독점: 웨이브 공동 창업자 알렉스 켄달이 자율주행 자동차와 로봇의 미래에 대해 이야기한다

영국 소재의 자율주행 차량 스타트업 Wayve는 Renault Twizy라는 작은 전기 '자동차'에 탑재된 소프트웨어 플랫폼으로 시작했습니다. 다수의 카메라로 장식된 이 회사의 공동 창업자이자 박사 학위 소지자인 알렉스 켄달과 아마르 샤는 자동차의 자율주행 시스템을 구동하는 딥 러닝 알고리즘을 미세조정하여 보조 없이 중세시대 도시 주변을 운전할 수 있도록 만들었습니다.

리다(LiDAR) 카메라나 레이더를 사용할 필요는 없었습니다. 그들은 어느 날 자신들이 무엇인가를 찾고 있다는 것을 깨달았습니다.

지금으로부터 연이은 Wayve는 이제 AI 모델 회사로 변모했으며 소프트뱅크, 엔비디아 및 마이크로소프트가 주도하는 10.5억 달러의 시리즈 C 펀딩 라운드를 조달했습니다. 이는 영국에서 역사상 최대 규모의 AI 모금 행사로, 전 세계에서 최상위 20개의 AI 모금 행사 중 하나입니다. 심지어 Meta의 AI 책임자인 얀 르캉도 회사를 투자했습니다.

Wayve는 이제 자율주행 모델을 다양한 자동차 OEM 및 새로운 자율 로봇 제조업체에 판매할 계획입니다.

특별한 인터뷰에서 Wayve의 공동 창업자이자 CEO인 알렉스 켄달과 회사가 모델을 훈련시키는 방법, 새로운 모금, 라이선싱 계획 및 더 넓은 자율주행 시장에 대해 얘기했습니다.

(참고: 다음 인터뷰는 길이와 명확성을 위해 편집되었습니다)

TechCrunch: 이 정도의 자금을 조달한 것이 어디를 기울였습니까?

켄달: 7년 전 미래를 예측하고 있는 인공지능을 구축하기 위해 회사를 시작했습니다. 기술을 구축하는 데 매진했습니다. 지난 해에 모든 것이 실제로 작동하기 시작했습니다. 이 제품 꿈을 실현하기 위해 필요한 모든 요소들이 결합되었으며, 특히 처음으로 스케일로 가장 먼저 구현할 수 있는 기회가 생겼습니다.

이제 제조 차량이 GPU, 주변 카메라, 레이더 그리고 물론, 보조 운전부터 자동화 운전까지 가속화하기 위해 AI를 불러내기로 한 첫 기회가 형성되고 있습니다. 따라서 이 펀드 모금은 우리의 기술 접근 방식을 검증하는 것이며, 이 기술을 제품화하고 시장에 내놓을 자본을 제공합니다.

매우 빠른 시일 안에 새 자동차를 구매하여 Wayve의 AI 기능을 사용할 수 있게 될 것입니다. 그럼 이것이 모든 종류의 체험을 가능하게 될 것이며 자동차 뿐만 아니라 로봇의 형태까지 다양한 임베디드 AI가 가능해집니다. 우리가 달성하려는 것은 현재 AI가 언어 모델과 챗봇에서 멈추어 있는 곳을 넘어, 우리가 업무를 위임할 수 있는 지능적인 기계를 신뢰하고, 물론, 우리의 삶을 개선할 수 있는 미래를 실현하는 것입니다. 자율주행이 이의 첫 번째 예일 것입니다.

지난 몇 년 동안 어떻게 자율주행 모델을 교육해 오셨습니까?

Adsa와 Ocado와 협력하여 데이터를 수집하여 자율주행을 시험했습니다. 이것은 우리가 기술을 출발하는 데에 큰 도움이 되었으며, 계속해서 우리에게 성장 이야기의 중요한 부분이 되어 왔습니다.

OEMs, 자동차 제조업체에 AI를 라이선스하는 계획은 무엇입니까? 이것이 얻을 수 있는 혜택은 무엇입니까?

우리는 전 세계의 모든 자동차 제조사가 국제적으로 AI를 사용할 수 있도록 하려고 합니다. 모자이크와 다양한 시장으로부터 다양한 데이터를 얻게 되며, 이것이 가장 지능적이고 능력있는 임베디드 AI를 내게 될 것입니다.

이것을 판매한 자동차 제조사는 누구입니까? 누구와 계약을 맺었습니까?

우리는 세계 탑 10 자동차 제조사 중 몇 곳과 협업하고 있습니다. 현재 그들이 누구인지 발표할 준비가 되어 있지 않습니다.

SoftBank와 다른 투자자들에게 기술에 대한 장점을 제시한 것은 무엇입니까? 사실상 모든 자동차에 주변에 카메라가 달려 있고 이제 모든 차량에 주변을 둘러싼 카메라와 함께 플랫폼 독립적인 경우입니까?

그것은 대체로 맞습니다. 소프트뱅크는 공개적으로 인공지능과 로봇 기술에 중점을 두고 있다고 언급했으며 자율 주행 기술은 그 교차점에 있습니다. 현재까지 보여준 AV 1.0 접근 방식은 예를 들어 제한된 환경에서 그 기술을 입증하기 위해 모든 인프라, HD 지도 등을 쏟아붓는 경우입니다. 그러나 그것은 규모에 맞게 배포할 수 있는 것과는 매우 멀리 떨어진 곳에서 기술을 배포할 수 있도록 하는 것입니다.

우리는 스케일로 전 세계 수백만 대의 차량에 이 소프트웨어와 다양한 차량을 배치함으로써 규모에 맞는 자동화를 창출하기 위한 비전을 나타낸 소프트뱅크와 Wayve가 완전히 일제히 일치하는 지점을 찾았습니다. 전 세계의 여러 차량에서 다양한 데이터를 수집하고, 수백만 대의 차량을 통해 “손을 놓고, 눈을 뜨지 않고” 세계 곳곳을 주행함으로써 AV를 규모에 맞게 배포할 안전 사례를 훈련 및 검증할 수 있다는 것을 알아냈습니다.

이 아키텍처는 스스로의 결정을 내리도록 설계되었습니다. 그것은 비디오 뿐만 아니라 언어로도 훈련을 받았으며 시스템에 일반 목적의 추론과 지식을 가져오기도 합니다. 이를 통해서 도로 상의 예상치 못한 이벤트를 처리할 수 있습니다. 이것이 우리가 향해 가고 있는 길 입니다.

현재 자신을 어디에 배치하시겠습니까? 이미 배포된 것들과 비교해 어디인가?

매우 흥미로운 증거들이 있었지만, 자율주행은 지난 3년 동안 대부분 도달 지점에 도달했으며 AV 시장에서 많은 통합이 있었습니다. 이 기술, 인공지능이 의미하는 바는 완전히 게임 체인지인데요. 이는 리다나 HD의 비용과 비용을 들이지 않고 주행할 수 있게 해 줍니다. 이것이 조종지능을 가지고 운행할 수 있는 기술이며, 불분명한 차선 표시, 자전거와 보행자, 남들이 어떻게 움직일지 예측하고 협상하고 매우 좁은 공간에서 운행할 수 있을 정도로 지능이 가지고 있습니다. 이것은 주변의 환경에서 고통이나 도로 분노를 야기시키지 않고 도로를 운행하고, 운전 문화에 적합한 방식으로 운전할 수 있도록하는 기술의 배치가 가능하게 만든다는 것입니다.

당신은 예전에 맨 처음 실험을 했습니다. 르노 트위지에 카메라를 날렸을 때 어떤 일이 일어날 것이라고 생각하십니까?

자동차 제조사들은 이미 이를 가능케 하는 차량을 제작하고 있습니다. 브랜드 명은 언급할 순 없지만, 여러분이 좋아하는 브랜드 중 특히 고급 차량에서 둘러싸는 카메라, 주변 레이더 및 온보드 GPU가 있습니다. 이 모든 것이 이 가능성을 만들어 줍니다. 또한 지금은 소프트웨어 정의 차량을 정비했기 때문에 OTA 업데이트를 할 수 있고 차량에서 데이터를 얻을 수 있습니다.

당신의 '플레이북’은 무엇입니까?

우리는 모델을 만들기 위해 필요한 모든 요충이 있는 회사를 만들었습니다. 우리의 플레이북은 AI, 인재, 데이터 및 컴퓨팅입니다. 인재 측면에서 우리는 AI 및 로봇 공동분야의 브랜드를 구축하고 세계 각지에서 최고의 머리들이 이 문제를 해결하기 위해 일할 수 있도록 기회를 주었습니다. 마이크로소프트는 우리의 오랜 파트너로서 우리에게 Azure에서 제공하는 GPU 컴퓨트양을 통해 본격적인 훈련을 할 수 있을 것입니다. 우리 문제에 필요한 안전하고 지능적인 행동을 만들 수 있는 거대한 임베디드 AI 모델을 훈련할 수 있게 됩니다. 또한 엔비디아, 물론입니다. 그들의 칩은 시장에서 최고 수준입니다. 이 기술을 배포할 수 있도록 만들어 줍니다.

귀하가 협업하는 브랜드로부터 얻는 모든 훈련 데이터는 당신의 모델에 섞일 것인가요?

그렇습니다. 우리가 증명한 것이 정확히 그것입니다. 어느 한 자동차 제조사도 충분히 안전한 모델을 혼자 만들어낼 수 없을 것입니다. 여러 다양한 자동차 제조사의 데이터로 AI를 훈련하는 것이 한 개 자동차 제조사만으로 훈련하는 것보다 더 안전하고 뛰어날 것입니다. 더 다양한 시장으로부터 올 것입니다.

그러면 당신은 아마도 세계에서 가장 많은 주행 훈련 데이터를 소유할 것입니다?

그것이 정확히 우리의 야심입니다. 그러나 우리는 원래 운전 데이터만을 훈련시키는 것이 아니라 진정한 임베디드 AI, 즉 다양한 데이터에 훈련된 치밀한 지식 모델을 만들고 싶어합니다. 우리는 다양한 데이터 출처로부터 훈련합니다. 이것은 차량 뿐만 아니라 인터넷 규모의 텍스트 및 다른 출처에서도 훈련을 시킵니다. 영국 정부의 고속도로 규정을 설명하는 PDF 문서에 대해서도 우리 모형을 훈련합니다. 우리는 다른 데이터 출처로 이동합니다.

따라서 자동차 뿐만 아니라 로봇도 인가입니까?

정확히입니다. 우리는 다양한 데이터로 훈련된 일반적인 목적 시스템으로 임베디드 AI 기본 모델을 구축 중입니다. 가정용 로봇을 생각해보십시오