自动驾驶又一独角兽诞生!英国创企获2亿美元融资,微软参投

据外媒CNBC报道,日前英国自动驾驶初创公司Wayve宣布获得2亿美元(约为12.7亿元人民币)的B轮融资,投资方包括微软、维珍和Baillie Gifford等众多机构。此次融资的资金将用于人才招募及训练算法。

目前,Wayve获得的总投资高达2.58亿美元(约为16.4亿元人民币)。

Wayve没有透露其最新的估值,外媒认为Wayve的估值很可能会超过10亿美元(约为63.4亿元人民币),将成为一家独角兽公司。

Wayve于2017年在伦敦成立,该公司的机器学习和机器人团队正试图开创一种以人工智能为主的自动驾驶技术。

区别于其他科技公司的自动驾驶技术,Wayve的自动驾驶系统将支持车辆在更复杂的路况下自动驾驶。现阶段自动驾驶领域玩家众多,技术也各不相同,相信会推动自动驾驶的整体进步。

一、区别于传统自动驾驶技术 以AI为主

英国自动驾驶初创公司Wayve刚刚宣布从微软、维珍、Baillie Gifford等众多投资者手中获得了2亿美元的B轮融资(约为12.7亿元人民币)。

据悉此次融资由Palo Alto风险投资公司Eclipse以及Balderton Capital和Meta的首席人工智能科学家Yann LeCun领投,微软、维珍等参投,获得的资金将用于人才招募及训练算法。

Wayve的联合创始人兼CEO Alex Kendall表示:“这次融资标志着市场对自动驾驶的核心认识发生了转变。”

自动驾驶又一独角兽诞生!英国创企获2亿美元融资,微软参投

▲Wayve联合创始人兼CEO Alex Kendall

同时,Kendall向CNBC表示,与目前大部分自动驾驶公司的技术路线相比,他们的自动驾驶技术是“相当逆向的”。

Kendall表示,一般情况下,科技公司试图用手动编码的规则告诉汽车如何驾驶。

他表示,传统的自动驾驶系统往往使用非常复杂的硬件堆栈,有时可能包括8个激光雷达(激光成像检测和测距)传感器、6个(毫米波)雷达和30个摄像头。

“传统硬件堆栈的方法在亚利桑那州凤凰城那种地方能够发挥作用,因为那里几乎总是阳光明媚,有宽阔的街道,驾驶的外部环境良好,但如果在那些拥堵、混乱等复杂的交通环境下,这种方法根本行不通。”Kendall表示。

而Wayve的自动驾驶技术则没有那么复杂,Wayve的自动驾驶技术被称为AV 2.0,AV 2.0尝试用机器学习软件和几个摄像头来使汽车自动驾驶。

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▲搭载Wayve的AV 2.0系统的自动驾驶车辆

“它能学会做比人类手动编程更复杂的事情,并且汽车可以通过Wayve的计算机视觉平台自己看世界。汽车在一个极度复杂的环境中行驶,它能根据自己所看到的作出驾驶的行为决定。” Kendall说道。

Wayve的团队认为,深度学习在自动驾驶中可以发挥重要作用。深度学习是人工智能的一个领域,它试图模仿大脑中神经元层的活动,以学习如何识别数据中的复杂模式。

Wayve计划使用微软的Azure云计算平台来训练其自动驾驶系统。

与其他制造自动驾驶汽车的公司不同,Wayve选择将其自动驾驶技术授权给商业车队。目前,自动驾驶车辆还不能向公众出售。

Kendall说:“现在,消费者的自主权不能完全发挥,由于全无人驾驶汽车的复杂性,消费者难以维护车辆,因此无人驾驶汽车还不能零售。”

二、扩大团队阵容 与车队建立合作

目前,Wayve正在扩大其研发团队阵容。据外媒报道,Wayve正在聘请构建计算机视觉平台领域优秀的人工智能科学家,但他们是目前世界上招聘成本最高的人才。

据报道,该领域的一些领头人年收入超过100万美元(约为634万元人民币)。“人才在于质量,而不是数量。我们最大的投资就是我们的员工。”Kendall说。

截至目前,Wayve在伦敦和加利福尼亚州山景城的研发中心共有120名员工。其中不乏一些知名人士,例如前DeepMind研究科学家Chris Burgess、前Waymo首席工程师Dan McCloskey和前特斯拉软件工程师Joe Polin。

Kendall表示,去年Wayve已经与英国运营货车车队Ocado、Asda和DPD建立了商业合作伙伴关系。Wayve已经在他们的人工驾驶车队上安装了数据收集设备。

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▲Ocado的送货卡车

今年,这些公司计划为他们的一些车队配备Wayve的自动驾驶系统。

“如果你住在伦敦,你可以使用用Wayve的AV 2.0自动驾驶技术驱动的Ocado或Asda的货车运载货物,不过每辆车将配备一名Wayve安全操作员。”Kendall表示。

结语:自动驾驶领域更加热闹

自动驾驶是智能汽车发展的下一个趋势,领域内玩家众多,目前正处于快速发展的阶段。

Wayve致力于研发一个非传统的自动驾驶技术,也扩大了自动驾驶汽车的商用领域,使得自动驾驶汽车可以在任何交通状况下行驶。这将是自动驾驶技术的重要突破。

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