WAYVE

Алекс Кендалл, соучредитель и генеральный директор компании Wayve, уверен в успешном выходе на рынок технологий автономного вождения. По его словам, ключ к успеху заключается в стратегии, которая делает программное обеспечение для автономного вождения экономичным, универсальным для любого оборудования и применимым как для систем продвинутой помощи водителю (ADAS), так и для роботакси и даже робототехники.

Эта стратегия, представленная Кендаллом на конференции Nvidia GTC, основана на сквозном подходе к обучению на основе данных. Это означает, что система интерпретирует информацию, полученную с различных сенсоров (например, камер), и напрямую преобразует её в действия, такие как торможение или поворот. В отличие от более ранних версий автономных технологий, система Wayve не зависит от HD-карт или программного обеспечения, основанного на правилах.

Такой подход привлёк внимание инвесторов. Wayve, основанная в 2017 году, за последние два года привлекла более $1,3 миллиарда инвестиций. Компания планирует лицензировать своё программное обеспечение для автономного вождения автопроизводителям и партнёрам, таким как Uber. Хотя официальные соглашения с автопроизводителями пока не объявлены, представитель Wayve сообщил, что компания ведёт активные переговоры с несколькими OEM-производителями для интеграции своего ПО в различные типы транспортных средств.

Ключевым аргументом в пользу заключения сделок является экономичность программного обеспечения. Кендалл подчеркнул, что автопроизводителям, внедряющим ADAS от Wayve, не нужно инвестировать в дополнительное оборудование, так как технология работает с уже существующими сенсорами, такими как камеры кругового обзора и радары. Кроме того, ПО Wayve является «аппаратно-независимым», то есть может работать на любых графических процессорах, уже установленных в автомобилях партнёров.

«Выход на рынок ADAS крайне важен, так как это позволяет построить устойчивый бизнес, масштабировать дистрибуцию и получать данные, необходимые для обучения системы до уровня 4», — заявил Кендалл.

(Уровень 4 автономности означает, что система может самостоятельно управлять автомобилем в определённых условиях без вмешательства человека.)

Wayve планирует сначала коммерциализировать свою систему на уровне ADAS. Компания разработала ИИ-водителя, который обходится без лидаров — сенсоров, использующих лазерные лучи для создания точных 3D-карт окружающей среды. Большинство компаний, разрабатывающих технологии уровня 4, считают лидары необходимыми, но Wayve полагается на камеры и радары.

Подход Wayve схож с подходом Tesla, которая также работает над сквозной моделью глубокого обучения для улучшения своего программного обеспечения для автономного вождения. Как и Tesla, Wayve надеется использовать широкое внедрение ADAS для сбора данных, которые помогут достичь полной автономности. Однако, в отличие от Tesla, которая полагается исключительно на камеры, Wayve не исключает использование лидаров для достижения ближайших целей.

«В долгосрочной перспективе есть возможность сократить количество сенсоров, если вы достигнете необходимой надёжности и масштабируемости», — отметил Кендалл. «Всё зависит от того, какой опыт вы хотите получить. Если вам нужно, чтобы автомобиль ехал быстрее в тумане, возможно, вам понадобятся дополнительные сенсоры. Но если вы готовы, чтобы ИИ понимал ограничения камер и действовал осторожно, наша система может этому научиться».

Кендалл также анонсировал GAIA-2 — новейшую генеративную модель мира, разработанную Wayve для автономного вождения. Эта модель обучается на огромных объёмах реальных и синтетических данных, что позволяет ИИ-водителю адаптироваться к различным ситуациям и демонстрировать поведение, близкое к человеческому.

«Меня вдохновляет человеческое поведение, которое демонстрирует наша система. Мы не программируем её вручную и не используем HD-карты. Вместо этого поведение формируется на основе данных, что позволяет системе справляться с очень сложными и разнообразными сценариями, включая те, которые она никогда не встречала во время обучения», — добавил Кендалл.

Wayve разделяет философию компании Waabi, занимающейся автономными грузоперевозками. Обе компании делают ставку на масштабируемые модели ИИ, способные адаптироваться к различным условиям вождения, и используют генеративные симуляторы для тестирования и обучения своих технологий.

Источник : TechCrunch