私たちの進む道

2017年当時、誰もが自動運転車はすでに実現したものだと信じていました。数十億ドルもの資金が投じられ、パートナーシップが締結されました。DARPA時代の自動運転技術を、製造、ライセンス供与、トラック輸送、配送、ロボタクシーといったさまざまなビジネスモデルへと拡大しようとするゴールドラッシュが起きていたのです。

1兆ドル規模のテクノロジー巨人に立ち向かうために、この分野で逆張りのスタートアップを設立するなど、正気の沙汰ではないと思われたことでしょう。ええ、おそらく私たちはそうだったのかもしれません。

自動運転業界が、高価なセンサー群に依存し、高精度マップやルールベースの制御戦略によって運用が制限される従来のロボティクス・スタックをスケールさせていた一方で、機械学習の分野では静かな革命が起きていました。

幼い頃から、私は世界に貢献できる機械を作ることに対して常に魅了されてきました。見て、行動できる機械を作ること以上に大きな挑戦はないと信じています。しかし今日、AIはソフトウェアやアプリを通じて仮想世界の中にのみ存在しています。「私たちに脳がある理由はただ一つ、適応性のある複雑な動きを生み出すためである」というよく知られた事実があるにもかかわらずです。私にとって、次の変革的なステップは、私たちの世界と物理的に相互作用できる「エンボディドAI（身体性を持つAI）」を構築することであるのは明らかでした。

当時、私は幸運にもケンブリッジ大学で博士号取得のためコンピュータビジョンと深層学習を研究しており、起業家精神を奨励する指導教員と環境に恵まれていました。私たちの受賞歴のある研究は、深層学習を用いて機械に自分がどこにいるか、周囲に何があるか、そして決定的に重要なこととして何を知らないかを理解させることが可能であることを初めて示しました。この画期的な技術により、HDマップ、ライダー、ルールベースの自律走行といった、規模拡大の大きな障壁となると予測されていたものから脱却し、コンピュータビジョンで見たものに基づいて自ら意思決定を行う知能を持つ機械へと移行できると私は考えました。

AV2.0の開発に着手：次世代の自動運転

インパクトを与えるためには、今日の可能性に頼るのではなく、将来何が可能になるかに賭ける必要があると私は固く信じています。2017年当時、ロボティクスへの機械学習アプローチはシミュレーション内での実験に限られており、強化学習は何百万ものシミュレーション体験を通じてのみ行動を学習できる状態でした。しかし、その結果は目覚ましく、囲碁のGoで世界チャンピオンを破るなど、驚くべき問題を解決することができました。コンピュータビジョンにおける自己教師あり学習、確率的・生成的なモデリングの新しい手法、制御のためのモデルベース強化学習など、機械学習のさらなる進歩は、限られた人間の監視下で社会とオープンに相互作用できる知的な機械を創造する機会を生み出していました。機運は高まっており、私は知能ロボティクスの未来は機械学習によって牽引されると確信しました。それ以来、Wayveで学んできたすべてのことが、この信念を裏付けています。

Wayveはガレージから始まり、これらのアイデアに基づいた「ドライビング・インテリジェンス」を開発しました。その結果はすぐに有望なものとなりました。世界で初めて、強化学習システムがコンピュータビジョンから実世界の自動運転車の運転を学習する様子を示しました。初年度には、モデルフリーおよびモデルベースの強化学習による車の運転、sim2realなどを実証しました。

わずか5年の間に、私たちはAV2.0を切り拓くために必要な要素、すなわちデータ、計算資源、パートナーシップ、オペレーション、そして最も重要なチームを確立しました。私たちは根本的な技術的課題を解決し、AV2.0を大規模に構築する権利を手に入れたのです。

私たちのビジョンである「世界を前進させる自律性」は、社会をエンボディド・インテリジェンスの時代へと導きます。初めて、私たちが信頼する機械が物理的に世界と関わり、人々の生活を豊かにし、最も重要なことに集中できるよう解放する姿を目にすることになるでしょう。これは、これまでのどの技術よりも変革的であることを約束する、新しいテクノロジー時代の始まりとなります。私たちは、世界中の人々のニーズに適応できる自律走行技術を構築するために、エンボディド・インテリジェンスの先駆けとなることに興奮しています。まずは道路での運転から始まります。

これからの道

私たちのシリーズBは転換点です。世界をリードするテクノロジー投資家と提携し、2億ドルのシリーズB資金調達を実施しました。これにより、累計調達額は2億5,800万ドルに達しました。140名からなるフルスタックチームは、ハードウェアからソフトウェア、自律走行、プロダクトに至るまで、あらゆる分野で実証済みのリーダーシップを備えています。私たちのフリートはすでに英国全土でテストを行っており、商用フリートパートナーを通じて大規模なトレーニングデータを収集しています。間もなくラストワンマイルの食料品配送パイロットを開始し、強力なプロダクトマーケットフィットを備えた自律走行を開発するために必要なフィードバックと環境を確保します。これらのリソースが、経験から学習し、継続的に改善される自動運転車へと結実し、レベル4（L4）の自律走行の未来に向けて加速していることをデータが示しているのは、非常にエキサイティングなことです。

ロンドンに本社を置くことで、国際都市としての新鮮な視点が得られ、グローバルなカテゴリーを推進するための差別化されたアプローチを構築することができました。英国のAIにおける伝統は比類のないものであり、アラン・チューリングの功績を通じてこの分野を発明したと言っても過言ではありません。しかし、私たちはグローバルなチームでグローバルな製品を構築しており、この資本によって世界の舞台で競争できる体制が整いました。私たちのチームは数カ国にまたがっており、100の都市で自律走行を展開する最初の企業になることを目指しています。

この資本を会社の規模拡大に使用しますが、私たちはチームが当初から体現してきた核心的な文化的原則を固く信じています。私たちの文化は、新しい道を切り拓き、未知の地平を探索することに焦点を当てています。多様性は私たちの強みです。私たちはグロース・マインドセットを受け入れ、先天的な好奇心を持って学びます。私たちの自動運転車がフリート学習を通じて学ぶように、私たちも明確で効果的なフィードバックを用いて迅速に反復することに努めています。

今、私は学習型ドライビングにおける大きな課題の解決に向けて先を見据えることに興奮しています。これには、継続的なフリート学習のための大規模なオフポリシーデータセットの蓄積、データカリキュラムの理解と洗練、ドライビング・インテリジェンスの報酬機能の最適化、そして数十億のパラメータとペタバイト級のデータによる新たなスケールの達成が含まれます。実世界の複雑さをシミュレートし、物理的なハードウェアシステムを設計するなど、リストは続きます。Wayveで私たちが構築しているものは、現代における最大の技術的課題の一つです。私たちは順調に進んでおり、最も困難な問題に取り組む情熱的な意欲を持ち、私たちと共に世界を変えたいと願う人々が集まることを願っています。