前言：

AI具備實現機器與人類行爲交互方式的範式轉變的能力，並能從人類行爲中汲取學習經驗。

借助AI的核心能力，能夠構建一種嵌入式的AI系統，該系統能從真實世界環境和合成數據中不斷學習和進化，以超越傳統編程的速度高效處理各種邊緣情況。

作者 | 方文三

圖片來源 |  網 絡 

微軟軟銀英偉達參投，今年自駕最大融資誕生

近期，英國人工智能公司Wayve成功完成了高達10.5億美元的C輪融資，這一成績刷新了今年自動駕駛行業的融資紀錄。

僅次於2021年6月谷歌旗下自動駕駛公司Waymo所完成的25億美元新融資。

據悉，此次融資成爲歐洲人工智能公司有史以來規模最大的融資之一，其中軟銀集團作爲領投方，英偉達、微軟等知名企業也積極參與跟投。

此次融資吸引了微軟、維珍、Baillie Gifford、D1 Capital Partners、Moore Strategic Ventures、Linse Capital等多家知名投資機構的青睞。

Wayve在此次融資之後，計劃加快推進其人工智能產品的發展。

它將使用微軟的Azure雲平台來擴展和提升其AI模型，同時利用英偉達的車載計算平台（如Drive Orin和Thor）來強化其產品。

Wayve公司自2017年創立以來，一直專注於在公共道路上开發和測試端到端（e2e）深度學習自動駕駛系統，成爲該領域的領軍企業。

公司計劃利用這筆資金加速开發和推出第一批用於生產車輛的具身智能產品，以滿足市場對於更高級別自動駕駛技術的迫切需求。

在當前大模型技術快速發展的背景下，Wayve積極探索自動駕駛領域的具身智能技術，成爲該領域的頭部企業。

正致力於構建類似於“駕駛的GPT”的自主性基礎模型，以期實現任何車輛在任何環境中的視覺感知、智能決策和自動駕駛功能。

同時，隨着Wayve核心人工智能模型的持續進步，這些具身智能產品將幫助原始設備制造商（OEM）實現車輛從L2+輔助駕駛到L4自動駕駛的升級，從而推動整個自動駕駛行業的快速發展。

 

一年融資一次，已獲得13億美元投資

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。

自2018年起，Wayve即在英國公共道路上开展了實地試驗，並與Asda及Ocado Group的英國送貨車隊展开了緊密合作。

同時，公司已成功研發自動駕駛基礎模型，其功效堪比“駕駛GPT”，能賦予各類車輛對周圍環境的精准感知能力，確保在不同環境中均能安全行駛。

據公开資料顯示，本輪融資之前，Wayve已成功完成三輪融資。

在成立初期，Wayve便獲得了3800萬美元的早期投資；2019年，公司再獲Eclipse Ventures等機構的2000萬美元A輪投資；

至2022年，微軟等投資者亦參與了Wayve的B輪融資，金額高達2億美元。

值得一提的是，2023年3月，微軟創始人比爾·蓋茨親自試乘Wayve的自動駕駛系統，使得這家公司的知名度大幅提升。

加上此次投資後，Wayve已經累計獲得13.28億美元（約合人民幣95.84億元）的投資。

完全依賴於深度學習模型來進行決策和操作

相較於傳統自動駕駛系統所依賴的編程方法或其他AI技術，Wayve的自動駕駛系統完全基於深度學習模型進行決策和操作。

爲了進一步提升AI系統的適應性和決策能力，Wayve推出了視覺-語言-行動模型LINGO-2。該模型由視覺模型與語言模型兩大核心模塊構成。

視覺模型主要負責處理攝像頭捕捉的連續圖像信息，而語言模型則基於這些視覺輸入預測駕駛軌跡並生成相應的評論文本。

隨後，車輛控制器將根據語言模型輸出的駕駛軌跡執行駕駛操作。

通過有效融合視覺輸入與語言輸出，LINGO-2不僅支持通過語言指令調整駕駛行爲，還具備實時問答功能。

在駕駛過程中，LINGO-2能夠即時回答關於場景問題的詢問，並提供決策解釋，這種實時交互方式有助於增強用戶對系統的理解和信任。

近期，該公司計劃推出首款搭載L2+級自動駕駛輔助系統（ADAS）的產品，此舉被視爲其在消費汽車市場取得突破的重要機遇。

同時，Wayve將繼續加大對人才、算力和數據基礎設施的投入，以推動自動駕駛技術的不斷發展。

其長期目標在於構建一個涵蓋5級自動駕駛汽車在內的豐富具身智能產品生態系統，以滿足不同場景下的出行需求。

Wayve的自動駕駛核心技術AV2.0

總體而言，Wayve的AI驅動程序產品是一項端到端的全面解決方案。

此項技術爲車輛賦予了“智能核心”，使其能夠自主地從真實世界環境中獲取知識並進行交互。

其顯著優勢主要體現在以下幾個方面：①在駕駛安全優化層面，通過運用領域優化的模型架構，顯著提升了駕駛安全性。

②針對長尾問題，該技術展現出了強大的適應性，即便是在未經過預先訓練的情況下，也能將所學駕駛技能靈活應用於各種意外場景。

③高效且大規模的學習能力是該技術的又一亮點。通過採用自監督學習方法，實現了大規模學習的高效性，這對於車輛無縫適應不同車型和地理環境至關重要。

④在傳感器套件方面，AV2.0提供了靈活的選擇空間，使得OEM能夠根據實際需求自由選擇硬件配置，進一步提升了方案的靈活性。

該技術還具備無地圖自主性的特點，不依賴於高清地圖數據，通過數據驅動的適應性機制，實現了對新地理區域的無縫擴展。

⑤在車輛通用性方面，AV2.0展現出了卓越的跨車型適應能力，無論是乘用車還是送貨車，一種車型上的技術改進均可直接應用於其他車型，從而實現了技術的廣泛應用和資源共享。

結尾：

對於自動駕駛領域的初創企業而言，在精益求精地完善技術的同時，如何進一步提升商業化運營能力，優化短期內的盈利表現，無疑是在資本緊縮的市場環境下，獲取更多資金支持，確保企業穩健發展的核心要素。

部分資料參考：獵雲精選：《剛剛，今年自動駕駛最大融資誕生！》，問芯：《英偉達參投自動駕駛初創10.5億美元融資，具身智能加速落地》，战略投資家：《75億！自動駕駛最大融資，軟銀、英偉達、微軟共同出手》，元宇宙之心MetaverseHub：《自動駕駛賽道最大融資誕生》，智能車參考：《英國初創公司拿下75.8億，軟銀英偉達微軟都投了》

       原文標題 : AI芯天下丨熱點丨自動駕駛最大融資誕生，微軟與英偉達參投

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標題：自動駕駛最大融資誕生，微軟與英偉達參投

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