Wayve делает ставку на принципиально другой подход к автономному вождению — end-to-end machine learning. Вместо того чтобы создавать сложные правила и использовать высокоточные карты, система напрямую преобразует данные с датчиков в решения о движении — точно так же, как это делает человеческий мозг.
Как это работает
В традиционном подходе инженеры вручную прописывают тысячи правил на все возможные ситуации. Wayve отказалась от этого. Их ИИ сам учится на огромных объёмах данных и принимает решения в реальном времени.
CEO компании Алекс Кендалл (33 года, новозеландец, доктор наук Кембриджского университета) говорит прямо:
"Мы хотим сделать полностью беспилотное вождение возможным для любого автомобиля, любого бренда и в любой точке мира".
В отличие от Tesla, которая использует только камеры, система Wayve работает с широким набором датчиков и чипов. Это позволяет лицензировать технологию практически любому производителю беспилотных автомобилей.
Тестирование без карт
Одно из главных преимуществ подхода Wayve — возможность быстро выходить на новые рынки. Компания уже успешно протестировала свою систему в сотнях городов по всему миру, не создавая предварительно детальные карты и не прописывая правила под местные особенности дорог.
Когда происходят редкие, непредсказуемые ситуации, жёсткая логика запрограммированных систем становится хрупкой, — объясняет вице-президент по ИИ Wayve Виджай Бадринараянан. — Человек остаётся в безопасности, потому что в незнакомой ситуации ведёт себя консервативно. Мы хотим, чтобы ИИ делал то же самое.
Проблема «чёрного ящика»
Однако у end-to-end подхода есть серьёзный недостаток: решения системы сложно интерпретировать. Это классическая проблема «чёрного ящика».
Waymo, например, тоже использует end-to-end модели, но всё равно сохраняет традиционный rules-based подход с картами, потому что считает, что чистого end-to-end пока недостаточно для обеспечения безопасности в большом масштабе.
Nissan, один из инвесторов Wayve, планирует запустить технологию в Японии на минивэне Elgrand к марту 2028 года. Однако технический директор компании Эйити Акаси признаётся, что система «самая продвинутая», но «очень сложно понять, как именно она принимает решения».
Что говорят эксперты
Профессор Университета Уорика Сиддхарта Кастир считает, что end-to-end модели позволяют быстрее разрабатывать и выводить системы на рынок. При этом он не утверждает, что они обязательно безопаснее традиционных.
Эксперт по автономным технологиям из Carnegie Mellon Фил Купман полагает, что до массового безопасного внедрения беспилотников в США пройдёт ещё как минимум десять лет и потребуются новые технологические прорывы.
Что дальше
Wayve уже имеет крупные офисы в Токио, Штутгарте и Ванкувере и активно расширяется. Сочетание мощной финансовой поддержки, партнёрств с автопроизводителями и гибкого ИИ-подхода делает компанию одним из самых заметных игроков на быстро растущем рынке автономного вождения.
Пока неясно, чей подход в итоге победит — жёсткие правила и карты или «человеческое» обучение end-to-end. Но то, что инвесторы и автогиганты активно ставят на второй вариант, уже говорит о многом.
