Эфир 18.11 · Поток 318 ноября в 19:00 МСК — бесплатный практический эфир по ИИ-агентам · Живой Поток 3 стартует 23.11Эфир 18 ноября →Поток 3 (23.11)
ИнфраструктураРазбор · На радарBloomberg Tech→ оригинал

Wayve доказывает: встроенный AI переделывает разработку самоуправляемых машин

CEO Wayve Алекс Кендалл рассказал о революционном подходе к самоуправляемым машинам: вместо жёсткого программирования они используют встроенный AI, который учится на реальных дорогах. Это позволяет масштабировать роботакси в десятки раз быстрее и дешевле.

AI-обработка оригинала Bloomberg Tech; редакция Hamidun News
Wayve доказывает: встроенный AI переделывает разработку самоуправляемых машин
Источник: Bloomberg Tech. Коллаж: Hamidun News.
Слушать статью

Встроенный искусственный интеллект и обучение на реальных дорогах — вот что переделывает сегодня разработку самоуправляемых автомобилей, рассказал CEO Wayve Алекс Кендалл в интервью Bloomberg Тому Макензи.

Как работает AI-подход к беспилотникам Традиционный путь разработки автономных машин — это писать код вручную.

Каждое правило для каждой ситуации: что делать при красном сигнале, как объехать припаркованный автомобиль, как парковаться в узком месте. Инженеры описывают правила для предполагаемых сценариев, а потом тестируют машину на этих же сценариях. Узко и долго.

Wayve выбрал совсем другой путь. Вместо жёсткого программирования они поставили на машины встроенный искусственный интеллект, который смотрит на реальную дорогу как водитель, учится на реальных ситуациях и постоянно совершенствуется. Камеры, лидары и радары собирают видеоданные, нейросеть их обрабатывает в реальном времени и принимает решения о повороте, разгоне, торможении.

Ключ к этому подходу — не запирать машину в контролируемой среде для обучения, а выпускать её на реальные улицы с живыми людьми. Это звучит опасно, но Wayve утверждает, что так машина обучается на миллионы раз быстрее, чем в идеальной симуляции. Каждая поездка — это урок.

Каждая встреча с новым сценарием улучшает модель.

Почему это ускоряет масштабирование роботакси

Главная проблема традиционного подхода — адаптация под новые города. Каждый город уникален: разные дороги, знаки, климат, поведение водителей. При ручной разработке компании тратят годы на то, чтобы адаптировать машину под Лондон, потом ещё годы под Сан-Франциско.

С AI-подходом машина адаптируется сама. Выпусти её в Лондоне на месяц — она выучит все особенности лондонских дорог, поведение пешеходов, климат. Потом в Сан-Франциско — и цикл повторяется, но намного быстрее, потому что знания о том, как учиться, уже встроены в модель.

Это даёт Wayve огромное преимущество: Встроенный AI учится от каждой поездки — нет нужды в огромных датасетах с ручными аннотациями Обновления отправляются по воздуху на все машины одновременно Масштабирование не требует перепрограммирования под каждый город Роботакси становится экономически жизнеспособнее раньше Wayve уже развернул автономные такси в Лондоне и расширяется на новые рынки. Конкуренты вроде Tesla и Cruise используют похожие AI-подходы, но Wayve явно ставит на это больше всех, отказываясь от симуляций и больших размеченных датасетов.

Что это значит Если встроенный AI работает в масштабе, то беспилотники выходят из научного

эксперимента в промышленность. Это значит, что роботакси будут доступны в большем количестве городов раньше, чем предсказывали аналитики. Цена упадёт, потому что компаниям не нужно будет тратить миллионы на адаптацию под каждый регион.

Сюжет
ЖХ
Жемал Хамидун — CPO Alpina Digital, продакт-менеджер AlpinaGPT. Делает AI-продукты с 2019 года. Hamidun News — pet project, который вырос в production-агрегатор с 6000+ читателей.
✦ Закрытый клуб практиков · Vibe Club

Внедряйте ИИ быстрее рынка вместе с инженерами и фаундерами

Внутри Vibe Club (hamidun.com/club): еженедельные живые мастермайнды и разборы архитектуры с Жемалом Хамидуном, закрытый Tech Radar, LMS и обновляемая база из 370+ боевых скиллов.

Вступить в Vibe Club →Тест-драйв Академии (72ч)
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…