ИнфраструктураBloomberg 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.

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.
✦ Практика AI-разработки

Соберите и запустите AI-продукт без классического кодинга

Практический интенсив Жемала Хамидуна по вайб-кодингу в Claude Code и Cursor на hamidun.com/vibecoding: от идеи и архитектуры до рабочего продакшн-сервиса, ботов и пайплайнов.

Программа интенсива →Платформа Vibe Academy
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…