Wayve的端到端驾驶豪赌：无地图、无规则——先融10.5亿美元，再融15亿美元，估值86亿

总部位于伦敦的具身智能公司，构建端到端自动驾驶模型（'AI Driver'），汽车制造商和出行平台可获授权使用；同一平台扩展到机器人领域。

一个端到端神经网络可以像人类一样学习驾驶——无需高清地图或手工编码规则——并能泛化到任何城市，成为汽车制造商许可的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，该轮获得15亿美元资金；4轮共筹集28亿美元

Wayve于2017年在剑桥由Alex Kendall和其他计算机视觉研究员创立。他们的论点：驾驶是一个感知问题，因此一个在真实驾驶数据上端到端训练的单一神经网络可以学习任何工程师无法手工编码的行为，并在没有高清地图的情况下泛化。首次测试在剑桥狭窄街道上的电动雷诺Twizy上进行。

2022年1月，Eclipse领投了2亿美元的B轮，微软和Ocado（投资1360万美元）参投，Wayve在送货车辆上训练其模型。2024年5月，软银领投10.5亿美元C轮，英伟达和微软参投——这是英国有史以来最大的人工智能融资——Wayve开始向汽车制造商和机器人公司推销其无地图、硬件无关的'AI Driver'。2024年10月在旧金山开始美国测试。2026年2月，12亿美元D轮以86亿美元估值引入优步、梅赛德斯-奔驰、日产和Stellantis，优步承诺额外里程碑资金，与2026年计划在伦敦推出的机器人出租车相关。

向收入扩张：截至2026年2月，Wayve计划于2026年与优步进行商业机器人出租车试验，并从2027年起在消费车辆中提供L2+“脱手”软件，已在一年内展示了在500多个城市的零样本驾驶。

地图和规则无法扩展：每个城市、道路和边缘情况都需要人工工程，而端到端模型在多样化数据上训练可以泛化——攻击竞争对手卡住的瓶颈。

向汽车制造商授权而不是建立自己的机器人出租车车队意味着每辆配备汽车都成为数据源，在不需要自身资本支出的情况下增强Wayve的模型优势。

战略投资者（软银、微软、英伟达，随后是优步和三家汽车制造商）验证了赌注并带来分销，将研究论点转变为平台。

时机很重要：行业转向摄像头加GPU车辆为Wayve的方法提供了训练数据和部署路径。

押注扩展瓶颈：竞争对手绘制并规则化每条道路；Wayve的端到端模型无需城市特定工程就能泛化，将逆势押注转变为汽车制造商许可的平台。

截至2026年2月，Wayve正朝着商业部署扩张：D轮获得15亿美元资金（包括优步里程碑资本），总筹集28亿美元，估值86亿美元。它计划于2026年在伦敦与优步进行机器人出租车试验，扩展到10多个市场，从2027年开始在消费车辆中提供受监督的L2+自动驾驶，并继续向汽车以外的机器人公司推销同一具身智能平台。