Kürzlich gaben General Motors (GM) und NVIDIA eine Zusammenarbeit bekannt, um NVIDIAs Chips und Softwaretechnologie für künstliche Intelligenz (KI) zu nutzen, um die autonome Fahrforschung von GM voranzutreiben und Produktionsprozesse in den GM-Fabriken zu optimieren.
GM und NVIDIA planen, gemeinsam ein KI-System auf Basis der NVIDIA-Plattform aufzubauen, um KI-Fertigungsmodelle für die Fabrikplanung zu trainieren. Darüber hinaus beabsichtigt GM, die autonome Fahrtechnologie von NVIDIA in seine zukünftigen Fahrerassistenzsysteme (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) zu integrieren.
Auf die Frage nach den finanziellen Konditionen erklärte ein GM-Sprecher, dass das Unternehmen eine strategische Partnerschaft mit NVIDIA im Bereich der KI{0}}gesteuerten Fertigung geschlossen habe und Chips von NVIDIA beziehen werde, um die Entwicklung seiner Fahrerassistenztechnologie zu unterstützen.
Stärkung der strategischen Partnerschaft im Bereich KI und autonomes Fahren
Es ist erwähnenswert, dass GM bereits die Plattform von NVIDIA für das Training von KI-Modellen, einschließlich Simulations- und Validierungsprozessen, verwendet hat. Diese jüngste Zusammenarbeit wird die strategische Partnerschaft zwischen GM und NVIDIA im Bereich autonomes Fahren und intelligente Fertigung weiter vertiefen und Innovation und Entwicklung in der Automobilindustrie fördern.
Zuvor nutzte GM NVIDIA-Chips, um seinen autonomen Robotaxi-Dienst Cruise zu betreiben. Nachdem GM jedoch letztes Jahr sein Robotaxi-Geschäft geschlossen hatte, um sich auf die Autonomie persönlicher Fahrzeuge zu konzentrieren, begann es mit der internen Entwicklung kundenspezifischer Chips, um die Kosten zu senken und die Abhängigkeit von externer Technologie zu verringern.
GM geht davon aus, dass sein Super Cruise-Fahrerassistenzsystem in den nächsten fünf Jahren einen Jahresumsatz von etwa 2 Milliarden US-Dollar generieren wird. Kunden können Super Cruise drei Jahre lang kostenlos nutzen und anschließend ein Abonnement für 25 US-Dollar pro Monat oder 250 US-Dollar pro Jahr abschließen.
Herausforderungen und Wettbewerbslandschaft beim autonomen Fahren
Traditionelle Automobilhersteller stehen bei der Kommerzialisierung autonomer Fahrtechnologie vor zahlreichen Herausforderungen, da die technische Komplexität und die Kosteninvestitionen die Erwartungen übertroffen haben. Allerdings entwickelt sich diese Technologie auch zu einem wichtigen Mittel, um den Umsatz anzukurbeln und Kunden für kostenpflichtige Abonnementdienste zu gewinnen.
Als Reaktion auf die Konkurrenz durch Tesla und andere Konkurrenten haben viele Autohersteller und Automobilzulieferer-darunter der japanische Autohersteller Toyota, der südkoreanische Autohersteller Hyundai, die deutsche Luxusmarke Mercedes-Benz und das US-amerikanische Elektrofahrzeug-Startup Rivian- ebenfalls mit NVIDIA zusammengearbeitet, um die ADAS-Entwicklung voranzutreiben und ihre autonomen Fahrfähigkeiten zu verbessern.
