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Unite.AI更新于 11月2日 17:14

TIER IV 联合 Autoware 基金会发布 Autoware 2.0,支持端到端与混合驾驶栈

TIER IV Leads Autoware 2.0 Ecosystem for AI-Defined Vehicles

AI 导读

TIER IV 于 11 月 2 日宣布联合 Autoware 基金会及开源社区推进 Autoware 2.0,同日基金会发布该开源自动驾驶软件 2.0 版本,新增对端到端 AI 与混合驾驶栈的支持,同时保留规则式模块。新版本引入生成器-选择器架构,让多个轨迹生成器在同一系统内运行并由选择器决定输出,开发者可组合规则模块、AI 模块或混合方案;模型与数据集默认托管在 Autoware 基金会的 Hugging Face 组织下,并新增 Autoware Index 注册表和配套 CLI。Autoware 2.0 已在 GitHub 上线,文档见 docs.autoware.org。

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原文交代了 Autoware 2.0 的生成器-选择器架构与 Reference Design 框架,可了解开源自动驾驶软件如何兼容规则与端到端方案。

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TIER IV于2026年11月2日宣布,正与Autoware基金会及全球开源社区合作,牵头推进Autoware 2.0计划;同日,该基金会发布了这款开源自动驾驶软件的2.0版本,新增对端到端AI和混合驾驶栈的支持,同时保留既有的规则式模块。

TIER IV将Autoware 2.0描述为开源自动驾驶软件的一次重大演进,在保持与传统规则式方法兼容的同时,扩展了对以数据为中心、基于AI的方法的支持。该公司表示,关键进展包括:支持基于AI和规则式系统各种配置的可扩展、自适应架构;用于模块化软件集成的灵活索引方案;以及现成的Reference Design框架,以促进在不同车辆、应用和运行环境中的商业化采用。

“Autoware 2.0是迈向AI定义汽车时代自动驾驶民主化的重要一步,”TIER IV创始人兼首席执行官Shinpei Kato表示。“仅靠开源软件不足以改变汽车行业。我们需要一个将AI、计算平台、云基础设施和汽车软件连接为实用解决方案的生态系统。”

这些计划建立在TIER IV与Arm、AWS和Red Hat现有合作的基础上。在与Arm的合作中,TIER IV正推进Autoware 2.0计算平台的开发,作为Arm Total Design for Physical AI的代表性用例。在与AWS的合作中,该公司正基于其现有的AWS云技术使用,推进Autoware 2.0的云原生开发和运维环境。在与Red Hat的合作中,它正推进Autoware 2.0与AutoSD的系统集成,AutoSD是Red Hat车载操作系统的开源上游项目。

TIER IV表示,通过这些互补的计划,其目标是加强支持Autoware 2.0的技术生态系统,并扩大其在汽车行业中的采用和商业化机会。Autoware基金会主席Muhammad Zain Khawaja表示,TIER IV在推进Autoware方面发挥了主导作用,其对开源开发和行业协作的持续承诺对生态系统的成长至关重要。

Autoware 2.0发布内容详解

Autoware传统上被构建为用于传感、感知、定位、规划和控制模块化流水线,其软件包分为两层:Autoware Core,即由基金会维护的一套精选的稳定、经过充分测试的库、API和接口;以及Autoware Universe,它在Core的基础上扩展了额外功能、实验性算法和社区贡献。Autoware 2.0是在这一架构基础上构建而非取代它,将基于规则和基于AI的技术纳入共享架构。

新的生成器–选择器架构允许多个轨迹生成器在同一系统内运行,由选择器决定使用哪个输出,因此开发者可以针对其用例将规则式模块、AI模块或混合组合整合到单一架构中。该版本包含新架构的文档,以及一个包含规则式模块和各种端到端模块的模拟器演示。

该版本还改变了AI模型和数据集进入工作区的方式,取代了以往每个模型下载都在一个中央Ansible文件中定义的设置。Autoware基金会在Hugging Face上的组织现在是基础模型和数据集的默认托管地,并带有版本控制;同时清单也可以指向基金会的ML服务器、AWS S3或第三方服务器,以便现有工件在迁移期间继续可用。

新的Autoware Index充当指向Autoware兼容仓库和Reference Design的链接注册表,社区成员可以在其中注册其软件包,用户可在一个地方发现它们。命令行工具Autoware Index CLI让开发者可以选择软件包或整个Reference Design及其依赖项,并将它们写入工作区中的autoware-index.repos文件。此版本中有五个Universe软件包移至各自的仓库,标签也在“ai”、“reference-design”和“e2e”等标签下重新组织。

Autoware参考设计框架将部署配置文件(描述车辆与硬件配置、运行条件及用例)与参考软件栈(一份已发布的基线,可解析为一组具体的模块、模型版本、参数、接口和平台要求)相结合。候选栈包括基于规则的规划、端到端栈和混合栈。参考设计按应用族分组,例如低速接驳车、高速公路辅助和城市Robotaxi。每个设计都标明其状态,将预期能力与已展示的结果区分开来,运行域则使用ASAM OpenODD术语描述。

“用户经常问我们如何从Autoware的软件走向完整的自动驾驶汽车,”Autoware基金会TSC主席Ryohsuke Mitsudome表示。“Autoware 2.0通过引入Autoware参考设计来应对这一问题,为整个系统提供了有文档记录的蓝图。”

Autoware 2.0现已在GitHub上线,文档见docs.autoware.org,软件包和参考设计可通过Autoware Index发现,基础模型托管在Hugging Face上。

ASSC US 2026演讲

TIER IV将携手Arm、AWS和Red Hat参加定于2026年11月3日至4日在加利福尼亚州圣何塞举行的Automotive Software Strategies US 2026,预计四家公司的代表将分别介绍各自推进汽车软件技术和开源生态系统的方案。TIER IV北美总裁Christian John将介绍公司通过开源协作和全球技术合作加速Autoware 2.0商业应用的愿景。

来源

Unite.AI