A General Motors anunciou em 21 de outubro que pretende levar sua futura direção autônoma em rodovias às picapes leves e aos SUVs grandes de maior volume. A estreia continua prevista para 2028 no Cadillac Escalade IQ; a expansão para as outras linhas ainda não tem calendário por modelo.
A proposta, conhecida como eyes-off, permite deixar de acompanhar continuamente a via nas condições autorizadas. É uma mudança em relação ao Super Cruise atual, que controla direção, aceleração e frenagem em vias compatíveis e permite tirar as mãos do volante, mas exige atenção à estrada, monitorada por câmera.
Um computador central refrigerado a líquido
Para sustentar essa expansão, a GM desenvolveu uma unidade de computação central, chamada CCU, com refrigeração líquida. A fabricante declara cerca de 40 vezes a capacidade de processamento dos veículos atuais, concentrando software de autonomia, segurança ativa, chassi e propulsão.
Sensores e atuadores se ligam a concentradores distribuídos por regiões do carro, conectados ao computador por uma rede Ethernet de alta velocidade. Essa organização reduz a fragmentação entre módulos e permite aproveitar melhorias de software em diferentes modelos, como explica a apresentação do GM Forward.
A base foi concebida para elétricos e veículos a combustão, com expansão prevista também para crossovers de três fileiras. Isso não significa que todos terão os mesmos sensores ou recursos. Para a condução eyes-off, o anúncio original de 2025 descreveu a combinação de câmeras, radares e lidar e vinculou o uso à permissão em cada estado americano.
Situações reais, repetidas no simulador
A outra parte do desenvolvimento está no treinamento e na validação. No Road to Sim, a GM reconstrói cenas registradas nas ruas e as transforma em ambientes digitais reutilizáveis. Uma entrada difícil na rodovia ou uma intervenção do motorista de segurança pode originar diversas versões do mesmo teste.
Os engenheiros alteram iluminação, clima, distâncias e trajetórias para investigar como o software reage. Também comparam as decisões planejadas diante dos dados reais com as obtidas a partir dos sensores simulados, verificando se a reconstrução preserva o comportamento esperado.
Esse processo permite explorar situações raras de forma repetível e complementa os testes nas ruas.
