Wationve Geor выявляет секреты масштабирования технологии автономного вождения

Алекс Кендалл, сооснователь и генеральный директор Wayve, оптимистично настроен относительно вывода технологии своей стартап-компании по автономным автомобилям на рынок. Он считает, что ключом будет придерживаться их стратегии разработки экономичного, независимого от оборудования программного обеспечения для автоматизированного вождения. Это программное обеспечение может использоваться не только для продвинутых систем помощи водителю (ADAS), но и для роботакси и робототехники.

Во время конференции Nvidia GTC Кендалл описал стратегию, сосредоточенную на сквозном подходе к обучению на основе данных. Это означает, что система напрямую переводит то, что она "видит" через датчики, такие как камеры, в действия по вождению, такие как торможение или поворот. Этот метод устраняет необходимость в HD-картах или программном обеспечении, основанном на правилах, которые были распространены в более ранних технологиях автономных автомобилей (AV).

Этот подход привлек внимание инвесторов. С момента запуска в 2017 году Wayve привлекла более 1,3 миллиарда долларов за последние два года. Компания планирует лицензировать свое программное обеспечение для автономного вождения автомобильным и флотским партнерам, включая такие компании, как Uber. Хотя о партнерствах с автопроизводителями пока не объявлено, представитель Wayve сообщил TechCrunch, что они ведут "активные переговоры" с несколькими производителями оригинального оборудования (OEM) для интеграции своего программного обеспечения в различные типы автомобилей.

Доступность программного обеспечения Wayve является основным преимуществом в этих переговорах. Кендалл отметил, что OEM могут интегрировать ADAS от Wayve в новые серийные автомобили без необходимости инвестировать в дополнительное оборудование, поскольку технология работает с уже существующими датчиками, такими как круговые камеры и радары.

Программное обеспечение Wayve также является "независимым от кремния", что означает, что оно может работать на любом GPU, который уже используется партнерами OEM в их автомобилях. Однако текущий парк разработки стартапа использует систему на чипе Nvidia Orin.

"Вход в ADAS действительно важен, потому что это позволяет создать устойчивый бизнес, обеспечить массовое распространение и получить данные для обучения системы до уровня 4," — сказал Кендалл во время своей презентации в среду. Система вождения уровня 4 может автономно управлять в определенных условиях без вмешательства человека.

Wayve планирует сначала коммерциализировать свою систему на уровне ADAS. AI-водитель стартапа разработан для работы без лидара, сенсора, который использует лазерный свет для создания детализированных 3D-карт, что многие компании, разрабатывающие технологии уровня 4, считают необходимым.

Подход Wayve к автономности схож с подходом Tesla, которая также использует сквозную модель глубокого обучения для улучшения своего программного обеспечения для автономного вождения. Как и Tesla, Wayve стремится использовать широкое внедрение ADAS для сбора данных, которые помогут системе достичь полной автономности. Программное обеспечение Tesla "Full Self-Driving" может выполнять некоторые задачи автоматизированного вождения, но не является полностью автономным, хотя компания планирует запустить сервис роботакси этим летом.

Ключевое различие между Wayve и Tesla заключается в том, что, в то время как Tesla полагается исключительно на камеры, Wayve открыта к использованию лидара для достижения полной автономности в ближайшей перспективе. "В долгосрочной перспективе, безусловно, есть возможности, когда вы создаете надежность и способность подтверждать уровень масштабируемости, чтобы еще больше сократить набор датчиков," — сказал Кендалл. "Это зависит от желаемого опыта продукта. Хотите, чтобы автомобиль быстрее ехал в тумане? Тогда, возможно, вам понадобятся другие датчики, такие как лидар. Но если вы готовы к тому, чтобы AI понимал ограничения камер и был в результате оборонительным и консервативным? Наш AI может этому научиться."

Кендалл также представил GAIA-2, последнюю генеративную мировую модель Wayve, разработанную для автономного вождения. Эта модель обучает водителя, используя огромные объемы реальных и синтетических данных для различных задач. Обрабатывая видео, текст и другие действия вместе, Кендалл утверждает, что это позволяет AI-водителю Wayve быть более адаптивным и похожим на человека в своем поведении при вождении.

"Что действительно захватывает меня, это поведение вождения, похожее на человеческое, которое начинает проявляться," — сказал Кендалл. "Конечно, нет никакого закодированного поведения. Мы не указываем автомобилю, как себя вести. Нет инфраструктуры или HD-карт, но вместо этого возникающее поведение основано на данных и позволяет справляться с очень сложными и разнообразными сценариями, включая те, которые он, возможно, никогда не видел во время обучения."

Wayve разделяет схожую философию с стартапом по автономным грузовикам Waabi, который также следует сквозной системе обучения. Обе компании сосредоточены на масштабировании AI-моделей, основанных на данных, которые могут обобщать различные среды вождения и используют генеративные симуляторы AI для тестирования и обучения своих технологий.