- Rivian hat auf dem Autonomy and AI Day seinen eigens entwickelten RAP1-Prozessor und die autonome Plattform der nächsten Generation vorgestellt und damit seine hardware- und KI-orientierte Strategie gestärkt.
- Der auf 5-nm-Technologie basierende RAP1 bietet 1600 INT8 TOPS Leistung und die Fähigkeit, 5 Milliarden Pixel pro Sekunde zu verarbeiten, und wird durch einen von Rivian selbst entwickelten AI-Compiler und Plattform-Software betrieben.
- Das R2-Modell wird Ende 2026 zusammen mit dem ACM3 Autonomy Computer eingeführt und soll LiDAR in einem späteren Schritt nachrüsten, um die Erkennungsleistung gemeinsam mit Kamera und Radar zu verbessern.
- Die Funktion Universal Hands Free wird per Software-Update für die Gen 2 R1T und R1S bereitgestellt und unterstützt auf Straßen in den USA und Kanada mit 3,5 Millionen Meilen eine spurgeführte Hände-freie Fahrt.
- Mit den Angeboten Autonomy+, Rivian Assistant und dem KI-basierten Wartungssystem zeigt die integrierte Plattform die Ausweitung von Rivians datengetriebenem Fahrzeug-Ökosystem.
Rivian Autonomy Processor (RAP1)
- Rivians erster eigener Chip RAP1 ist ein auf das autonome Fahren ausgerichteter Prozessor mit 5-nm-Multi-Chip-Modul-Architektur.
- Er bietet 1600 sparse INT8 TOPS Rechenleistung und die Fähigkeit, 500 Millionen Pixel pro Sekunde zu verarbeiten.
- Er ist im Gen 3 Autonomy Computer integriert und unterstützt Hochleistungsrechnungen für autonomes Fahren.
- Rivian hat für RAP1 eine eigene AI-Compiler- und Plattformsoftware entwickelt.
- Statt bisher auf Standard-Chips zu setzen, vollzieht Rivian den Wandel zu einem Unternehmen für eigene Siliziumentwicklung.
Autonomy Computer und R2 LiDAR-Planung
- ACM3 (Autonomy Compute Module 3) soll Ende 2026 erstmals im R2-Modell eingesetzt werden.
- Das erste R2 kommt ohne LiDAR auf den Markt, das System soll in einem späteren Programmabschnitt ergänzt werden.
- LiDAR wird gemeinsam mit Kamera und Radar als Erkennungsschicht für Redundanz und Genauigkeitssteigerung integriert.
- Rivian plant damit den Aufbau eines robusteren Erkennungs-Stacks.
Large Driving Model und Daten-Loop
- Rivians Autonomie-Stack funktioniert um ein Large Driving Model herum.
- Eine eigene Daten-Loop trainiert kontinuierlich Fahrdaten zur fortlaufenden Verbesserung des Modells.
- Über Reinforcement Learning werden qualitativ hochwertige Fahrentscheidungen effizient in ein kompakteres Modell komprimiert.
- Das System wird mit jedem Release verbessert und skizziert eine Entwicklungspfade zu Point-to-Point, Eyes Off und Level 4 privat.
Universal Hands Free (Gen 2)
- Die Funktion Universal Hands Free soll für Gen 2 R1T und R1S bereitgestellt werden.
- Sie wird per Software-Update aktiviert und funktioniert auf 3,5 Millionen Meilen Straßen in den USA und Kanada.
- Hands-free-Fahren auf Straßen mit klaren Fahrstreifen ist möglich.
- Im Vergleich zu bisherigen Fahrerassistenzfunktionen wird die unterstützte Strecke deutlich erweitert.
Autonomy+-Abonnementdienst
- Das für Anfang 2026 angekündigte Autonomy+ bietet erweiterte Funktionen für autonomes Fahren.
- Der Preis beträgt 2.500 US-Dollar einmalig oder 49,99 US-Dollar pro Monat als Abo.
- Kontinuierliche Funktionsupdates und Erweiterungsunterstützung.
Rivian Unified Intelligence
- Rivian bündelt die Plattform vollständig unter Rivian Unified Intelligence.
- Telemetrie, Cloud-Modelle, Service-Systeme und Nutzerfunktionen werden integriert.
- Es bildet die Kerninfrastruktur für prädiktive Wartung, Diagnose und KI-Tools.
Rivian Assistant (2026)
- Der im ersten Quartal 2026 vorgestellte Rivian Assistant wurde für Gen 1 und Gen 2 R1-Fahrzeuge angekündigt.
- Durch die Kombination von Edge-Modellen und KI im Fahrzeug unterstützt er Terminplanung, kontextuelles Verständnis und die Verarbeitung von Sprachbefehlen.
- Beim R2-Fahrzeug ist er vollständig offline ausführbar, wodurch Latenz sinkt und Datenschutz verbessert wird.
KI-basierte Services und Diagnose
- Rivian integriert KI in den Wartungs-Workflow.
- Techniker können mithilfe eines KI-Expertensystems Telemetriedaten und Fahrzeughistorie analysieren.
- Probleme können schneller und präziser diagnostiziert werden.
- Dasselbe KI-Toolset wird auch auf die Mobile-App angewendet, um die Intelligenz der Selbstdiagnose auszubauen.
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