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NVIDIA punta sui robotaxi con un’unica piattaforma full stack

Operatori di robotaxi, case automobilistiche e sviluppatori di guida autonoma in Asia, Europa, Medio Oriente e Nord America stanno adottando la piattaforma DRIVE di NVIDIA, secondo l’azienda. L’aggiornamento del 10 settembre 2026 dell’azien

AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato · 2026-09-12

«Tutto ciò che si muove diventerà prima o poi autonomo, e DRIVE Hyperion è la spina dorsale che rende possibile questa transizione».

Ali Kani, vicepresidente del settore automobilistico di NVIDIA

NVIDIA presenta la sua piattaforma DRIVE come base di calcolo comune per un gruppo sempre più ampio di aziende di robotaxi, case automobilistiche e operatori della mobilità. Il sistema di NVIDIA, articolato in tre parti, copre l’addestramento dei modelli, la simulazione e la validazione e il calcolo a bordo dei veicoli nei programmi commerciali di guida autonoma, secondo un articolo dell’azienda pubblicato il 10 settembre.

L’annuncio cita partner e clienti in Nord America, Europa, Asia e Medio Oriente. Offre inoltre a NVIDIA un modo per presentare collaborazioni separate come un unico sistema interconnesso, che va dall’infrastruttura di addestramento nei data center ai sensori, al software di sicurezza e al computer del veicolo.

Uber apre a NVIDIA la strada verso 28 città

Uber è l’operatore più in vista nel resoconto di NVIDIA. Secondo NVIDIA, Uber prevede di espandere una flotta basata su veicoli DRIVE Hyperion fino a raggiungere 28 città entro il 2028, mentre le due aziende sviluppano una data factory per robotaxi che usa NVIDIA Cosmos per selezionare e organizzare dati di guida relativi a situazioni stradali rare e difficili.

Le aziende collaborano con Autobrains, Avride, Lucid, May Mobility, Mercedes-Benz, Momenta, Nissan, Nuro, Pony.ai, Stellantis, Waabi, Wayve, WeRide e Zoox a servizi destinati alla rete di corse su richiesta di Uber. L’articolo di NVIDIA non afferma che tutte le aziende citate adotteranno la stessa configurazione di veicolo o software; le collaborazioni spaziano dallo sviluppo dei veicoli al software di guida autonoma, dalla gestione delle flotte al calcolo.

May Mobility prevede di gestire servizi di corse autonome su richiesta tramite Uber, sviluppando al contempo il proprio software su DRIVE. Lyft prevede di usare DRIVE Hyperion come architettura di riferimento per le future flotte autonome e, secondo NVIDIA, i veicoli di May Mobility operano già sulla rete di Lyft ad Atlanta con la tecnologia NVIDIA DRIVE.

DRIVE Hyperion 10 porta due computer Thor a bordo

La proposta hardware di NVIDIA ruota attorno a DRIVE Hyperion 10, un’architettura di riferimento modulare per veicoli predisposti per il livello 4. Il sistema abbina due system-on-chip DRIVE AGX Thor, basati sull’architettura Blackwell di NVIDIA, a 14 telecamere ad alta definizione, nove radar, tre lidar e 12 sensori a ultrasuoni.

La configurazione con due Thor è progettata per supportare percezione, ragionamento, pianificazione del percorso e azioni di guida, compresi i carichi di lavoro dei modelli vision-language-action. L’azienda descrive anche un’architettura di calcolo e rilevamento ridondante, pensata per mantenere operativo il veicolo in caso di guasto di un sensore o di un componente di calcolo.

Materiale precedente di NVIDIA colloca il sistema complessivo oltre i 2.000 teraflop FP4, equivalenti a circa 1.000 trilioni di operazioni INT8 al secondo, per l’elaborazione in tempo reale. DRIVE Hyperion è abbinato a DriveOS e NVIDIA Halos, un framework di sicurezza e certificazione che copre ispezione, validazione, simulazione e test dal data center al veicolo.

Alpamayo estende lo stack alle decisioni di guida

Il livello software comprende NVIDIA DRIVE AV, strumenti di simulazione e il portafoglio Alpamayo di modelli aperti vision-language-action per il ragionamento. Gli sviluppatori possono adattare i modelli, i dataset e le procedure di addestramento ai propri veicoli e stack software, invece di costruire ogni componente da zero.

L’azienda cita una valutazione interna in cui l’aggiunta di dati sulle meta-azioni e sul ragionamento chain-of-thought ha ridotto del 43% l’errore medio minimo di spostamento di un modello, da 2,08 a 1,18. Il dato riguarda la previsione delle traiettorie in una valutazione di sviluppo; non è una misura della sicurezza dei robotaxi in servizio né delle prestazioni di guida complessive.

La simulazione è fornita tramite NVIDIA Omniverse, Cosmos e il framework AlpaSim. Questi strumenti supportano test a ciclo chiuso, scenari di guida sintetici e la validazione prima che il software arrivi su strada pubblica. Halos aggiunge processi indipendenti di ispezione e certificazione, pensati per testare i sistemi autonomi sull’infrastruttura cloud e sull’hardware dei veicoli.

Le case automobilistiche passano dalle partnership ai programmi per i veicoli

L’elenco di NVIDIA comprende diversi programmi che collegano la piattaforma a specifici veicoli di produzione o in fase di sviluppo. Mercedes-Benz e NVIDIA collaborano con Uber a un ecosistema di robotaxi basato su una nuova S-Class, usando DRIVE Hyperion, il software full stack DRIVE AV L4, i modelli Alpamayo, strumenti di simulazione e dataset.

Stellantis, Wayve e Uber collaborano a servizi di mobilità senza conducente di livello 4. Lucid, Nuro e Uber stanno sviluppando un servizio globale di robotaxi con DRIVE AGX Thor, mentre Hyundai Motor e Kia ampliano il loro lavoro sulla guida autonoma con NVIDIA ed esplorano un ampliamento della collaborazione con Motional.

Altri programmi si rivolgono a segmenti diversi del mercato. Wayve, Nissan e Uber stanno sviluppando un prototipo di robotaxi che combina l’ingegneria automobilistica di Nissan, l’IA embodied di Wayve e DRIVE Hyperion. Pony.ai ha sviluppato un nuovo controller di dominio per la guida autonoma con Hyperion e Thor, mentre TIER IV e Isuzu stanno mettendo in servizio autobus autonomi di livello 4 sulla stessa piattaforma hardware.

Una strategia di piattaforma con un chiaro compromesso

La proposta di NVIDIA è semplice: le case automobilistiche e le aziende di guida autonoma possono concentrarsi sul software di guida, sulla gestione delle flotte e sulla progettazione dei veicoli, adottando al contempo una base di calcolo e sensori prequalificata. Questo approccio potrebbe ridurre il lavoro di integrazione, ma attribuisce anche a NVIDIA un ruolo maggiore nelle decisioni tecniche che plasmano le flotte future.

L’articolo del 10 settembre è un resoconto aziendale dell’adozione da parte dei partner, non un’indagine indipendente sui sistemi di robotaxi in servizio. Diversi programmi sono ancora in fase di sviluppo e l’annuncio non stabilisce quanti veicoli siano operativi, quanti passeggeri trasportino o se ogni collaborazione arriverà a un servizio commerciale.

Ciò che NVIDIA può documentare è l’ampiezza della piattaforma che offre: sistemi DGX per l’addestramento, Omniverse e Cosmos per la simulazione e i dati, Alpamayo per i modelli di guida, DRIVE Hyperion e Thor per il calcolo a bordo dei veicoli e Halos per le attività di sicurezza. L’obiettivo di Uber di raggiungere 28 città entro il 2028 è il traguardo commerciale più chiaro associato a questo stack.