czy takie rozwiązania będą działały przewidywalnie w realnym ruchu, a nie tylko na pokazach i w materiałach promocyjnych.
Symulacje mają obniżyć koszt testów na drogach
Drugą nowością jest Omniverse NuRec, czyli system symulacyjny oparty na technologii 3D Gaussian splatting. Jego zadaniem jest odtwarzanie realistycznych środowisk i przeprowadzanie testów przeciążeniowych dla decyzji podejmowanych przez system autonomiczny.
W praktyce chodzi o możliwość zasymulowania skrajnych sytuacji, których trudno lub niebezpiecznie szukać na zwykłych drogach. To może wyraźnie obniżyć koszt walidacji, bo część pracy da się wykonać w świecie wirtualnym zamiast w tysiącach godzin jazd testowych.
Dla poziomu 4 to szczególnie ważne. Im bardziej samochód ma działać samodzielnie, tym więcej trzeba sprawdzić wyjątków, błędów i rzadkich zdarzeń.
Kto już korzysta z platformy NVIDIA
Lista marek korzystających z rozwiązań NVIDIA jest już długa i pokazuje, że firma mocno weszła do chińskiej motoryzacji. Według informacji podanych przez producenta, z platformy DRIVE korzystają już m.in.:
- Li Auto L9
- XPeng G6, G9 i P7i
- Zeekr 7X
- NIO ONVO L60
- Xiaomi SU7 i YU7
- GAC Aion Hyper GT
Teraz do grona marek rozwijających kolejne systemy na tej bazie dołączają BYD, Geely i Nissan. Osobno podano też, że Isuzu oraz firma TIER IV pracują nad autobusami autonomicznymi poziomu 4 z układem DRIVE AGX Thor.
Co z tego wynika dla rynku
Ta wiadomość pokazuje, że wyścig w autonomii coraz mocniej przesuwa się z pojedynczych funkcji auta na całe platformy obliczeniowe i gotowe środowiska programistyczne. NVIDIA próbuje zająć w motoryzacji pozycję podobną do tej, którą ma dziś w AI dla centrów danych.
Dla BYD i Geely to droga do przyspieszenia prac nad bardziej zaawansowaną autonomią bez budowania całego stosu technologicznego od zera. Dla Nissana to sygnał, że także tradycyjni producenci szukają gotowych partnerów technologicznych, jeśli chcą nadążyć za tempem rozwoju oprogramowania w autach.
Największe pytanie pozostaje jedno: które z tych zapowiedzi najszybciej przełożą się na seryjne samochody dostępne dla zwykłych kierowców, a które zostaną na etapie ograniczonych wdrożeń flotowych i pilotaży. Jak myślicie, czy to właśnie chińskie marki pierwsze spopularyzują auta z autonomią poziomu 4?
Dołącz do dyskusji