Wayve CEO는 자율 주행 기술을 확장하는 비밀을 밝힙니다

Wayve의 공동 설립자이자 CEO인 Alex Kendall은 자율 주행 차량 스타트업의 기술을 시장에 출시하는 것에 대해 낙관적이다. 그는 비용 효율적이고 하드웨어에 구애받지 않는 자율 주행 소프트웨어 개발 전략을 고수하는 것이 핵심이라고 믿는다. 이 소프트웨어는 고급 운전자 보조 시스템(ADAS)뿐만 아니라 로보택시와 로봇 공학에도 사용될 수 있다.

Nvidia의 GTC 컨퍼런스에서 Kendall은 종단간 데이터 기반 학습 접근 방식에 초점을 맞춘 전략을 설명했다. 이는 시스템이 카메라와 같은 센서를 통해 "보는" 것을 제동이나 회전과 같은 주행 행동으로 직접 변환한다는 의미다. 이 방법은 이전 자율 주행 차량(AV) 기술에서 흔히 사용되었던 HD 지도나 규칙 기반 소프트웨어의 필요성을 없애준다.

이 접근 방식은 투자자들의 주목을 받았다. 2017년 설립 이후 Wayve는 지난 2년 동안 13억 달러 이상을 모금했다. 회사는 Uber와 같은 자동차 및 플릿 파트너들에게 자율 주행 소프트웨어를 라이선스할 계획이다. 아직 자동차 파트너십은 발표되지 않았지만, Wayve의 대변인은 TechCrunch에 여러 원래 장비 제조업체(OEM)들과 소프트웨어를 다양한 차량 유형에 통합하기 위해 "강력한 논의"를 진행 중이라고 밝혔다.

Wayve 소프트웨어의 경제성은 이러한 협상에서 주요 판매 포인트다. Kendall은 OEM들이 추가 하드웨어 투자 없이 Wayve의 ADAS를 신규 생산 차량에 통합할 수 있다고 언급했다. 이 기술은 서라운드 카메라와 레이더와 같은 기존 센서와 함께 작동한다.

Wayve의 소프트웨어는 또한 "실리콘에 구애받지 않으며", 이는 OEM 파트너가 이미 차량에 사용하는 모든 GPU에서 실행될 수 있음을 의미한다. 그러나 현재 스타트업의 개발 차량은 Nvidia의 Orin 시스템온칩을 사용한다.

Kendall은 수요일 발표에서 "ADAS에 진입하는 것은 지속 가능한 비즈니스를 구축하고, 대규모 유통을 구축하며, 시스템을 레벨 4까지 훈련시킬 수 있는 데이터 노출을 얻기 위해 정말 중요하다"고 말했다. 레벨 4 주행 시스템은 특정 조건에서 인간의 개입 없이 자율적으로 환경을 탐색할 수 있다.

Wayve는 먼저 ADAS 수준에서 시스템을 상용화할 계획이다. 스타트업의 AI 드라이버는 레이저 광선을 사용해 상세한 3D 지도를 만드는 센서인 라이다 없이 작동하도록 설계되었다. 레벨 4 기술을 개발하는 많은 기업들이 라이다를 필수적이라고 여긴다.

Wayve의 자율성 접근 방식은 Tesla와 유사하며, Tesla도 자율 주행 소프트웨어를 강화하기 위해 종단간 딥 러닝 모델을 사용한다. Tesla와 마찬가지로 Wayve는 ADAS의 광범위한 출시를 통해 데이터를 수집하여 시스템이 완전한 자율성을 달성하도록 돕는 것을 목표로 한다. Tesla의 "Full Self-Driving" 소프트웨어는 일부 자동 주행 작업을 처리할 수 있지만 완전 자율은 아니며, 회사는 이번 여름 로보택시 서비스를 출시할 계획이다.

Wayve와 Tesla의 주요 차이점은 Tesla가 카메라에만 의존하는 반면, Wayve는 단기적으로 완전 자율성을 달성하기 위해 라이다 사용에 개방적이라는 점이다. Kendall은 "장기적으로 신뢰성과 대규모 검증 능력을 구축하면 센서 세트를 더 축소할 기회가 분명히 있다"고 말했다. "이는 원하는 제품 경험에 따라 다르다. 안개 속에서 차가 더 빨리 주행하기를 원한다면 라이다와 같은 다른 센서를 원할 수 있다. 하지만 AI가 카메라의 한계를 이해하고 그 결과 방어적이고 보수적으로 행동하도록 하는 데 만족한다면? 우리 AI는 그것을 배울 수 있다."

Kendall은 또한 자율 주행을 위해 설계된 Wayve의 최신 생성 세계 모델인 GAIA-2를 소개했다. 이 모델은 다양한 작업에 걸쳐 방대한 양의 실제 및 합성 데이터를 사용해 드라이버를 훈련시킨다. 비디오, 텍스트 및 기타 행동을 함께 처리함으로써 Kendall은 Wayve의 AI 드라이버가 더 적응력 있고 인간과 유사한 주행 행동을 보일 수 있다고 말했다.

Kendall은 "저에게 정말 흥미로운 것은 나타나는 인간과 유사한 주행 행동이다"고 말했다. "물론 손으로 코딩된 행동은 없다. 우리는 차량이 어떻게 행동해야 하는지 말하지 않는다. 인프라나 HD 지도가 없지만, 대신 데이터 기반으로 나타나는 행동은 매우 복잡하고 다양한 시나리오를 다루는 주행 행동을 가능하게 하며, 훈련 중에 전혀 보지 못한 시나리오도 포함한다."

Wayve는 자율 트럭 스타트업 Waabi와 유사한 철학을 공유하며, Waabi도 종단간 학습 시스템을 추구한다. 두 회사 모두 다양한 주행 환경에서 일반화할 수 있는 데이터 기반 AI 모델을 확장하는 데 초점을 맞추고, 생성 AI 시뮬레이터를 사용해 기술을 테스트하고 훈련시킨다.