Ogier és navigátora, Vincent Landais 58,3 másodperces előnnyel győzött Toyota GR Yaris Rally1-essel, tökéletes vasárnapot zárva a teljes rali, a Szupervasárnap és a Power Stage megnyerésével. Ez volt Ogier 69. WRC-győzelme és egyben második Akropolisz-diadala, 15 évvel azután, hogy először győzött a görög murvás klasszikuson még Citroënnel. Neuville vasárnap reggel még 4,1 másodperccel vezetett két kemény nap után, de Ogier a vasárnapi nyitó szakaszon, az Aghii Theodori gyorsasági puha homokjában ledolgozta ezt a hátrányt, és 1,3 másodperccel megelőzte a belgát. A páros ezután azonos időket futott a Loutraki gyorsasági első futásán, így hatalmas csatára volt kilátás két szakasszal a vége előtt. A döntő pillanat Aghii Theodori második meneténél jött el, ahol Neuville két hátsó defektet szenvedett, és 53,5 másodpercet veszített Ogier-hez képest. Innen a Toyota kilencszeres világbajnokának már csak az Power Stage-en kellett túljutnia, de ott is ő ment a leggyorsabban, így a maximális 35 pontot gyűjtötte be a hétvégén. „A görög istenek végre támogattak” – mondta a francia legenda. „Hosszú hétvége volt. Tudtuk, hogy soha nincs időnk pihenni, egészen e Power Stage-ig. Nem tudtam ott nyomni, a lehető legfinomabban vezettem, és minden egyes követ megéreztem. De most már megvan a győzelem, ami egy kis elégtétel a Portugáliában elvesztettért.” Neuville vegyes érzelmekkel zárta a versenyt, mivel sokáig úgy tűnt, képes lesz megszerezni a Hyundai negyedik Akropolisz-győzelmét öt év alatt. A belga péntek reggeltől a vasárnapi első szakaszig vezetett, és kiegyensúlyozott küzdelmet vívott Ogier-vel, mielőtt dupla defektet kapott az éles köveken. „Jelenleg a csalódottság és egy kis öröm között vagyok, mert az autó jól teljesített, és olyan kényelmesen éreztem magam benne, mint utoljára két éve” – mondta Neuville. „Elismerés Ogier-nek, ő is hihetetlen versenyt futott. Nem tudjuk, mi történt volna a defekt nélkül. De ez a rali; Portugáliában mi profitáltunk az ő defektjéből, most pedig ő a miénkből.” Ogier mellett a Toyota Gazoo Racing másik versenyzője, Kacuta Takamoto is dobogóra állhatott, mivel harmadikként ért célba, 3:04,8 perccel csapattársa mögött, miután pénteken a második helyről rajtolva – és sokat takarítva a pályákat – túlélte a nehéz versenyt, és elkerülte a bajt, amikor mások problémákba ütköztek (szinte mindenkinek volt egy vagy két defektje). „Elég nehéz volt a verseny eleje, ezért mindent megtettünk, hogy kezeljük a helyzetet” – mondta a japán, aki életében először a vb-címért küzdhet. „Nagy köszönet az egész csapatnak, az autóval egész verseny alatt semmi gond nem volt. A defektekkel is szerencsénk volt, mert nagyon nagy itt a kockázat. Ma van életem legfontosabb napja, mert ez a lányom születésnapja, szóval nagyon örülök, hogy trófeát vihetek neki ajándékba.” Josh McErlean és Eoin Treacy karrierjük legjobb helyezését szerezték meg az M-Sport Ford World Rally Team színeiben, miután higgadtan teljesítették a szezon egyik legnehezebb versenyét, és negyedikek lettek. Az ír páros kihasználta a kedvező rajtpozíciót, de túl kellett élniük egy kicsúszást Aghii Theodori 2-n, de végül 6,7 másodperccel Sami Pajari előtt értek célba. „Egyáltalán nem könnyítettük meg magunknak a dolgunkat” – mondta McErlean. „Hatalmas köszönet a csapatnak és mindenkinek, aki hitt bennünk. Kemény szezonkezdet volt. Micsoda rali!” –tette hozzá. Pajari egy erős utolsó nap után ötödikként ért célba, 6,5 másodperccel megelőzve Adrien Fourmaux-t. A finn a Szupervasárnapon és a Power Stage-en is a második lett Ogier mögött. Fourmaux egy erős tempójú, de ismét balszerencsés hétvége után hatodikként ért célba. A Hyundai pilótája eleinte vezette a ralit, mielőtt péntek reggel defektet kapott, aztán szombaton továbbra is dobogós helyen állt, mielőtt további gumigondok adódtak volna számára az utolsó napon. A bajnokságot vezető Elfyn Evans hetedik lett egy nehéz hétvégén, amely pénteken azzal kezdődött, hogy neki kellett nyitni az utakat. A walesi szombat délután és vasárnap reggel defektek miatt is időt vesztett, de így is megőrizte előnyét a bajnokságban. Mārtiņš Sesks a nyolcadik helyen ért célba a piros privát Forddal, míg a skodás Robert Virves kilencedik lett összesítésben és WRC2-es győzelmet aratott. Az észt versenyző vasárnap reggel vette át a kategória vezetését, amikor Andreas Mikkelsen megállt kicserélni egy kereket a Loutraki 1-en. Mikkelsen összesítésben a 10., a WRC2-ben pedig a második helyen végzett a másik skodával, Alejandro Cachón pedig a 11. lett abszolútban és a harmadik a kategóriájában a Toyotával. Vasárnap este, a rali befejezése után az M-Sport Ford versenyzőjét, McErleant és a Hyundai versenyzőjét, Fourmaux-t az FIA versenyfelügyelői értekezletre hívták, mivel kiderült, hogy mindketten elmulasztották időben bekötni a biztonsági övet a kerékcserék után. Mindkettőjüket egy-egy perces büntetéssel sújtották, ami az ír McErleant megfosztotta élete legjobb helyezésétől: a negyedikről a hatodik helyre esett vissza, míg a francia Fourmaux ötödik helyett csak hetedik lett. A bajnokságot vezető Evans és csapattársa, Pajari voltak a riválisok büntetéseinek fő haszonélvezői. Pajari a negyedik helyre jött fel, míg a walesi Evans egy hellyel hátrébb, az ötödik helyen végzett, amivel ajándék pontokhoz jutottak.   Végeredmény, Akropolisz-rali: 1. Sébastien Ogier/Vincent Landais (Toyota GR YARIS Rally1) 3ó36p40.7mp 2. Thierry Neuville/Martijn Wydaeghe (Hyundai i20 N Rally1) +58.3mp 3. Kacuta Takamoto/Aaron Johnston (Toyota GR YARIS Rally1) +3p04.8mp 4. Sami Pajari/Marko Salminen (Toyota GR YARIS Rally1) +5p02.2mp 5. Elfyn Evans/Scott Martin (Toyota GR YARIS Rally1) +5p54.9mp 6. Josh McErlean/Eoin Treacy (Ford Puma Rally1) +5p55.5mp 7. Adrien Fourmaux/Alexandre Coria (Hyundai i20 N Rally1) +5p08.7mp 8. Mārtiņš Sesks/Renārs Francis (Ford Puma Rally1) +8p05.8mp 9. Robert Virves/Jakko Viilo (Škoda Fabia RS Rally2) +9p50.1mp 10. Andreas Mikkelsen/Jørn Listerud (Škoda Fabia RS Rally2) +10p52.5mp   Az egyéni világbajnokság állása: 1. Elfyn Evans 162 pont 2. Kacuta Takamoto 151 3. Sébastien Ogier 125 4. Sami Pajari 116 5. Oliver Solberg 103 6. Thierry Neuville 95 7. Adrien Fourmaux 95 8. Hayden Paddon 21 9. Esapekka Lappi 21 10. Yohan Rossel 20   A gyártói világbajnokság állása: 1. TOYOTA GAZOO Racing World Rally Team 420 pont 2. Hyundai Shell Mobis World Rally Team 274 3. TOYOTA GAZOO Racing WRT2 129 4. M-Sport Ford World Rally Team 102

Az elmúlt években az autóipar átalakulásáról szóló vitákat szinte teljes egészében az elektromos hajtás uralta. Akkumulátorgyárak, hatótávok, töltési technológiák és kínai elektromos autók kerültek a figyelem középpontjába. A háttérben azonban egy olyan technológiai forradalom zajlik, amely legalább akkora hatással lehet az autógyártás jövőjére, mint maga az elektromos átállás. Az iparág vezető mérnökei szerint a következő nagy ugrást nem az akkumulátorok, hanem az úgynevezett zónás architektúra hozhatja el. Guruló számítógépek A kifejezés első hallásra rendkívül technikainak tűnik, pedig a jelentősége óriási. A modern autók ma már lényegében guruló számítógépek. Egy átlagos új személyautóban 70–100 elektronikus vezérlőegység (ECU), míg egy prémium modellben akár 150-nél is több működhet egyszerre. Külön számítógép vezérli a világítást, a légzsákokat, az elektromos ablakokat, a klímát, a vezetéstámogató rendszereket, az infotainmentet vagy éppen az akkumulátormenedzsmentet. Ez a megközelítés hosszú ideig jól működött, azonban a szoftveresen definiált járművek és a mesterséges intelligencia korszakában egyre több problémát okoz. A rengeteg vezérlőegység között bonyolult kommunikáció zajlik, kilométereken át futó kábelkötegek kötik össze őket, miközben a fejlesztés és a hibakeresés is rendkívül összetetté válik. A szakma szerint ezért az autóipar fokozatosan ugyanarra az útra lép, amelyen korábban a számítástechnika vagy a telekommunikáció haladt végig: a decentralizált rendszerek helyét központosított számítási architektúrák veszik át. A zónás architektúra lényege, hogy az autó több tucatnyi különálló vezérlőegység helyett néhány nagy teljesítményű központi számítógépre és az egyes járműzónákat felügyelő vezérlőkre épül. Ahelyett, hogy minden funkció külön elektronikát kapna, a különböző rendszerek közös számítási platformon futnak. A kutatók szerint ez jelentősen leegyszerűsítheti a járművek elektronikai felépítését, miközben csökkentheti a tömeget, az energiafogyasztást és a gyártási költségeket is. Az átalakulás jelentőségét jól mutatja, hogy egy mai prémiumautóban a kábelkötegek teljes hossza akár az öt kilométert is meghaladhatja. Egy elektromos autó esetében ez több tíz kilogrammnyi többletsúlyt jelenthet. A zónás architektúra egyik legfontosabb előnye, hogy jelentősen csökkenti a szükséges kábelezés mennyiségét. A könnyebb járművek pedig kisebb energiafogyasztást, hosszabb hatótávot és alacsonyabb gyártási költséget eredményezhetnek. Az iparág számára azonban talán még ennél is fontosabb a szoftveres rugalmasság. A jelenlegi rendszereknél egy új funkció vagy frissítés gyakran több különálló vezérlőegységet érint, ami lassítja a fejlesztést. A központosított architektúra lehetővé teszi, hogy az autó képességeit sokkal egyszerűbben lehessen bővíteni vagy módosítani. A jövő autója így egyre inkább hasonlíthat egy okostelefonra: a hardver adott, a valódi fejlődést pedig a szoftverfrissítések biztosítják. Ez különösen fontos a mesterséges intelligencia térnyerésével. Az önvezető rendszerek, a vezetéstámogató funkciók és az AI-alapú szolgáltatások egyre nagyobb számítási kapacitást igényelnek. A hagyományos autóelektronikai struktúra erre már nehezen skálázható. A legfrissebb kutatások szerint a zónás architektúrák és a központi számítógépes rendszerek jelentik a mesterséges intelligencia alapú járművek technológiai alapját. A technológiai versenyben jelenleg az amerikai és a kínai gyártók tűnnek a legagilisabbnak. A Tesla gyakorlatilag az első olyan autógyártó volt, amely a hagyományos autóipari logikától eltérően központi számítógépes architektúrára építette modelljeit. A kínai BYD, Nio, Xpeng és Xiaomi szintén hasonló irányba halad. Európa ugyanakkor nem szeretne lemaradni. A Mercedes MB.OS rendszere, a BMW Neue Klasse platformja és a Volkswagen-csoport új generációs fejlesztései mind arra épülnek, hogy a járművek szoftveresen definiált platformokká váljanak. Mi a helyzet itthon? Magyarország számára a technológia különösen fontos lehet. Bár a közvélemény elsősorban az autógyárak és akkumulátorüzemek beruházásaira figyel, a háttérben egyre nagyobb szerepet kap a fejlesztési és szoftveres tudás. A Bosch budapesti fejlesztőközpontja, a Continental magyarországi mérnöki bázisai, valamint a Thyssenkrupp fejlesztései egyaránt részt vesznek olyan rendszerek kialakításában, amelyek a jövő digitális járműveinek alapját adják. Az ADAS-rendszerek, a szenzorfúzió, az elektronikai architektúrák és a mesterséges intelligencia ma már a hazai autóipari K+F meghatározó területei közé tartoznak. Ebben kulcsszerepet játszik a ZalaZONE járműipari tesztpálya is. A zalai létesítményben olyan önvezető és hálózatba kapcsolt járműveket tesztelnek, amelyek működése elképzelhetetlen lenne nagy teljesítményű központi számítógépek és fejlett adatfeldolgozó rendszerek nélkül. A Smart City környezet, a V2X-kommunikációs tesztek és az autonóm járművek validációja mind olyan terület, ahol a zónás architektúrák és a szoftveresen definiált járművek technológiái találkoznak. A legtöbb autóvásárló valószínűleg soha nem fog találkozni a „zónás architektúra” kifejezéssel. Mégis könnyen lehet, hogy ez a technológia határozza meg a következő évtized autóit. Ahogy a belső égésű motorok korában a hengerűrtartalom és a teljesítmény számított, úgy a jövőben a számítási kapacitás, a szoftverfrissíthetőség és az elektronikai architektúra válhat a verseny egyik legfontosabb tényezőjévé. Az autóipar következő nagy forradalma így nem feltétlenül az akkumulátorokban vagy a motorokban zajlik majd. Sokkal inkább azokban a digitális rendszerekben, amelyek a járművek láthatatlan idegrendszerét alkotják.

Alapáron 65 millió forintnál drágább modellek (2026) Mercedes-Benz G-osztály/AMG 18/111 autó Lamborghini Urus 3/13 autó Mercedes-Benz SL AMG 3/6 autó Mercedes-Beng AMG GT 2/9 autó Ferrari 12Cilindri 2/8 autó Audi S8 2/5 autó Bentley Continental 2/5 autó Mercedes-Benz GLS AMG/Maybach 1/8 autó Aston Martin DBX 1/5 autó Ferrari 296 Speciale 1/5 Ferrari Purosangue 1/5 autó Bentley Flying Spur 1/3 autó Ferrari Amalfi 1/3 Aston Martin DB12 1/2 autó Mercedes-AMG PureSpeed 1/2 Ferrari 296 GTS 1 autó Ferrari Testarossa 1 autó McLaren 750S 1 autó Mercedes-Benz S-osztály AMG 1 autó (forrás: Datahouse)  

A mesterséges intelligencia látványosan fejlődik abban, hogy emberi módon válaszoljon a kérdéseinkre. Az autózásban, a navigációban és a logisztikában azonban a szép válasz önmagában kevés: ott az számít, hogy a javaslat a valóságban is helytálló-e. Egy chatbot magabiztosan megmondhatja, melyik a leggyorsabb út a raktárból az ügyfélhez — de ha közben nem tud a lezárt sávról, a súlykorlátozott hídról vagy az aktuális dugóról, akkor a magabiztos válasz a gyakorlatban félrevezető. Egy modern flottairányító központban a térképi adatok, a járműpozíciók és a forgalmi információk elemzése segíti az MI-alapú útvonaltervezést és döntéstámogatást. (Forrás: AI generált illusztráció) Miért nem elég, ha az MI „okosan beszél"? A nyelvi modellek a szövegminták alapján találják ki, mi a legvalószínűbb folytatás egy mondatban. Ez kiválóan működik szövegnél, de a térbeli tájékozódás más műfaj: ott nem elég valószínűsíteni, ott pontosan ki kell számolni. Egy útvonalnál nincs „nagyjából jó" válasz — vagy elfér a kamion a kanyarban, vagy nem; vagy nyitva van még a gyógyszertár, mire odaér a futár, vagy nem. Amíg az MI csak beszélgetett velünk, ez nem volt feltűnő. Most viszont egyre több rendszer nemcsak válaszol, hanem cselekszik is helyettünk: útvonalat tervez, megállót választ, feladatot oszt ki. Itt pedig a tévedésnek azonnali ára van — elvétett címek, üresben megtett kilométerek, késedelmes kiszállítások. Hol bukik el a gyakorlatban a térbeli tévedés? Néhány hétköznapi példa jól mutatja, mikor kell az MI mögé valódi adat. Egy elektromos autósnak nem általában „valahol a közelben" kell töltő, hanem olyan, amely az útvonalától tényleg pár percre van, és épp működik is. Egy futárnál az a kérdés, hogy a megálló nem jelent-e fölösleges kerülőt a forgalmi helyzet mellett. Egy teherautónál komoly tét, hogy a tervezett út megfelel-e a súly- és magasságkorlátozásoknak. A szervizháttérben az számít, hogy a legközelebbi szabad technikus menjen ki a helyszínre, manuális egyeztetés nélkül. A flottáknál pedig folyamatosan, sok jármű és szűk időablak között kell újratervezni az útvonalakat, ahogy változik a forgalom. Ezek mind olyan döntések, amelyeknél a „nagyjából" nem elég. Miért a valós adat a kulcs? A megbízható térbeli döntéshez az MI-nek friss, ellenőrzött adatra van szüksége: arra, hogy milyen az úthálózat, milyenek a közlekedési szabályok az adott szakaszon, és épp milyen a forgalom. A lényeg, hogy a térbeli számítást ne maga a beszélgető modell végezze találgatással, hanem valós térkép- és forgalmi adatra támaszkodjon. Így ugyanarra a kérdésre nem háromféle, hangulattól függő választ ad, hanem egyetlen kiszámíthatót. Ráadásul, ha a rendszer pontosan tudja, hová kell fordulnia adatért, kevesebb fölösleges lekérdezést is indít, ami egyúttal gyorsabb és olcsóbb működést is jelent. Miért érdekes ez a hazai cégeknek? A téma közvetlenül érinti a magyar flottakezelőket, logisztikai cégeket, szervizhálózatokat és közlekedésszervezőket. A hazai piacon egyre több MI-alapú vezetéstámogató és önvezető fejlesztés zajlik, és a Bosch budapesti AI Symposiumán bemutatott, az utasbiztonságtól az autonóm vezetésig ívelő fejlesztések is jelzik, hogy a megbízható, valós idejű térbeli adat a járműbiztonság alapja. A flották és a kiszállítással foglalkozó vállalkozások számára a kiszámítható útvonaltervezés kézzelfogható megtakarítás — ugyanaz a logika, amely a hétköznapi navigációban is egyre erősödik, ahogy azt a Google Térkép legújabb, MI-asszisztenssel bővülő frissítése is mutatja. Tágabban pedig a városi közlekedésszervezés felé mutat az irány: a térbeli MI nemcsak a járművekben, hanem a forgalomirányításban is megjelenik, ahol már működik mesterséges intelligencia vezérelte városi rendszer — ezzel a hazai szabályozásnak és infrastruktúrának is lépést kell tartania. A konkrét fejlesztést, amely épp ezt a hiányt célozza, a térkép- és helymeghatározó adatokkal foglalkozó HERE Technologies mutatta be, a Traffic Technology Today beszámolója szerint. A megoldás lényege, hogy a helyalapú kérdéseket valós térkép- és forgalmi adatra váltja át, és csak ez alapján ad útvonalra vagy megállóra vonatkozó javaslatot. A cég termékfejlesztési vezetője, Christopher Handley szerint „az MI le tudja írni a világot, de nem tudja kiszámítani, hogyan működik" — éppen ezt a hiányt akarják pótolni. A vállalat saját közlése szerint adatbázisa több mint 200 országra terjed ki; a megoldás egyelőre nem általánosan elérhető, válogatott partnerekkel indul. A tanulság az autóiparra nézve túlmutat egyetlen terméken. Az MI következő nagy kérdése nemcsak az, hogy mennyire okos a modell, hanem az is, milyen valós adatra támaszkodik, amikor a fizikai világban kell döntenie. A magyar gyártóbázis és beszállítói hálózat számára ez azt jelenti, hogy a térképi, forgalmi és közlekedési adat kezelése legalább annyira meghatározó lesz, mint a hagyományos hardver.   Forrás: Traffic Technology Today — „Here Technologies launches Location Reasoning to ground AI in real-world spatial data"; HERE Technologies sajtóközlemény (2026. május) A képek illusztrációk, egyes esetekben mesterséges intelligencia által generáltak.