Einride setzt künftig bei autonomen Lkw auf Nvidias Hyperion
Einride baut die nächste Generation seines autonomen Fahrsystems auf Nvidia Hyperion auf. Die Kooperation soll Entwicklung, Training und Validierung beschleunigen und die Technik für einen breiteren Einsatz im schweren Güterverkehr vorbereiten.
Die Zusammenarbeit umfasst unter anderem Rechenarchitektur, Sensorik sowie Werkzeuge für Training und Validierung autonomer Fahrfunktionen.
Einride
Einride und Nvidia bauen ihre Zusammenarbeit im Bereich autonomer Nutzfahrzeuge aus. Das schwedische Technologieunternehmen will die nächste Generation seines Fahrsystems „Einride Driver" auf Basis der Hyperion-Plattform des US-Technologiekonzerns entwickeln. Im Mittelpunkt stehen Anwendungen auf Fernstraßen und im suburbanen Güterverkehr. Einride will Nvidia Hyperion an die Anforderungen schwerer Nutzfahrzeuge anpassen. Die Partner wollen dazu unter anderem die Rechen-, Sensor- und Sicherheitsarchitektur für den Einsatz im Güterverkehr weiterentwickeln. Hyperion dient als Referenzarchitektur für automatisierte Fahrzeuge der Stufe 4 und verbindet Rechenhardware mit Sensorik und Komponenten für die Absicherung autonomer Fahrfunktionen.
Die Aufgaben bleiben dabei zwischen den Unternehmen getrennt. Einride entwickelt und betreibt sein autonomes Fahrsystem weiterhin selbst. Dazu zählen nach Angaben des Unternehmens auch die Sicherheitsvalidierung, regulatorische Freigaben und der Einsatz bei Kunden. Nvidia stellt die zugrunde liegende Rechenplattform sowie Werkzeuge für die Entwicklung künstlicher Intelligenz bereit. Damit setzt der schwedische Anbieter nicht auf ein vollständiges Fahrsystem von Nvidia. Vielmehr soll die technische Infrastruktur des Chipherstellers als Grundlage für den eigenen Softwarestack dienen.
KI-Modelle sollen mit Blackwell trainiert werden
Für Entwicklung und Training seiner Modelle plant Einride außerdem den Einsatz von Nvidias Blackwell-Architektur. Die Rechenleistung soll über einen von Nvidia validierten Cloud-Partner bereitgestellt werden. Einride will diese Infrastruktur zum Trainieren, Testen und Verfeinern seiner Modelle für automatisiertes Fahren nutzen.
Hinzu kommt Nvidia Cosmos. Die Plattform soll Einride dabei unterstützen, Kameraaufnahmen zu durchsuchen und relevante Situationen für Entwicklung und Validierung herauszufiltern. Besonders seltene oder komplexe Verkehrssituationen könnten so gezielter für das Training aufbereitet werden.
Daneben sollen reale Daten durch synthetisch erzeugte Szenarien ergänzt werden. Der Logistikspezialist verspricht sich davon eine größere Bandbreite an Trainingsfällen. In welchem Umfang synthetische Daten künftig in den Entwicklungsprozess einfließen sollen, teilte das Unternehmen nicht mit.
Bestehendes Frachtnetz soll stärker automatisiert werden
Die Kooperation ist auf eine Ausweitung autonomer Transporte innerhalb des bestehenden Einride-Netzes ausgerichtet. Nach Angaben des Unternehmens sind bereits mehrere hundert elektrische Lastwagen in den USA, Europa und dem Nahen Osten im Einsatz. Dazu gehörten auch autonome Fahrzeuge in vertraglich vereinbarten Kundenprojekten.
Bis 2028 rechnet Einride auf Grundlage der bislang über seine Plattform erfassten Kundennachfrage mit einer Flotte von 1.500 bis 2.000 Fahrzeugen. Rund 80 Prozent dieser Nachfrage seien mittelfristig grundsätzlich für eine Automatisierung geeignet. Dabei handelt es sich um eine Einschätzung des Unternehmens und nicht um bereits zugesagte autonome Einsätze.
Die neue technische Basis soll es dem Anbieter ermöglichen, sein autonomes Fahrsystem auf einen größeren Teil dieses Netzes auszudehnen. Konkrete Angaben zu Stückzahlen, Einsatzregionen oder einem Zeitplan für Fahrzeuge auf Hyperion-Basis machte Einride zunächst nicht.
Nvidia erweitert Hyperion-Ökosystem
Für Nvidia fügt sich die Kooperation in den Ausbau von Hyperion als gemeinsame Entwicklungsplattform für hochautomatisierte Fahrzeuge ein. Der Halbleiterkonzern arbeitet inzwischen mit mehreren Fahrzeugherstellern und Mobilitätsanbietern an entsprechenden Anwendungen. Dazu gehören Programme für Pkw, Robotaxis und Nutzfahrzeuge.
Im Schwerlastverkehr soll die Zusammenarbeit mit Einride nun zeigen, wie sich die Referenzarchitektur auf die besonderen Anforderungen autonomer Frachttransporte übertragen lässt. Für Einride könnte eine standardisierte Rechen- und Sensorbasis zugleich den Entwicklungsaufwand für weitere Fahrzeugplattformen reduzieren. Ob und in welchem Umfang sich daraus kürzere Entwicklungszyklen oder niedrigere Betriebskosten ergeben, lässt sich anhand der bisherigen Angaben noch nicht beurteilen.
