Mars Auto ha presentato il proprio piano per estendere la guida autonoma ai camion pesanti e ai trailer, con l’obiettivo di automatizzare il trasporto merci middle-mile su lunga distanza tra Corea del Sud e Stati Uniti. La società, specializzata in sistemi di guida autonoma per veicoli industriali, dichiara di aver accumulato circa 20 milioni di chilometri di dati di guida reale su camion pesanti, un patrimonio utilizzato per addestrare e validare modelli pensati per autostrade, corridoi logistici e operazioni di trasporto containerizzato.
La strategia tecnologica si basa su un approccio end-to-end AI, nel quale il sistema utilizza principalmente telecamere e modelli di intelligenza artificiale per interpretare l’ambiente, prevedere il comportamento degli altri veicoli e generare le decisioni di guida. Mars Auto contrappone questo modello alle architetture più tradizionali basate su lidar, mappe ad alta definizione e regole preconfigurate. Secondo l’azienda, le soluzioni dipendenti da sensori costosi e cartografia ad alta precisione risultano più difficili da estendere a nuove tratte, richiedono interventi rilevanti sul veicolo e possono incontrare limiti nelle situazioni non previste dalle mappe o dalle regole di riferimento.
Per supportare questo approccio, la società ha presentato MarsNet 3, un modello AI per guida autonoma di camion pesanti progettato per raggiungere funzionalità di livello 4. Il sistema riprende alcuni principi dell’architettura di guida basata su visione adottata dai più recenti sistemi FSD di Tesla, ma viene adattato alle esigenze della logistica autostradale: masse più elevate, spazi di frenata superiori, rimorchi articolati, cambi di corsia più lenti, flussi di traffico commerciali e percorrenze ripetitive su lunghe tratte.
MarsNet 3 non viene presentato come un semplice assistente alla guida, ma come il modello centrale per la futura operatività autonoma dei mezzi pesanti. L’azienda prevede di completare entro la fine del 2026 il raggiungimento delle prestazioni previste e di avviare successivamente test beta su rotte statunitensi. La validazione negli Stati Uniti dovrebbe permettere di raccogliere nuovi dati su infrastrutture, normative, condizioni climatiche e comportamenti di traffico diversi da quelli osservati nel mercato coreano.
Il primo passaggio operativo riguarda i trailer. Mars Auto prevede di iniziare entro il terzo trimestre del 2026 il trasporto autonomo sperimentale con rimorchi, dopo aver ottenuto una speciale autorizzazione di sperimentazione dal Ministero coreano del Territorio, delle Infrastrutture e dei Trasporti e dopo aver superato la valutazione della Korea Transportation Safety Authority. Il progetto partirà con tre trailer e dovrebbe arrivare a dieci unità entro la fine dell’anno.
L’iniziativa è rilevante per la logistica portuale coreana perché i trailer rappresentano oltre il 95% del trasporto interno dei container destinati all’export. Mars Auto punta a operare inizialmente con Busan come hub principale, intervenendo su un mercato della movimentazione container nazionale stimato intorno ai 5.000 miliardi di won. L’automazione dei collegamenti tra porto, depositi, centri logistici e nodi industriali permetterebbe di ridurre il peso delle attività ripetitive affidate ai conducenti e di aumentare la continuità delle operazioni sulle tratte ad alta frequenza.
Parallelamente, Mars Auto opera già negli Stati Uniti attraverso l’alleanza logistica Team Korea. La società gestisce un collegamento commerciale a pagamento tra California e Georgia, con un percorso di andata e ritorno di circa 7.000 chilometri. L’esperienza maturata su questa tratta viene considerata un banco di prova per integrare capacità di guida autonoma, gestione della flotta, pianificazione del trasporto e modelli operativi internazionali.
Accanto ai programmi di livello 4, Mars Auto ha introdotto anche Copilot, una soluzione in abbonamento di livello 2 destinata ai camion pesanti. Il sistema offre funzioni di assistenza alla guida pensate per supportare il conducente in scenari operativi reali, senza trasferire completamente la responsabilità di guida al software. La scelta del livello 2 è legata alla necessità di mantenere compatibilità con le attuali regole assicurative, con la responsabilità del conducente e con i vincoli normativi ancora incompleti per l’automazione più avanzata dei mezzi pesanti.
Durante i test pilota, Copilot avrebbe mostrato una riduzione dei consumi di carburante pari a circa il 10%. Per Mars Auto il prodotto ha una funzione doppia: genera entrate ricorrenti attraverso il modello in abbonamento e raccoglie dati di guida reale utili per migliorare MarsNet. Ogni utilizzo del sistema può infatti contribuire ad ampliare il dataset relativo a traffico, manovre, condizioni stradali, stili di guida e dinamiche tipiche del trasporto pesante.
La società ha dichiarato di voler affrontare anche il problema della trasparenza decisionale dei modelli di guida autonoma attraverso tecnologie di explainable AI. L’obiettivo è visualizzare gli elementi che hanno portato il sistema a una determinata decisione, rendendo più leggibili le valutazioni relative a veicoli, corsie, ostacoli, distanze di sicurezza e manovre. Questo aspetto è particolarmente importante nei camion autonomi, dove la ricostruzione di una decisione del software può essere necessaria per analisi operative, controlli di sicurezza, assicurazioni e responsabilità.
Mars Auto è stata inoltre selezionata per un progetto nazionale coreano dedicato all’intelligenza artificiale e riceve accesso a infrastrutture GPU di classe exaflops basate su Nvidia Blackwell. La disponibilità di capacità computazionale ad alta densità dovrebbe sostenere l’addestramento dei modelli end-to-end, la simulazione di scenari complessi e l’elaborazione dei dati raccolti dalla flotta.
La società indica come obiettivo finale il raggiungimento entro il 2028 di un sistema di trasporto merci middle-mile completamente senza conducente. Il piano combina quindi sperimentazione con trailer autonomi, servizi commerciali di assistenza alla guida, raccolta continua di dati reali, sviluppo di modelli di livello 4 e operazioni su rotte internazionali. L’intento è costruire un’infrastruttura di automazione logistica in grado di passare gradualmente dalla guida assistita alla gestione autonoma dei camion pesanti su corridoi merci ripetibili e ad alto volume.