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NVIDIA punta sui robotaxi con un’unica piattaforma full-stack
NVIDIA afferma che operatori di robotaxi, case automobilistiche e sviluppatori di sistemi di guida autonoma in Asia, Europa, Medio Oriente e Nord America stanno adottando la sua piattaforma DRIVE. Nell’aggiornamento del 10 settembre 2026, l
AI.info Team ·
«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 automotive, NVIDIA
NVIDIA presenta la sua piattaforma DRIVE come la base di calcolo condivisa per un gruppo sempre più ampio di aziende di robotaxi, case automobilistiche e operatori della mobilità. In un post pubblicato il 10 settembre, NVIDIA afferma che il suo sistema in tre parti copre l’addestramento dei modelli, la simulazione e la convalida, oltre all’elaborazione a bordo dei veicoli, nei programmi commerciali di guida autonoma.
L’annuncio cita partner e clienti in Nord America, Europa, Asia e Medio Oriente. Consente inoltre a NVIDIA di presentare collaborazioni distinte come un unico sistema integrato, che va dall’infrastruttura di addestramento nei data center ai sensori, al software di sicurezza e al computer del veicolo.
Uber offre a NVIDIA una strada verso 28 città
Uber è l’operatore più in vista nel resoconto di NVIDIA. L’azienda afferma che Uber prevede di ampliare entro il 2028 una flotta basata su veicoli DRIVE Hyperion fino a raggiungere 28 città, mentre le due società sviluppano una fabbrica di dati per i robotaxi che utilizza NVIDIA Cosmos per selezionare dati di guida relativi a situazioni stradali rare e complesse.
Le aziende stanno lavorando 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 ride-hailing di Uber. Nel post, NVIDIA non afferma che tutte le aziende citate adotteranno la stessa configurazione di veicolo o software; le collaborazioni riguardano lo sviluppo dei veicoli, il software di guida autonoma, la gestione delle flotte e l’elaborazione.
May Mobility prevede di offrire servizi di ride-hailing autonomo tramite Uber, sviluppando al contempo il proprio software su DRIVE. Lyft prevede di utilizzare DRIVE Hyperion come architettura di riferimento per le future flotte autonome e, secondo NVIDIA, i veicoli di May Mobility sono già in servizio sulla rete di Lyft ad Atlanta con la tecnologia NVIDIA DRIVE.
DRIVE Hyperion 10 integra due computer Thor nel veicolo
La proposta hardware di NVIDIA ruota attorno a DRIVE Hyperion 10, un’architettura di riferimento modulare per veicoli predisposti per la guida autonoma di 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.
NVIDIA afferma che 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 visione-linguaggio-azione. L’azienda descrive inoltre un sistema ridondante di elaborazione e rilevamento, pensato per mantenere il veicolo in funzione in caso di guasto di un sensore o di un componente di calcolo.
Materiali precedenti di NVIDIA indicano che il sistema combinato supera i 2.000 teraflop FP4, pari a circa 1.000 trilioni di operazioni al secondo INT8, per l’elaborazione in tempo reale. DRIVE Hyperion si abbina a DriveOS e NVIDIA Halos, un framework di sicurezza e certificazione che comprende ispezione, convalida, simulazione e test, dal data center al veicolo.
Alpamayo estende la piattaforma alle decisioni di guida
Il livello software comprende NVIDIA DRIVE AV, strumenti di simulazione e la gamma Alpamayo di modelli aperti di ragionamento visione-linguaggio-azione. NVIDIA afferma che gli sviluppatori possono adattare i modelli, i dataset e le ricette di addestramento ai propri veicoli e stack software, anziché costruire ogni componente da zero.
L’azienda cita una valutazione interna in cui l’aggiunta di dati di meta-azione e ragionamento a catena ha ridotto del 43% l’errore medio minimo di spostamento di un modello, da 2,08 a 1,18. Questo dato riguarda la previsione delle traiettorie in una valutazione durante lo sviluppo; non misura la sicurezza dei robotaxi in servizio né le prestazioni complessive di guida.
La simulazione si basa su NVIDIA Omniverse, Cosmos e sul framework AlpaSim. NVIDIA afferma che questi strumenti supportano test a ciclo chiuso, scenari di guida sintetici e convalida prima che il software arrivi sulle strade pubbliche. Halos aggiunge procedure indipendenti di ispezione e certificazione, pensate per testare i sistemi autonomi sia sull’infrastruttura cloud sia 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 stanno collaborando con Uber a un ecosistema di robotaxi basato su una nuova Classe S, che utilizza DRIVE Hyperion, il software completo DRIVE AV L4 e i modelli, gli strumenti di simulazione e i dataset Alpamayo.
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 che utilizza DRIVE AGX Thor, mentre Hyundai Motor e Kia stanno ampliando il loro lavoro sulla guida autonoma con NVIDIA e valutando un rapporto più esteso con Motional.
Altri programmi puntano a segmenti diversi del mercato. Wayve, Nissan e Uber stanno sviluppando un prototipo di robotaxi che combina l’ingegneria automobilistica di Nissan, l’IA incorporata di Wayve e DRIVE Hyperion. Pony.ai ha sviluppato un nuovo computer di dominio per la guida autonoma con Hyperion e Thor, mentre TIER IV e Isuzu stanno introducendo 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 può ridurre i tempi di integrazione, ma assegna anche a NVIDIA un ruolo più ampio nelle decisioni tecniche che plasmeranno le flotte future.
Il post del 10 settembre è il resoconto aziendale dell’adozione della piattaforma 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 indica quanti veicoli siano operativi, quanti passeggeri trasportino né se tutte le collaborazioni arriveranno a offrire servizi commerciali.
Ciò che NVIDIA può documentare è l’ampiezza della piattaforma proposta: i 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 l’elaborazione a bordo dei veicoli e Halos per le attività di sicurezza. L’obiettivo di Uber di raggiungere 28 città entro il 2028 è la tappa commerciale più chiara associata a questa piattaforma.