75亿,软银、微软、英伟达出手,自动驾驶赛道最大融资诞生

自动驾驶赛道再添一名猛将!  在汽车大厂纷纷进军自动驾驶领域的背景下,Wayve以其独特的技术和创新能力崭露头角。与我们上次介绍的AI自动驾驶软件公司Applied Intuition相比, Wayve更加专注于端到端的自动驾驶解决方案 

自动驾驶赛道再添一名猛将! 

在汽车大厂纷纷进军自动驾驶领域的背景下,Wayve以其独特的技术和创新能力崭露头角。与我们上次介绍的AI自动驾驶软件公司Applied Intuition相比, Wayve更加专注于端到端的自动驾驶解决方案 。 

目前, 该公司已经完成了由软银集团领投的10.5亿美元C轮融资 ,这是英国有史以来规模最大的人工智能筹款活动,也是迄今为止全球排名前20的人工智能筹款活动之一。一起来看看这家自动驾驶公司是如何做到的? 

01.1分钟项目速览

1.项目名称 :Wayve 

2.成立时间 :2017年 

3.产品简介 : 

Wayve是一家英国自动驾驶技术初创公司,专注于开发具身智能(Embodied Intelligence)基础模型,为车辆提供类似“机器人大脑”的自动驾驶解决方案。 

4.创始人团队 : 

Amar Shah:CEO,剑桥大学机器学习博士生 

Alex Kendall:CTO,剑桥大学机器学习博士生 

5.融资情况 : 

2017年,Wayve成立并收到250万美元种子轮融资

2019年7月,Wayve筹集了2000万美元的A轮融资

2022年1月,完成了2亿美元的B轮融资,投资方包括微软、维珍和Baillie Gifford等

2024年5月7日,Wayve官宣再获10.5亿美元(约75.8亿元人民币)投资,软银领投,英伟达、微软跟投

02.自动驾驶技术的创新者

Wayve作为一家专注于自动驾驶技术的创新企业,其创立的核心使命就是利用先进的人工智能算法,为汽车打造无需人工干预的自主驾驶能力。 

简单来说,Wayve正在干的事情就是: 开发以AI为主的自动驾驶系统 ,解决传统自动驾驶技术在复杂交通环境下的局限性。 

不可否认,传统的自动驾驶技术过分依赖硬件和手动编码规则,在面对真实世界多变的交通环境时显得力不从心。 

为了突破这些限制,Wayve着力于研发一种通过自主学习的方式,让车辆掌握驾驶规则和模式的人工智能路径,以适应全新的场景和不可预测的道路状况。 

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公司的技术平台不依赖于高精度地图或特定的硬件配置,而是通过车端传感器收集的数据,由强大的芯片进行计算和处理,使系统能够自主作出驾驶决策。 

这种端到端的AI算法方法,与特斯拉的FSD类似,但Wayve更进一步,通过自监督式学习,从原始的、未标记的数据中学习驾驶技能,从而节省了大量成本,并提高了系统的泛化能力。 

Wayve的创始人Alex Kendall曾公开表示, 具身智能是解决自动驾驶推广过程中面临的长期挑战的关键 。 

Alex Kendall也强调了Wayve“不断学习”的强大性能,以适应各种复杂的交通环境,最终实现从L2+辅助驾驶到L4全自动驾驶的跨越。 

03.自动驾驶新范式

Wayve的自动驾驶核心技术,被称为AV2.0。 这项技术赋予了车辆一个“机器人大脑” ,使其能够从真实世界的环境中学习并与之互动。其显著优势包括: 

安全驾驶优化:通过领域优化的模型架构实现安全驾驶。

解决长尾问题:即使在没有事先训练的情况下,也能将学习到的驾驶技能应用于意外场景。

高效且大规模的学习: 自监督学习方法使得大规模学习变得高效,这对于无缝适应新车辆和地理环境至关重要。

精简传感器套件:AV2.0允许灵活选择传感器,为OEM提供了基于需求选择硬件的自由。

无地图自主性:不依赖高清地图,通过数据驱动的适应性,实现对新地理区域的无缝扩展。

车辆通用性:AV2.0能够适应任何类型的车辆,从乘用车到送货车,一种车型上的改进可以直接惠及另一种。

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Wayve的LINGO模型也是其产品中的一大亮点 。 

LINGO-2模型使用视觉和语言作为输入,能够输出驾驶行为并解释其行动背后的推理。这种创新为解释和训练AI模型提供了新的方式。 

LINGO-2在驾驶时可以对场景和其行为的问题做出回应,提供了一种新的与自动驾驶系统通过对话进行交互的可能性,乘客可以询问自动驾驶系统“它正在做什么”以及“为什么这么做”。 

自动驾驶产品的核心构成

总体来说, Wayve的AI驱动程序产品是一个端到端的解决方案 ,主要通过以下几个关键组件来实现: 

车队学习循环:AV2.0引入了一个快速、连续且无缝的车队学习循环,包括记录数据、训练模型、评估性能和部署更新模型。

强大的数据到价值引擎:从多样化的车队中高效收集真实驾驶数据,在基于云的训练基础设施中处理,并将其转化为精炼的驾驶能力。

负责任的模型开发:实施MLops工作流程,利用创新的工具、流程和管道来构建、训练和部署基础模型。

全面的“非道路”评估:在大量模拟驾驶场景中严格测试AI驾驶模型,以实现快速和全面的评估。

技术的多场景应用

Wayve的技术现已可以在多种场景中使用 ,例如为个人车辆提供自动驾驶功能,提升驾驶体验,减少驾驶疲劳;为货运和物流行业提供自动驾驶解决方案,提高运输效率,降低成本等。 

在大的公共交通领域,Wayve的技术可以在公交车和班车服务中实现自动驾驶,提升服务可靠性,减少人为错误。也通过自动驾驶技术,为共享汽车和出租车服务提供更安全、更高效的运营模式。 

Wayve公司的自动驾驶技术不仅仅是一项技术进步, 它代表了一种全新的驾驶和出行方式 。通过其具身智能和AI驱动程序产品,Wayve正在为汽车制造商提供一种安全、高效且可扩展的自动驾驶解决方案。 

04.未来动向

隐私保护成为重要一环

Wayve作为一家致力于自动驾驶技术研发的公司,深知数据收集与隐私保护之间的平衡对于行业的长远发展至关重要。他们的系统不仅能够高效地收集和分析用户在道路上遇到的各种数据,如摄像头和雷达传感器捕获的图像和信号,以及车辆的运行状态等,还能够在这些数据的基础上不断优化自动驾驶系统的性能。 

不可避免的是,随着数据收集量的不断增加, 如何确保这些数据的安全性和隐私性成为了Wayve必须面对的重要问题 。这些返回数据中包含大量的个人信息,如行人的面部特征、车牌号码等,如果被不当使用或泄露,将可能对个人隐私造成严重影响。 

为此, Wayve采取了多项措施来保护被拍摄个人的隐私 。Wayve已经明确 表示,收集这些数据的主要目的是为了研究和改进自动驾驶技术,而不是用于识别个人身份。这意味着,在数据处理和分析的过程中,Wayve会尽可能地避免使用能够直接识别个人的信息。 

Wayve还加强了数据的安全管理。他们采用了严格的访问控制和加密技术来确保数据在传输和存储过程中的安全性。只有经过授权的人员才能够访问和分析这些数据,而且这些数据会被存储在安全的环境中,以防止未经授权的访问和泄露。 

除此之外, Wayve还积极与用户和监管机构沟通 ,确保他们了解数据收集的目的、方式和使用情况,并遵守相关的隐私保护法规。他们定期发布透明度报告,向公众披露数据的收集、使用和保护情况,以建立用户对公司的信任。 

超越人工智能

目前,Wayve正在积极参加各种行业大会,向全世界介绍他们的自动驾驶 技术。 

CVPR是首屈一指的年度计算机视觉盛会 ,汇聚了来自世界各地的专家和研究人员,Wayve将在CVPR 2024研讨会上展示其在自动驾驶领域的最新研究成果。分享他们对自动驾驶技术的独到见解,以及他们如何通过持续的创新和研究来推动这一领域的发展。 

Wayve在机器人技术方面也有很大的计划。 

首席执行官Alex Kendall表示,“很快你就可以买一辆新车了,而且上面会有Wayve的人工智能......然后,这将实现各种具身人工智能,不仅仅是汽车,还有其他形式的机器人。我认为我们想要实现的最终目标是通过语言模型和聊天机器人超越人工智能。” 

在Alex Kendall的愿景里,未来,我们可以将任务委派给智能机器, 现在的自动驾驶还仅仅只是第一步而已 。 

参考链接:

1.https://wayve.ai/product/

2.https://www.ft.com/content/a5704e29-545c-45e6-b7e3-d0a8cda285c4

3.https://techcrunch.com/2024/05/06/wayve-raises-1-billion-led-by-softbank-to-take-self-driving-to-cars-and-robots/

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       原文标题 : 75亿,软银、微软、英伟达出手,自动驾驶赛道最大融资诞生

(来源:维科网)
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