AV2.0

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AV2.0 ist Wayves nächste Generation der autonomen Fahrzeugtechnologie, die darauf ausgelegt ist, anpassungsfähige und skalierbare Lösungen für selbstfahrende Fahrzeuge zu liefern. Durch die Nutzung von End-to-End-Deep-Learning und einer kameraorientierten Sensor-Suite ermöglicht AV2.0 Fahrzeugen, aus großen Mengen an Fahrdaten zu lernen, sodass sie sich schnell und sicher an neue Städte, unterschiedliche Anwendungsfälle und verschiedene Fahrzeugtypen anpassen können. Dieser Ansatz steht im Gegensatz zu traditionellen autonomen Systemen, die stark auf komplexe Sensorarrays und hochauflösende Karten angewiesen sind, und bietet einen effizienteren Weg zur weitverbreiteten Einführung.

Wayve AI Driver

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Wayve revolutioniert die Zukunft des automatisierten Fahrens. Als führender Entwickler von Embodied AI für die Automobilindustrie statten wir OEMs und Flottenbesitzer mit den Werkzeugen und der Technologie aus, um nahtlos vom assistierten zum automatisierten Fahren überzugehen. Erfahren Sie, wie Wayve Ihr optimaler KI-Partner sein kann und die Reise zu den Fahrzeugen von morgen beschleunigt.

Safety 2.0 framework

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Das Safety 2.0 Framework, entwickelt von Wayve in Zusammenarbeit mit WMG an der Universität Warwick, ist eine umfassende Initiative, die darauf abzielt, den sicheren Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in selbstfahrenden Fahrzeugen zu gewährleisten. Dieses Framework konzentriert sich darauf, skalierbare Methoden und Mechanismen zu schaffen, um die Sicherheit von KI-Systemen zu validieren und damit ein kritisches Bedürfnis in der autonomen Fahrzeugindustrie zu adressieren. Durch die Kombination von Wayves Expertise im End-to-End-Maschinellen Lernen mit WMGs Kompetenz in der Sicherheitsverifikation, strebt das Safety 2.0 Framework an, das Vertrauen der Öffentlichkeit und der Regulierungsbehörden in KI-gesteuerte Transportlösungen zu stärken.

Fleet learning loop

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Wayves Fleet Learning Loop ist ein innovatives System, das darauf abzielt, die Fähigkeiten des autonomen Fahrens durch kontinuierliche, reale Datenerfassung und maschinelles Lernen zu verbessern. Durch die Integration von Datenerfassungsgeräten in kommerzielle Fahrzeugflotten, wie z.B. Lieferwagen, sammelt Wayve umfangreiche Fahrdaten während des regulären Betriebs. Diese Daten werden dann mit fortschrittlichen KI-Algorithmen verarbeitet, wodurch das autonome Fahrsystem von menschlichen Fahrverhalten lernen und sich an unterschiedliche Fahrszenarien anpassen kann. Der Fleet Learning Loop legt Wert auf Sicherheit und Zuverlässigkeit, indem er Feedback von Sicherheitsfahrern einbezieht und Computersimulationen nutzt, um seltene oder gefährliche Situationen zu bewältigen. Dieser iterative Lernprozess stellt sicher, dass das autonome System robust und reaktionsfähig gegenüber den Komplexitäten realer Fahrumgebungen bleibt.