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伦敦自动驾驶首创公司 Wayve 正凭借前沿的 AI 驱动机械学习框架 ，重塑行业花样 ，并吸引了巨额资本关注。这家建立仅七年的企业已从英伟达、梅赛德斯 - 疾驰和日产等科技与汽车巨头手中筹集了 28 亿美元。今年 6 月 ，Wayve 宣布将其系统安排于 Stellantis 旗下 Jeep 品牌的机械人出租车中 ，并接入 Uber 叫车网络。这一系列行动标记着其技术商业化进程加速。 " 端到端 " 技术路线：像人类一样驾驶 Wayve 的焦点竞争力在于其接纳的 " 端到端机械学习 " 技术。与古板自动驾驶计划依赖高精地图和预设代码规则差别 ，Wayve 的模型模拟人类判断力 ，直接将传感器输入转化为实时驾驶决策。 这种技术路径与特斯拉近年转向的战略相似。然而 ，特斯拉主要依赖纯视觉摄像头计划 ，而 Wayve 的系统设计旨在兼容多种传感器和 AI 芯片。这意味着该技术具有更强的通用性 ，可向险些任何无人驾驶汽车开发商授权。Wayve 首创人兼首席执行官 Alex Kendall 体现：" 我们的目标是让任何品牌、任何车辆在世界任何地方都能实现完全自动驾驶。" 这位 33 岁的新西兰剑桥大学博士在 2017 年建立该公司时 ，端到端 AI 尚属小众实验领域。如今 ，随着 Alphabet 旗下 Waymo 的快速扩张 ，整个行业对无人驾驶的兴趣被重新点燃 ，端到端学习已成为众多开发商的技术选项之一。 " 黑盒 " 难题与宁静博弈 尽管效率显著 ，但以 AI 为中心的端到端要领也带来了新的宁静挑战。由于其决策历程具有 " 黑盒 " 特性 ，难以解释车辆在特定场景下的具体判断逻辑。相比之下 ，古板基于规则的系统更容易追溯决策原因。 Wayve 人工智能副总裁 Vijay Badrinarayanan 指出 ，预编程系统在面对稀有突发场景时往往显得软弱 ，而人类驾驶员则能通过守旧的适应性行为坚持宁静。Wayve 的引擎通过生成动态宁静地图来识别路径 ，试图解决这一痛点。 然而 ，业界对此仍存疑虑。Waymo 虽然也引入端到端 AI ，但仍坚持认为基于规则和地图的古板要领是确保大规模宁静的须要增补。日产技术主管 Eiichi Akashi 坦言 ，尽管 Wayve 的系统处于 " 最先进 " 水平 ，但其内部运作机制难以窥探 ，团队正在密切评估其宁静性 ，以配合日产计划在 2028 年 3 月结束的财年内推着名为 Elgrand 的无人通勤面包车。 规�；┱庞胄幸明日雇� Kendall 坚信 ，由于无需繁琐的门路测绘和外地化代码编写 ，Wayve 能迅速拓展至新市场。目前 ，该系统已在全球数百个都会完成测试 ，公司在东京、斯图加特和温哥华均设有主要业务中心。 英国华威大学教授 Siddartha Khastgir 认为 ，端到端模型的开发和商业化安排速度优于古板要领 ，但这并纷歧定意味着其在宁静性上逾越其他技术�？诨仿〈笱ё灾骷际踝� Phil Koopman 则更为谨慎 ，他指来由置异常交通状况的路径不止一条 ，而在美国实现无人驾驶系统的宁静安排 ，可能至少还需要十年时间及新的技术立异。【星途科讯 图文丨小林 首发于 ZAKER 科技 ，转载请注明来由】
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