自动驾驶 2.0：解析 Wayve 获 12 亿美元融资背后的“具身智能”技术革命

自动驾驶领域的“ChatGPT 时刻”：Wayve 完成巨额 C 轮融资

在自动驾驶行业进入洗牌期的当下，总部位于伦敦的自动驾驶技术初创公司 Wayve 宣布完成了一笔高达 12 亿美元的 C 轮融资。本轮融资由 SoftBank 领投，新进投资者包括芯片巨头 Nvidia 和共享出行巨头 Uber。这一动作不仅刷新了欧洲 AI 公司的融资纪录，更标志着自动驾驶技术范式正从传统的基于规则的系统转向以 Embodied AI（具身智能）为核心的新时代。

技术核心：从 AV1.0 到 AV2.0 的范式转移

Wayve 成功的关键在于其坚持的“AV2.0”路线。与 Waymo 等行业先驱使用的 AV1.0 技术栈（依赖于高精度地图 HD Maps、昂贵的 Lidar 传感器和复杂的规则代码）不同，Wayve 采用了完全不同的技术逻辑：

• End-to-End Deep Learning（端到端深度学习）： Wayve 的系统直接将传感器输入（主要是摄像头视频流）映射到驾驶控制命令。这种方式模仿了人类的驾驶行为，通过海量数据训练模型，使其具备更强的泛化能力。
• Embodied AI（具身智能）： 公司致力于将生成式 AI 技术引入物理世界。通过视觉语言模型（Vision-Language Models），车辆不仅能“看到”路面，还能“理解”驾驶环境中的因果关系，并能通过自然语言解释其决策逻辑。
• Mapless Driving： 摆脱了对 HD Maps 的依赖，使得 Wayve 的技术可以更容易地扩展到未曾绘制过地图的城市和复杂的地理环境。

战略布局：Nvidia 与 Uber 的协同效应

此次融资中，Nvidia 和 Uber 的加入具有深远的战略意义。对于 Nvidia 而言，Wayve 是其 AI 芯片（如 NVIDIA DRIVE Orin）在垂直领域应用的最佳载体；对于 Uber 来说，Wayve 的轻量化硬件方案和可扩展的 AI 架构，为其未来庞大的 Robotaxi（无人驾驶出租车）网络提供了极具竞争力的技术选择。

此外，三家汽车制造商的参与预示着 Wayve 的技术有望在不久的将来通过 OEM 合作进入消费级汽车市场。这种“AI 驱动 + 跨行业协作”的模式，正在重新定义自动驾驶的商业化路径。

未来展望：数据规模与算力的军备竞赛

12 亿美元的资金将主要用于 Wayve 基础模型（Foundation Models）的研发。随着计算成本的增加和对大规模实车测试数据的渴求，Wayve 需要不断优化其生成式驾驶模型（GAIA-1），以应对自动驾驶中的“长尾效应（Long-tail problems）”。

• 核心启示 1： 自动驾驶正在成为大模型的下一个主战场，Transformer 架构正全面接管驾驶感知与决策。
• 核心启示 2： 算力和高质量驾驶数据将成为该赛道最高的竞争壁垒。
• 核心启示 3： 全球资本正向具备“通用 AI 能力”的具身智能公司集中。