Rivian покупает стартап, чтобы превращать 400 000 ежедневных видеороликов в 3D-симуляции
Rivian хочет превратить дороги, по которым ездят её клиенты, в трёхмерные тестовые миры для своей системы автономного вождения. Для этого компания только что приобрела британский стартап Third Dimension, в котором работают 15 человек, как первым сообщил TechCrunch.
Стартап основали в 2024 году бывший инженер по симуляции автопилота Tesla и ветеран команды нейросимуляторов Wayve. Rivian не сообщила, сколько заплатила.
Инструмент для видеоигр — теперь для других задач
Third Dimension позиционировала себя как инструмент генеративного ИИ для создания трёхмерных сред, готовых к использованию в игровых движках. Когда в октябре 2024 года компания привлекла посевные инвестиции в размере 7 млн долларов под руководством Felicis, её потенциальными клиентами были игровые студии, киноиндустрия, вооружённые силы США и компании, разрабатывающие автономные автомобили.
Резюме основателей показывают, какие из этих направлений интересовали Rivian. Генеральный директор Толга Карт более двух лет проработал в Tesla над симуляцией автопилота, до этого пять лет занимал должность старшего директора по разработке Call of Duty в Activision, а затем руководил инженерным отделом компании Parallel Domain, занимающейся синтетическими данными. Сооснователь Пётр Сокольский четыре года работал в Wayve над фотореалистичными нейросимуляторами для беспилотных автомобилей.
Вся команда присоединится к подразделению Rivian по автономным технологиям и ИИ под руководством Джеймса Филбина. Большинство сотрудников находятся в Великобритании, так что присутствие Rivian в Лондоне также расширится.
«Симуляция играет ключевую роль в обучении и проверке наших систем автономного вождения», — сказал Филбин TechCrunch в эксклюзивном интервью. Он добавил, что Third Dimension «создала впечатляющую технологию, которая превращает данные из реального мира в подробные трёхмерные среды».
400 000 видеозаписей в день — и мало нестандартных ситуаций
Rivian получает записи поездок от владельцев R1S, R1T, R2 и коммерческих фургонов, которые согласились делиться данными с камер. Филбин сообщил TechCrunch, что парк автомобилей ежедневно отправляет более 400 000 последовательностей.
Но подавляющее большинство этих записей — скучные. События, которые действительно приводят к сбоям систем автономного вождения, например матрас на скоростной полосе, полицейский, который жестами пропускает машины на красный свет, или ребёнок, выбегающий из-за припаркованных автомобилей, случаются редко. Можно месяцами ждать, пока в парке наберётся достаточно таких случаев, а можно воссоздать реальные сцены в 3D и самостоятельно менять условия. В этом и заключается идея.
Rivian не первая. Ещё в феврале Waymo представила Waymo World Model, созданную на базе Genie 3 от Google DeepMind, чтобы генерировать сценарии, с которыми её автомобили ещё не сталкивались. Tesla также демонстрировала собственный нейросетевой «симулятор мира» для FSD.
Время, отведённое Uber, уже пошло
Rivian нужно добиться успеха в кратчайшие сроки. В марте Uber согласилась инвестировать в Rivian до 1,25 млрд долларов для запуска роботакси R2, но авансом компания получит лишь 300 млн долларов. Остальная сумма зависит от достижения целей в области автономного вождения. Первая из них — вывести с 2028 года на платформу Uber в Сан-Франциско и Майами 10 000 беспилотных автомобилей R2.
Сроки выхода потребительской функции уже однажды сдвигались. Позже в этом году Rivian предоставит ограниченной группе приглашённых владельцев Autonomy+ доступ к функции движения от точки до точки, причём тестировщикам придётся подписать соглашение о неразглашении. Функция вождения «без необходимости следить за дорогой», которую RJ Scaringe обещал в январе 2025 года к 2026-му, теперь намечена на 2027 год. Запуск системы четвёртого уровня автономности на оборудовании Gen 3, представленном Rivian на Дне ИИ и автономности, планируется на 2028 год.
Мнение Electrek
Мы не знаем всех подробностей, но сделка выглядит удачной. Она небольшая и целевая, а Rivian получает команду, которая уже выполняла именно такую работу в Tesla и Wayve. Для компании, чей автопарк лишь малая часть парка Tesla, разумно извлекать максимум из каждой собранной записи. А то, что Waymo движется в том же направлении, говорит о согласии лидеров отрасли.
Но симуляция — это инструмент обучения и тестирования, а не доказательство. Система может безупречно справиться с миллионами сгенерированных нестандартных ситуаций и всё равно дать сбой на настоящей улице. И единственный способ для публики узнать, как она работает в действительности, — это когда компания поделится реальными показателями.
Однако это лучший способ проводить «симуляцию», потому что он не создаёт вымышленный мир с имитированной физикой, а воссоздаёт реальные сцены на основе данных из реального мира. Это всё ещё симуляция, и она уступает реальности, но ближе к ней уже не подойти.
