A DeepRoute.ai, uma das líderes em tecnologia de condução autônoma, está presente na IAA Mobility 2025 para lançar sua nova plataforma, a DeepRoute IO 2.0. A principal inovação é o modelo VLA (Vision-Language-Action), que utiliza uma abordagem de raciocínio avançada para tornar a condução autônoma mais segura e adaptável a diferentes cenários globais. A empresa já equipou mais de 100 mil veículos de passageiros e busca expandir suas operações em mercados internacionais, incluindo a Europa.
A DeepRoute.ai está destacando suas mais recentes inovações na IAA Mobility 2025, em Munique. A principal atração é a plataforma DeepRoute IO 2.0, projetada para produção em massa e equipada com o modelo VLA (Vision-Language-Action).
A empresa já alcançou a marca de 100 mil veículos de passageiros equipados com seu sistema de condução autônoma. Essa conquista demonstra a maturidade da DeepRoute.ai em termos de capacidade de produção em massa, estabilidade do sistema e segurança.
A DeepRoute.ai está implementando uma estratégia de globalização em duas frentes. A primeira é a colaboração com parceiros domésticos, como a smart, para expandir a oferta de veículos inteligentes em mercados internacionais.
A segunda frente da estratégia é o fornecimento de soluções de condução assistida adaptáveis e localizadas para montadoras estrangeiras. A DeepRoute.ai busca capacitar essas empresas a expandirem sua atuação em novos segmentos de mercado.
Segundo Maxwell Zhou, CEO da DeepRoute.ai, a plataforma equipada com o modelo VLA combina inteligência e adaptabilidade. Ele ressalta que essa combinação a torna especialmente adequada para as estradas da Europa.
A plataforma DeepRoute IO 2.0 é flexível e suporta diferentes configurações. Ela pode ser utilizada em veículos com LiDAR, que usa lasers para medir distâncias, ou em configurações baseadas apenas em câmeras, conhecidas como pure-vision.
Sua arquitetura modular permite que montadoras implementem recursos de direção inteligente em diversos modelos de veículos. Isso facilita a adoção global da tecnologia e atende a diferentes necessidades de mercado.
No coração da plataforma, o modelo VLA integra a visão, a linguagem e a ação. Ele é aprimorado pela tecnologia Chain-of-Thought reasoning, que proporciona um raciocínio avançado para inferências temporais e causais, resultando em maior segurança.
Em comparação com os modelos tradicionais, o VLA oferece uma alta interpretabilidade e caminhos de tomada de decisão rastreáveis. Essa transparência é essencial para construir a confiança dos consumidores na tecnologia.
Ao alavancar as capacidades de grandes modelos de linguagem, o VLA incorpora uma base de conhecimento abrangente e capacidade de aprendizado contínuo. Isso permite uma adaptação rápida a diversos sistemas rodoviários, sinalizações e culturas de direção.
O modelo VLA demonstra generalização rápida e resiliência. Essas características são fundamentais para sua usabilidade em ambientes de condução complexos, como os encontrados na Europa, o que prova a robustez da tecnologia.
A segurança é reforçada com recursos como compreensão espacial, explicação lógica, capacidade OCR (Optical Character Recognition) e controle de voz. Tais capacidades permitem respostas proativas em condições de alto risco, como curvas sem visibilidade ou cruzamentos complexos.
O sistema pode executar manobras de direção defensiva semelhantes às de humanos. Isso inclui desaceleração antecipada e roteamento inteligente, o que contribui para evitar colisões e otimizar o trajeto do veículo.
Com a combinação de inteligência, adaptabilidade e segurança, a DeepRoute.ai impulsiona a indústria em direção a um futuro de mobilidade mais inteligente e confiável. A empresa molda a próxima era do transporte com tecnologia de ponta.
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Pure-vision – Sistema de condução autônoma que utiliza apenas câmeras para “enxergar” e interpretar o ambiente, dispensando o uso de sensores como o LiDAR.
LiDAR – Sigla para Light Detection and Ranging, uma tecnologia que usa pulsos de luz laser para medir distâncias e criar mapas tridimensionais detalhados do ambiente.
OCR – Sigla para Optical Character Recognition, uma tecnologia que converte imagens de texto em dados de texto legíveis por máquinas. No contexto automotivo, permite que o carro leia placas e sinalizações.
Chain-of-Thought reasoning – Uma técnica de inteligência artificial que decompõe problemas complexos em etapas intermediárias. Isso torna o processo de tomada de decisão mais transparente e rastreável.
