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Wayve CEOは、自動運転技術をスケーリングするために彼の重要な要素を共有しています

Wayveの共同設立者兼CEOのAlex Kendallは、自動運転車のスタートアップの技術を市場に投入することに約束を見ています。つまり、Wayveが自動化された運転ソフトウェアを保証する戦略に固執している場合、ハードウェアに不可知論され、高度なドライバーアシスタンスシステム、Robotaxis、さらにはロボット工学に適用できます。 ケンドールがレイアウトした戦略 NvidiaのGTC会議、エンドツーエンドのデータ駆動型学習アプローチから始まります。これは、さまざまなセンサー（カメラなど）を介してシステムが「見える」ものが、それがどのように駆動するか（ブレーキをかけるか左折するかなど）に直接変換することを意味します。さらに、AV Techの以前のバージョンのように、システムがHDマップまたはルールベースのソフトウェアに依存する必要がないことを意味します。 このアプローチは投資家を引き付けました。 Wayve、2017年に発売され、持っています 13億ドル以上を調達しました 過去2年間、自動運転ソフトウェアのライセンスを取得して、自動運転パートナーや艦隊パートナーにライセンスを取ることを計画しています。 Uber。 同社はまだ自動車のパートナーシップを発表していませんが、スポークスマンはTechCrunchに、Wayveが複数のOEMと「強力な議論」にあると、ソフトウェアをさまざまな車両タイプに統合したと語った。 安価なランソフトウェアピッチは、これらの取引をクリンチするために重要です。 Kendallは、OEMSがWayveの高度なドライバーアシスタンスシステム（ADA）を新しい生産車両に入れると、テクノロジーは通常サラウンドカメラとレーダーで構成される既存のセンサーで動作できるため、追加のハードウェアに何も投資する必要はありません。 Kendallによると、Wayveは「シリコンに依存する」こともあります。ただし、スタートアップの現在の開発艦隊は、NvidiaのOrin System-on-chipを使用しています。 「ADASへの入場は、持続可能なビジネスを構築し、大規模に分布を構築し、データの露出を獲得してシステムをトレーニングできるようにすることができるため、本当に重要です。 [Level] 4、ケンドールは水曜日にステージで言った。 （レベル4の運転システムは、人間が介入する必要なく、特定の条件下で環境を単独でナビゲートできることを意味します。） Wayveは、最初にADASレベルでシステムを商業化する予定です。そのため、スタートアップはAIドライバーをLIDARなしで動作させるように設計しました。レーザー光を使用して距離を測定して世界の非常に正確な3Dマップを生成する距離を測定する距離を測定します。 Wayveの自律性へのアプローチはTeslaのアプローチに似ています。 また、エンドツーエンドのディープラーニングモデルに取り組んで、システムを強化し、自動運転ソフトウェアを継続的に改善します。テスラがやろうとしているとき、WayveはADAの広範な展開を活用して、システムが完全な自律性に到達するのに役立つデータを収集したいと考えています。 （Teslaの「完全な自動運転」ソフトウェアは、いくつかの自動化された運転タスクを実行できますが、完全に自律的ではありません。ただし、同社は今年の夏にRobotaxiサービスを開始することを目指しています。） WayveとTeslaのアプローチの主な違いの1つは、テクノロジーの観点からのアプローチの1つです。Teslaはカメラにのみ依存しているのに対し、WayveはLidarを組み込み、短期的な完全な自律性に到達することです。 「長期的には、信頼性とスケールのレベルを検証してそれを縮小する能力を構築するとき、確かに機会があります。 [sensor suite] さらに、ケンドールは言いました。「それはあなたが望む製品エクスペリエンスに依存します。車を霧の中でより速く運転したいですか？その後、他のセンサーが必要です [like lidar]。しかし、AIがカメラの限界を理解し、その結果、防御的で保守的であることを望んでいるなら？私たちのAIはそれを学ぶことができます。」 ケンドールはまた、幅広いタスクにわたって、現実世界と合成データの両方でドライバーを訓練する自動運転に合わせたWayveの最新の生成世界モデルであるGaia-2をからかいました。このモデルは、ビデオ、テキスト、およびその他のアクションを一緒に処理します。これは、Kendallによると、WayveのAIドライバーが運転行動においてより適応的で人間のようになることを可能にします。 「私にとって本当にエキサイティングなのは、あなたが見ている人間のような運転行動です」とケンドールは言いました。 「もちろん、手でコードされた動作はありません。車に振る舞いを伝えません。インフラストラクチャやHDマップはありませんが、緊急の動作はデータ駆動型であり、トレーニング中にこれまで見たことのないシナリオを含む非常に複雑で多様なシナリオを扱う運転行動を可能にします。」 Wayveは、エンドツーエンドの学習システムも追求している自律トラック輸送スタートアップWaabiと同様の哲学を共有しています。両社は、データ駆動型のスケーリングを強調しています 一般化できるAIモデル さまざまな運転環境を越えて、どちらも依存しています 生成AIシミュレータ テクノロジーをテストして訓練する。…