Wayveの共同創業者兼CEOであるAlex Kendallは、自律走行車スタートアップのテクノロジーを市場に導入することに前進の兆しを見ています。それが、Wayveが自動運転ソフトウェアを安価に運用し、ハードウェアに対応し、高度な運転支援システム、ロボタクシー、さらにはロボティクスに適用できる戦略を貫くならばの話です。
Kendallが、その戦略を明らかにしたのはNvidiaのGTCカンファレンスの中ででした。この戦略は、エンドツーエンドのデータ駆動型学習手法から始まります。つまり、システムが様々なセンサー（カメラなど）で「見たもの」が、どのように運転するか（たとえば、ブレーキをかけるか左に曲がるか）に直接翻訳されることを意味します。さらに、HD地図やルールベースのソフトウェアに依存する必要がないことも意味し、これまでの自動運転技術の早期バージョンがそうであったように。
このアプローチは投資家を引きつけています。2017年にローンチしたWayveは、過去2年間で13億ドル以上を調達し、自動車およびフリートパートナーに自律走行ソフトウェアをライセンス供与する計画を立てています（リンク）。
企業はまだ自動車メーカーとの提携を発表していませんが、広報担当者はTechCrunchに対して、「自社ソフトウェアをさまざまな車両タイプに統合するために、複数の自動車メーカーと強い交渉を行っている」と述べました。
彼らの安価なソフトウェア提案は、これらの取引を締結する上で重要です。
Kendallは、Wayveの先進運転支援システム（ADAS）を新しい量産車に組み込む自動車メーカーは、通常、周囲のカメラと一部のレーダーからなる既存のセンサーで動作できるため、追加のハードウェアに何も投資する必要がないと述べました。
Kendallによると、Wayveは「シリコンに偏見を持たない」ため、OEMパートナーがすでに自社の車両に搭載しているGPUでソフトウェアを実行することができます。ただし、スタートアップの現在の開発フリートでは、NvidiaのOrinシステムオンチップを使用しています。
水曜日のステージでKendallは、「ADASに参入することは非常に重要であり、持続可能なビジネスを構築し、規模を拡大し、システムをトレーニングして[レベル]4に到達するためにデータ露出を得ることができる」と述べました。
（レベル4の運転システムとは、ある条件下で人間の介入なしに自動的に環境をナビゲートできることを意味します。）
Wayveは最初にADASレベルでシステムを商品化する計画です。そのため、スタートアップは、世界を高度に正確な3D地図を生成するためにレーザー光を使用して距離を測定する光探知および距離測定レーダーであるライダを組み込むことを考慮している企業のほとんどが欠かせないセンサーとみなしていることを除く、リダーを利用しないAIドライバを設計しました。
「長期的には、信頼性やスケールの検証能力を構築し、[センサースイート]をさらに縮小する機会が確かにあります」とKendallは語りました。「それは、お客様が求める製品体験に依存します。霧の中を車を速く走らせたいですか? そうであれば、ライダーなどの他のセンサーが必要です。ただし、AIにカメラの制約を理解させ、その結果として慎重で保守的であるよう学習させることを望むのであれば? 私たちのAIはそのことを学ぶことができます。」
Kendallは、Wayveの最新の自動走行向け世界モデルであるGAIA-2を予告し、これは、多くの実世界と合成データを使ってトレーニングし、ビデオ、テキスト、その他のアクションを一緒に処理するモデルで、WayveのAIドライバがより適応性が高く人間らしい運転振る舞いができるようになると述べました。
「私にとって非常にエキサイティングなのは、現れる人間らしい運転振る舞いです」とKendallは述べました。「もちろん、手作業の振る舞いはありません。車にどのように振る舞うかを伝えません。インフラストラクチャーやHDマップもありませんが、代わりに振る舞いはデータ駆動型であり、トレーニング中に見たことのない非常に複雑で多様なシナリオに対応する運転行動が可能となります。」
Wayveは、自立トラッキングスタートアップWaabiと同様の哲学を共有しており、両社はエンドツーエンドの学習システムを追求しています。両社とも、異なる運転環境に一般化できるデータ駆動型AIモデルの拡大を重視しており、テクノロジーをテストおよびトレーニングするために生成AIシミュレーター を利用しています。
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