NVIDIA si unisce a Hyundai, Kia, Geely, BYD e tanti altri: l'IA dominerà la guida autonoma
di Vittorio Rienzo pubblicata il 18 Marzo 2026, alle 13:07 nel canale Auto Elettriche
NVIDIA amplierà l'adozione della piattaforma DRIVE Hyperion per la guida autonoma con il supporto di numerosi costruttori e aziende di mobilità. Nuove collaborazioni con Hyundai Motor Group, Kia, Geely, BYD, Nissan, Motional e altri giganti del settore
NVIDIA continua a rafforzare la propria presenza nel settore automotive con l'espansione della piattaforma NVIDIA DRIVE Hyperion, sempre più adottata da costruttori automobilistici e aziende attive nella mobilità autonoma. Tra i nuovi partner figurano BYD, Geely, Isuzu e Nissan, mentre diversi operatori di servizi di mobilità stanno integrando la stessa architettura per sviluppare robotaxi e veicoli autonomi di nuova generazione.
La piattaforma DRIVE Hyperion rappresenta una architettura di riferimento completa che integra calcolo, sensori, networking e sistemi di sicurezza, progettata per accelerare lo sviluppo di veicoli autonomi e semplificare le strategie di distribuzione globale. L'adozione di un framework standardizzato consente ai produttori di ridurre i tempi di validazione e migliorare l'apprendimento delle flotte grazie ai dati raccolti su larga scala.
I costruttori come BYD, Geely e Nissan stanno sviluppando nuovi programmi di guida autonoma livello 4 basati sulla piattaforma NVIDIA DRIVE Hyperion, che utilizza una architettura di calcolo pronta per la produzione insieme a un ecosistema di sensori integrati.
Isuzu e TIER IV lavorano invece allo sviluppo di autobus autonomi di livello 4 utilizzando il SoC NVIDIA DRIVE AGX Thor, progettato per gestire carichi di lavoro complessi legati alla percezione dell'ambiente, al calcolo delle traiettorie e alla gestione della sicurezza.

Il software di sicurezza della piattaforma si basa su NVIDIA Halos OS, una architettura a tre livelli costruita su DriveOS certificato ASIL-D. Il sistema integra un livello intermedio dedicato alla sicurezza e applicazioni pronte per la distribuzione, tra cui uno stack di sicurezza attiva compatibile con i requisiti a cinque stelle di NCAP.
Per rafforzare il processo di validazione, aziende come AEye, Flex, Gatik, Hesai, Lucid, MIRA, PlusAI, Qt Group, Saphira e Valeo stanno partecipando al laboratorio NVIDIA Halos AI Systems Inspection Lab, dedicato alla verifica dei sistemi di guida autonoma basati su AI.
Il settore dei robotaxi rappresenta uno degli ambiti di sviluppo più attivi per DRIVE Hyperion. Uber, ad esempio, sta costruendo una rete globale di ride-hailing autonomo basata sulla piattaforma NVIDIA. Le due aziende prevedono il lancio di una flotta completamente alimentata dal software NVIDIA DRIVE AV entro il 2028 in 28 città distribuite su quattro continenti.
Il rollout inizierà nel 2027 con le aree di Los Angeles e San Francisco Bay Area. La flotta utilizzerà sia il sistema operativo Halos OS sia i modelli AI NVIDIA Alpamayo, con l'obiettivo di accelerare lo sviluppo e la distribuzione di robotaxi su larga scala. Anche aziende come Bolt, Grab e Lyft stanno utilizzando DRIVE Hyperion per portare avanti programmi di mobilità autonoma basati su flotte definite dal software.

Nel frattempo, NVIDIA ha anche presentato Alpamayo 1.5, un aggiornamento rilevante del portafoglio di modelli AI destinati alla guida autonoma. Il sistema introduce un modello di ragionamento controllabile, capace di elaborare diversi input tra cui video di guida, cronologia dei movimenti del veicolo, indicazioni di navigazione e prompt in linguaggio naturale.
Il modello produce traiettorie di guida accompagnate da tracce di ragionamento, caratteristica che consente agli sviluppatori di impostare vincoli e comportamenti attraverso prompt e parametri di navigazione.
Tra le novità tecniche figurano il supporto multi-camera flessibile e parametri configurabili per i sensori, caratteristiche che semplificano l'adozione dello stesso stack AI su diverse piattaforme di veicoli. Il progetto Alpamayo ha già superato 100.000 download da parte di sviluppatori automotive.

Il sistema permette inoltre di analizzare situazioni rare o imprevedibili, come ostacoli insoliti o comportamenti complessi degli utenti della strada, grazie alla possibilità di rivedere gli scenari, interrogare le decisioni del modello e aggiornare le regole di comportamento.
Per supportare lo sviluppo dei sistemi di guida autonoma, NVIDIA ha introdotto anche Omniverse NuRec, una tecnologia basata su 3D Gaussian Splatting che ricostruisce ambienti realistici a partire dai dati raccolti nel mondo reale.
La piattaforma consente di creare simulazioni interattive ad alta fedeltà per testare i sistemi AI in scenari complessi senza costruire manualmente ogni ambiente virtuale. NuRec sarà disponibile nel catalogo NVIDIA NGC e viene già utilizzato da diversi fornitori di strumenti per la guida autonoma come 51WORLD, dSPACE e Foretellix.
Tra i primi utilizzatori figura anche Mcity dell'Università del Michigan, che utilizza la tecnologia per realizzare un digital twin del proprio circuito di test dedicato alla ricerca sui veicoli autonomi.

Parallelamente all'espansione dell'ecosistema DRIVE Hyperion, NVIDIA ha annunciato una collaborazione più ampia con Hyundai Motor Company e Kia Corporation. L'accordo prevede l'integrazione delle tecnologie di guida autonoma NVIDIA nei veicoli del gruppo, con sistemi che partono dal livello 2 di assistenza alla guida fino ad arrivare a piattaforme di livello 4.
Il progetto combina le capacità di sviluppo di software-defined vehicle (SDV) del gruppo Hyundai con l'infrastruttura di calcolo accelerato e IA NVIDIA, con l'obiettivo di costruire uno stack autonomo scalabile basato su dati reali di guida. La collaborazione prevede inoltre possibili sviluppi con Motional, la joint venture del gruppo dedicata ai robotaxi, per accelerare i servizi di mobilità autonoma di nuova generazione.
L'integrazione dei dati provenienti da flotte globali, insieme alla piattaforma di calcolo NVIDIA, permetterà di costruire un ciclo continuo di sviluppo che include raccolta dati su larga scala, addestramento dei modelli AI, simulazione, validazione e distribuzione sui veicoli di produzione.










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