22年2026月，Mercedes-Benz 與英國新創公司 Wayve 簽署最終生產協議，將 AI Driver 系統整合進這家德國集團的量產車型。首批搭載此技術的車輛預計在未來兩年內上市——這再次顯示，領先的汽車製造商已開始大規模從硬編碼演算法轉向可訓練的神經網路。
這裡說的並非全自動駕駛，而是一套先進的駕駛輔助系統，能在城市環境與高速公路上實現「點到點」行駛。其核心是 AV2.0 方法：神經網路以真實資料學習駕駛，無需高精度地圖與地理圍欄。這使其能夠適應新城市，而不必針對特定地點重新訓練——這與需要為每個地區耗費鉅資重製地圖的競品方案有本質區別。
這筆交易是多年合作順理成章的延續。2026年二月，Mercedes-Benz 投資了 Wayve 的 D 輪融資，該輪最終募得1,2十億美元，並附帶 Uber 及其他投資者的額外出資承諾。與此同時，科技巨頭 Microsoft 和 Nvidia，以及 Mercedes 的競爭對手 Nissan 和 Stellantis 也參與了該輪融資，顯示出業界對端到端 AI 作為自動駕駛基礎平台的共識日益增強。如今，該軟體已整合進 MB.OS 架構，使用 Mercedes 的標準硬體，並透過 Microsoft Azure 在 Nvidia 的基礎設施上運行。聯合測試已在斯圖加特、倫敦和舊金山進行，展現了該方法的通用性。
對 Mercedes 而言，這是豪華車細分市場首次導入端到端 AI。該公司同時發展多個技術堆疊：與 Nvidia 合作（基於 DRIVE AV 平台，用於 L4 級機器人計程車）以及與 Momenta 合作（面向中國及全球市場）。然而，選擇 Wayve 凸顯了其對可規模化方案的押注，這類方案無需詳細的城市地圖即可運作，並能更快推廣到不同地理區域。對 Wayve 而言，這項合作打開了通往一家領先汽車製造商工程專業知識與產能的大門，也契合其軟體授權策略——該公司已以類似條件與 Nissan 和 Stellantis 展開合作。
買家將獲得更自然、更靈活的駕駛輔助，尤其是在交通密集、情況難以預測的複雜城市環境中。與此同時，駕駛責任仍由人承擔——該系統並不宣稱達到4或5級別，也不允許駕駛者完全分心。對整個行業而言，這是一個信號：預先設定規則的傳統方法正讓位給能夠從真實世界資料中學習並持續改進的系統。
從長遠來看，這類合作可能加速真正通用方案的出現，使其能在不同國家和氣候帶運作，而無需昂貴的調適與重新訓練。如今，該行業面臨的主要技術挑戰與其說在於演算法本身，不如說在於各地區監管機構能以多快速度接受新的認證方式，並允許製造商大規模部署這類系統。
