前Uber ATG首席科学家Raquel Urtasun宣布成立自动驾驶技术初创公司Waabi

据国外媒体报道，前优步·ATG首席科学家兼人工智能(AI)专家拉奎尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)宣布成立初创公司Waabi。该公司将采用Urtasun的“AI优先方法”，加速自动驾驶汽车在长途卡车领域的商业部署。Urtasun是该公司的唯一创始人和首席执行官，并获得了许多知名公司的支持，包括优步和奥罗拉的独立投资。Waabi共筹集了8350万美元的A轮融资，由Khosla Ventures领投，优步、8VC、Radical Ventures、OMERS Ventures、BDC和Aurora Innovation跟投，以及领先的人工智能研究人员杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)、费-李非(Fei-beel)、彼得·阿比勒(Pieter Abbeel)、桑亚·菲德勒(Sanja Fidler)等人跟投。

(来源:Waabi)

Urtasun表示，Waabi目前在多伦多和加州有40名员工和办事处。该公司是Urtasun向社会推出商业上可行的自动驾驶技术的努力的高潮。公司名字叫Waabi，在Ojibwe的意思是“她有远见”，在日语里是“简单”，表示她的方法和野心。

目前，许多自动驾驶汽车创业公司使用AI算法和传感器的结合来处理人类的驾驶任务，例如检测和识别物体，并根据这些信息做出决策，以便在平坦的道路或拥挤的高速公路上安全驾驶。除了以上基本方法，创业公司还会采用包括AI在内的各种策略。

乌尔塔森说:“大多数自动驾驶汽车开发者会使用传统的AI，但这会限制AI的使用。开发人员必须手动调整软件堆栈，这既复杂又耗时。因此，由于高扩张成本和具有挑战性的技术，自动驾驶汽车的发展速度放缓，在小而简单的操作领域的商业部署也受到限制。”

深度神经网络是一种复杂的AI算法，它允许计算机通过使用一系列互联网来识别数据模式进行学习。一些开发人员确实使用了深度神经网络，但在处理具体问题时，他们也会关闭网络，使用机器学习和基于规则的算法来连接更广泛的系统。

深网本身就有一些问题。一个长期存在的争议是，由于其“黑箱”效应，深度网络在自动驾驶汽车中的使用不够可靠。其中“黑箱”效应是指AI解决具体任务的方式和原因尚不清楚。这是所有想验证自己系统的自动驾驶创业公司的问题。另外，开发者在解决驾驶等任务时，也很难结合这个任务的以往经验。所以深度网络需要大量的数据来学习。

Urtasun表示，她通过将深度网络与概率推理和复杂优化相结合来解决这些深度网络相关问题，并将这种结合称为算法系列。至此，开发者无需从零开始教授AI系统，即可追溯AI系统的决策过程，并结合以往经验。最后一部分是一个闭环模拟器，允许Waabi团队大规模测试常见的驾驶场景和安全关键的边缘情况。

Waabi仍将有一支实体车队在公共道路上进行测试。然而，该公司将使用模拟器来减少对上述测试形式的依赖。乌尔塔森说:“我们甚至可以在测试前为新的地理环境做准备，这对扩大曲线非常有利。”

Urtasun希望这种方式不会破坏OEM、硬件和计算供应商的生态系统，而是加入它们。这也是奥罗拉选择支持瓦阿比的原因之一。Aurora是一家开发自动驾驶堆栈的创业公司，希望将该堆栈部署到长途货运等物流领域。据国外媒体报道，前优步·ATG首席科学家兼人工智能(AI)专家拉奎尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)宣布成立初创公司Waabi。该公司将采用Urtasun的“AI优先方法”，加速自动驾驶汽车在长途卡车领域的商业部署。Urtasun是该公司的唯一创始人和首席执行官，并获得了许多知名公司的支持，包括优步和奥罗拉的独立投资。Waabi共筹集了8350万美元的A轮融资，由Khosla Ventures领投，优步、8VC、Radical Ventures、OMERS Ventures、BDC和Aurora Innovation跟投，以及领先的人工智能研究人员杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)、费-李非(Fei-beel)、彼得·阿比勒(Pieter Abbeel)、桑亚·菲德勒(Sanja Fidler)等人跟投。

(来源:Waabi)

U……asun表示，Waabi目前在多伦多和加州有40名员工和办事处。该公司是Urtasun向社会推出商业上可行的自动驾驶技术的努力的高潮。公司名字叫Waabi，在Ojibwe的意思是“她有远见”，在日语里是“简单”，表示她的方法和野心。

目前，许多自动驾驶汽车创业公司使用AI算法和传感器的结合来处理人类的驾驶任务，例如检测和识别物体，并根据这些信息做出决策，以便在平坦的道路或拥挤的高速公路上安全驾驶。除了以上基本方法，创业公司还会采用包括AI在内的各种策略。

乌尔塔森说:“大多数自动驾驶汽车开发者会使用传统的AI，但这会限制AI的使用。开发人员必须手动调整软件堆栈，这既复杂又耗时。因此，由于高扩张成本和具有挑战性的技术，自动驾驶汽车的发展速度放缓，在小而简单的操作领域的商业部署也受到限制。”

深度神经网络是一种复杂的AI算法，它允许计算机通过使用一系列互联网来识别数据模式进行学习。一些开发人员确实使用了深度神经网络，但在处理具体问题时，他们也会关闭网络，使用机器学习和基于规则的算法来连接更广泛的系统。

深网本身就有一些问题。一个长期存在的争议是，由于其“黑箱”效应，深度网络在自动驾驶汽车中的使用不够可靠。其中“黑箱”效应是指AI解决具体任务的方式和原因尚不清楚。这是所有想验证自己系统的自动驾驶创业公司的问题。另外，开发者在解决驾驶等任务时，也很难结合这个任务的以往经验。所以深度网络需要大量的数据来学习。

Urtasun表示，她通过将深度网络与概率推理和复杂优化相结合来解决这些深度网络相关问题，并将这种结合称为算法系列。至此，开发者无需从零开始教授AI系统，即可追溯AI系统的决策过程，并结合以往经验。最后一部分是一个闭环模拟器，允许Waabi团队大规模测试常见的驾驶场景和安全关键的边缘情况。

Waabi仍将有一支实体车队在公共道路上进行测试。然而，该公司将使用模拟器来减少对上述测试形式的依赖。乌尔塔森说:“我们甚至可以在测试前为新的地理环境做准备，这对扩大曲线非常有利。”

Urtasun希望这种方式不会破坏OEM、硬件和计算供应商的生态系统，而是加入它们。这也是奥罗拉选择支持瓦阿比的原因之一。Aurora是一家开发自动驾驶堆栈的创业公司，希望将该堆栈部署到长途货运等物流领域。

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