“他们还需要一些时间才能完成这项工作。也许他们自己还不知道这一点，” Wayve的联合创始人兼首席执行官Alex Kendall这样评价那些制造人形机器人的公司。

Kendall在周三于阿姆斯特丹举行的HumanX会议上发表了讲话。就在一天前，Wayve刚刚宣布与梅赛德斯-奔驰建立了全球合作伙伴关系。他表示，自动驾驶汽车（而非机器人）将成为首个达到ChatGPT技术水平的实际应用案例。

Kendall透露，Wayve的人工智能技术将在未来两年内应用于梅赛德斯的消费车型中，但他并未给出具体的时间表。梅赛德斯是过去九个月内第三家将Wayve的软件纳入其生产计划的顶级汽车制造商；此前，日产（Nissan）和Stellantis已经率先采用了该技术。

为了进一步展示这项技术的实际应用效果，Wayve在周三发布了视频，展示了这些基于梅赛德斯生产平台的原型车在伦敦、斯图加特和旧金山等城市的行驶情况。Kendall指出，该系统目前运行在性能较低、计算能力有限的计算机上，但依然可以利用普通汽车中已配备的摄像头和雷达设备。

他强调，目前的工作重点在于将这项技术整合到汽车的生产流程中，包括解决系统响应延迟的问题、确保系统安全性，以及让软件能够与汽车的其他部件协同工作。Kendall计划于周四前往斯图加特与梅赛德斯团队会面。

“从技术演示到实际量产产品之间还有巨大的差距，”Kendall说道。

此次与梅赛德斯的合作，是Wayve继在伦敦与Uber合作推出无人驾驶出租车服务之后的又一重要进展。Kendall表示，Wayve计划在年底前在东京推出类似的服务。伦敦的无人驾驶出租车服务每辆车都配备有安全驾驶员；该服务并未使用英国规定的无人驾驶汽车行驶路线。

Wayve的商业模式是：他们开发一个通用的AI模型（通过端到端的深度学习技术进行训练），然后将该模型授权给汽车制造商和车队运营商使用。Kendall透露，该模型已在超过500个城市中成功运行。他提到，与特斯拉不同（特斯拉自己制造汽车，但仅占据全球汽车市场的1%份额），Wayve的目标是将这项技术应用于所有类型的车辆上。

“我们希望将这项技术应用于市面上所有的交通工具，”Kendall总结道。

汽车制造商可以自行选择所需的传感器、计算机硬件以及系统的设计方案；他们还可以通过相应的指令来设定汽车的驾驶方式（例如刹车的力度）。Kendall表示，作为回报，这些合作伙伴会共享他们的驾驶数据。Wayve公司利用这些数据来进行大规模的训练，这种训练规模是任何单一公司都无法实现的。

Kendall还指出了目前这项工作仍面临的挑战：物理产品的开发过程（包括设计、制造和部署）在很大程度上是不可压缩的（即这些步骤无法被大幅压缩或加速）。Wayve公司使用其自主研发的“Gaia”世界模型来模拟复杂的驾驶场景；该系统还需要能够处理那些它从未遇到过的特殊情况（例如瑞典北极圈以北的道路、被洪水淹没的街道，以及日本乡村地区不熟悉的交通标志）。

Ground Level AI公司的主持人Sharon Goldman提到了Nvidia首席执行官Jensen Huang的观点：今年春天，Huang声称物理AI技术已经迎来了其“ChatGPT时刻”（即AI技术取得了重大突破）。Kendall则认为这一时刻尚未到来，因为目前全球仅有约一亿人正在使用物理AI相关的产品或服务。

Kendall预计，商业领域的应用会先于消费领域的应用出现；而在机器人技术方面，移动性（即机器人在各种环境中的自主移动能力）会比机器人的手臂功能更早得到实际应用。他指出，目前那些能够处理物体的机器人仍处于演示阶段，它们的运行效率仅为20%到50%（即在特定硬件环境下才能正常工作）。Kendall表示，汽车行业的自动化技术发展水平其实还停留在五年前的水平。

Kendall还提到：全球范围内现有的自动驾驶出租车数量不到1万辆，而每年的汽车销量却高达约一亿辆。此外，联合国在今年早些时候通过的相关技术规范已经允许在世界各地的消费者车辆中实现自动驾驶功能。

Kendall表示，Wayve公司的目标自2017年以来一直没有改变：他们始终致力于开发一种通用型的、具备L5级别自动驾驶能力的系统，这种系统应该能够在任何车辆上实现自动驾驶功能，并且只需要花费大约1000美元的硬件成本即可实现。