NVIDIA läutet eine neue Ära des KI-definierten Fahrens ein und bringt seine NVIDIA DRIVE AV-Software mit erweiterten Level-2-Punkt-zu-Punkt-Fahrerassistenzfunktionen auf US-amerikanische Straßen. Die Markteinführung wird bis Ende dieses Jahres erwartet – beginnend mit Mercedes-Benz, einem langjährigen Partner bei der Weiterentwicklung sicherer und intelligenter Mobilität.

Der brandneue Mercedes-Benz CLA – das erste Fahrzeug der Marke mit der MB.OS-Plattform – bietet fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme, die von NVIDIAs Full-Stack-DRIVE-AV-Software, KI-Infrastruktur und beschleunigter Rechenleistung unterstützt werden.

Dieses Design ermöglicht möglicherweise drahtlose Updates zukünftiger Upgrades und neuer Funktionen, einschließlich geplanter Verbesserungen an MB.DRIVE ASSIST PRO, die ab Werk und über den Mercedes-Benz Store verfügbar sein könnten.

Der CLA hat kürzlich die Höchstwertung von fünf Sternen im EuroNCAP-Sicherheitsprogramm erhalten. Die Leistungsfähigkeit der aktiven Sicherheitsfunktionen von MB.DRIVE bei der Unfallvermeidung und -minderung trug maßgeblich zu dieser Bestnote bei.

„Da die Automobilindustrie zunehmend auf physikalische KI setzt, bildet NVIDIA das intellektuelle Rückgrat, das jedes Fahrzeug programmierbar, aktualisierbar und durch Daten und Software kontinuierlich verbesserungsfähig macht“, sagte Ali Kani, Vizepräsident Automotive bei NVIDIA. „Angefangen mit Mercedes-Benz und seinem beeindruckenden neuen CLA feiern wir einen herausragenden Erfolg in den Bereichen Sicherheit, Design, Ingenieurskunst und KI-gestütztes Fahren, der jedes Auto in eine lebende, lernende Maschine verwandelt.“

NVIDIA DRIVE AV – eine Dual-Stack-Architektur für intelligente Sicherheit und Leistung

NVIDIA DRIVE AV nutzt eine durchgängige KI-Architektur für das Fahren, parallel dazu eine klassische Sicherheitsarchitektur – basierend auf dem NVIDIA Halos-Sicherheitssystem –, die Redundanz und zusätzliche Sicherheitsfunktionen bietet. Dadurch können Fahrzeuge aus großen Mengen realer und synthetischer Fahrdaten lernen und Fahrer bei der sicheren Navigation in komplexen Umgebungen und Szenarien mit menschenähnlichen Entscheidungen unterstützen.

Für Verbraucher bedeutet dies mehr Vertrauen und Komfort, da integrierte Redundanz- und Ausfallsicherungsmechanismen eine sichere Fahrt gewährleisten. Halos stellt sicher, dass das Fahrzeug innerhalb definierter Sicherheitsparameter arbeitet.

Diese einheitliche Architektur ermöglicht fortschrittliche Funktionen für automatisiertes Fahren der Stufe 2 mit erweiterter Funktionalität, darunter Punkt-zu-Punkt-Navigation in komplexen Stadtgebieten, fortschrittliche aktive Sicherheit mit proaktiver Kollisionsvermeidung und automatisiertes Einparken auf engstem Raum. Darüber hinaus ermöglicht sie die kooperative Lenkung zwischen System und Fahrer.

Menschliches Fahren in der Stadt mit durchgängigen KI-Modellen

Die Deep-Learning-Modelle von NVIDIA bilden die Grundlage für eine neue Generation KI-gestützter Systeme für das Fahren in der Stadt. Diese Modelle interpretieren den Verkehr ganzheitlich und ermöglichen es Fahrzeugen so:

• Navigieren Sie intelligent durch Fahrspurwahl, Abbiegen und Routenverfolgung in verkehrsreichen oder unbekannten Gebieten.
• Seien Sie sich der Gefahren im Straßenverkehr (Fußgänger, Radfahrer, Rollerfahrer) bewusst und reagieren Sie proaktiv – beispielsweise durch Vorfahrt gewähren, anstoßen oder anhalten –, um Kollisionen zu verhindern.
• Unterstützen Sie Fahrer während ihrer Fahrten dabei, sicher von jeder beliebigen Adresse zu jeder beliebigen Adresse zu gelangen – zum Beispiel von zu Hause zur Arbeit.

Beschleunigung der Fertigung durch physische KI und digitale Fabriken

NVIDIA und Mercedes-Benz revolutionieren auch die Fahrzeugherstellung durch einen digitalen Ansatz unter Verwendung der NVIDIA Omniverse-Bibliotheken.

Mithilfe digitaler Zwillinge von Fabriken und Montagelinien können Ingenieure Abläufe virtuell planen, gestalten und optimieren, Ausfallzeiten reduzieren und die Entwicklungszyklen beschleunigen. Omniverse und die NVIDIA Cosmos-Plattform ermöglichen es Entwicklern, intelligente Fahrsoftware in simulierten Umgebungen zu testen und zu validieren, bevor sie im realen Einsatz zum Einsatz kommt.

Cloud-to-Car-Entwicklung: NVIDIAs Drei-Computer-Architektur

Alle intelligenten Fahrsysteme mit NVIDIA-Technologie nutzen eine gemeinsame Cloud-to-Car-Entwicklungspipeline, die reale Daten in Milliarden simulierter Kilometer umwandelt und so die Verbesserung beschleunigt:

• Trainingsinfrastruktur: NVIDIA DGX -Systeme nutzen GPU-Computing im großen Maßstab, um DRIVE AV-Grundlagenmodelle anhand vielfältiger, globaler Datensätze zu trainieren. Diese Modelle erfassen das menschliche Fahrverhalten in Millionen von realen Fahrszenarien.
• Simulation und Validierung: Die Simulationsumgebungen NVIDIA Omniverse und Cosmos ermöglichen physikalisch präzise Tests und die Generierung von Szenarien. Entwickler können neue Funktionen vor der Bereitstellung in Tausenden von Grenzfällen validieren und so Daten aus der realen Welt in Milliarden virtueller Kilometer umwandeln.
• Fahrzeuginterne Rechenleistung und Hyperion-Architektur: NVIDIA DRIVE AGX beschleunigt die Rechenprozesse für Wahrnehmung, Sensorfusion und Entscheidungsfindung in Echtzeit und bewältigt komplexe Stadt- und Autobahnszenarien gleichzeitig. DRIVE Hyperion bietet die Rechen- und Sensorarchitektur, die Sensorredundanz und -diversität für ein sicheres und hoch entwickeltes automatisiertes Fahrerlebnis schafft.

Dieser geschlossene Regelkreis gewährleistet eine schnelle Iteration der Fahralgorithmen, liefert durch umfangreiches Training eine außergewöhnliche Genauigkeit, ermöglicht die Sicherheitsvalidierung in Grenzfällen, die im realen Fahrbetrieb selten oder gefährlich sind, und unterstützt den skalierbaren Einsatz auf mehreren Fahrzeugplattformen.

Das Zeitalter des KI-gesteuerten Transports hat begonnen

Neben Mercedes-Benz arbeitet NVIDIA mit einer Vielzahl globaler Automobilhersteller zusammen, um seine umfassende Software, KI-Infrastruktur und fortschrittlichen Computertechnologien für unterschiedlichste Fahrzeugmodelle bereitzustellen. Dieser Ansatz ermöglicht es Pkw- und Lkw-Herstellern, intelligente Fahrfunktionen und Sicherheitsinnovationen in großem Umfang zu integrieren und gleichzeitig Entwicklung, Implementierung und zukünftige Upgrades zu vereinfachen.