Rivian kauft Startup, um 400.000 tägliche Clips in 3D-Simulierungen umzuwandeln

Rivian möchte die Straßen, auf denen seine Kunden fahren, zu 3D-Testumgebungen für sein selbstfahrendes System umgestalten und hat dazu laut ersten Berichten von TechCrunch ein 15-köpfiges britisches Startup namens Third Dimension aufgekauft.

Das Startup wurde 2024 von einem ehemaligen Simulationstechniker für Teslas Autopilot sowie einem erfahrenen Mitglied des neuronalen Simulationsteams von Wayve gegründet. Rivian gab nicht an, wie viel Geld es bezahlt hat.

Ein Videospiel-Tool, umgenutzt

Third Dimension präsentierte sich als ein generatives KI-Tool, das 3D-Umgebungen erstellt, die für Spielengines geeignet sind. Als das Unternehmen im Oktober 2024 eine Seed-Runde in Höhe von 7 Millionen Dollar unter der Führung von Felicis einsammelte, waren seine Zielkunden Spielstudios, die Filmindustrie, das US-Militär sowie Unternehmen für autonome Fahrzeuge.

Die Lebensläufe der Gründer zeigen, welche Aspekte bei Rivian eine Rolle spielen. Der CEO Tolga Kart verbrachte mehr als zwei Jahre bei Tesla, wo er an der Simulation von Autopilot arbeitete, nachdem er fünf Jahre lang als Senior Director bei Activision für Call of Duty tätig war, und leitete später die Ingenieurabteilung des Unternehmens Parallel Domain, das sich auf synthetische Daten spezialisiert hat. Der Mitbegründer Piotr Sokólski arbeitete vier Jahre lang bei Wayve und entwickelte dort photorealistische neuronale Simulatoren für selbstfahrende Autos.

Das gesamte Team wird der Autonomie- und KI-Abteilung von Rivian unter der Leitung von James Philbin zugeordnet. Die meisten davon befinden sich im Vereinigten Königreich, wodurch Rivian auch einen größeren Präsenzgrad in London hat.

„Simulation ist zentral für die Schulung und Validierung unserer selbstfahrenden Systeme“, sagte Philbin in einem exklusiven Interview mit TechCrunch. Er fügte hinzu, dass Third Dimension „eine beeindruckende Technologie entwickelt hat, die reale Daten in detaillierte 3D-Umgebungen umwandelt“.

400.000 Clips pro Tag, nur wenige Randfälle

Rivian sammelt Fahrvideos von den Besitzern der Modelle R1S, R1T, R2 sowie von kommerziellen Vans ein, die sich für den Datenaustausch der Kameras entscheiden. Philbin sagte gegenüber TechCrunch, dass die Flotte täglich mehr als 400.000 Videosequenzen zurücksendet.

Doch der überwiegende Teil dieser Videos ist langweilig. Die Ereignisse, die autonome Fahrsysteme tatsächlich aus dem Gleichgewicht bringen – wie ein Matratzenstapel in der Fahrspur, ein Polizist, der das Verkehrsaufkommen bei Rot durchlässt, oder ein Kind, das zwischen geparkten Autos hervorläuft – kommen nur selten vor. Man kann monatelang warten, bis die Flotte genügend solcher Ereignisse aufnimmt, oder man kann eigene Szenen in 3D nachbilden und die Variablen selbst anpassen. Das ist das Konzept hier.

Rivian ist nicht der Erste. Waymo präsentierte bereits im Februar sein Waymo World Model, das auf Google DeepMinds Genie 3 basiert, um Szenarien zu erzeugen, die seine Fahrzeuge noch nie gesehen haben. Auch Tesla hat seinen eigenen neuronalen „Weltsimulator“ für FSD vorgestellt.

Die Uhr bei Uber tickt

Rivian muss schnell vorankommen. Uber stimmte im März zu, bis zu 1,25 Milliarden Dollar in Rivian zu investieren, um R2-Roboter-Taxis einzuführen, doch zunächst werden nur 300 Millionen Dollar bereitgestellt. Der Rest hängt von Meilensteinen in Bezug auf Autonomie ab – angefangen mit 10.000 fahrerlosen R2-Fahrzeugen im Uber-Netzwerk in San Francisco und Miami ab 2028.

Auf der Verbraucherseite wurde der Zeitplan bereits einmal verschoben. Rivians Funktion für Punkt-zu-Punkt-Fahrten wird noch in diesem Jahr einer kleinen Gruppe von eingeladenen Autonomy+-Besitzern zur Verfügung gestellt, und diese Tester müssen eine NDA unterschreiben. Das „Augen-ab“-Fahren, das RJ Scaringe bereits im Januar 2025 für 2026 versprochen hatte, ist nun für 2027 geplant, wobei Level 4 für 2028 auf der Gen 3-Hardware vorgesehen ist, die Rivian bei seinem AI & Autonomy Day präsentierte.

Electreks Einschätzung

Wir haben noch nicht alle Details, aber das sieht nach einem guten Deal aus. Es handelt sich um ein kleines, gezieltes Projekt, bei dem ein Team gekauft wird, das bereits genau diese Arbeit bei Tesla und Wayve erledigt hat. Für ein Unternehmen mit nur einem Bruchteil von Teslas Fahrzeugflotte ist es sinnvoll, mehr aus jedem gesammelten Videoclip herauszuholen – und die Tatsache, dass Waymo denselben Weg geht, zeigt, dass die Marktführer dieser Ansicht sind.

Aber Simulationen sind nur Werkzeuge zum Training und Testen. Sie sind kein Beweis. Ein System kann Millionen von künstlich erzeugten Randfällen meistern und trotzdem auf einer echten Straße Fehler machen. Die einzige Möglichkeit für die Öffentlichkeit, herauszufinden, wie es tatsächlich abschneidet, besteht darin, dass das Unternehmen echte Weltzahlen veröffentlicht.

Trotzdem ist dies die beste Methode für eine „Simulation“, denn sie erzeugt keine falsche Welt mit simulierter Physik, sondern rekonstruiert eine echte Szenen basierend auf realen Daten. Es bleibt zwar weiterhin eine Simulation und nicht so gut wie die Realität, aber sie kommt dem am nächsten.