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O co-fundador e CEO da Wayve, Alex Kendall, vê a promessa de trazer ao mercado a tecnologia de sua startup de veículos autônomos. Ou seja, se a Wayve permanecer em sua estratégia de garantir que seu software de direção automatizado seja barato para executar, agnóstico de hardware e pode ser aplicado a sistemas avançados de assistência ao motorista, robotaxia e até robótica.
A estratégia, que Kendall estabeleceu durante a conferência GTC da NVIDIA, começa com uma abordagem de aprendizado de ponta a ponta. Isso significa que o que o sistema “vê” através de uma variedade de sensores (como câmeras) se traduz diretamente em como ele dirige (como decidir frear ou virar à esquerda). Além disso, significa que o sistema não precisa confiar em mapas HD ou software baseado em regras, como as versões anteriores da AV Tech.
A abordagem atraiu investidores. A Wayve, lançada em 2017 e arrecadou mais de US $ 1,3 bilhão nos últimos dois anos, planeja licenciar seu software autônomo para parceiros automotivos e de frota, como o Uber.
A empresa ainda não anunciou nenhuma parceria automotiva, mas um porta -voz disse ao Strong The One que Wayve está em “discussões fortes” com vários OEMs para integrar seu software em uma variedade de diferentes tipos de veículos.
Seu software barato para executar é crucial para conquistar esses acordos.
Kendall disse que os OEMs colocando o Sistema de Assistência ao Motorista (ADAS) da Wayve em novos veículos de produção não precisam investir nada em hardware adicional, porque a tecnologia pode trabalhar com sensores existentes, que geralmente consistem em câmeras surround e algum radar.
O Wayve também é “silicon-agnóstico”, o que significa que pode executar seu software em qualquer GPU que seus parceiros OEM já tenham em seus veículos, de acordo com Kendall. No entanto, a frota de desenvolvimento atual da startup usa o Sistema Orin-on-A-Chip da NVIDIA.
“Entrar no ADAS é realmente crítico, porque permite que você construa um negócio sustentável, construa distribuição em escala e faça com que a exposição aos dados seja capaz de treinar o sistema até [Level] 4 ”, disse Kendall no palco na quarta -feira.
(Um sistema de acionamento de nível 4 significa que pode navegar por um ambiente por conta própria – sob certas condições – sem a necessidade de um humano intervir.)
A Wayve planeja comercializar seu sistema em um nível de ADAS primeiro. Portanto, a startup projetou o driver de IA para trabalhar sem Lidar – a detecção de luz e o radar variante que mede a distância usando a luz do laser para gerar um mapa 3D altamente preciso do mundo, que a maioria das empresas que desenvolve a tecnologia de nível 4 considera um sensor essencial.
A abordagem de Wayve à autonomia é semelhante à de Tesla, que é Também trabalhando em um modelo de aprendizado profundo de ponta a ponta para alimentar seu sistema e melhorar continuamente seu software autônomo. Como a Tesla está tentando fazer, Wayve espera alavancar uma lançamento generalizada de ADAS para coletar dados que ajudarão seu sistema a atingir a autonomia total. (O software “autônomo completo” da Tesla pode executar algumas tarefas de direção automatizada, mas não é totalmente autônomo. Embora a empresa pretenda lançar um serviço Robotaxi neste verão.)
Uma das principais diferenças entre as abordagens de Wayve e Tesla do ponto de vista da tecnologia é que a Tesla está apenas dependendo das câmeras, enquanto Wayve está feliz em incorporar o Lidar para atingir a autonomia total a curto prazo.
“A longo prazo, certamente há oportunidade quando você constrói a confiabilidade e a capacidade de validar um nível de escala para encolher isso [sensor suite] Além disso “, disse Kendall.” Depende da experiência do produto que você deseja. Você quer que o carro dirige mais rápido através do nevoeiro? Então talvez você queira outros sensores [like lidar]. Mas se você estiver disposto à IA para entender as limitações das câmeras e ser defensiva e conservadora como resultado? Nossa IA pode aprender isso. ”
Kendall também provocou o GAIA-2, o mais recente modelo generativo do mundo de Wayve, adaptado à direção autônoma que treina seu motorista em vastas quantidades de dados do mundo real e sintéticos em uma ampla gama de tarefas. O modelo processa vídeo, texto e outras ações juntas, que Kendall diz que permite que o driver de AI de Wayve seja mais adaptável e humano em seu comportamento de direção.
“O que é realmente emocionante para mim é o comportamento de direção humano que você vê emerge”, disse Kendall. “É claro que não há comportamento codificado por mão. Não dizemos ao carro como se comportar. Não há mapas de infraestrutura ou HD, mas, em vez disso, o comportamento emergente é orientado a dados e permite que o comportamento de condução lida com cenários muito complexos e diversos, incluindo cenários que nunca foram vistos antes durante o treinamento.”
Wayve compartilha uma filosofia semelhante à startup de caminhões autônomos Waabi, que também está buscando um sistema de aprendizado de ponta a ponta. Ambas as empresas enfatizaram a dimensionamento dos modelos de IA orientados a dados que podem generalizar em diferentes ambientes de direção e dependem de simuladores de IA generativos para testar e treinar sua tecnologia.
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