Соучредитель и генеральный директор Wothive Алекс Кендалл обещает вывести технологии своего автономного запуска автомобиля на рынок. То есть, если приход придерживается своей стратегии обеспечения того, чтобы его автоматическое программное обеспечение для вождения было дешевым для запуска, аппаратного агностического и может применяться к передовым системам помощи водителю, роботаксису и даже робототехнике.
Стратегия, которую Кендалл изложил во время конференции NVIDIA GTC, начинается с сквозного подхода к обучению, управляемому данными. Это означает, что то, что система «видит» через различные датчики (например, камеры), напрямую приводит к тому, как она ездит (например, решение о торможении или повернуть налево). Более того, это означает, что система не должна полагаться на HD-карты или программное обеспечение, основанное на правилах, как есть более ранние версии AV Tech.
Подход привлек инвесторов. Wayve, который запущен в 2017 году и за последние два года собрал более 1,3 млрд. Долл.
Компания еще не объявила о каких -либо автомобильных партнерских отношениях, но представитель сказал TechCrunch, что и в «Сильных дискуссиях» с несколькими OEM -производителями для интеграции своего программного обеспечения в ряд различных типов транспортных средств.
Его дешевое программное обеспечение имеет решающее значение для заключения этих сделок.
Кендалл сказал, что OEM -производители, вставляющие передовую систему помощи водителям Wayve (ADAS) в новые производственные автомобили, не нужно инвестировать что -либо в дополнительное оборудование, потому что технология может работать с существующими датчиками, которые обычно состоят из камер округа и некоторых радаров.
По словам Кендалла, Wayve также является «кремниевым агротом», что означает, что он может запустить свое программное обеспечение на любом графическом процессоре, который у его партнеров OEM уже есть в своих транспортных средствах. Тем не менее, текущий парк разработки стартапа использует Nvidia Orin System-On-A-Chip.
«Вступление в ADA очень важно, потому что он позволяет вам создавать устойчивый бизнес, создавать распределение в масштабе и получить экспозицию данных, чтобы иметь возможность обучать систему до [Level] 4, — сказал Кендалл на сцене в среду.
(Система вождения 4 -го уровня означает, что она может самостоятельно ориентироваться в среде — при определенных условиях — без необходимости вмешиваться человеку.)
Wayve Plans по коммерциализации своей системы на уровне ADAS в первую очередь. Таким образом, стартап разработал драйвер ИИ для работы без лидара — обнаружение света и радар, который измеряет расстояние с использованием лазерного света для создания высокой точной трехмерной карты мира, которую большинство компаний, разрабатывающих технологию уровня 4, считают важным датчиком.
Подход Wayve к автономии похож на Tesla’s, которая Также работая над сквозной моделью глубокого обучения, чтобы обеспечить свою систему и постоянно улучшать свое программное обеспечение для самостоятельного вождения. Как пытается сделать Tesla, Weeve надеется использовать широко распространенное развертывание ADA для сбора данных, которые помогут ее системе достичь полной автономии. (Программное обеспечение Tesla «Полное самостоятельное вождение» может выполнить некоторые автоматизированные задачи вождения, но не полностью автономно. Хотя компания стремится запустить услугу Robotaxi этим летом.)
Одним из основных различий между подходами Wayve и Tesla с технической точки зрения является то, что Tesla полагается только на камеры, тогда как Weeve рада включить Lidar, чтобы достичь ближайшей полной автономии.
«В долгосрочной перспективе, безусловно, есть возможность, когда вы создаете надежность и способность подтвердить уровень масштаба, чтобы сократить это [sensor suite] Далее, — сказал Кендалл. — Это зависит от желаемого продукта. Вы хотите, чтобы машина проезжала быстрее через туман? Тогда, может быть, вы хотите другие датчики [like lidar]Полем Но если вы готовы, чтобы ИИ понимал ограничения камер и в результате быть защищенным и консервативным? Наш ИИ может узнать это ».
Кендалл также дразнил Gaia-2, новейшую генеративную мировую модель Wayve, адаптированную к автономному вождению, которое обучает своего драйвера на огромных количествах как реальных, так и синтетических данных в широком диапазоне задач. Модель обрабатывает видео, текст и другие действия вместе, что, по словам Кендалла, позволяет драйверу AI Wathe быть более адаптивным и человеческим в своем поведении вождения.
«Что действительно захватывающе для меня, так это поведение вождения, похожее на человеку»,-сказал Кендалл. «Конечно, нет никакого кодированного поведения. Мы не говорим автомобилю, как вести себя. Там нет инфраструктуры или HD-карт, но вместо этого возникающее поведение управляется данными и позволяет водить поведение, которое имеет дело с очень сложными и разнообразными сценариями, включая сценарии, которые он, возможно, никогда не видел ранее во время тренировок».
Wayve разделяет аналогичную философию с автономным стартапом грузоперевозок Waabi, который также занимается сквозной системой обучения. Обе компании подчеркивали масштабирование моделей искусственного интеллекта, основанных на данных, которые могут обобщать в различных средах вождения, и обе полагаются на генеративные симуляторы ИИ для тестирования и обучения своей технологии.
