首頁Wayve首席執行官揭示了擴展自動駕駛技術的秘密
Alex Kendall，Wayve的共同創辦人兼首席執行官，對將其自動駕駛車輛新創公司的技術推向市場表示樂觀。他相信堅持開發成本效益高、與硬體無關的自動駕駛軟體策略將是關鍵。這款軟體不僅可用於高級駕駛輔助系統（ADAS），還可用於機器人計程車和機器人技術。
在Nvidia的GTC大會上，Kendall概述了一個專注於端到端數據驅動學習方法的策略。這意味著系統直接將其通過攝影機等感測器「看到」的內容轉換為駕駛動作，例如煞車或轉向。這種方法消除了對高精地圖或基於規則的軟體的需求，這在早期的自動駕駛車輛（AV）技術中很常見。
這種方法吸引了投資者的注意。自2017年成立以來，Wayve在過去兩年中籌集了超過13億美元的資金。該公司計劃將其自動駕駛軟體授權給汽車和車隊合作夥伴，包括像Uber這樣的公司。雖然尚未宣布任何汽車合作關係，但Wayve的發言人告訴TechCrunch，他們正在與多家原始設備製造商（OEMs）進行「深入討論」，以將其軟體整合到各種車型中。
Wayve軟體的價格親民是這些談判中的主要賣點。Kendall提到，原始設備製造商可以將Wayve的ADAS整合到新生產的車輛中，而無需投資額外的硬體，因為該技術可與現有的環視攝影機和雷達等感測器配合使用。
Wayve的軟體還是「晶片無關」的，這意味著它可以在原始設備製造商已在其車輛中使用的任何GPU上運行。然而，該新創公司的當前開發車隊使用的是Nvidia的Orin系統晶片。
「進入ADAS領域至關重要，因為它讓你能建立一個可持續的商業模式，大規模建立分銷，並獲得數據曝光，從而訓練系統達到Level 4，」Kendall在週三的演講中說道。Level 4駕駛系統可以在特定條件下無需人類干預自主導航環境。
Wayve計劃首先在ADAS層級上商業化其系統。該新創公司的人工智能駕駛員設計為無需使用雷射雷達（lidar，一種使用雷射光創建詳細3D地圖的感測器），而許多開發Level 4技術的公司認為雷射雷達是必不可少的。
Wayve的自主駕駛方法與Tesla相似，後者也使用端到端的深度學習模型來增強其自動駕駛軟體。與Tesla一樣，Wayve旨在通過廣泛推廣ADAS來收集數據，幫助其系統實現完全自主。Tesla的「Full Self-Driving」軟體可以處理一些自動駕駛任務，但尚未完全自主，儘管該公司計劃在今年夏天推出機器人計程車服務。
Wayve與Tesla的一個關鍵區別在於，Tesla僅依賴攝影機，而Wayve則對使用雷射雷達以實現短期完全自主持開放態度。「從長遠來看，當你建立了可靠性和驗證大規模能力時，確實有機會進一步縮減感測器套件，」Kendall說。「這取決於你想要的產品體驗。你希望車輛在霧中更快行駛？那麼你可能需要像雷射雷達這樣的其他感測器。但如果你願意讓AI理解攝影機的局限性，並因此採取防禦性和保守的態度？我們的AI可以學會這一點。」
Kendall還介紹了GAIA-2，Wayve最新的專為自動駕駛設計的生成式世界模型。該模型通過大量真實世界和合成數據，跨多種任務訓練駕駛員。Kendall表示，通過同時處理視頻、文本和其他動作，Wayve的AI駕駛員在駕駛行為上更具適應性和人性化。
「真正讓我興奮的是你看到的類似人類的駕駛行為，」Kendall說。「當然，沒有手動編碼的行為。我們不告訴車輛如何行動。沒有基礎設施或高精地圖，但新興的行為是數據驅動的，並能應對非常複雜和多樣的場景，包括訓練期間可能從未見過的場景。」
Wayve與自動駕駛卡車新創公司Waabi有著相似的理念，後者也追求端到端的學習系統。兩家公司都專注於擴展數據驅動的AI模型，這些模型可以在不同駕駛環境中進行概括，並使用生成式AI模擬器來測試和訓練其技術。
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評論 (44)
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![BruceRoberts]()
Perso, je trouve la stratégie de Wayve vraiment maline ! Éviter les coûts faramineux du hardware custom en se concentrant sur un logiciel flexible, c'est du bon sens. Par contre, je me demande si cette approche 'tout logiciel' peut vraiment gérer les cas extrêmes de la route sans capteurs spécifiques... Un peu d'appréhension sur la sécurité 😅 Mais bon, si ça peut accélérer l'arrivée des voitures autonomes à un prix raisonnable, c'est à suivre ! 🚗✨
![CharlesJohnson]()
Me sorprende la estrategia de Wayve de priorizar software compatible con varios hardware. En un mercado donde muchos fabricantes intentan crear ecosistemas cerrados, esa flexibilidad podría ser clave para la adopción masiva. ¿De verdad creen que las grandes marcas estarán dispuestas a integrar software externo en sus autos, o se enfrentarán a resistencia? 🤔 P.D.: Ojalá mi teléfono tuviera esa capacidad de adaptación.
![StevenGonzalez]()
Wayve의 기술 전략이 신선하네요! 하드웨어에 구애받지 않는 소프트웨어 접근 방식이 진짜 미래를 바꿀 것 같아요 🚗 전기차 업계에서도 비슷한 방식을 도입하면 좋을텐데... 근데 실제 도로에서의 안전성은 어떻게 검증할지 궁금해요.
![EvelynHarris]()
Wow, Wayve’s approach to hardware-agnostic software sounds like a game-changer! Curious how it’ll compete with the big players in autonomous driving. 🚗
![DanielRodriguez]()
Alex Kendall's insights into scaling autonomous driving tech are mind-blowing! 🤯 His focus on cost-effective, hardware-agnostic solutions is spot on. Can't wait to see Wayve's tech on the roads soon. Just hope they don't skimp on safety features, right? Keep up the great work, Alex! 🚀
![DouglasPerez]()
¡Las revelaciones del CEO de Wayve, Alex Kendall, sobre la escalabilidad de la tecnología de conducción autónoma son impresionantes! 😲 Su enfoque en soluciones de software rentables y agnósticas al hardware es perfecto. No puedo esperar para ver la tecnología de Wayve en las carreteras. Solo espero que no escatimen en las características de seguridad, ¿verdad? ¡Sigan con el gran trabajo, Alex! 🚀
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Wayve的軟體還是「晶片無關」的，這意味著它可以在原始設備製造商已在其車輛中使用的任何GPU上運行。然而，該新創公司的當前開發車隊使用的是Nvidia的Orin系統晶片。
「進入ADAS領域至關重要，因為它讓你能建立一個可持續的商業模式，大規模建立分銷，並獲得數據曝光，從而訓練系統達到Level 4，」Kendall在週三的演講中說道。Level 4駕駛系統可以在特定條件下無需人類干預自主導航環境。
Wayve計劃首先在ADAS層級上商業化其系統。該新創公司的人工智能駕駛員設計為無需使用雷射雷達（lidar，一種使用雷射光創建詳細3D地圖的感測器），而許多開發Level 4技術的公司認為雷射雷達是必不可少的。
Wayve的自主駕駛方法與Tesla相似，後者也使用端到端的深度學習模型來增強其自動駕駛軟體。與Tesla一樣，Wayve旨在通過廣泛推廣ADAS來收集數據，幫助其系統實現完全自主。Tesla的「Full Self-Driving」軟體可以處理一些自動駕駛任務，但尚未完全自主，儘管該公司計劃在今年夏天推出機器人計程車服務。
Wayve與Tesla的一個關鍵區別在於，Tesla僅依賴攝影機，而Wayve則對使用雷射雷達以實現短期完全自主持開放態度。「從長遠來看，當你建立了可靠性和驗證大規模能力時，確實有機會進一步縮減感測器套件，」Kendall說。「這取決於你想要的產品體驗。你希望車輛在霧中更快行駛？那麼你可能需要像雷射雷達這樣的其他感測器。但如果你願意讓AI理解攝影機的局限性，並因此採取防禦性和保守的態度？我們的AI可以學會這一點。」
Kendall還介紹了GAIA-2，Wayve最新的專為自動駕駛設計的生成式世界模型。該模型通過大量真實世界和合成數據，跨多種任務訓練駕駛員。Kendall表示，通過同時處理視頻、文本和其他動作，Wayve的AI駕駛員在駕駛行為上更具適應性和人性化。
「真正讓我興奮的是你看到的類似人類的駕駛行為，」Kendall說。「當然，沒有手動編碼的行為。我們不告訴車輛如何行動。沒有基礎設施或高精地圖，但新興的行為是數據驅動的，並能應對非常複雜和多樣的場景，包括訓練期間可能從未見過的場景。」
Wayve與自動駕駛卡車新創公司Waabi有著相似的理念，後者也追求端到端的學習系統。兩家公司都專注於擴展數據驅動的AI模型，這些模型可以在不同駕駛環境中進行概括，並使用生成式AI模擬器來測試和訓練其技術。
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