A DeepRoute.ai apresenta a plataforma DeepRoute IO 2.0 e o modelo VLA na IAA Mobility 2025.

Publicado: Sep 9, 2025 06:54
Fonte: gasgoo
No dia 8 de setembro, a empresa chinesa de condução autônoma DeepRoute.ai lançou sua mais recente plataforma de assistência à direção, a DeepRoute IO 2.0, juntamente com seu modelo autodesenvolvido Vision-Language-Action (VLA)...

Pequim (Gasgoo)- Em 8 de setembro, a empresa chinesa de direção autônoma DeepRoute.ai lançou sua mais recente plataforma de assistência à condução, DeepRoute IO 2.0, junto com seu modelo Vision-Language-Action (VLA) desenvolvido internamente, na IAA Mobility 2025 em Munique, Alemanha.

Até agora, a empresa garantiu mais de 10 programas de modelos de veículos designados e entregou mais de 100 mil veículos produzidos em massa equipados com seu sistema urbano NOA (Navegação com Piloto Automático). A DeepRoute.ai também planeja avançar os serviços de Robotaxi baseados em plataformas de produção em massa.

Como parte de sua estratégia de globalização, a DeepRoute.ai está se expandindo ativamente para Europa, Japão e Coreia do Sul. A empresa está adotando uma abordagem de dupla via: apoiando clientes domésticos, como a Smart, em seus empreendimentos no exterior, enquanto trabalha em estreita colaboração com montadoras internacionais e joint ventures para oferecer soluções de assistência à condução altamente localizadas e adaptáveis.

O DeepRoute IO 2.0 apresenta alta flexibilidade com uma arquitetura "multimodal, multi-chip, multi-veículo". Ele suporta configurações baseadas em LiDAR e apenas visão, e pode ser adaptado a SUVs, MPVs, sedans e veículos off-road para atender às diversas necessidades de implantação dos clientes.

No núcleo, o modelo VLA aproveita o raciocínio em cadeia para oferecer uma lógica temporal mais forte e melhor compreensão de cenários rodoviários complexos. Comparado aos modelos tradicionais de ponta a ponta, o VLA oferece alta interpretabilidade e caminhos de decisão rastreáveis, abordando o desafio da "caixa preta" na direção autônoma. Aprimorado pela integração de modelos de linguagem amplos, o VLA incorpora extensas bases de conhecimento, permitindo uma robusta compreensão semântica e generalização entre diferentes sistemas rodoviários, idiomas e culturas de direção.

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