LONDON / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Wayve, ein aufstrebendes Unternehmen im Bereich autonomes Fahren, verfolgt einen innovativen Ansatz, um seine Technologie auf den Markt zu bringen. Der Fokus liegt auf einer kostengünstigen, hardwareunabhängigen KI, die sowohl in Fahrassistenzsystemen als auch in Robotaxis und Robotik eingesetzt werden kann.
Wayve, ein Startup im Bereich autonomes Fahren, hat sich zum Ziel gesetzt, seine Technologie durch einen kostengünstigen und hardwareunabhängigen Ansatz auf den Markt zu bringen. Der CEO und Mitbegründer Alex Kendall betont, dass die Software von Wayve nicht nur für fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme (ADAS), sondern auch für Robotaxis und die Robotik geeignet ist. Diese Strategie wurde kürzlich auf der GTC-Konferenz von NVIDIA vorgestellt.
Der datengetriebene Ansatz von Wayve ermöglicht es, dass die KI direkt aus den von Sensoren gesammelten Daten lernt, ohne auf hochauflösende Karten oder regelbasierte Software angewiesen zu sein. Diese Methode hat bereits Investoren überzeugt, da Wayve in den letzten zwei Jahren über 1,3 Milliarden US-Dollar gesammelt hat. Das Unternehmen plant, seine selbstfahrende Software an Automobil- und Flottenpartner wie Uber zu lizenzieren.
Obwohl Wayve noch keine Partnerschaften mit Automobilherstellern angekündigt hat, befindet sich das Unternehmen in intensiven Gesprächen mit mehreren OEMs, um seine Software in verschiedene Fahrzeugtypen zu integrieren. Ein entscheidender Vorteil von Wayves Technologie ist, dass sie mit den bereits vorhandenen Sensoren in Fahrzeugen arbeiten kann, was zusätzliche Hardwareinvestitionen überflüssig macht.
Ein weiteres Merkmal von Wayves Ansatz ist die Unabhängigkeit von spezifischen Hardwareplattformen. Die Software kann auf jeder GPU laufen, die die OEM-Partner bereits in ihren Fahrzeugen verwenden. Derzeit nutzt die Entwicklungsflotte von Wayve jedoch NVIDIAs Orin-System-on-a-Chip.
Der Einstieg in den ADAS-Markt ist für Wayve von entscheidender Bedeutung, da er eine nachhaltige Geschäftsentwicklung ermöglicht und die Verbreitung der Technologie im großen Maßstab fördert. Dies bietet auch die Möglichkeit, die KI mit umfangreichen Daten zu trainieren, um letztendlich ein autonomes Fahren auf Level 4 zu erreichen, bei dem das Fahrzeug unter bestimmten Bedingungen ohne menschliches Eingreifen navigieren kann.
Wayve plant, seine Technologie zunächst auf ADAS-Niveau zu kommerzialisieren. Im Gegensatz zu vielen anderen Unternehmen, die Lidar als unverzichtbaren Sensor für Level-4-Technologie betrachten, hat Wayve seine KI so entwickelt, dass sie ohne Lidar auskommt. Dies ähnelt dem Ansatz von Tesla, das ebenfalls auf ein End-to-End-Deep-Learning-Modell setzt, um seine selbstfahrende Software kontinuierlich zu verbessern.
Ein wesentlicher Unterschied zu Tesla besteht darin, dass Wayve bereit ist, Lidar zu integrieren, um kurzfristig die volle Autonomie zu erreichen. Langfristig sieht Kendall jedoch die Möglichkeit, die Sensorik weiter zu reduzieren, wenn die Zuverlässigkeit und Validierung der KI auf einem hohen Niveau sind. Die Entscheidung, zusätzliche Sensoren zu verwenden, hängt letztlich von den gewünschten Produkteigenschaften ab.
Wayve hat kürzlich GAIA-2 vorgestellt, ein generatives Weltmodell, das speziell für autonomes Fahren entwickelt wurde. Dieses Modell trainiert die KI mit einer Vielzahl von realen und synthetischen Daten und ermöglicht ein anpassungsfähiges und menschenähnliches Fahrverhalten. Laut Kendall zeigt die KI emergentes Verhalten, das komplexe und vielfältige Szenarien bewältigen kann, selbst solche, die während des Trainings nicht gesehen wurden.
Wayves Philosophie ähnelt der von Waabi, einem Startup im Bereich autonomes Fahren, das ebenfalls auf ein End-to-End-Lernsystem setzt. Beide Unternehmen betonen die Skalierung datengetriebener KI-Modelle, die in der Lage sind, sich an unterschiedliche Fahrumgebungen anzupassen, und nutzen generative KI-Simulatoren, um ihre Technologie zu testen und zu trainieren.
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