自動駕駛賽道再添一名猛將！ 

在汽車大廠紛紛進軍自動駕駛領域的背景下，Wayve以其獨特的技術和創新能力嶄露頭角。與我們上次介紹的AI自動駕駛軟件公司Applied Intuition相比， Wayve更加專注於端到端的自動駕駛解決方案 。 

目前， 該公司已經完成了由軟銀集團領投的10.5億美元C輪融資 ，這是英國有史以來規模最大的人工智能籌款活動，也是迄今爲止全球排名前20的人工智能籌款活動之一。一起來看看這家自動駕駛公司是如何做到的？ 

01.1分鐘項目速覽

1.項目名稱 ：Wayve 

2.成立時間 ：2017年 

3.產品簡介 ： 

Wayve是一家英國自動駕駛技術初創公司，專注於开發具身智能（Embodied Intelligence）基礎模型，爲車輛提供類似“機器人大腦”的自動駕駛解決方案。 

4.創始人團隊 ： 

Amar Shah：CEO，劍橋大學機器學習博士生 

Alex Kendall：CTO，劍橋大學機器學習博士生 

5.融資情況 ： 

2017年，Wayve成立並收到250萬美元種子輪融資

2019年7月，Wayve籌集了2000萬美元的A輪融資

2022年1月，完成了2億美元的B輪融資，投資方包括微軟、維珍和Baillie Gifford等

2024年5月7日，Wayve官宣再獲10.5億美元（約75.8億元人民幣）投資，軟銀領投，英偉達、微軟跟投

02.自動駕駛技術的創新者

Wayve作爲一家專注於自動駕駛技術的創新企業，其創立的核心使命就是利用先進的人工智能算法，爲汽車打造無需人工幹預的自主駕駛能力。 

簡單來說，Wayve正在幹的事情就是： 开發以AI爲主的自動駕駛系統 ，解決傳統自動駕駛技術在復雜交通環境下的局限性。 

不可否認，傳統的自動駕駛技術過分依賴硬件和手動編碼規則，在面對真實世界多變的交通環境時顯得力不從心。 

爲了突破這些限制，Wayve着力於研發一種通過自主學習的方式，讓車輛掌握駕駛規則和模式的人工智能路徑，以適應全新的場景和不可預測的道路狀況。 

公司的技術平台不依賴於高精度地圖或特定的硬件配置，而是通過車端傳感器收集的數據，由強大的芯片進行計算和處理，使系統能夠自主作出駕駛決策。 

這種端到端的AI算法方法，與特斯拉的FSD類似，但Wayve更進一步，通過自監督式學習，從原始的、未標記的數據中學習駕駛技能，從而節省了大量成本，並提高了系統的泛化能力。 

Wayve的創始人Alex Kendall曾公开表示， 具身智能是解決自動駕駛推廣過程中面臨的長期挑战的關鍵 。 

Alex Kendall也強調了Wayve“不斷學習”的強大性能，以適應各種復雜的交通環境，最終實現從L2+輔助駕駛到L4全自動駕駛的跨越。 

03.自動駕駛新範式

Wayve的自動駕駛核心技術，被稱爲AV2.0。 這項技術賦予了車輛一個“機器人大腦” ，使其能夠從真實世界的環境中學習並與之互動。其顯著優勢包括： 

安全駕駛優化：通過領域優化的模型架構實現安全駕駛。

解決長尾問題：即使在沒有事先訓練的情況下，也能將學習到的駕駛技能應用於意外場景。

高效且大規模的學習： 自監督學習方法使得大規模學習變得高效，這對於無縫適應新車輛和地理環境至關重要。

精簡傳感器套件：AV2.0允許靈活選擇傳感器，爲OEM提供了基於需求選擇硬件的自由。

無地圖自主性：不依賴高清地圖，通過數據驅動的適應性，實現對新地理區域的無縫擴展。

車輛通用性：AV2.0能夠適應任何類型的車輛，從乘用車到送貨車，一種車型上的改進可以直接惠及另一種。

Wayve的LINGO模型也是其產品中的一大亮點 。 

LINGO-2模型使用視覺和語言作爲輸入，能夠輸出駕駛行爲並解釋其行動背後的推理。這種創新爲解釋和訓練AI模型提供了新的方式。 

LINGO-2在駕駛時可以對場景和其行爲的問題做出回應，提供了一種新的與自動駕駛系統通過對話進行交互的可能性，乘客可以詢問自動駕駛系統“它正在做什么”以及“爲什么這么做”。 

自動駕駛產品的核心構成

總體來說， Wayve的AI驅動程序產品是一個端到端的解決方案 ，主要通過以下幾個關鍵組件來實現： 

車隊學習循環：AV2.0引入了一個快速、連續且無縫的車隊學習循環，包括記錄數據、訓練模型、評估性能和部署更新模型。

強大的數據到價值引擎：從多樣化的車隊中高效收集真實駕駛數據，在基於雲的訓練基礎設施中處理，並將其轉化爲精煉的駕駛能力。

負責任的模型开發：實施MLops工作流程，利用創新的工具、流程和管道來構建、訓練和部署基礎模型。

全面的“非道路”評估：在大量模擬駕駛場景中嚴格測試AI駕駛模型，以實現快速和全面的評估。

技術的多場景應用

Wayve的技術現已可以在多種場景中使用 ，例如爲個人車輛提供自動駕駛功能，提升駕駛體驗，減少駕駛疲勞；爲貨運和物流行業提供自動駕駛解決方案，提高運輸效率，降低成本等。 

在大的公共交通領域，Wayve的技術可以在公交車和班車服務中實現自動駕駛，提升服務可靠性，減少人爲錯誤。也通過自動駕駛技術，爲共享汽車和出租車服務提供更安全、更高效的運營模式。 

Wayve公司的自動駕駛技術不僅僅是一項技術進步， 它代表了一種全新的駕駛和出行方式 。通過其具身智能和AI驅動程序產品，Wayve正在爲汽車制造商提供一種安全、高效且可擴展的自動駕駛解決方案。 

04.未來動向

隱私保護成爲重要一環

Wayve作爲一家致力於自動駕駛技術研發的公司，深知數據收集與隱私保護之間的平衡對於行業的長遠發展至關重要。他們的系統不僅能夠高效地收集和分析用戶在道路上遇到的各種數據，如攝像頭和雷達傳感器捕獲的圖像和信號，以及車輛的運行狀態等，還能夠在這些數據的基礎上不斷優化自動駕駛系統的性能。 

不可避免的是，隨着數據收集量的不斷增加， 如何確保這些數據的安全性和隱私性成爲了Wayve必須面對的重要問題 。這些返回數據中包含大量的個人信息，如行人的面部特徵、車牌號碼等，如果被不當使用或泄露，將可能對個人隱私造成嚴重影響。 

爲此， Wayve採取了多項措施來保護被拍攝個人的隱私 。Wayve已經明確 表示，收集這些數據的主要目的是爲了研究和改進自動駕駛技術，而不是用於識別個人身份。這意味着，在數據處理和分析的過程中，Wayve會盡可能地避免使用能夠直接識別個人的信息。 

Wayve還加強了數據的安全管理。他們採用了嚴格的訪問控制和加密技術來確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。只有經過授權的人員才能夠訪問和分析這些數據，而且這些數據會被存儲在安全的環境中，以防止未經授權的訪問和泄露。 

除此之外， Wayve還積極與用戶和監管機構溝通 ，確保他們了解數據收集的目的、方式和使用情況，並遵守相關的隱私保護法規。他們定期發布透明度報告，向公衆披露數據的收集、使用和保護情況，以建立用戶對公司的信任。 

超越人工智能

目前，Wayve正在積極參加各種行業大會，向全世界介紹他們的自動駕駛 技術。 

CVPR是首屈一指的年度計算機視覺盛會 ，匯聚了來自世界各地的專家和研究人員，Wayve將在CVPR 2024研討會上展示其在自動駕駛領域的最新研究成果。分享他們對自動駕駛技術的獨到見解，以及他們如何通過持續的創新和研究來推動這一領域的發展。 

Wayve在機器人技術方面也有很大的計劃。 

首席執行官Alex Kendall表示，“很快你就可以买一輛新車了，而且上面會有Wayve的人工智能......然後，這將實現各種具身人工智能，不僅僅是汽車，還有其他形式的機器人。我認爲我們想要實現的最終目標是通過語言模型和聊天機器人超越人工智能。” 

在Alex Kendall的愿景裏，未來，我們可以將任務委派給智能機器， 現在的自動駕駛還僅僅只是第一步而已 。 

參考鏈接：

1.https://wayve.ai/product/

2.https://www.ft.com/content/a5704e29-545c-45e6-b7e3-d0a8cda285c4

3.https://techcrunch.com/2024/05/06/wayve-raises-1-billion-led-by-softbank-to-take-self-driving-to-cars-and-robots/

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       原文標題 : 75億，軟銀、微軟、英偉達出手，自動駕駛賽道最大融資誕生

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標題：75億，軟銀、微軟、英偉達出手，自動駕駛賽道最大融資誕生

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