Da condução inteligente à “mobilidade inteligente para tudo”, a Zhuoyu pretende ser a base fundamental da IA ​​física móvel Salão Automóvel de Pequim

Nos últimos anos, as palavras-chave na indústria de condução inteligente têm mudado rapidamente.

Desde mapas de alta precisão até NOA sem mapas, de arquiteturas modulares de percepção, previsão, planejamento e controle a modelos de ponta a ponta, e mais recentemente, a indústria tem discutido frequentemente VLA, modelos do mundo real e IA física. A direção inteligente não é mais tão simples quanto "fazer os carros dirigirem sozinhos". Está se tornando um desafio técnico muito maior: como a IA pode entender o mundo físico real e traduzir esse entendimento em capacidades de mobilidade estáveis, confiáveis ​​e generalizáveis?

Os carros são apenas uma das formas de transporte mais antigas e complexas. Como os veículos precisam navegar por estradas abertas, lidando com pedestres, outros veículos, semáforos, obras, condições climáticas extremas e as regras de trânsito de diferentes países, eles precisam gerenciar simultaneamente percepção, tomada de decisões, controle e redundância de segurança. Por esse motivo, a tecnologia, os dados e as capacidades de engenharia acumuladas em direção inteligente nos últimos anos estão sendo aplicadas em veículos comerciais, logística autônoma, robotáxis e, de forma mais ampla, até mesmo em robôs móveis.

No Salão Automóvel de Pequim de 2026, a Zhuoyu Technology realizou uma conferência de imprensa com o tema "Mobilidade Inteligente para Todos", lançando oficialmente seu modelo básico multimodal nativo para IA física móvel e apresentando seu progresso de implantação em larga escala em diversos setores, incluindo carros de passeio, veículos comerciais, logística autônoma e robôs-táxi. Mais do que simplesmente lançar uma solução de direção inteligente, esta conferência de imprensa pareceu mais uma renovação do posicionamento da Zhuoyu: expandir de uma fornecedora de direção inteligente para uma empresa de IA física móvel.

O modelo base multimodal nativo torna as capacidades de mobilidade inteligente uma base universal.

À medida que a condução inteligente entra em sua segunda fase, uma questão fundamental começa a surgir: as capacidades do sistema podem ser migradas de um único modelo de veículo, uma única cidade ou um único cenário para mais operadoras e mais regiões?

As primeiras soluções em pequena escala baseavam-se principalmente em modelos de percepção, mapas de alta precisão e algoritmos baseados em regras. Embora pudessem alcançar relativa estabilidade em regiões específicas, era necessária uma adaptação extensa para cada nova cidade. Posteriormente, os modelos de ponta a ponta aprimoraram as capacidades de propósito geral, reduziram a dependência de regras e tornaram a experiência NOA (Ruído, Piloto Automático) mais próxima dos hábitos de direção humana. No entanto, ao lidar com diferentes mercados verticais, como mercados internacionais, veículos comerciais, veículos de entrega autônomos e Robotáxis, os sistemas de ponta a ponta ainda exigem uma generalização significativa.

O novo modelo fundamental multimodal nativo de Zhuoyu visa solucionar esse problema. Segundo Zhuoyu, esse modelo foi projetado para "IA física móvel", com pré-treinamento nas leis gerais do mundo físico em um nível fundamental, e suporta a representação unificada de múltiplas modalidades, como vídeo, texto, movimento, voz e mapas. Seus dados de treinamento provêm não apenas de direção autônoma, mas também abrangem dados da internet e dados de perspectiva em primeira pessoa de diversos robôs móveis, incorporando conhecimento interdisciplinar e transnacional.

Isso significa que Zhuoyu visa abstrair as capacidades da inteligência móvel do "carro" para a "operadora móvel". Quando o modelo possui uma compreensão mais profunda do mundo físico, os custos de adaptação entre diferentes países, estradas e plataformas podem ser reduzidos. Seu objetivo é alcançar a transferência de conhecimento sem necessidade de experimentação prévia, permitindo o uso imediato em diferentes setores ou, pelo menos, reduzindo significativamente o trabalho de generalização.

É também isso que o diferencia de algumas soluções de VLA. Os caminhos comuns de VLA geralmente exigem tradução semântica explícita entre a entrada do sensor, a compreensão semântica e a saída da ação. O Zhuoyu enfatiza que seu modelo base multimodal nativo é treinado dentro de uma estrutura unificada, evitando a latência e a perda de informações causadas pela tradução semântica e permitindo que a compreensão semântica e a compreensão física sejam integradas de forma mais estreita.

Do ponto de vista da indústria, o valor dessa abordagem reside não apenas em aprimorar a experiência de direção inteligente, mas também em fornecer uma base de capacidades unificada para diversos robôs móveis. Automóveis de passageiros, caminhões pesados, ônibus, veículos logísticos não tripulados e robôs-táxi enfrentam cenários muito diferentes, mas todos exigem uma compreensão do espaço, do movimento, das regras, dos riscos e dos objetivos. Se o modelo subjacente puder gerar capacidades universais, a implantação em larga escala da mobilidade inteligente não dependerá mais exclusivamente da adaptação projeto a projeto.

É claro que o modelo básico é apenas o primeiro passo. Para entrar de fato na produção em massa, são necessários mais treinamento, aprimoramento, implementação, adaptação de chips, fusão de sensores e redundância de segurança. A Zhuoyu acaba de inaugurar um teste de direção em veículo de passeio utilizando seu modelo básico multimodal nativo. O veículo de teste é baseado na plataforma NVIDIA Thor e emprega uma solução de visão 11V e o sistema Jimu 2.0. De acordo com o plano, este modelo será implementado em veículos de passeio e caminhões comerciais pesados ​​ainda este ano e servirá como modelo básico para a expansão internacional da direção inteligente da Zhuoyu.

Desde carros de passeio a caminhões pesados, ônibus e robôs-táxi, a entrega em larga escala determina o limite máximo da tecnologia.

Se o modelo básico multimodal nativo representa a tendência tecnológica, então outro tema principal que a Zhuoyu apresentou no Salão Automóvel de Pequim desta vez é a entrega em larga escala.

A indústria de direção inteligente nunca careceu de conceitos; o que realmente lhe falta é a capacidade de integrar a tecnologia em veículos produzidos em massa, em vias públicas e em cenários de uso a longo prazo. Em 2025, Zhuoyu propôs o conceito de uma "base inteligente móvel", que visa essencialmente transformar as capacidades de direção inteligente em uma infraestrutura que possa ser reutilizada em diferentes modelos de veículos, faixas de preço e cenários, por meio de uma solução integrada de hardware e software.

No setor de veículos de passageiros, a Zhuoyu acumulou mais de 50 modelos produzidos em massa, com um número de modelos exclusivos que chega a três dígitos. A empresa enfatiza a "integração inteligente de veículos a gasolina e elétricos, a operação sincronizada entre marcas nacionais e estrangeiras, a experiência unificada de condução e direção, e o desempenho superior em condução e estacionamento": seja um veículo a gasolina ou um veículo de nova energia, de marca nacional ou de joint venture, todos podem compartilhar o mesmo nível de experiência inteligente.

Isso também reflete uma mudança: a condução inteligente está gradualmente deixando de ser um recurso exclusivo de veículos de nova energia de alta gama para se tornar acessível a uma faixa de preço mais ampla e a uma gama mais diversificada de modelos. A Zhuoyu desenvolveu uma solução integrada de cockpit e driver em um único chip, baseada no chip Qualcomm 8775, buscando reduzir as barreiras para a implementação da condução inteligente com maior integração. A partir de abril deste ano, todos os modelos equipados com os chips Qualcomm 8650 e 8775 serão gradualmente atualizados para o High Insight End-to-End 4.0; a plataforma de baixa a média potência de processamento, equipada com o chip TI TDA4-VH, também será gradualmente atualizada para o High Insight End-to-End 3.0.

Veículos comerciais foram outro foco importante do lançamento de produtos da Zhuoyu. Caminhões pesados ​​têm necessidades muito práticas para a condução inteligente: segurança, economia de combustível, redução da fadiga em longas distâncias e eficiência operacional. A Zhuoyu já firmou parcerias com as 6 principais marcas de veículos comerciais da China, e seus modelos equipados com o sistema inteligente de ponta a ponta 4.0 para caminhões pesados ​​comerciais começarão a ser produzidos e entregues em massa a partir de junho deste ano.

Em sua solução para caminhões pesados, a Zhuoyu apresenta o sistema Jimu 2.0, uma solução de fusão frontal por visão a laser integrada à cabine. Projetado para lidar com os desafios do grande porte dos caminhões pesados, da limpeza e manutenção complexas e dos altos requisitos de redundância de segurança, o sistema ajusta as capacidades de percepção em diferentes cenários de velocidade: abrangendo uma gama maior de usuários da via em ambientes urbanos de baixa velocidade e aprimorando as capacidades de detecção de longo alcance e a densidade da nuvem de pontos em ambientes de alta velocidade. A produção em massa e a entrega dos veículos equipados com essa solução estão previstas para setembro deste ano, com recursos que incluem NOA (Avaliação de Ruído) em rodovias, NOA em áreas urbanas e estacionamento autônomo.

No setor de ônibus, a Zhuoyu firmou uma parceria estratégica com a Yutong Bus, e as duas empresas desenvolverão em conjunto uma solução de direção inteligente NOA (Ruído, Automação e Piloto Automático) para ônibus comerciais. Essa solução incorpora o sistema Jimu 2.0, o lidar de ponto cego "Zhizhou", desenvolvido e produzido pela própria empresa, um controlador de alto desempenho baseado no chip NVIDIA Thor e aplica um modelo básico multimodal nativo de última geração. Para ônibus, a prioridade da direção inteligente não é apenas a eficiência, mas também a segurança e a estabilidade em cenários de transporte público.

As aplicações não tripuladas também estão progredindo simultaneamente. A Zhuoyu planeja iniciar operações de teste de veículos logísticos não tripulados em julho deste ano e trabalhar com parceiros do ecossistema para implementar o sistema Robotaxi de nível 4, com previsão de início das operações de teste no segundo semestre deste ano. O Robotaxi será equipado com um modelo básico multimodal nativo de última geração e um controlador de nível 4 com redundância tripla, desenvolvido e produzido pela Zhuoyu, baseado em dois chips NVIDIA Thor.

Até o momento, a Zhuoyu firmou parcerias com 34 clientes, colaborando em mais de 130 modelos de veículos. Esse número representa mais do que apenas a escala da carteira de clientes; ele representa dados reais de estrada e feedback de engenharia. Para empresas de direção inteligente, as capacidades dos modelos geralmente derivam de ciclos de dados, enquanto as capacidades de engenharia surgem das pressões da produção em massa. Somente por meio da experiência com diferentes marcas, modelos de veículos e cenários de uso é que um roteiro tecnológico pode ser continuamente aprimorado.

Nesta conferência de imprensa, a Zhuoyu também anunciou uma parceria estratégica sólida com o Grupo FAW. No setor de veículos de passageiros, o sistema integrado de assistência ao condutor Hongqi Sinan, desenvolvido em conjunto pela Hongqi e pela Zhuoyu, já entrou em produção em massa em modelos como o Hongqi HS6, o Tiangong 05 e o Tiangong 06. O modelo 4.0 de alta sensibilidade e integração completa será lançado via atualização OTA no primeiro semestre deste ano. O protótipo Hongqi Tiangong S, apresentado no salão do automóvel, adota uma arquitetura de nova geração baseada no modelo básico multimodal nativo da Zhuoyu e está equipado com soluções de condução inteligente de nível 3/4.

No setor de veículos comerciais, a cooperação da FAW Jiefang com a Zhuoyu também entrou na fase de lançamento de produtos. Os caminhões pesados ​​Jiefang J7, Yingtu e J6, com tecnologia NOA de alta velocidade, construídos sobre o sistema Jimu 2.0 e o modelo Gaowu 4.0 de ponta a ponta, serão lançados no segundo semestre deste ano.

A julgar por esses planos, Zhuoyu não está falando de uma única atualização para uma versão de direção inteligente, mas sim de uma rede móvel inteligente mais ampla: carros de passeio fornecem escala, veículos comerciais verificam a operação em alta intensidade, robôs-táxi e logística não tripulada exploram os limites da operação não tripulada e drones montados em veículos estendem ainda mais a capacidade de transporte móvel do solo para o espaço próximo ao solo.

A condução inteligente era frequentemente vista como uma característica da indústria automotiva, mas informações divulgadas no Salão do Automóvel de Pequim sugerem que ela está se tornando uma nova capacidade fundamental. No futuro, o foco da competição mudará gradualmente de "se o veículo pode ser conduzido em uma cidade específica" para "se ele pode ser reutilizado em diferentes cenários, categorias de produtos e regiões". Quem conseguir incorporar essa capacidade como base terá a oportunidade de entrar em uma era mais ampla de robôs móveis.

Para Zhuoyu, o modelo base multimodal nativo é apenas o ponto de partida nessa jornada. Os verdadeiros desafios estão por vir: como implantar de forma estável as capacidades do modelo em diferentes plataformas computacionais, como manter os limites de segurança em cenários reais, como reduzir os custos de generalização em mercados estrangeiros e como criar um ciclo de negócios sustentável para veículos comerciais, logística autônoma e robotáxis.

À medida que a IA começa a penetrar o mundo físico, a mobilidade será um dos primeiros setores a ser remodelado. Carros, caminhões, ônibus, veículos de entrega e drones estão, essencialmente, respondendo à mesma pergunta: como as máquinas entendem o mundo e chegam aos seus destinos com segurança? Essa é precisamente a ambição por trás do novo conceito de Zhuoyu: "Mobilidade Inteligente para Tudo". Se isso poderá ser realmente alcançado, ainda está por se ver, exigindo validação por meio de produção em massa, experiência do usuário e desempenho de segurança a longo prazo.

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