Wayve、学習ベースの自動運転開発に2億ドルを調達
Wayve、ロンドンを拠点とする自動運転技術開発企業が、2億ドルの資金調達を行いました。2017年の創業以来、Wayveの累計調達額は2億5800万ドルを超えています。
最新の資金調達ラウンドはEclipse Venturesが主導しました。Wayveは機械学習技術を拡張するためにMicrosoftのAzureクラウドコンピューティングプラットフォームを利用しており、Microsoftも投資家として参加しました。
従来の自動運転スタック、HDマップ、手作業でコード化されたルールに頼るのではなく、Wayveはデータから学習するドライバーを構築していると述べています。このドライバーは拡張性があり、適応でき、新しい場所でも運転知能を一般化できるとしています。Wayveはセンサー構成に「カメラ優先」のアプローチを採用し、エンドツーエンドのディープラーニングシステムを使用しています。Teslaと同様に、Wayveはより高価なLiDARセンサーを使用していません。
「業界が従来のロボティクスによる自動運転の問題解決に苦戦する中、AV2.0こそが、商用車両フリートの事業者がより速く自律化を導入できるような、拡張可能な運転知能を生み出す正しい道であることが明らかになりつつあります。Wayveは、新しい都市でも運転に適応できる自動運転車の開発で新たな地平を切り開いています。この分野のリーダーとして、同社はAV2.0を現実のものにするため、機械学習の専門家と自動運転分野のベテランからなる卓越したチームを集めました」
Wayveは自動運転技術の仕組みを次のように説明しています。「私たちは、シーンの意味、動き、幾何学的構造の表現を学習しながら、コンピュータビジョンによって世界を確実にモデル化します。この表現を、学習された計画・制御アルゴリズムとともに学習します。意味セグメンテーションとインスタンスセグメンテーション、学習された深度推定、学習されたエゴモーションとシーンの動き、学習された3D検出、追跡、将来予測など、マルチタスク認識による一連の中間出力を生成します。学習分野の最新の進歩を活用し、周囲を認識するためにサラウンドカメラを使用し、運転のための動作計画を学習します」。
Wayveは英国の主要な食料品店であるAsdaおよびOcadoと提携しています。Wayveの自動運転技術を搭載したOcadoの配送バンが一定数、都市部の配送ルートで試験運用される予定です。
Wayveによると、新たな資金は、チームの拡充、乗用車および配送バン向けのレベル4+プロトタイプの開発、ラストワンマイル配送のパイロットを開始するためのパートナーフリートでの展開拡大、そしてコア自律プラットフォームを強化するためのデータインフラ構築に使用される予定です。
「今や、私たちが開発してきたものを生かし、AV2.0を前進させるために必要なすべてが揃っています。私たちは、交通、食品配送、コンピューティング分野における世界有数の戦略的パートナーと、コア自律プラットフォームを拡張し、商用フリートのパートナーと試作製品を展開し、AV2.0をグローバルに拡大するためのインフラを構築するための最高水準の資本を集めました」
同社の技術は主に、自動車に取り付けた標準的なビデオカメラと、AIによって制御される車載ソフトウェアを組み合わせたものに基づいており、4Gや5Gのネットワーク接続への依存度が低いため、周囲の環境に非常に適応しやすい仕組みになっています。
Alex Kendallは、Wayveのテスト車両がロンドンだけでなく、これまで走行したことのない都市でも無事に走行できたと語りました。英国の道路は一般的に中世の都市計画を基にしていることを考えると、これは大きな成果です。
「今回の資金調達ラウンドは、基盤技術の検証から、スケールアップと商用展開の権利を獲得する段階へと移行していることを示す市場のシグナルだと考えています。2017年に事業を始めた当時は、自動運転車への熱狂がピークに達しており、すでに数十億ドルが投じられていました。誰もが1年後には実現すると考えていました。1兆ドル規模のテック大手に対抗する逆向きのスタートアップを立ち上げることは、少し無謀だったかもしれません。しかし、各段階の成果によって、次の規模へと進むことができました。複数の都市でテストできる能力がその一つです。ロンドンでシステムを学習させ、マンチェスター、コベントリー、リーズ、リバプールなど、英国全土へと展開できたことも大きな成果です。さらに、これらすべての商業パートナーや、チームに迎えることができた並外れた人材にも恵まれています」
「自動運転車が私たちを職場へ運び、子どもたちを学校から迎えに行き、食料品を届け、地域社会の駐車場をより多くの緑豊かな公園へと変えていく世界を想像してみてください。このビジョンを前進させるには、自動運転技術も前進し、より知的になる必要があります。新しい都市、多様な地形、変化する条件に適応できなければなりません。予測できず、未知で、これまで見たことのない状況にも対応しなければなりません。あなたと同じように、どんな状況にも反応できるよう学習しなければなりません。当社のAV2.0技術は、純粋に機械学習に基づくアプローチを適用することで、自動運転の問題の解決方法を根本から再考するものです」と同社は述べています。
