{"id":1189,"date":"2026-02-03T10:06:04","date_gmt":"2026-02-03T09:06:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tuttoautoweb.com\/taw\/?p=1189"},"modified":"2026-02-03T10:07:47","modified_gmt":"2026-02-03T09:07:47","slug":"vinfast-e-autobrains-puntano-su-guida-autonoma-solo-con-telecamere","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tuttoautoweb.com\/taw\/vinfast-e-autobrains-puntano-su-guida-autonoma-solo-con-telecamere\/","title":{"rendered":"VinFast e Autobrains puntano su guida autonoma solo con telecamere"},"content":{"rendered":"\n

VinFast collabora con Autobrains per un sistema di guida autonoma basato su telecamere. Test su VF8 e VF9 a Hanoi puntano a ridurre costi e scalare il servizio globalmente<\/strong><\/p>\n\n\n\n


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Rendere la guida autonoma<\/strong> davvero accessibile a tutti: questa \u00e8 la nuova sfida che VinFast<\/strong> ha deciso di affrontare in collaborazione con Autobrains<\/strong>. Le due aziende hanno siglato una partnership strategica con l\u2019obiettivo di sviluppare un sistema di guida automatizzata basato esclusivamente sull\u2019utilizzo di telecamere<\/strong>, abbandonando i sensori pi\u00f9 costosi come LiDAR e radar. L\u2019architettura, denominata \u201cRoboCar\u201d, si fonda su sette telecamere standard e un chip compatto, una scelta tecnologica che punta a ridurre drasticamente i costi e ad ampliare la platea di automobilisti che potranno beneficiare delle funzioni avanzate di assistenza alla guida.<\/p>\n\n\n\n

I primi test pilota sono gi\u00e0 in corso sulle vetture VF8<\/strong> e VF9<\/strong>, all\u2019interno di aree controllate a Hanoi<\/strong>. L\u2019annuncio ufficiale di questa iniziativa, datato 26 gennaio 2026, segna un passo deciso verso la democratizzazione delle tecnologie di assistenza alla guida. La strategia commerciale di VinFast<\/strong> \u00e8 tanto semplice quanto ambiziosa: abbattere le barriere economiche che spesso relegano la guida autonoma<\/strong> ai soli modelli premium, rendendo invece queste soluzioni accessibili a un pubblico molto pi\u00f9 ampio.<\/p>\n\n\n\n

Il piano di sviluppo prevede una prima fase dedicata al potenziamento degli attuali sistemi ADAS<\/strong> di livello SAE 2, con l\u2019obiettivo di evolvere progressivamente verso sistemi completamente autonomi. Questo approccio, tuttavia, non \u00e8 privo di sfide. L\u2019eliminazione di LiDAR e radar comporta la necessit\u00e0 di affidarsi a sofisticati algoritmi di visione artificiale, capaci di interpretare scenari complessi e dinamici con la sola informazione visiva fornita dalle telecamere<\/strong>. Ci\u00f2 implica anche un significativo incremento delle risorse computazionali richieste, specialmente per garantire reattivit\u00e0 e sicurezza in tempo reale.<\/p>\n\n\n\n

Le condizioni di traffico di Hanoi<\/strong> rappresentano un banco di prova particolarmente impegnativo. Il contesto urbano vietnamita \u00e8 caratterizzato da una predominanza di motociclette che si muovono in modo apparentemente caotico, con comportamenti di guida che si discostano notevolmente dagli standard occidentali. Occlusioni frequenti, variazioni di illuminazione, situazioni di traffico non strutturato e una comunicazione tra conducenti spesso affidata a segnali non verbali costituiscono sfide notevoli per sistemi di visione addestrati su dataset europei o nordamericani.<\/p>\n\n\n\n

Consapevoli di queste difficolt\u00e0, VinFast<\/strong> e Autobrains<\/strong> hanno dichiarato di voler puntare su un addestramento specifico che tenga conto delle dinamiche locali. Questo approccio personalizzato rappresenta una presa di coscienza importante: nessun sistema sviluppato altrove pu\u00f2 essere applicato con successo senza un adattamento profondo alle peculiarit\u00e0 del traffico vietnamita. Se i risultati ottenuti sulle VF8<\/strong> e VF9<\/strong> saranno soddisfacenti, la sperimentazione verr\u00e0 estesa ad altre citt\u00e0 del Vietnam e successivamente ai mercati internazionali dove il marchio \u00e8 presente.<\/p>\n\n\n\n

Dal punto di vista tecnico, la roadmap delineata prevede l\u2019implementazione di reti neurali avanzate per la percezione e di algoritmi predittivi in grado di anticipare i comportamenti degli altri utenti della strada. Tuttavia, resta aperto un interrogativo cruciale: il chip compatto scelto per la piattaforma \u201cRoboCar\u201d sar\u00e0 in grado di gestire tutte le elaborazioni richieste in tempo reale, senza penalizzare consumi energetici ed emissioni termiche? La risposta dipender\u00e0 dalla capacit\u00e0 di trovare il giusto equilibrio tra precisione, latenza e convenienza produttiva.<\/p>\n\n\n\n

La comunit\u00e0 internazionale che si occupa di guida autonoma<\/strong> segue con grande attenzione l\u2019esperimento di VinFast<\/strong>. I sostenitori dell\u2019approccio \u201ccamera-only\u201d ne sottolineano i vantaggi in termini di costi, manutenzione e scalabilit\u00e0 industriale. I detrattori, invece, invitano alla cautela, ricordando che la mancanza di sensori complementari potrebbe mettere in crisi l\u2019affidabilit\u00e0 del sistema in condizioni di traffico congestionato o di meteo avverso.<\/p>\n\n\n\n

Un altro elemento determinante sar\u00e0 il quadro normativo e la gestione della sicurezza. L\u2019introduzione graduale di nuove funzionalit\u00e0 ADAS<\/strong> e la validazione di scenari di traffico complessi rappresentano tappe imprescindibili prima di poter autorizzare la diffusione su larga scala di sistemi autonomi pi\u00f9 avanzati. Per ora, i test condotti a Hanoi<\/strong> rappresentano un passaggio cruciale: solo la sperimentazione sul campo potr\u00e0 dimostrare se la combinazione di sensori visivi e algoritmi on-board sia realmente in grado di governare con efficacia un traffico tanto fluido quanto imprevedibile.<\/p>\n\n\n\n



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