Der Autohersteller Mercedes-Benz und NVIDIA bauen ihre Partnerschaft aus, um gemeinsam die nächste Generation automatisierter Fahrsysteme zu entwickeln.
Im Mittelpunkt stehen neue KI-Technologien, die Fahrzeuge künftig auch durch komplexe Verkehrssituationen führen sollen. Die Zusammenarbeit umfasst sowohl erweiterte Assistenzfunktionen für den Stadtverkehr als auch die Entwicklung vollständig automatisierter Fahrzeuge.
Mercedes-Benz kombiniert MB.OS mit NVIDIA-Technologie
Die technische Grundlage bildet das Mercedes-Benz Operating System (MB.OS), das mit der Rechen- und Sensorarchitektur NVIDIA Hyperion zusammenarbeitet. Hinzu kommen KI-basierte Fahrsoftware und zusätzliche Sicherheitssysteme.
Die wichtigsten Bestandteile der Zusammenarbeit:
- MB.OS: Fahrzeugbetriebssystem für neue Fahrfunktionen und Softwareupdates über das Internet.
- NVIDIA Hyperion: Rechen- und Sensorarchitektur zur Verarbeitung der Fahrzeugumgebung.
- NVIDIA Alpamayo: KI-basierte Fahrsoftware für komplexe Verkehrssituationen, urbane Navigation und automatisiertes Parken.
- NVIDIA Halos: Zusätzliche Sicherheitsarchitektur mit einem zweiten, unabhängigen Sicherheitssystem.
Besonders interessant ist die geplante Weiterentwicklung in Richtung SAE-Level 4. Fahrzeuge dieser Automatisierungsstufe können innerhalb festgelegter Einsatzbedingungen sämtliche Fahraufgaben übernehmen, ohne dass ein Fahrer eingreifen muss. Mercedes-Benz und NVIDIA nennen ausdrücklich auch sogenannte Robolimousinen als mögliches Anwendungsgebiet.
Konkrete Einführungstermine, Fahrzeugmodelle oder Preise nennt Mercedes-Benz bislang nicht. Die Ankündigung beschreibt damit vor allem die langfristige technische Ausrichtung und noch keine unmittelbar bevorstehende Markteinführung.
NVIDIA-Technologie auch in der Fahrzeugproduktion
Die Partnerschaft reicht über das automatisierte Fahren hinaus. Mercedes-Benz nutzt NVIDIA-Technologien bereits für Simulationen in der Fahrzeugentwicklung und innerhalb seines digitalen Produktionsökosystems MO360. Dort sollen KI-Anwendungen unter anderem die Planung und Effizienz der weltweiten Fertigung verbessern.
Für Autofahrer dürfte vor allem interessant werden, wie schnell die gemeinsam entwickelten Funktionen tatsächlich in Serienfahrzeugen ankommen. Die technische Grundlage wird ausgebaut, doch zwischen leistungsfähiger KI und zuverlässig automatisiertem Fahren im öffentlichen Straßenverkehr liegt weiterhin ein erheblicher Entwicklungsaufwand.
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