
這是一次標誌著次世代自動駕駛汽車(Autonomous Vehicle,簡稱 AV)技術趨於成熟的決定性舉措,總部位於英國的 AI 新創公司 Wayve 在 D 輪融資中籌集了 12 億美元。本週宣布的這項投資,使這家總部位於倫敦的公司估值達到驚人的 86 億美元。這筆資金注入不僅僅是財務上的支持;它代表了世界上最強大的移動、運算與汽車巨頭的戰略性匯聚。
本輪融資由 Eclipse、Balderton Capital 和軟銀願景基金 2 號(SoftBank Vision Fund 2)領投,但吸引業界關注的是其戰略合作夥伴名單。Nvidia、Uber 以及由三家主要汽車製造商——賓士(Mercedes-Benz)、日產(Nissan)與 Stellantis 組成的聯盟均已入股。此聯盟強調了業界廣泛的轉向,即從傳統的基於規則的 AV 堆疊轉向 Wayve 的「AV 2.0」方法:一種旨在從數據中學習而非手動編碼地圖的端到端具身智慧(Embodied AI)系統。
由於 Uber 承諾根據營運里程碑額外追加 3 億美元,總融資方案可能達到 15 億美元。這筆雄厚的資金使 Wayve 能夠積極擴張其業務,計劃於今年晚些時候在倫敦推出商業化 robotaxi 服務,並在 2027 年前將其「AI 駕駛員(AI Driver)」整合到消費級車輛中。
本輪融資的組成揭示了將 autonomous driving 推向大規模應用所需的複雜生態系統。與以往專注於垂直整合的 AV 投資浪潮不同,本輪融資突顯了水平合作模式,由 Wayve 提供通用的智慧層。
Uber 的參與對於自動駕駛計程車(robotaxis)的商業化尤為重要。根據新合作夥伴關係的條款,Uber 已同意在其叫車網絡中部署搭載 Wayve 技術的車輛。至關重要的是,這為 Wayve 創造了一種輕資產模式:Uber 將擁有並營運車隊,而 Wayve 則提供軟體「大腦」。
這項合作預計將於 2026 年在倫敦啟動,隨後擴展到全球十多個市場。對於 Uber 而言,投資 Wayve 是為了規避來自 Waymo 和 Tesla 等競爭對手的風險,確保其能夠獲得可擴展且無須地圖(map-agnostic)的 AV 解決方案,該方案可以部署在各種城市環境中,而不需要昂貴且針對特定城市的垂直地圖基礎設施。
來自世界前十大汽車製造商中的三家——Mercedes-Benz、Nissan 和 Stellantis 的投資,驗證了 Wayve 為消費級乘用車開發的軟體定義方法。
Nvidia 的持續支持——此前曾投資過 Wayve 的 C 輪——加強了作為 AV 2.0 核心的硬體與軟體共生關係。Wayve 的基礎模型(Foundation models)具有極高的運算密集性,需要 Nvidia DRIVE Thor 平台強大的並行處理能力。隨著 Wayve 擴展其「駕駛界的 GPT」模型,車載推理運算(Inference compute)的需求將激增,使 Nvidia 成為不可或缺的基礎設施合作夥伴。
關鍵投資者與戰略結盟
| 投資者 | 領域 | 戰略角色與利益 |
|---|---|---|
| Uber | 移動平台 | 在全球部署搭載 Wayve 技術的自動駕駛計程車隊;在 Wayve 提供 AI 的同時擁有/營運車輛。 |
| Nvidia | AI 硬體 | 提供運行 Wayve 端到端基礎模型所需的高性能 DRIVE Thor 運算平台。 |
| Mercedes-Benz | 汽車 OEM | 將先進的 L3/L4 自動駕駛功能整合到豪華消費級車輛中;增強城市駕駛表現。 |
| Nissan | 汽車 OEM | 在消費級汽車中實施 Wayve 的「脫手」駕駛軟體,目標是 2027 年推出。 |
| Stellantis | 汽車 OEM | 在多品牌組合中利用 AI 優先的軟體,以加速向軟體定義汽車(SDV)的轉型。 |
| SoftBank | 投資 | 領投本輪財務融資;加倍下注於 AI 改變全球交通的願景。 |
Wayve 飆升的估值證明了其「Embodied AI」理念(通常稱為 AV 2.0)的成功。傳統的 AV 開發商(AV 1.0)通常依賴模組化堆疊:用於感知、定位、預測和規劃的獨立軟體組件,所有組件都由手動編碼的規則串聯在一起,並依賴高精度(HD)3D 地圖。雖然這種方法在地理圍欄(geofenced)區域(如 Waymo 在鳳凰城和舊金山的業務)取得了成功,但眾所周知,將其擴展到新城市既困難又昂貴。
Wayve 用單一的端到端深度神經網絡取代了這種模組化堆疊。該系統將原始感測器數據(主要來自攝像頭)作為輸入,並直接輸出駕駛指令。透過在大量的現實世界駕駛影片數據集上進行訓練,AI 學會了推廣駕駛概念——例如如何應對圓環或與單車騎士互動——而不是記住特定的路口。
這種「無圖」架構允許 Wayve 的車輛在從未見過的城市中運行,這種能力被稱為「零樣本(zero-shot)」駕駛。它有效地將駕駛視為一種學習行為而非幾何問題,類似於大型語言模型(LLM)學習生成文本的方式。執行長 Alex Kendall 強調,這種方法使公司能夠比競爭對手更快、更具資本效率地進行規模化擴張。
這次 12 億美元融資的龐大規模表明,「自動駕駛寒冬(AV Winter)」——自動駕駛領域的一段懷疑和整合期——可能正在消融。然而,資金流向是具有選擇性的。投資者不再資助科學實驗;他們正在支持具有明確商業可行性和規模化路徑的平台。
市場正分化為兩個不同的陣營:
Wayve 在吸引競爭對手汽車製造商方面的成功表明,業界正在尋求一個標準化的 AI 平台。就像 Windows 成為各種製造商 PC 硬體的作業系統一樣,Wayve 的目標是成為自動移動領域的標準作業系統。
隨著 Series D 資金的到位,Wayve 面臨著執行的壓力。該公司的近期路線圖包括:
隨著科技公司與汽車製造商之間的界限持續模糊,Wayve 的平台中立方法使其處於產業轉型的中心。全球一些最大企業投入的 12 億美元賭注,是對未來駕駛將是「學習而來」而非「編碼而成」的有力信任投票。