36亿,英伟达投了一家自动驾驶公司!比尔·盖茨试乘后盛赞
创始人
2025-09-23 05:02:51
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作者 | 郭月

编辑 | 志豪

车东西9月22日消息,路透社报道称,日前,英国自动驾驶初创公司Wayve确认,英伟达已签署意向书,计划在下一轮融资中投资5亿美元(约合人民币36亿元),这标志着两家公司合作关系进一步深化。

路透社称英伟达拟投资Wayve 5 亿美元

作为一家自动驾驶初创公司,Wayve背后的投资人阵容堪称豪华。就在去年,该公司融资超过10亿美元(约合人民币71亿元),不仅由软银集团领投,老股东微软、新股东英伟达也参投了,网约车平台Uber也曾在2024年对Wayve进行了单独投资。

Wayve成立于2017年,总部位于伦敦,它通过技术授权和合作的方式,将其自动驾驶软件、AI模型提供给汽车制造商、车队运营商等企业,已经成为全球自动驾驶行业里的“明星公司”。

英国自动驾驶初创公司Wayve展出的汽车

2023年3月,比尔·盖茨在伦敦亲自试乘了Wayve的自动驾驶汽车,直呼“That was fantastic(精彩极了)!”此举极大地提升了Wayve的公众认知度和技术信誉度,也进一步吸引了行业和资本的更多关注。

比尔·盖茨试乘Wayve自动驾驶汽车

一、通过端到端深度学习 打造自动驾驶系统

对于英伟达的投资计划,Wayve 联合创始人兼首席执行官亚历克斯·肯德尔(Alex Kendall)表示:“我们的AV2.0 (端到端模型)构建具身人工智能的方法拥有改变未来出行方式的巨大潜力,英伟达等全球技术领导者的持续支持,凸显了其对我们技术的信心。”

Wayve CEO亚历克斯·肯德尔(图源网络)

英伟达不仅投资了Wayve,Wayve即将推出的Gen 3硬件平台,还将完全基于英伟达的NVIDIA DRIVE AGX Thor车载计算平台打造。

目前市场上一些传统自动驾驶公司通常采用模块化方案进行系统研发,将驾驶任务拆解为“感知-规划-行动”等不同模块,依赖大量人工编写的规则以应对特定场景。

而Wayve则提出,只有端到端的深度学习才能真正打造出具备通用化及扩展能力的自动驾驶系统。

因此,Wayve不依赖高精地图,而是通过机器学习模型直接从车载摄像头传感器中学习驾驶行为,从而构建出其端到端的自动驾驶模型AV2.0。

Wayve端到端自动驾驶模型AV2.0架构

该模型的核心优势在于,通过端到端的深度学习模型,让车辆具备像人类一样感知、决策和驾驶的能力。

Wayve自动驾驶汽车

二、比尔·盖茨亲自试乘 感慨自动驾驶将改变交通规则

美国时间2023年3月30日,比尔·盖茨受邀试乘了英国初创公司Wayve打造的无人驾驶出租车。

汽车围绕伦敦市中心绕了一圈,途径许多复杂路况,其中安全驾驶员也曾多次接手汽车。不过,比尔·盖茨表示,这是一次很精彩的试乘体验。

试乘实况

试乘结束后,比尔·盖茨还意犹未尽写下一篇博客,详细介绍了自己对于自动驾驶技术的看法,他在日志中写道:“我相信在未来十年内,自动驾驶汽车将达到一个转折点。”

以下是比尔·盖茨的博客重点内容:

1、Wayve像人类司机一样通过深度学习实现自动驾驶。

比尔·盖茨解释,当你开车时,你依靠的是你从以前每一次驾驶中积累的经验。这就是为什么你知道在停车标志前该怎么做,即使你以前从未在这条特定的道路上见过这个标志。

而Wayve使用深度学习技术也能够实现同样的效果。算法可以通过示例进行学习,从大量的真实驾驶和模拟中获得的经验,然后将其应用到对周围环境的解读和实时响应中。

比尔·盖茨还分享了Wayve自动驾驶汽车的试乘感受:“自动驾驶汽车载着我们在伦敦市中心转了一圈,这是可以想象到的最具挑战性的驾驶环境之一,坐在车里感觉有些超现实,因为它避开了所有的交通。”

2、未来十年,我们将迈进L3级自动驾驶技术。

基于美国工程师协会的分类系统,比尔·盖茨认为自动驾驶行业已经接近了自动驾驶技术的一个临界点,目前处于在L2到L3之间——也就是可以让驾驶员把手从方向盘上拿开,让系统在特定情况下驾驶汽车。

自动驾驶技术等级划分

3、乘用车将最后应用L3级及以上自动驾驶技术。

在比尔·盖茨看来,乘用车可能会是最后一个广泛采用L3级及以上自动驾驶技术的车辆类型,而长途运输卡车可能会是第一种,接着便是物流配送。

另外,自动驾驶汽车最终也很有可能应用到出租车或是租赁车上,原因是每年租车公司会因为驾驶员造成事故而损失巨大,因此他们会更渴望转型为自动驾驶汽车车组,这在理论上至少会更少出现事故。

结语:英伟达加快全球自动驾驶技术布局

随着这笔投资的落实,Wayve将继续扩大其全球测试网络。除了已经在英国和美国进行的测试,该公司正将业务扩展至德国和日本市场。

英伟达的此次投资也体现了传统芯片巨头与新兴AI技术公司融合的趋势。随着自动驾驶技术逐步从实验室走向现实道路,这种深度合作关系可能重新定义未来的交通出行方式。

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