ティアフォーが新たに公開したソフトウェアスタックは、同社が開発を主導するオープンソースの自動運転ソフトウェア「Autoware」を基盤としている 。従来の自動運転システムは、認識、判断、制御といった機能を分割し、それぞれをエンジニアが定義するルールベースで設計する手法が主流であった。

　これに対して新ソフトウェアは、統合的なニューラルネットワークで処理するAIを中心とした構成を採用している。これにより、環境の変化や複雑な交通状況に対して柔軟な意思決定が可能となる。システムは、認識AIと経路生成AIを組み合わせるハイブリッド系と、すべての運転行動をひとつのAIで行うエンドツーエンド系の2種類から、ハードウェア構成に応じて選択できるようになっている。この技術の実用性を検証するため、同社は日本、米国、欧州の3地域で大学などの研究機関と連携し、試験走行を開始した。


　東京では東京大学とトヨタ製車両を用いて都心部の拠点間移動を検証する。米国ピッツバーグではカーネギーメロン大学とヒョンデ製車両で市街地におけるロボットタクシーの実証を行い、ドイツのミュンヘンではミュンヘン工科大学とフォルクスワーゲン製車両を用いて安全性評価を実施する。さらにティアフォーは、米NVIDIAとの協業強化を発表した 。NVIDIAの100億パラメータを持つビジョン・ランゲージ・アクションモデル「NVIDIA Alpamayo」をAutowareに統合する。

　これにより、視覚情報を言語的なコンテキストとして理解し、複雑なシーンを思考の連鎖によって推論する能力がシステムに加わる。また、AI開発用のデータを共有するプラットフォーム「Co-MLOps」において、NVIDIAの世界基盤モデル「NVIDIA Cosmos」を導入した。

　現実世界で収集が困難なエッジケースの合成データ生成などを通じて、AIモデルの継続的な性能改善を図る 。両社の技術的統合の具体的な実装例として、いすゞ自動車の路線バスをベース車両としたレベル4自動運転バスの開発が進行している。この車両には、高い演算性能と冗長性を備えるNVIDIAの次世代車載コンピュータ「DRIVE AGX Thor」が搭載される。公共交通分野における運転手不足の解消を目的としており、社会実装に向けた開発体制が整備されている。