Le co-fondateur et PDG de Wayve, Alex Kendall, voit la promesse de mettre sur le marché la technologie de sa startup de véhicule autonome. Autrement dit, si Wayve s’en tient à sa stratégie pour garantir que son logiciel de conduite automatisé est bon marché à exécuter, agnostique matériel et peut être appliqué aux systèmes avancés d’assistance à la conduite, à la robotaxie et même à la robotique.
La stratégie, que Kendall a présentée lors de la conférence GTC de NVIDIA, commence par une approche d’apprentissage de données de données. Cela signifie que ce que le système «voit» à travers une variété de capteurs (comme les caméras) se traduit directement par la façon dont il roule (comme le décideur pour freiner ou tourner). De plus, cela signifie que le système n’a pas besoin de s’appuyer sur des cartes HD ou des logiciels basés sur des règles, comme les versions antérieures de la technologie AV.
L’approche a des investisseurs d’attracteurs. Wayve, qui a été lancé en 2017 et a recueilli plus de 1,3 milliard de dollars au cours des deux dernières années, prévoit de concéder à son logiciel autonome à Automative and Fleet Partys, comme Uber.
La société a encore été annoncée de partenariats automobiles, mais un porte-parole a déclaré à TechCrunch que Wayve était en «discussions solides» avec plusieurs OEM pour intégrer son logiciel dans une gamme de types de véhicules différents.
Son plan de logiciel bon marché est crucial pour décrocher ces offres.
Kendall a déclaré que les OEM mettant le système avancé d’assistance conducteur (ADAS) de Wayve dans de nouveaux véhicules de production font quoi que ce soit dans un matériel supplémentaire, car la technologie peut fonctionner avec des capteurs existants, qui sont incontournables de caméras surround et d’un radar.
Wayve est également «en silicium agnostique», ce qui signifie qu’il peut exécuter son logiciel sur tout ce que ses partenaires OEM ont déjà dans leurs véhicules, selon Kendall. Cependant, la flotte de développement actuelle de la startup utilise le système ORIN de NVIDIA.
« La saisie de l’ADAS est vraiment critique parce qu’elle vous permet de créer une entreprise durable, de construire la distribution à grande échelle et de faire en sorte que l’exposition aux données puisse former le système jusqu’au (niveau) 4 », a déclaré Kendall sur scène mercredi.
(Un système de conduite de niveau 4 signifie qu’il peut naviguer seul dans un environnement – dans certaines conditions – sans avoir besoin d’un humain à intervenir.)
Wayve prévoit de commercialiser son système à un niveau ADAS en premier. Ainsi, la startup a conçu le pilote AI à travailler sans LiDAR – le radar de détection de lumière et d’aviron qui mesure la distance à l’aide de la lumière laser pour générer une carte 3D très précise du monde, que la plupart des entreprises développant la technologie de niveau 4 considèrent comme essentielles.
L’approche de Wayve à Automy est similaire aux tests, qui travaille également sur un modèle d’apprentissage en profondeur de bout en bout pour alimenter son système et améliorer en permanence son logiciel autonome. Comme Tesla tente de le faire, Wayve espère tirer parti d’un déploiement généralisé d’ADAS pour collecter des données qui aideront son système à atteindre l’auto-Auto complet. (Le logiciel «autonome complet» de Tesla peut effectuer des tâches de conduite automatisées, mais est entièrement autooom. Bien que la société vise à lancer un service de robotaxi cet été.)
L’une des principales différence entre les approches de Wayve et Tesla du point de vue technologique est que Tesla ne s’appuie que sur les caméras, tandis que Wayve est heureux d’incorporer le lidar pour atteindre une autonomie complète à court terme.
« À plus long terme, il y a certainement des opportunités lorsque vous construisez la limite et la capacité de valider un niveau d’échelle pour réduire davantage cette (suite de capteurs) », a déclaré Kendall. «Cela dépend de l’expérience du produit que vous voulez. Voulez-vous que la voiture roule plus rapidement dans le brouillard? Alors peut-être que vous voulez des capteurs (comme Lidar). Mais si vous voulez que l’IA comprenne les limites des caméras et d’être défensive et conservatrice en tant que restauration
Kendall a également taquiné Gaia-2, le dernier modèle mondial génératif de Wayve, adapté à la conduite autonome qui forme son conducteur à des vastes de données réelles et synthétiques dans une large rage de tâches. Le modèle traite ensemble la vidéo, le texte et d’autres actions, ce qui, selon Kendall, permet au pilote d’IA de Wayve d’être plus adaptatif et de type humain dans son comportement de conduite.
« Ce qui est vraiment excitant pour moi, c’est le comportement de conduite humain que vous voyez émerger », a déclaré Kendall. «De la race, il n’y a pas de comportement codé à la main. Nous ne vous disons pas à la voiture comment se comporter. Il n’y a pas de cartes HD, mais au lieu de cela, le comportement émergent est un conducteur de données et permet un comportement de conduite qui traite de scénarios très complexes et divers, inclut des scénarios. Vu précédemment pendant l’entraînement.»
Wayve partage une philosophie similaire à la startup de camionnage autonome Waabi, qui poursuit également un système d’apprentissage de bout en bout. Les deux sociétés ont mis l’accent sur la mise à l’échelle des modèles d’IA basés sur les données qui peuvent se généraliser à travers les différentes conduisages, et les deux comptent sur des simulateurs d’IA génératifs pour tester et former leur technologie.
