Einride und Nvidia kooperieren bei autonomen E-Lkw

Das schwedische Logistik-Technologieunternehmen Einride baut seine Zusammenarbeit mit dem amerikanischen KI-Konzern Nvidia aus. Dabei plant Einride, seine Lösung für autonome E-Lkw auf der Plattform Nvidia Hyperion weiterzuentwickeln.

Autonomer E-Lkw von Einride (Archivbild)

Bild: Einride

Grundsätzlich besteht bereits seit Ende 2020 eine Zusammenarbeit zwischen Nvidia und Einride: Damalsteilten die Schweden mit, dass sie die Rechnerplattform Nvidia Drive AGX Orin für die nächste Generation ihrer autonomen E-Lkw nutzen wollten. Einride wollte den Orin-SoC für die Onboard-Rechenleistung einsetzen, damit der „Pod“ genannte Prototyp vom damaligen Einsatz auf abgesperrten Arealen hin zu autonomen Fahrten auf Landstraßen und Autobahnen weiterentwickelt werden konnte.

Doch ging es dabei damals im wesentlichen um einen besonders leistungsfähigen Bordcomputer – diese sind für die Echtzeit-Fahrentscheidungen beim autonomen Fahren enorm wichtig – so will Einride nun die Nvidia-Technologie als komplette Referenzarchitektur für Level-4-Autonomie nutzen. Denn die nun ausgewählte Plattform Nvidia Hyperion umfasst nicht nur Rechenhardware, sondern eine auf Level 4 ausgelegte Kombination aus Compute, Sensorik und Software-/Safety-Architektur. Nvidia hat diese Strategie inzwischen auch mit anderen Automobilpartnern etabliert.

Einride hat den Hut bei Entwicklung auf

Dabei betont Einride, dass es bei der Entwicklung seiner autonomen Fahrtechnologie namens Einride Driver weiter den Hut auf hat: Einride entwirft, baut und betreibt das autonome Fahrsystem von A bis Z, einschließlich Sicherheitsvalidierung, behördlicher Genehmigung und vertraglich vereinbarter Kundeneinsätze, während Nvidia die zugrunde liegende Rechenplattform und die KI-Entwicklungswerkzeuge bereitstellt, die das System unterstützen.

„Wir haben die Kunden, die operative Erfahrung und die Technologie. Die Entwicklung der nächsten Generation des Einride Drivers auf der Nvidia Hyperion-Plattform wird es uns ermöglichen, den autonomen Einsatz in einem Frachtnetzwerk auszuweiten, das bereits heute Kunden bedient“, sagte Henrik Green, Chief Technology Officer bei Einride.

„Autonomes Fahren von Lkw stellt eine der klarsten Möglichkeiten dar, die Sicherheit und Effizienz des globalen Güterverkehrs zu verbessern“, sagte Rishi Dhall, Vizepräsident Automotive bei Nvidia. „Durch die Weiterentwicklung von Nvidia Hyperion mit dem Sicherheitssystem Nvidia Halos und die Nutzung der Nvidia Cosmos- und Blackwell-Infrastruktur kann Einride die Entwicklung und Validierung seiner autonomen Fahrtechnologie beschleunigen und den Einsatz in seinem wachsenden Frachtnetzwerk ausweiten.“

Übergang von gelenkten zu autonomen E-Lkw

Einride betreibt laut eigenen Angaben derzeit Hunderte von Elektro-Lkw für große Unternehmen in den USA, Europa und dem Nahen Osten, darunter auch autonome Lkw, die bereits im Rahmen von Kundenverträgen im Einsatz sind. Basierend auf der bisherigen Kundennachfrage auf der Plattform erwartet Einride, dass diese Flotte bis 2028 auf 1.500 bis 2.000 Fahrzeuge anwachsen wird. Dafür hat das Unternehmen vor kurzem 500 Tesla Semi bestellt. Rund 80 Prozent der Kundennachfrage eignen sich mittelfristig für die Automatisierung, schätzt Einride, und entwickelt dafür seine Technologie permanent weiter.

Einride hat auch bereits zwei autonome E-Lkw selbst entwickelt, die aber bislang nicht die Serienproduktion erreicht haben. Seit wenigen Tagen erprobt Einride einen der Prototypen zusammen mit Lidlin der Nähe von Kassel. Dort legt das Fahrzeug eine ca. 400 Meter lange Strecke zwischen einem Logistikzentrum und einer Filiale zurück. Der Versuch soll perspektivisch auf eine Route mit mehreren Filialen ausgeweitet werden.

Einride hat seine zweigleisige Vorgehensweisein einer Investorenpräsentation vor kurzem so beschrieben: Zunächst sollen reguläre Elektro-Lkw und die digitale Plattform Einride Saga AI eine wachsende Kundenbasis schaffen und möglichst viele reale Betriebsdaten sammeln. Mit jeder zusätzlichen Sendung sollen Datenbasis, Auslastung und damit auch die Wirtschaftlichkeit der Plattform steigen. Sobald Einride einen bestimmten Einsatzbereich für den autonomen Betrieb erschlossen hat, soll die autonome Kapazität anschließend über die bestehende Kundenbasis hinaus skaliert werden. Für die Kunden von Einride soll dies perspektivisch bedeuten, dass sie auf derselben Plattform zunehmend automatisierte Transporte zu niedrigeren Kosten pro Sendung nutzen können.