Shanghai (Gasgoo)- El 21 de julio, la empresa china de tecnología de conducción autónoma WeRide anunció el lanzamiento oficial de su plataforma de cómputo de alto rendimiento HPC 3.0, desarrollada en colaboración con Lenovo Vehicle Computing.
La plataforma, que se implementó por primera vez en el Robotaxi GXR de nueva generación de WeRide, está impulsada por el último chip DRIVE Thor X de NVIDIA y tiene como objetivo ofrecer una solución rentable y escalable para comercializar la tecnología de conducción autónoma.
Construida sobre el controlador de dominio AD1 de Lenovo Vehicle Computing para la conducción autónoma de nivel 4, la plataforma HPC 3.0 integra dos chips NVIDIA DRIVE AGX Thor, que ofrecen hasta 2.000 TOPS de potencia de cómputo de IA. Admite cargas de trabajo exigentes, como modelos de IA generativa y modelos de visión-lenguaje, y funciona con el sistema DriveOS certificado. El proceso de entrenamiento aprovecha la plataforma de cómputo acelerado NVIDIA DGX para garantizar un rendimiento óptimo del sistema.
Diseñada con una alta integración en mente, la plataforma HPC 3.0 incorpora funciones clave, como puertas de enlace Ethernet y CAN, navegación inercial y detección de colisiones, lo que reduce considerablemente la necesidad de hardware adicional. Esta arquitectura simplificada reduce los costes de fabricación y simplifica el mantenimiento postventa. Según WeRide, la plataforma reduce los costes del kit de conducción autónoma en un 50 %, reduce el coste total de propiedad (TCO) en un 84 % y reduce el precio de producción en masa a una cuarta parte de la generación anterior.
Como solución de grado automotriz, la plataforma HPC 3.0 cumple con las certificaciones AEC-Q100, ISO 26262 e IATF 16949. Cuenta con un diseño de redundancia múltiple para cumplir con los requisitos de seguridad ASIL-D, con una tasa de fallas inferior a 50 FIT y un tiempo medio entre fallas (MTBF) de 120.000 a 180.000 horas, lo que cubre una vida útil de diseño de 10 años o 300.000 kilómetros.
La plataforma también demuestra una gran resistencia ambiental, ya que funciona en temperaturas de -40 °C a 85 °C y pasa pruebas exhaustivas de envejecimiento térmico, impacto mecánico, corrosión por salpicaduras de sal y cumplimiento de los COV (compuestos orgánicos volátiles), lo que la hace ideal para su implementación global en regiones con climas extremos, como Oriente Medio y el sudeste asiático.
El fundador y CEO de WeRide, el Dr. Tony Xu Han, señaló que la plataforma HPC 3.0 mejora considerablemente la fiabilidad y la capacidad de respuesta del Robotaxi GXR, al tiempo que reduce las barreras para su lanzamiento comercial. El GXR ya ha funcionado de manera segura en carreteras públicas durante más de 2.000 días, y se espera que la nueva plataforma informática impulse aún más su escalabilidad.
El Sr. Tang Xinyue, director de Lenovo Vehicle Computing, destacó que la implementación del controlador de dominio AD1 marca un paso hacia la estandarización y la adopción masiva de la conducción autónoma de nivel 4. Las dos empresas planean ampliar su asociación para incluir minibuses autónomos, vehículos de limpieza y otras plataformas de nivel 4, con el objetivo de lograr una cobertura total en movilidad urbana, logística y servicios municipales.
Ali Kani, vicepresidente y director general del equipo de automoción de NVIDIA, subrayó que los sistemas de nivel 4 construidos sobre la infraestructura de cómputo acelerado y DriveOS de NVIDIA están sentando las bases para una movilidad autónoma segura y escalable. Describió la colaboración entre WeRide y Lenovo como un ejemplo sólido de cómo la tecnología avanzada se está integrando en aplicaciones del mundo real.
El lanzamiento del HPC 3.0 subraya la búsqueda continua de la industria por equilibrar el rendimiento informático con la eficiencia de costos. WeRide dijo que su objetivo es lograr ese equilibrio mediante la optimización de la selección de chips, la integración de sistemas y los procesos de producción. Sin embargo, si estos ahorros de costos pueden mantenerse a escala y qué tan bien se adapta el sistema a los mercados globales dependerá en última instancia de los resultados operativos del mundo real.
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