GM dezvoltă „inteligența colectivă” pentru camerele auto
O cerere de brevet depusă de General Motors și Universitatea din Michigan descrie un sistem care ar combina date de la camere, radar, lidar și senzori de poziționare din mai multe mașini într-o hartă rutieră comună. Scopul este reducerea unghiurilor moarte și avertizarea vehiculelor asupra pericolelor pe care propriii senzori nu le pot vedea încă.
Mașinile ar putea folosi senzorii celorlalte vehicule.
Cererea de brevet US 20260133049 A1 se numește „Collaborative Perception System for Creating a Bird’s Eye View Cooperative Perception Map”. A fost publicată la 14 mai 2026, iar ca solicitanți apar University of Michigan System și GM Global Technology Operations LLC.
Ideea pare destul de simplă. Partea dificilă este aplicarea ei. O mașină nu s-ar mai baza doar pe propriile camere și propriii senzori. Datele colectate de mai multe vehicule ar fi procesate într-un format cu vedere de sus și apoi combinate de calculatoare centrale într-o singură hartă de percepție comună.
Un astfel de sistem ar putea ajuta în situațiile în care șoferul sau un sistem de asistență nu poate vedea direct un pericol. De exemplu, un camion mare ar putea ascunde, într-o intersecție, o mașină sau un pieton care se apropie. Dacă un alt vehicul conectat vede deja pericolul, sistemul ar putea transmite mai departe informația.
Harta s-ar întoarce apoi la mașini.
Vehiculele ar colecta informații de la camere, radar, lidar și senzori de poziționare. Datele ar ajunge într-un sistem bazat pe cloud, unde ar fi sincronizate și transformate într-o imagine tridimensională a situației din trafic. Imaginea finală ar putea fi trimisă înapoi către afișajele vehiculelor sau către unitățile de control ale sistemelor de asistență pentru șofer.
Descrierea brevetului menționează și restaurarea datelor lipsă, „cross attention” și hărți de „temporal attention”. Mai pe înțeles, sistemul trebuie să reconstruiască informații incomplete venite de la mașini diferite și să le transforme într-o imagine suficient de fiabilă pentru a fi utilă.
Valoarea practică: unghiuri moarte, pietoni și parcare.
Sistemul GM ar putea oferi unui șofer sau unui sistem de conducere automatizată informații despre obiecte aflate în afara razei propriilor senzori ai vehiculului. Ar putea fi vorba despre mașini ascunse după obstacole, pietoni care apar din zone fără vizibilitate sau locuri de parcare libere în apropiere.
Potrivit cererii de brevet, informațiile partajate ar fi limitate la o zonă de aproximativ 50 până la 75 de metri în jurul mașinii. Această limită ar ține sub control volumul de date și ar reduce sarcina pentru sistemele de calcul ale vehiculului.
Un brevet nu înseamnă o funcție de serie.
GM nu vorbește deocamdată despre o funcție pregătită pentru mașinile din showroom. În acest moment, este vorba despre o cerere de brevet. Aducerea unui asemenea sistem pe piață ar necesita conexiuni de date rapide, standarde comune pentru schimbul de date și reguli foarte clare privind informațiile pe care mașinile le pot partaja.
Ultimul punct nu este un detaliu secundar pentru GM. În 2025, Federal Trade Commission din SUA a acuzat GM și OnStar că au transmis date despre localizarea șoferilor și comportamentul lor la volan fără consimțământ suficient. Prin acordul de soluționare, companiei i s-a interzis timp de cinci ani să transmită astfel de date către companii de raportare a consumatorilor.
Ideea GM de percepție colectivă poate fi promițătoare din punct de vedere tehnic, dar reușita ei va depinde de încredere la fel de mult ca de algoritmi. Într-o zi, mașinile ar putea vedea unele pentru altele după colț. Șoferul trebuie însă să știe exact cine poate vedea datele și ce intenționează să facă mai departe cu ele.
