5月18日，自動駕駛汽車深度學習公司Wayve宣布正在與微軟（Microsoft）達成合作，利用超級計算基礎設施來支持在全球范圍內開發基于人工智能的自動駕駛汽車（AV）模型。此前，微軟還參與了Wayve價值2億美元的B輪融資。2020年，Wayve還與微軟合作，選擇Microsoft Azure加速其技術的發展。

圖片來源：Wayve

Wayve擁有行業領先的專業知識，即使用深度神經網絡和大量數據訓練AI模型，而微軟在賦能大型AI系統方面有著卓越工程技術。兩家將結合彼此的優勢，致力于釋放深度學習系統在自動駕駛領域的潛力，或許可比基于規則的方法更快地擴展到新的地區。當圍繞Wayve的獨特方法進行設計時，微軟超級計算基礎設施的強大功能可使得自動駕駛技術更快落地，向更多地區和客戶提供。

傳統的自動駕駛系統依賴于昂貴的硬件、高清地圖和復雜的定位系統，而這些系統可能需要數月甚至數年才能針對新位置進行重新設計。相比之下，Wayve的數據驅動“學習”方法可以使AV系統設計普遍適用于（generalise）到新地區，或應用其駕駛智能。為證明這一點，Wayve去年在五個新的英國城市測試了其自動駕駛系統，并表明其系統可以執行與在倫敦學到的相同的駕駛技能，而無需事先針對特定城市進行調整。開發普遍適用AV可以更快地打開新市場并支持更廣泛地部署該技術。

憑借這種“普遍適用”的能力，英國最大的兩家雜貨零售商Asda和Ocado Group已開始試用Wayve的AV技術，以用于他們在倫敦的最后一英里交付業務。商業試點中，Wayve的技術將會安裝在一系列配送車上，以行駛在各個城市的配送路線上。這些自動駕駛貨車還將提供車隊規模的數據，用于訓練Wayve的人工智能模型。除了雜貨配送合作伙伴外，Wayve還與英國領先的包裹配送公司DPD合作，從每天在大倫敦地區運營的DPD貨車收集更多駕駛數據。

隨著Wayve將其技術商業化，Microsoft Azure將繼續成為該公司的主要云平臺。 而隨著商業試點的開始，Wayve的大型深度學習工作負載開始達到商用云和邊緣計算服務的上限。因此隨著這些應用的發展，超級計算機將需要處理由高清圖像和視頻組成的更大數據集，以及用于訓練和驗證的計算密集型工作負載。

為了在全球范圍內構建和安全部署自動駕駛技術，Wayve將需要一個強大的新基礎設施，該基礎設施能夠在一天內訓練具有數萬億個參數的模型，以及來自真實世界駕駛和仿真的EB級圖像數據。目前，Wayve正在與Microsoft Azure合作實施超級計算技術，以賦能未來的自動駕駛。