Wayve Inti itself pada Waymo—dan Siapkan Teknologi Kendara Gibs untuk Semua Mobil **Clarification:** – “Take On” is translated as “Intii” (to compete), and “Put Self-Driving Tech” is translated as “Siapkan Teknologi Kendara Gibs” (loose translation fo

(SeaPRwire) –   “Yah, tidak mau menyala. Ini jadi canggung.”

CEO Wayve Alex Kendall sedang menekan-nekan panel layar sentuh di Ford Mustang Mach-E kami, berusaha membujuk perangkat lunak perusahaan miliaran dolar miliknya untuk membawa kami berkeliling San Jose. Seorang asisten meraih masuk melalui jendela penumpang, melakukan sesuatu seperti gerakan “matikan-dan-hidupkan-lagi”, dan peta pun muncul di layar. Kendall mengemudikan mobil melewati sebaris kerucut yang memagari lokasi konferensi Nvidia GTC, lalu menekan tombol start. Kami terdorong lembut ke kursi saat mobil berakselerasi masuk ke jalur, bersemangat untuk melaju.

Dalam mengemudi otonom, seperti halnya di banyak domain terkait AI lainnya, menjadi yang pertama berarti sangat penting. Merebut pelanggan lebih awal berarti mengumpulkan data yang meningkatkan produk Anda, memulai flywheel yang memungkinkan pemain lama melahap pasar. Waymo mengoperasikan 3.000 robotaxi di sepuluh kota AS, menghasilkan pendapatan tahunan lebih dari $350 juta per Januari. Tesla memiliki lebih dari enam juta kendaraan yang mengumpulkan data untuk mode Full Self-Driving-nya.

Wayve adalah pihak yang dianggap lemah. Pada bulan Februari, startup yang berbasis di London ini dinilai senilai $8,6 miliar—beberapa minggu setelah Waymo, yang dipisahkan dari Google pada 2016, dinilai sebesar $126 miliar. Kendall tidak gentar. “Apa yang kami bangun adalah pergeseran paradigma dari apa yang Anda lihat berkeliaran di Shanghai atau San Francisco,” katanya, secara tidak langsung merujuk pada Waymo dan pesaing China-nya, yang termasuk Pony.ai dan WeRide. Namun, startup ini masih harus membuktikan diri dalam penerapan yang luas.

Wayve berjanji untuk membawa otomasi parsial—kendaraan menyetir sendiri, tetapi manusia harus tetap waspada di belakang kemudi untuk berjaga-jaga—ke hampir semua mobil modern. “Industri otomotif sekarang sedang membangun mobil yang memiliki sensor dan perangkat keras yang tepat dalam volume jutaan skala untuk menerapkan AI seperti ini,” kata Kendall, sambil menunjuk ke konsol mobil, yang dengan tenang membawa kami melalui jalanan yang ramai. Harapannya adalah dengan menerapkan AI semi-otonomnya secara luas, Wayve dapat mengumpulkan data untuk mengembangkan AI yang mampu mengemudi sepenuhnya otonom.

Selama membatasi diri pada otonomi parsial, Wayve dapat menggunakan perangkat keras yang murah dan mudah diakses, yang saat ini menggerakkan fitur seperti adaptive cruise control dan pengereman darurat otomatis di banyak mobil. Kamera dan chip komputer yang tertanam di Ford Mustang Mach-E harganya hanya beberapa ratus dolar, menurut Kendall. “Ini tentang membawa teknologi ini ke kendaraan apa pun,” katanya.

Pada pandangan pertama, ini adalah keunggulan yang mengesankan dibandingkan robotaxi buatan khusus Waymo, yang menggunakan 13 kamera, enam unit radar, empat unit LiDAR, dan harganya mencapai puluhan ribu dolar menurut beberapa perkiraan industri. Namun, perbandingannya tidak apple to apple: untuk mengemudi sepenuhnya otonom tanpa manusia di belakang kemudi, Wayve juga akan membutuhkan lebih banyak sensor.

Jika Wayve berhasil meluncurkan perangkat lunaknya di jalan, ia mungkin segera berkendara ke seluruh dunia. Pada tahun 2025, perusahaan melakukan “perjalanan jalan” sejauh 1,45 juta kilometer di 500 kota di seluruh dunia, banyak di antaranya belum pernah dilalui mobil sebelumnya, hanya mengandalkan “peta navigasi standar” yang mungkin digunakan manusia untuk berkeliling. Waymo membuat peta awal yang detail untuk setiap area layanan baru tempatnya beroperasi, yang membutuhkan waktu “minggu-minggu,” menurut juru bicara Waymo. Juru bicara Waymo juga mencatat bahwa mobilnya secara otonom menavigasi beberapa area yang tidak dipetakan, seperti zona konstruksi.

Menurut Kendall, kemampuan adaptasi Wayve di berbagai mobil dan negara membuka pasar yang sejauh ini belum terjamah oleh pesaingnya. Pasar penjualan mobil bernilai sekitar $2 triliun, sepuluh kali lipat pasar taksi tempat Waymo saat ini bersaing. Tesla, yang seperti Wayve, mengembangkan perangkat lunak otomasi parsial, saat ini tidak menawarkan perangkat lunaknya kepada perusahaan mobil lain. “Peluang terbesar … adalah melisensikan teknologi ke armada atau pembuat mobil mana pun,” kata Kendall. “Saya pikir pada tahun 2030-an … jika Anda menjual mobil dan tidak memiliki fitur mengemudi hands-off dan eyes-off, permintaan untuk produk itu akan mendekati nol.”

Wayve berencana untuk mulai mengoperasikan tumpangannya sendiri di London dan Tokyo pada tahun 2026, melalui Uber, salah satu investornya, dengan pengemudi keselamatan di belakang kemudi sebagai cadangan. Penerapan ini akan membantu mengumpulkan data untuk melatih pengemudi AI dan mengembangkan “model dunia:” dunia simulasi yang digunakan Wayve dan Waymo untuk menguji bagaimana AI mereka akan merespons lingkungan baru. “Data adalah hambatan terbesar dalam robotika—sangat memakan waktu dan mahal untuk dikumpulkan,” kata Anastasis Germanidis, co-CEO Runway ML, yang membuat model dunia.

Tapi sementara itu, beberapa keunggulan Wayve mulai terkikis. Kendaraan terbaru Waymo membutuhkan 42% lebih sedikit sensor dibandingkan generasi sebelumnya, melemahkan klaim Wayve tentang kesenjangan biaya perangkat keras. Yang mungkin lebih mengkhawatirkan bagi Wayve adalah langkah Waymo untuk memperluas diri melampaui robotaxi, dengan menawarkan AI mengemudi otonomnya untuk kendaraan pribadi. Pada April 2025, perusahaan mencapai kesepakatan awal dengan Toyota “yang berfokus pada percepatan pengembangan dan penerapan teknologi mengemudi otonom.”

Perjalanan dengan Wayve di San Jose berjalan lancar, seperti yang diharapkan. Sorotannya adalah persiapan yang sangat baik untuk belokan: “Perpindahan jalur yang sangat bagus. Hanya muncul di belakang bus sehingga kita bisa belok kanan ini,” gumam Kendall. “Saat kami menerapkan lebih banyak kendaraan, ini menciptakan flywheel di mana semakin banyak penerapan yang kami miliki, semakin banyak pengalaman, sistem menjadi semakin baik kinerjanya, dan semakin banyak aplikasi yang dapat dilayaninya,” katanya. Tentu saja, hal yang sama berlaku bagi para pesaingnya.