Salah satu pendiri dan CEO Wayve Alex Kendall melihat janji dalam membawa teknologi startup kendaraan otonomnya ke pasar. Artinya, jika Wayve tetap menggunakan strateginya untuk memastikan perangkat lunak mengemudi otomatisnya murah untuk dijalankan, agnostik perangkat keras, dan dapat diterapkan pada sistem bantuan pengemudi canggih, robotaxis, dan bahkan robotika.
Strategi, yang diletakkan Kendall selama konferensi GTC NVIDIA, dimulai dengan pendekatan pembelajaran berbasis data ujung ke ujung. Ini berarti bahwa apa yang dilihat sistem “melihat” berbagai sensor (seperti kamera) secara langsung diterjemahkan ke dalam bagaimana drive (seperti memutuskan untuk mengerem atau belok kiri). Selain itu, itu berarti sistem tidak perlu mengandalkan peta HD atau perangkat lunak berbasis aturan, seperti versi sebelumnya dari AV Tech.
Pendekatan ini telah menarik investor. Wayve, yang diluncurkan pada 2017 dan telah mengumpulkan lebih dari $ 1,3 miliar selama dua tahun terakhir, berencana untuk melisensikan perangkat lunak self-drivingnya menjadi mitra otomotif dan armada, seperti Uber.
Perusahaan belum mengumumkan kemitraan otomotif apa pun, tetapi seorang juru bicara mengatakan kepada TechCrunch bahwa Wayve ada dalam “diskusi yang kuat” dengan banyak OEM untuk mengintegrasikan perangkat lunaknya ke dalam berbagai jenis kendaraan yang berbeda.
Pitch perangkat lunaknya yang murah untuk menjalankan sangat penting untuk meraih kesepakatan itu.
Kendall mengatakan OEM menempatkan Sistem Assistance-Assistance (ADAS) yang canggih di Wayve ke dalam kendaraan produksi baru tidak perlu menginvestasikan apa pun ke dalam perangkat keras tambahan karena teknologi dapat bekerja dengan sensor yang ada, yang biasanya terdiri dari kamera surround dan beberapa radar.
Wayve juga “silikon-agnostik,” yang berarti dapat menjalankan perangkat lunaknya pada GPU apa pun yang sudah dimiliki mitra OEM di dalam kendaraan mereka, menurut Kendall. Namun, armada pengembangan startup saat ini menggunakan sistem ORN-on-a-chip NVIDIA.
“Masuk ke ADAS sangat penting karena memungkinkan Anda untuk membangun bisnis yang berkelanjutan, untuk membangun distribusi pada skala, dan untuk mendapatkan paparan data untuk dapat melatih sistem hingga [Level] 4, ”kata Kendall di atas panggung Rabu.
(Sistem penggerak Level 4 berarti dapat menavigasi lingkungan dengan sendirinya – dalam kondisi tertentu – tanpa perlu manusia untuk campur tangan.)
Wayve berencana untuk mengkomersialkan sistemnya di tingkat ADAS terlebih dahulu. Jadi, startup merancang driver AI untuk bekerja tanpa Lidar – deteksi cahaya dan radar berkisar yang mengukur jarak menggunakan cahaya laser untuk menghasilkan peta 3D dunia yang sangat akurat, yang oleh sebagian besar perusahaan mengembangkan teknologi Level 4 dianggap sebagai sensor penting.
Pendekatan Wayve terhadap otonomi mirip dengan Tesla, yaitu Juga bekerja pada model pembelajaran mendalam ujung ke ujung untuk memberi daya pada sistemnya dan terus meningkatkan perangkat lunak self-drivingnya. Seperti yang coba dilakukan Tesla, Wayve berharap untuk memanfaatkan peluncuran ADAS yang meluas untuk mengumpulkan data yang akan membantu sistemnya mencapai otonomi penuh. (Perangkat lunak “self-driving” Tesla dapat melakukan beberapa tugas mengemudi otomatis, tetapi tidak sepenuhnya otonom. Meskipun perusahaan bertujuan untuk meluncurkan layanan Robotaxi musim panas ini.)
Salah satu perbedaan utama antara pendekatan Wayve dan Tesla dari sudut pandang teknologi adalah bahwa Tesla hanya mengandalkan kamera, sedangkan Wayve dengan senang hati menggabungkan Lidar untuk mencapai otonomi penuh jangka pendek.
“Jangka panjang, tentu ada peluang saat Anda membangun keandalan dan kemampuan untuk memvalidasi tingkat skala untuk mengecilkan itu [sensor suite] Lebih jauh, “kata Kendall.” Itu tergantung pada pengalaman produk yang Anda inginkan. Apakah Anda ingin mobil berkendara lebih cepat melalui kabut? Maka mungkin Anda menginginkan sensor lain [like lidar]. Tetapi jika Anda bersedia untuk memahami keterbatasan kamera dan menjadi defensif dan konservatif sebagai hasilnya? AI kita bisa mempelajarinya. “
Kendall juga menggoda Gaia-2, model dunia generatif terbaru Wayve yang dirancang untuk mengemudi otonom yang melatih pengemudi pada sejumlah besar data dunia nyata dan sintetis di berbagai tugas. Model memproses video, teks, dan tindakan lainnya bersama-sama, yang menurut Kendall memungkinkan pengemudi AI Wayve untuk lebih adaptif dan seperti manusia dalam perilaku mengemudi.
“Yang benar-benar menarik bagi saya adalah perilaku mengemudi seperti manusia yang Anda lihat muncul,” kata Kendall. “Tentu saja, tidak ada perilaku kode tangan. Kami tidak memberi tahu mobil bagaimana berperilaku. Tidak ada infrastruktur atau peta HD, tetapi sebaliknya, perilaku yang muncul didorong oleh data dan memungkinkan perilaku mengemudi yang berkaitan dengan skenario yang sangat kompleks dan beragam, termasuk skenario yang mungkin tidak pernah dilihat sebelumnya selama pelatihan.”
Wayve berbagi filosofi yang sama dengan startup truk otonom Waabi, yang juga mengejar sistem pembelajaran ujung ke ujung. Kedua perusahaan telah menekankan penskalaan model AI berbasis data yang dapat menggeneralisasi di berbagai lingkungan mengemudi, dan keduanya mengandalkan simulator AI generatif untuk menguji dan melatih teknologi mereka.
