首页Wayve首席执行官揭示了扩展自动驾驶技术的秘密
亚历克斯·肯德尔，Wayve的联合创始人兼首席执行官，对将其自动驾驶初创公司的技术推向市场持乐观态度。他认为，坚持开发成本效益高、硬件无关的自动驾驶软件的策略将是关键。这种软件不仅可用于高级驾驶辅助系统（ADAS），还可用于机器人出租车和机器人技术。
在Nvidia的GTC会议期间，肯德尔概述了一种专注于端到端数据驱动学习方法的策略。这意味着系统通过摄像头等传感器直接将“看到”的内容转化为驾驶动作，如刹车或转向。这种方法消除了对高清地图或基于规则的软件的需求，这些在早期的自动驾驶车辆（AV）技术中很常见。
这种方法吸引了投资者的注意。自2017年成立以来，Wayve在过去两年中筹集了超过13亿美元的资金。公司计划将其自动驾驶软件授权给汽车和车队合作伙伴，包括像Uber这样的公司。虽然尚未宣布任何汽车合作伙伴关系，但Wayve的发言人向TechCrunch表示，他们正在与多家原始设备制造商（OEMs）进行“深入谈判”，以将他们的软件集成到各种车辆类型中。
Wayve软件的 affordability 是这些谈判中的一大卖点。肯德尔提到，原始设备制造商可以将Wayve的ADAS集成到新型生产车辆中，而无需投资额外硬件，因为该技术可与现有的环视摄像头和雷达等传感器配合使用。
Wayve的软件还是“硅无关”的，这意味着它可以在原始设备制造商已在其车辆中使用的任何GPU上运行。然而，该初创公司当前的开发车队使用的是Nvidia的Orin系统级芯片。
“进入ADAS领域非常关键，因为这让你能够建立一个可持续的业务，大规模构建分发网络，并获得数据曝光，从而训练系统达到4级，”肯德尔在周三的演讲中说。4级驾驶系统可以在特定条件下自主导航环境，无需人类干预。
Wayve计划首先在ADAS级别上将其系统商业化。该初创公司的人工智能驾驶员设计为无需激光雷达即可运行，激光雷达是一种使用激光光创建详细3D地图的传感器，许多开发4级技术的公司认为这是必不可少的。
Wayve的自动驾驶方法与Tesla类似，Tesla也使用端到端的深度学习模型来增强其自动驾驶软件。与Tesla一样，Wayve旨在通过广泛推广ADAS来收集数据，帮助其系统实现完全自动驾驶。Tesla的“完全自动驾驶”软件可以处理一些自动化驾驶任务，但尚未完全实现自动驾驶，尽管该公司计划在今年夏天推出机器人出租车服务。
Wayve与Tesla的一个关键区别在于，Tesla仅依赖摄像头，而Wayve对使用激光雷达以实现短期完全自动驾驶持开放态度。“从长远来看，当你建立可靠性和验证大规模的能力时，确实有机会进一步缩小传感器套件，”肯德尔说。“这取决于你想要的产品体验。你希望汽车在雾中更快行驶吗？那么你可能需要像激光雷达这样的其他传感器。但如果你愿意让人工智能理解摄像头的局限性，并因此采取防御性和保守的策略？我们的人工智能可以学会这一点。”
肯德尔还介绍了GAIA-2，这是Wayve为自动驾驶设计的最新生成世界模型。该模型通过大量现实世界和合成数据，跨各种任务训练驾驶员。肯德尔表示，通过同时处理视频、文本和其他动作，Wayve的人工智能驾驶员在驾驶行为上更加适应性和类人化。
“真正让我兴奋的是你看到出现的类人驾驶行为，”肯德尔说。“当然，没有手写编码的行为。我们不告诉汽车如何行为。没有基础设施或高清地图，但相反，涌现的行为是数据驱动的，能够处理非常复杂和多样化的场景，包括在训练期间可能从未见过的场景。”
Wayve与自动驾驶卡车初创公司Waabi有着相似的理念，Waabi也追求端到端的学习系统。两家公司都专注于扩展数据驱动的人工智能模型，这些模型可以在不同的驾驶环境中泛化，并使用生成式人工智能模拟器来测试和训练其技术。
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评论 (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的软件还是“硅无关”的，这意味着它可以在原始设备制造商已在其车辆中使用的任何GPU上运行。然而，该初创公司当前的开发车队使用的是Nvidia的Orin系统级芯片。
“进入ADAS领域非常关键，因为这让你能够建立一个可持续的业务，大规模构建分发网络，并获得数据曝光，从而训练系统达到4级，”肯德尔在周三的演讲中说。4级驾驶系统可以在特定条件下自主导航环境，无需人类干预。
Wayve计划首先在ADAS级别上将其系统商业化。该初创公司的人工智能驾驶员设计为无需激光雷达即可运行，激光雷达是一种使用激光光创建详细3D地图的传感器，许多开发4级技术的公司认为这是必不可少的。
Wayve的自动驾驶方法与Tesla类似，Tesla也使用端到端的深度学习模型来增强其自动驾驶软件。与Tesla一样，Wayve旨在通过广泛推广ADAS来收集数据，帮助其系统实现完全自动驾驶。Tesla的“完全自动驾驶”软件可以处理一些自动化驾驶任务，但尚未完全实现自动驾驶，尽管该公司计划在今年夏天推出机器人出租车服务。
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肯德尔还介绍了GAIA-2，这是Wayve为自动驾驶设计的最新生成世界模型。该模型通过大量现实世界和合成数据，跨各种任务训练驾驶员。肯德尔表示，通过同时处理视频、文本和其他动作，Wayve的人工智能驾驶员在驾驶行为上更加适应性和类人化。
“真正让我兴奋的是你看到出现的类人驾驶行为，”肯德尔说。“当然，没有手写编码的行为。我们不告诉汽车如何行为。没有基础设施或高清地图，但相反，涌现的行为是数据驱动的，能够处理非常复杂和多样化的场景，包括在训练期间可能从未见过的场景。”
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