Rivian希望把客户每天行驶的真实道路重建为3D测试世界，用于其自动驾驶系统的训练和验证。据TechCrunch首次报道，Rivian为此收购了一家名为Third Dimension的15人英国初创公司，但未透露具体收购金额。
游戏工具的新用途
Third Dimension于2024年创立，由一名前特斯拉Autopilot仿真工程师和一名曾在Wayve神经仿真团队工作的工程师共同创办。该公司最初将自己定位为一款生成式AI工具，能够构建可直接用于游戏引擎的3D环境。2024年10月，公司完成了由Felicis领投的700万美元种子轮融资，当时的目标客户群体包括游戏工作室、电影行业、美国军方以及自动驾驶公司。
从创始团队的履历可以看出Rivian真正看重的是什么。公司首席执行官Tolga Kart曾在特斯拉从事Autopilot仿真工作超过两年，此前曾在动视担任《使命召唤》高级总监五年，后来又在合成数据公司Parallel Domain负责工程工作。联合创始人Piotr Sokólski曾在Wayve工作四年，负责为自动驾驶汽车构建逼真的神经仿真系统。
整个团队将并入由James Philbin领导的Rivian自动驾驶与AI部门。团队成员大多位于英国，这也让Rivian在伦敦的业务布局进一步扩大。
“仿真是我们训练和验证自动驾驶系统的核心手段，”Philbin在接受TechCrunch独家采访时表示。他补充说，Third Dimension“已经开发出令人印象深刻的技术，能将真实世界的数据转化为细致的3D环境”。
每日40万条片段，罕见的极端场景
Rivian从选择共享摄像头数据的R1S、R1T、R2及商用货车车主处收集行车画面。Philbin告诉TechCrunch，车队每天回传的行车片段超过40万条。
但这些画面中绝大部分都很平淡无奇。真正能考验自动驾驶系统的场景——比如快车道上出现一张床垫、警察挥手指挥车辆通过红灯，或是孩子突然从停放车辆间跑出——都十分罕见。想靠车队自然积累足够多这类场景可能要等上数月，但如果能将真实场景重建为3D模型，就可以自行调整各种变量进行测试。这正是此次收购的核心逻辑。
Rivian并非第一个这样做的公司。今年2月，Waymo基于谷歌DeepMind的Genie 3推出了Waymo World Model，用于生成其车辆从未遇到过的场景。特斯拉也展示过自己为FSD开发的神经“世界模拟器”。
Uber的时间表在倒计时
Rivian需要尽快让这项技术奏效。今年3月，Uber同意向Rivian投资最多12.5亿美元，用于部署R2无人出租车，但其中只有3亿美元是预付款，其余资金则与自动驾驶里程碑绑定——首个目标是从2028年起在Uber位于旧金山和迈阿密的网络中部署1万辆无人驾驶R2。
在消费者端，时间表已经推迟过一次。Rivian的点对点驾驶功能将于今年晚些时候向一小部分受邀的Autonomy+车主开放，这些测试者还需要签署保密协议。RJ Scaringe曾在2025年1月承诺2026年实现“脱眼”驾驶，但如今这一目标已推迟至2027年，而四级自动驾驶则计划在Rivian于AI与自动驾驶日展示的第三代硬件上于2028年实现。
Electrek观点
我们还不清楚全部细节，但这笔收购看起来是一次不错的交易。规模小、目标明确，买来的是一支已经在特斯拉和Wayve完成过同类工作的团队。对于车队规模远小于特斯拉的公司来说，从每一条收集到的数据中榨取更多价值是正确的选择，而Waymo也走上同样的路线，说明行业领先者们的判断是一致的。
但仿真终究只是训练和测试工具，并非最终证明。一个系统可以在数百万个生成的极端场景中表现完美，却仍可能在真实街道上出错，公众唯一能了解其真实表现的方式，就是企业公布真实世界的运行数据。
不过，这种方式可能是目前最好的“仿真”做法，因为它并非凭空构建一个带有模拟物理规则的虚拟世界，而是基于真实数据重建真实场景。它依然是一种仿真，比不上真实路测，但已是最接近真实的方式。
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