Norihiko Shirouzu

路透7月1日 - 自動駕駛初創公司Wayve正受到投資者的熱烈追捧。

這家總部位於倫敦的公司已從包括英偉達 NVDA.O、梅賽德斯-奔馳 MBGn.DE 和日產 7201.T 在內的科技及汽車行業巨頭組成的投資者和戰略合作伙伴陣容中籌集了28億美元。今年6月，Wayve表示將把其系統部署在Jeep製造商Stellantis STLAM.MI 的無人出租車 (link) 上，並接入優步 UBER.N 的網約車網絡。

Wayve採用一種名為「端到端機器學習」的人工智能技術來導航道路，該技術旨在像人類駕駛員一樣，將傳感器生成的數據即時轉化為駕駛決策。這與更傳統的方法不同——傳統方法將人工智能與軟件編碼及高清地圖相結合，為車輛在不同場景（包括突發事件）中的響應制定預設規則。

Wayve的方法與另一家自動駕駛巨頭——特斯拉（TSLA.O）相似，後者幾年前已轉向端到端模式。不過，與僅將攝像頭作為車載唯一傳感器套件的特斯拉不同，Wayve的系統設計旨在與多種傳感器和AI芯片協同工作。

這意味着該公司幾乎可以向任何無人駕駛汽車開發商授權這項技術，Wayve首席執行官亞歷克斯·肯德爾（Alex Kendall）表示。這位33歲的新西蘭人於2017年共同創立了該公司，同年他在英國劍橋大學完成了人工智能深度學習專業的博士學位。

「我們希望讓任何車型、任何品牌、世界各地的車輛都能實現完全自動駕駛，」肯德爾今年早些時候對路透表示。當時，他正坐在一輛搭載Wayve自動駕駛技術的福特野馬Mach-E的駕駛座上，這輛車正在該公司設有重要技術中心的舊金山灣區街道上自主行駛。

WAYMO的擴張推動行業勢頭

在經歷了多年的延期和誇大其詞的承諾後，自動駕駛行業的競爭正在加劇。Alphabet旗下 GOOGL.O 的Waymo在過去兩年中的快速擴張——經過十多年的開發，該公司目前已在約十餘個城市向公衆提供付費乘車服務——在一定程度上重新點燃了投資者對無人駕駛汽車開發商的興趣。

十年前，端到端人工智能還只是肯德爾（Kendall）等少數上游研究人員正在進行的一項鮮為人知的實驗。如今，許多自動駕駛開發商都在其系統中部署了至少部分端到端學習技術。

但這種以人工智能為中心的方法也帶來了一道難題：端到端系統導航方式模糊且類似「黑箱」，這使得解讀車輛的駕駛決策變得困難。在早期版本的無人駕駛汽車中，它們依賴軟件編碼來幫助車輛安全行駛，因此更容易確定車輛為何選擇某條路線。

Wayve的端到端AI駕駛引擎會生成實時交通狀況的安全地圖，並為車輛識別安全路徑。Wayve的工程師認為，傳統的、高度依賴編程的安全方法會阻礙AI駕駛系統在異常情況下保持安全的能力，因為很難編寫規則來應對極其罕見的狀況。

Wayve人工智能副總裁維賈伊·巴德里納拉亞南（Vijay Badrinarayanan）告訴路透，當此類難以預測的場景發生時，預編程系統的安全邏輯「會變得脆弱」。「人類駕駛員之所以能保持安全，是因為當他們不知道接下來會發生什麼時，會採取保守的應對策略。」

追求大規模安全

Waymo目前雖採用端到端AI技術，但也依賴於通過軟件編碼和地圖實現的、更為傳統的基於規則的方法——該公司表示，這種方法對於確保安全仍然不可或缺。

「僅靠端到端模型不足以保證大規模運行的安全性，」該公司向路透表示。

Wayve的客戶之一日產仍在努力適應該系統的安全方案。

日產技術總監明石英一表示，在該汽車製造商計劃於截至2028年3月的財年內，在日本將該系統部署在名為Elgrand的載客廂式車上之前，他的團隊正在對Wayve的技術進行密切評估。他稱這家初創公司的系統是「最先進的」，但表示「很難窺探其內部運作，了解它是如何做出決策的」。

肯德爾認為，Wayve（其主要運營中心位於東京、斯圖加特和溫哥華）應該能夠快速拓展新市場，因為它無需經歷繪製道路地圖和編寫代碼以應對當地道路特殊情況這一繁瑣步驟。Wayve表示，其AI駕駛系統已在全球數百個城市成功測試，且無需進行上述前期準備工作。

英國華威大學安全自動駕駛教授卡斯特吉爾（Siddartha Khastgir）表示，與傳統方法相比，端到端模型在開發和商業部署方面應該更快。不過，他補充道：「我不會說某項技術比另一項更安全。」

卡內基梅隆大學計算機工程教授、自動駕駛技術專家庫普曼（Phil Koopman）表示，Wayve處理異常交通狀況的方法僅是一種方案，其他方案也可能取得成功。但他認為，要在全美範圍內安全部署無人駕駛系統，仍需至少十年時間。

「要實現這一目標，很可能需要新的創新。」