Technikjournalisten-Erlebnis: Mercedes CLA selbstfahrendes Fahrzeug, betrieben auf der NVIDIA Hyperion-Plattform

TechRadar 記者 Mike Moore 於 GTC 2026 大會期間親自體驗搭載輝達 Hyperion 平台的賓士 CLA 自動駕駛轎車，他表示此次自駕之旅是一次成功的體驗，AI 操控自如，能夠對周圍環境做出反應，一路感到安全，透過整合感測硬體與端到端技術， Alpamayo 在複雜的都市道路中展現了即時決策與環境感知的初步成果。

Wie werden die Hardware-Sensorkonfiguration und die End-to-End-Technologie aufgebaut, um eine sichere Schutzlinie zu bilden?

Mike Moore 本次於聖荷西市中心進行的試駕體驗，為賓士（Mercedes-Benz）CLA 車型，該車輛硬體規格搭載 Hyperion 8 平台，全車前後共配置 10 組攝影機（Cameras）與 5 組雷達（Radars），構成 360 度的環境感知網路。

Die Softwarearchitektur basiert auf der End-to-End-Technologie von Alpamayo. Das Besondere dieser Technologie ist, dass sie für das Modelltraining echte Verkehrsdaten und synthetische Daten nutzt, über vollständig nachvollziehbare technische Aufzeichnungen verfügt und darauf abzielt, die Sicherheit und Verlässlichkeit des Systems zu erhöhen. Obwohl das derzeit erlebte komplette System noch nicht in den Massenmarkt eingeführt wurde, wird es voraussichtlich in der zweiten Hälfte 2026 offiziell auf den Markt kommen und damit neue technische Dynamik in den Fahrzeugmarkt bringen.

Wie funktioniert das Zusammenspiel der „Autonomie der Stufe 2“ auf realen Straßen?

Die Hyperion-8-Technologie des getesteten Fahrzeugs gehört zur Autonomie-Stufe Level 2 („L2 Level“) des automatisierten Fahrens. In dieser Einstufung kann das System zwar die Navigation und das Lenken übernehmen, aber der Fahrer muss weiterhin den Verkehr und die Straßenlage überwachen. Während der etwa 45-minütigen Probefahrt bewegt sich das Fahrzeug durch Ein- und Mehrspur-Umgebungen in der Stadt sowie im Vorortbereich. Das Systemdesign verlangt vom Fahrer, den Lenkradzyklus regelmäßig zu berühren, um zu bestätigen, dass er wach und nicht abgelenkt ist.

Der Fahrer hat die Oberhand und kann jederzeit, indem er etwa das Bremspedal betätigt, die Systemsteuerung sofort deaktivieren. Dieses Mensch-Maschine-Kooperationsmodell ist im Rahmen der derzeitigen Regulierungen die wichtigste Übergangsform, über die die Automatisierungstechnologie im Moment in den Massenmarkt kommt—sie bietet Komfort und stellt zugleich sicher, dass der Fahrer in Notfällen noch die Möglichkeit hat, das Fahrzeug zu steuern.

Mike Moore sagt, dass jeder, der schon einmal in einem Auto mit automatisiertem Fahren mitgefahren ist, weiß, dass die Erfahrung voller Anspannung sein kann, besonders in dem Moment, als er damals auf dem Beifahrersitz saß. In den USA nennt man den Beifahrersitz Dead Seat. Angeblich ist der Beifahrersitz im Vergleich zum Fahrersitz anfälliger für Todes- oder Verletzungsfälle, aber nach ein paar Kreuzungen entspannte er sich und genoss die Reiseerfahrung in vollen Zügen.

Wie begegnet Alpamayo plötzlichen Situationen auf der Straße und ungewöhnlichem Verkehrsverhalten?

Während der Probefahrt zeigte Alpamayo seine Fähigkeit zur Bewältigung komplexer Entscheidungen: Wenn ein Linienbus in der benachbarten Spur aufgrund des Ausweichens vor einem Hindernis plötzlich die Spur wechselt, kann das getestete Fahrzeug sofort den Blinker einschalten und synchron in die benachbarte Spur wechseln, um eine Kollision zu vermeiden. Darüber hinaus hat das System auch bei der Erkennung von untypischem Verhalten seine Wirkung gezeigt: Beispielsweise wenn erkannt wird, dass eine Fußgängerin bzw. ein Fußgänger an einer Stelle außerhalb eines Fußgängerüberwegs in einem Wohngebietsbereich darauf vorbereitet ist, die Straße zu überqueren, wird das Fahrzeug im Voraus langsamer und fährt an den Rand.

Für die Routenplanung kann das Fahrzeug schon eine Kurve vor dem nächsten Block in die richtige Abbiegespur einfahren, um gefährliches „Einscheren“ in stark befahrenen Kreuzungen oder das Querfahren von Fahrspuren zu vermeiden. Diese Art von Vorhersage-Logik zeigt, dass Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung dynamischer Verkehrsströme bereits Karteninformationen und Echtzeit-Sensordaten integrieren kann, um Urteile zu treffen, die besser zur Verkehrslogik passen.

Die herausforderndste Situation im Test war, als ein großer Lkw in einer Parkanlage anormal rückwärts fuhr und dabei die Testspur kreuzte. In solchen Extremszenarien zeigte das System für automatisiertes Fahren Bremsreaktionen, die schneller waren als beim Menschen, und konnte effektiv Unfälle vermeiden.

Dieser Artikel „Technikreporter erlebt Probefahrt mit Mercedes CLA-Autopilotfahrzeug auf der NVIDIA Hyperion-Plattform“ erschien zuerst in ABMedia (Kettennachrichten).