IA generativa aplicada ao núcleo crítico da condução autónoma
A perceção e a decisão em tempo real são os dois nós onde a condução automatizada vence ou perde. Em ambientes urbanos, com utilizadores vulneráveis a interagir de forma imprevisível, o sistema tem de interpretar a cena, prever intenções e agir em milissegundos, com baixo consumo energético, robustez a cibersegurança e capacidade de generalizar para cenários nunca antes vistos. O concurso HORIZON-CL5-2026-10-D6-03 financia, com €13 milhões e dois projetos de €6,5 milhões cada, o desenvolvimento, treino e validação de soluções CCAM que integrem IA generativa nestas funções.
É um RIA Lump Sum no âmbito da parceria CCAM, alinhado com o AI Continent Action Plan da Comissão e com o European Software-defined Vehicle (SDV) initiative. Os projetos têm de atingir TRL 5-6, ou seja, validação tecnológica em ambiente relevante. Não é I&D fundamental nem demonstração comercial: é a fase em que a tecnologia mostra que funciona em condições próximas do real.
Necessidades que este instrumento resolve
Este tópico está no cruzamento exato entre dois eixos da estratégia europeia: liderança em IA aplicada e soberania na mobilidade conectada. Quem candidata mobiliza simultaneamente competências de investigação avançada e capacidade de transformar essa investigação em produto digital integrável.
- I&D e ciência: investigação aplicada em modelos generativos (LLM, VLM, VLA) para perceção de utilizadores vulneráveis, predição de comportamento, raciocínio contextual e geração de cenários de validação. Inclui aprendizagem de baixa latência, processamento distribuído edge/cloud e métodos de teste virtual.
- Digitalização e IA: integração das tecnologias generativas em pipelines existentes de desenvolvimento, treino e validação de sistemas CCAM, com ferramentas e abordagens harmonizadas para perceção, decisão, gestão de tráfego e controlo remoto. Inclui orientações para uso responsável (vieses de género, transparência, accountability).
Dois projetos de €6,5 milhões em lump sum
A Comissão prevê adjudicar dois projetos no valor de €6,5 milhões cada. O modelo de pagamento é lump sum: o orçamento global é fechado e o pagamento é feito por entregáveis. O lump sum simplifica a gestão financeira, mas penaliza consórcios que descobrem requisitos novos durante a execução: alterações ao plano de trabalho não geram orçamento adicional.
Quatro blocos obrigatórios no plano de trabalho
Uma proposta competitiva tem de cobrir os quatro aspetos abaixo e a avaliação penaliza consórcios que tratem algum como secundário.
- Perceção e decisão robustas: ferramentas e métodos de perceção e decisão em ambiente complexo (ao nível do edge, da viatura, da infraestrutura ou do back-office), com path planning como caso de uso inicial. Foco em VRU (utilizadores vulneráveis): peões, ciclistas, micromobilidade. Aplicação de LLMs, VLMs e VLAs para raciocínio contextual e enriquecimento da interpretação sensorial.
- Geração de cenários para validação: uso de IA generativa para criar variações de cenários (diferenças culturais entre utilizadores, variabilidade de infraestrutura, casos de borda raros) que estendem datasets e aceleram a validação. Esta linha é particularmente relevante para certificação e homologação.
- Integração e limites da IA generativa: incorporação das tecnologias em pipelines existentes (desenvolvimento, treino, validação) e ao mesmo tempo definição clara dos seus limites e benefícios, com guidelines para uso responsável e mitigação de vieses. Aplicável a componentes CCAM individuais e a sistemas globais como gestão de tráfego e controlo remoto.
- Articulação com SDV: colaboração com a iniciativa europeia Software-defined Vehicle, adoção de interfaces e blocos existentes, proposta de novos para potencial inclusão no framework SDV.
Outcomes esperados
| Outcome | O que significa |
|---|---|
| Perceção fiável e energeticamente eficiente | Sistemas de perceção avançados que melhoram a consciência situacional sem comprometer consumo energético, latência ou segurança |
| Segurança VRU reforçada | Perceção e predição de comportamento de utilizadores vulneráveis com elevada robustez a manipulação e ruído |
| Robustez em situações críticas | Sistemas treinados, testados e validados em cenários gerados por IA generativa, complementando bases de dados existentes |
| Compreensão dos limites da IA generativa | Mapeamento claro do que a IA generativa pode e não pode fazer no contexto CCAM |
| Ferramentas e abordagens harmonizadas | Métodos partilhados para uso da IA generativa em desenvolvimento, treino, validação e em aplicações sistémicas |
Perfil do consórcio competitivo
O consórcio típico vencedor combina três núcleos. Primeiro, um grupo de investigação forte em IA generativa aplicada a sistemas críticos de segurança, com competências em perceção, planeamento e validação. Segundo, OEMs ou Tier-1 de automóvel com pipelines de desenvolvimento que possam absorver e validar as ferramentas produzidas. Terceiro, fabricantes de sensores, fornecedores de software de simulação ou centros de teste capazes de operacionalizar a geração e validação de cenários.
Para empresas portuguesas, o ângulo mais promissor é a participação em pacotes de trabalho de validação de cenários, integração de software ou demonstração em ambiente urbano. Universidades e centros de investigação portugueses com track record em visão computacional, machine learning aplicado a transportes, ou engenharia de software de sistemas críticos são perfis valorizados em consórcios coordenados por outros Estados-Membros.
Janela de candidatura
- Abertura: 6 de maio de 2026
- Submissão: 8 de outubro de 2026, 17h00 hora de Bruxelas
- Avaliação: outubro de 2026 a início de 2027
- Grant Agreement: tipicamente até 8 meses após submissão
O que recomendamos
Este é um dos tópicos mais competitivos do Cluster 5 em 2026. Combina IA generativa, um campo em ebulição, com mobilidade automatizada, um setor estratégico, num orçamento sólido. Os consórcios que vão vencer começaram a desenhar-se há seis meses e estão neste momento a fechar parceiros e a alinhar pacotes de trabalho.
Para grupos portugueses sem coordenação europeia já estabelecida em mobilidade, candidatar como líder é um caminho difícil. Há, contudo, três posições onde Portugal pode entrar com valor: validação em corredores urbanos com diversidade de comportamento de peões e ciclistas (relevante para o trabalho de cenários e VRU), contributo em métodos de teste de robustez e cibersegurança (onde há competências instaladas em Lisboa e no Porto) e fornecimento de datasets ou ferramentas de simulação. O risco principal é deixar a IA generativa transformar-se em moda dentro do consórcio: candidaturas que aplicam LLMs a tudo sem fundamentação técnica perdem em excelência científica.
A coordenação com a SDV initiative e com a ADRA Partnership não é decoração. Quem ignorar estas articulações no plano de trabalho perde pontos no critério de implementação. Vale a pena dedicar tempo logo na fase de proposta a desenhar como o projeto contribui para o framework SDV e como reporta à ADRA.
Comentários, correções ou contrapontos são bem-vindos: [email protected]