自动驾驶技术能否突破高精地图依赖？Wayve的实践给出答案

2024年5月，英国自动驾驶企业Wayve完成10.5亿美元C轮融资，成为当年全球最大单笔自动驾驶投资。日本软银集团领投，英伟达首次加入投资方，微软持续跟投。Wayve累计融资达13.28亿美元，从初创企业跃升为行业领导者。

这笔资金将用于两个方向：首先推动具身智能技术的研发，这种技术让机器像人一样理解环境变化；其次开发首款量产车载产品，计划在2025-2026年实现商业化落地。一年过去，Wayve的技术突破和商业进展如何？

技术突破：具身智能如何重塑自动驾驶？

Wayve的核心技术是具身智能，与传统依赖高精地图的方案不同，它采用端到端深度学习架构，以摄像头为核心传感器。这种类人化的感知方式让车辆能自主理解环境，大幅降低对基础设施的依赖。在复杂场景中，比如人类行为不确定性、开放场景泛化、复杂城市环境等，Wayve展现出明显优势。

Wayve的AI Driver Platform通过大规模多样化数据训练，形成可适应全球环境的基础模型。无需记忆路线或依赖高清地图，模型能理解世界、适应新环境，并将经验应用于全新场景。这种能力让Wayve在AI-500 Roadshow测试中，实现90天测试90座城市。

测试覆盖欧洲、北美、亚洲三大洲，涉及不同气候条件和道路类型。从蒙大拿州暴雨中的高速公路到意大利乡村的拖拉机小道，从横滨狭窄后街到阿尔卑斯山发卡弯，模型在没有本地化数据的情况下依然表现优异。这种泛化能力解决了自动驾驶普及的关键瓶颈——高精地图制作与更新成本。

商业落地：车企如何拥抱具身智能？

Wayve采用渐进式升级模式，通过OTA更新让同一硬件平台从L2+辅助驾驶升级至L4自动驾驶。这种模式降低车企迭代成本，同时已将技术集成到六种不同车辆平台。日产成为首个采用Wayve技术的主流车企，其ProPilot系统将整合Wayve AI Driver软件，配合激光雷达感知技术。

Wayve的测试成功预示自动驾驶行业正在发生范式转移。从硬件到软件、从封闭到开放、从车队运营到技术赋能、从专用系统到通用模型，这种转变带来新机遇。但挑战依然存在，如技术可靠性验证、监管框架构建、用户接受度提升等。

Wayve的渐进式商业化路径（从L2+辅助驾驶到L4完全自动驾驶）提供了风险可控的发展节奏。那些能快速拥抱新范式、构建高质量数据闭环的车企与技术公司，将在价值数万亿美元的自动驾驶市场中占据先机。

路测实证：具身智能的全球适应性

Wayve的AI-500 Roadshow测试覆盖全球500座城市，其中62%是首次部署AI驾驶的区域。这种测试方式验证了模型在不同环境下的适应能力。测试数据显示，14.4%的城市没有任何训练数据，39%的城市有Wayve自建数据集，47%的城市有合作方提供的少量数据。

联邦学习方案的优势在于能整合碎片化数据形成统一模型。对于车企而言，这意味着能更快部署可全球扩展的AI驾驶系统，减少本地化工作。测试覆盖的地理环境包括亚洲城市占比1%、欧洲城市40%、北美城市59%。

测试还涵盖多种天气条件：低光照环境和雨天占17%、夜间不同亮度环境占38%、日间晴朗环境占45%。道路类型覆盖偏远山区和乡村占9%、城市中心区域占24%、城际道路占28%、高度路段占39%，整体覆盖从狭窄山路到高速干道。

行业影响：具身智能带来的变革

Wayve的实践正在重塑自动驾驶竞争格局。传统依赖高精地图的方案面临成本压力，而具身智能技术提供更灵活的解决方案。这种技术兼容纯视觉与多传感器架构，可适配不同成本车型，为车企提供多样化选择。

Wayve的路测成功验证了具身智能的可行性。这种技术不仅提升自动驾驶性能，更降低部署门槛。随着更多车企加入，具身智能或将成为自动驾驶普及的关键推动力。行业正在从专用系统向通用模型转变，这种转变将带来更广泛的市场机遇。

Wayve的实践表明，具身智能技术正在突破传统自动驾驶的局限。这种技术的成熟，将为未来智能交通系统奠定基础。随着测试范围的扩大和商业合作的深化，具身智能或将成为自动驾驶领域的新范式。