Shanghai (Gasgoo)- Le 21 juillet, la société chinoise de technologies de conduite autonome WeRide a annoncé le lancement officiel de sa plateforme de calcul haute performance HPC 3.0, développée en collaboration avec Lenovo Vehicle Computing.
Cette plateforme, d’abord déployée dans la nouvelle génération de Robotaxi GXR de WeRide, est alimentée par la dernière puce DRIVE Thor X de NVIDIA et vise à offrir une solution économique et évolutive pour la commercialisation de la technologie de conduite autonome.
Basée sur le calculateur de domaine AD1 de Lenovo Vehicle Computing pour la conduite autonome de niveau 4, la plateforme HPC 3.0 intègre deux puces NVIDIA DRIVE AGX Thor, fournissant jusqu’à 2 000 TOPS de puissance de calcul IA. Elle prend en charge des charges de travail exigeantes telles que l’IA génératrice et les modèles vision-langage, et fonctionne sur le système DriveOS certifié. Le processus d’entraînement utilise la plateforme de calcul accéléré NVIDIA DGX pour garantir des performances système optimales.
Conçue avec une haute intégration, la plateforme HPC 3.0 intègre des fonctions clés telles que les passerelles Ethernet et CAN, la navigation inertielle et la détection de collisions, réduisant ainsi considérablement le besoin d’équipements supplémentaires. Cette architecture simplifiée réduit les coûts de fabrication et simplifie la maintenance après-vente. Selon WeRide, la plateforme réduit de 50 % les coûts de la suite de conduite autonome, de 84 % le coût total de possession (TCO) et divise par quatre le prix de production en série par rapport à la génération précédente.
En tant que solution de niveau automobile, la plateforme HPC 3.0 répond aux certifications, notamment AEC-Q100, ISO 26262 et IATF 16949. Elle dispose d’une conception multi-redondante pour répondre aux exigences de sécurité ASIL-D, avec un taux de défaillance inférieur à 50 FIT et un temps moyen entre défaillances (MTBF) de 120 000 à 180 000 heures, couvrant une durée de vie de conception de 10 ans ou 300 000 kilomètres.
La plateforme démontre également une forte résilience environnementale, fonctionnant à des températures comprises entre -40 °C et 85 °C et ayant passé des tests complets de vieillissement thermique, de chocs mécaniques, de corrosion par salissure et de conformité aux COV (Composés Organiques Volatils), ce qui la rend bien adaptée à un déploiement mondial dans des régions aux climats rigoureux, telles que le Moyen-Orient et l’Asie du Sud-Est.
Le fondateur et PDG de WeRide, le Dr Tony Xu Han, a noté que la plateforme HPC 3.0 améliore considérablement la fiabilité et la réactivité du Robotaxi GXR tout en réduisant les obstacles à son déploiement commercial. Le GXR a déjà circulé en toute sécurité sur les routes publiques pendant plus de 2 000 jours, et la nouvelle plateforme informatique devrait encore améliorer son évolutivité.
M. Tang Xinyue, directeur de Lenovo Vehicle Computing, a souligné que le déploiement du contrôleur de domaine AD1 marque une étape vers la standardisation et l'adoption à grande échelle de la conduite autonome de niveau 4. Les deux sociétés prévoient d'étendre leur partenariat pour inclure des minibus autonomes, des véhicules d'assainissement et d'autres plates-formes de niveau 4, visant une couverture complète des services de mobilité urbaine, de logistique et municipaux.
Ali Kani, vice-président et directeur général de l'équipe automobile chez NVIDIA, a souligné que les systèmes de niveau 4 construits sur l'infrastructure de calcul accéléré et de DriveOS de NVIDIA posent les bases d'une mobilité autonome sûre et évolutive. Il a décrit la collaboration WeRide–Lenovo comme un exemple solide de transition de technologies avancées vers des applications réelles.
Le lancement du HPC 3.0 souligne la recherche continue de l'industrie pour équilibrer les performances de calcul et le rapport coût-efficacité. En optimisant la sélection des puces, l'intégration des systèmes et les processus de production, WeRide a déclaré qu'elle visait à atteindre cet équilibre. Cependant, la question de savoir si ces économies de coûts peuvent être maintenues à grande échelle — et dans quelle mesure le système s'adapte aux marchés mondiaux — dépendra finalement des résultats opérationnels réels.
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