Wayve 的端到端自动驾驶豪赌：无地图、无规则——10.5 亿美元，随后以 86 亿美元估值融资 15 亿美元

这家总部位于伦敦的具身 AI 公司打造端到端自动驾驶模型（“AI Driver”），供汽车制造商与出行平台授权使用；同一平台还可延伸至机器人领域。

押注单一端到端神经网络能够像人类一样学会驾驶——无需高清地图或手写规则——并能泛化到任何城市，成为汽车制造商授权使用的 AI 层。

2 亿美元 B 轮（2022 年 1 月，Eclipse 领投）；10.5 亿美元 C 轮（2024 年 5 月，软银领投）；12 亿美元 D 轮（2026 年 2 月），投后估值 86 亿美元，该轮共锁定 15 亿美元；4 轮累计融资 28 亿美元

Wayve 于 2017 年由 Alex Kendall 与其他计算机视觉研究者在剑桥创立。他们的核心论点是：驾驶是一个感知问题，因此一个基于真实驾驶数据端到端训练的单一神经网络，可以学会任何工程师都无法手写编码的行为，并在没有高清地图的情况下泛化。最初的测试在剑桥狭窄的街道上进行，使用的是电动 Renault Twizy。

2022 年 1 月，Eclipse 领投 2 亿美元 B 轮，微软与 Ocado（投资 1360 万美元）等位列投资方，当时 Wayve 正利用配送车辆训练其模型。2024 年 5 月，软银领投 10.5 亿美元 C 轮，NVIDIA 与微软参与——这是英国史上最大规模的 AI 融资——Wayve 开始向汽车制造商与机器人公司推介其无地图、硬件无关的“AI Driver”。2024 年 10 月，它开始在旧金山进行美国测试。2026 年 2 月，一轮 12 亿美元、估值 86 亿美元的 D 轮融资引入了 Uber、Mercedes-Benz、Nissan 与 Stellantis，Uber 还承诺追加与计划于 2026 年在伦敦启动的 robotaxi 部署挂钩的里程碑资本。

正迈向营收规模化：截至 2026 年 2 月，Wayve 计划于 2026 年与 Uber 开展商业 robotaxi 试运营，并从 2027 年起在消费级车辆中提供 L2+“脱手”软件，此前已在一年内于 500 多个城市展示了零样本驾驶能力。

地图与规则无法规模化：每一座城市、每一条道路和每一个边缘案例都需要人工工程投入，而基于多样数据训练的端到端模型能够泛化——直击竞争对手卡住的瓶颈。

向汽车制造商授权而非自建 robotaxi 车队，意味着每一辆搭载该系统的汽车都成为数据来源，在无需自身资本开支的情况下放大 Wayve 的模型优势。

战略投资者（软银、微软、NVIDIA，随后是 Uber 与三家汽车制造商）验证了这一押注并带来分销渠道，将研究论点转化为平台。

时机至关重要：行业向摄像头加 GPU 车辆的转变，为 Wayve 的方法提供了所需的训练数据与部署路径。

押注规模化瓶颈：竞争对手为每条道路绘制地图并制定规则；Wayve 的端到端模型无需针对特定城市进行工程开发即可泛化，将一项逆向押注转变为汽车制造商授权使用的平台。

截至 2026 年 2 月，Wayve 正迈向商业部署：D 轮共锁定 15 亿美元（包括 Uber 的里程碑资本），累计融资 28 亿美元，估值 86 亿美元。它计划于 2026 年在伦敦与 Uber 开展 robotaxi 试运营，并扩展至 10 个以上市场；从 2027 年起在消费级车辆中提供受监督的 L2+ 自动驾驶；并继续向汽车之外的机器人公司推介同一具身 AI 平台。