Uber inwestuje w brytyjski startup Wayve, aby przyspieszyć projekt autonomicznych taksówek

Platforma przewozowa Uber zainwestuje w Wayve, aby pomóc brytyjskiemu startupowi technologii autonomicznej jazdy współpracować z głównymi producentami samochodów w celu przyspieszenia rozwoju jego systemów – firmy podpisały porozumienie, o którym poinformowały w czwartek, 29 sierpnia.

Firmy nie ujawniły wielkości oraz wartości inwestycji. Zapowiedziały jednak, że zostanie ona dodana do 1,05 mld dolarów w finansowaniu serii C, które Wayve ogłosił w maju, a którym kieruje SoftBank Group.
Wayve opracował technologię „Embodied AI”, która, jak zapewnia startup, może uczyć się od ludzi obserwując ich zachowanie i dostosowywać się do niego.

Firma poinformowała, że ​​wykorzysta finansowanie i wsparcie, aby przyspieszyć rozwój funkcji wspomagania kierowcy poziomu 2 i 3 oraz rozwój zautomatyzowanej jazdy z producentami samochodów, „jednocześnie pracując nad rozwojem globalnie skalowalnych pojazdów autonomicznych poziomu 4 do przyszłego wdrożenia w Uberze”.

Systemy poziomu 2 są zaprojektowane do samodzielnego wykonywania podstawowych zadań, takich jak utrzymywanie pasa ruchu lub utrzymywanie ustalonej odległości od innych samochodów, podczas gdy systemy poziomu 3 są przeznaczone do samodzielnego prowadzenia, ale wymagają uwagi i interwencji kierowcy.
Pojazdy autonomiczne poziomu 4 są zaprojektowane do samodzielnego prowadzenia samochodów oraz samodzielnego podejmowania decyzji w sprawie działań w niebezpiecznych sytuacjach.

Chociaż producenci samochodów i firmy zajmujące się oprogramowaniem pojazdów autonomicznych odniosły większy sukces w przypadku podstawowych funkcji wspomagania kierowcy, takich jak systemy utrzymywania pasa ruchu, opracowywanie pojazdów, które mogą naprawdę samodzielnie prowadzić, okazało się trudniejsze i znacznie droższe, niż oczekiwano.

Do głównych wyzwań należy to, że systemy oprogramowania do autonomicznej jazdy nie mają ludzkiej zdolności do szybkiego przewidywania i oceny ryzyka, zwłaszcza w przypadku nieoczekiwanych incydentów lub „przypadków skrajnych”, w których pojazdy autonomiczne nie radziły sobie zupełnie, ponieważ nie potrafiły ustalić, co zrobić.