아르고 AI

Argo AI
아르고 AI LLC
유형유한책임회사
산업자율주행차
설립된2016년;7년전(2016)
파운더스
디프런트2022년; 1년 전 (예정)
본사
피츠버그, 펜실베이니아, 미국
키피플
  • 브라이언 세일즈키(CEO)
  • 피터 랜더(Peter Rander) (대통령)
주인
종업원수
1,700[1]
웹사이트www.argo.ai

아르고 AI([2][3]Argo AI)는 미국 펜실베이니아주 피츠버그에 본사를 둔 자율 주행 기술 회사입니다.이 회사는 2016년 구글과 우버의 자동 운전 [4]프로그램의 베테랑인 Bryan Salesky와 Peter Rander에 의해 공동 설립되었습니다.아르고 AI는 자율주행 차량에 동력을 공급하기 위해 소프트웨어, 하드웨어, 지도, 클라우드 지원 인프라를 구축한 독립적인 회사였습니다.아르고는 주로 포드 자동차([5]2017)와 폭스바겐 그룹([6]2020)의 지원을 받았습니다.

2022년 10월 포드는 회사를 해체하고 일부 직원들은 VW와 포드로 분할할 것이라고 발표했습니다.아르고의 기술은 포드와 [7][8][9]브이더블유에 의해 사내에서 회수되고 더욱 발전될 것입니다.포드는 개발의 초점을 레벨 4 자율주행에서 레벨 3과 레벨 2+[10][11]로 바꾸겠다는 의도를 밝혔습니다.

역사

창립

아르고 AI는 2016년 11월 로봇 공학자 브라이언 살레스키(Bryan Salesky), CEO, 피터 랜더(Peter Rander) 사장이 공동 설립했습니다.2020년 7월 기준으로 회사는 디트로이트, 팔로[13] 알토, 뉴저지 [14]크랜베리, 독일 뮌헨에 사무실을 두고[12] 1000명 이상의 직원을 고용했습니다.2020년 6월, 아르고는 72억 [15]5천만 달러로 평가되었습니다.

살레스키는 디트로이트 외곽 미주리주 우드헤이븐에서 태어나 아르고가 [4]근거지인 펜실베이니아주 피츠버그에 정착했습니다.그는 2002년 피츠버그 대학교에서 공학 학사 학위를 취득했으며 철도 신호 장비 공급업체인 Union Switch & Signal에서 일하기 시작했으며 열차용 충돌 방지 [4]소프트웨어 작업을 했습니다.2004년부터 2011년까지 Rander는 Carnegie Mellon Robotics Academy의 NREC(National Robotics Engineering Center)에서 [4]근무했습니다.

2007년 Salesky와 Chris Urmson은[4] Urban [16]Challenge라고 불리는 세 번째 DARPA 무인 자동차 대회를 위해 Carnegie Mellon의 소프트웨어 개발 팀을 이끌었습니다.Salesky는 2013년부터 2016년까지 현재 Waymo로 [16][4]알려진 Google의 자율 주행 차량 이니셔티브의 하드웨어 개발 책임자로 재직했습니다.

미시간 출신으로 디트로이트 대학 머시 졸업생인 랜더는 카네기 멜론 대학(CMU)에서 로봇 공학 석사와 박사 학위를 취득했으며 국립 로봇 공학 [19]센터에서 살레스키와 함께 일했습니다.2015년부터 [20]2016년까지, Rander는 Uber의 자율 주행 자동차 [21]부서인 ATG(Advanced Technology Group)의 엔지니어링 책임자였습니다.

아르고 AI는 공개되지 않은 소스로부터 [14]소규모 시드 라운드를 통해 2016년 말에 처음 자금을 지원받았습니다.2017년 2월, 포드 자동차는 2021년에 [5]도래하는 자동차 회사의 자율 주행 차량을 위한 가상 운전자 시스템을 개발하기 위해 향후 5년간 아르고 AI에 10억 달러를 투자할 것이라고 발표했습니다.포드는 회사의 최대 주주가 되었고, 포드의 연구 개발 [22]팀의 구성원을 포함한 200명의 직원을 추가로 고용할 수 있게 했습니다.

폴크스바겐의 투자와 해체

2020년 6월 폭스바겐은 아르고 AI에 26억 달러를 투자했습니다.계약 조건에 따라 폭스바겐은 16억 [23]달러에 달하는 아르고 AI와 뮌헨에 본사를 둔 자율 지능 주행(AID) 사업부에 현금 10억 달러를 투자했습니다.200여 명의 직원으로 구성된 AID 기술팀은 VW 자동차의 자율주행차 기술을 개발하기 위해 처음 출범했습니다.계약 조건에 따르면 VW는 포드로부터 아르고 AI 주식을 3년간 5억 달러에 매입하고 포드는 10억 달러의 현금 약속 중 나머지 6억 달러를 회사에 투자하기로 했습니다.협약을 실행하면서 뮌헨에 기반을 둔 AID 팀은 아르고 AI에 통합되어 회사의 유럽 엔지니어링 [23]센터를 만들었습니다.

파트너십 사이에서 아르고는 36억 [14]달러 이상의 자금을 조달했습니다.아르고의 소유권은 회사의 최대 주주인 포드와 폴크스바겐이 공유하고 있었으며, 이들은 각각 [24]회사의 42%를 소유하고 있었습니다.2017년 이사회는 포드 2석, 폭스바겐 2석, 아르고 [23]3석으로 구성되었습니다.

2021년 7월, 리프트는 오스틴과 마이애미에 있는 리프트의 차량 호출 네트워크에 서비스를 시작할 계획으로 아르고에 투자했습니다.리프트와의 제휴로 아르고의 평가액은 124억 [25]달러로 증가했습니다.

2022년 3월, 아르고 AI는 [26]로스앤젤레스에 새로운 엔지니어링 및 개발 사무소를 열었다고 발표했습니다.

2022년 10월, 포드는 3분기 동안 [7]8억 2,700만 달러의 순손실을 기록한 후 회사가 해체될 것이라고 발표했습니다.

테크놀러지

아르고 AI 하드웨어를 탑재한 포드 이스케이프

아르고는 자사의 기술이 자율 주행(AV) [27]차량을 위한 레벨 4 지원 자율 주행 시스템(SDS)을 제공할 것이라고 주장했습니다.자율 주행 범주는 자동차 공학회에서 정의하고 미국 [28]교통부에서 산업 표준으로 채택했습니다.

아르고가 개발한 기술은 소프트웨어 및 하드웨어 컴퓨팅 플랫폼, 센서, 카메라, 레이더, LIDAR([14]Light Detection and Range Radar) 등 전체 자율주행 시스템으로 구성됩니다.2017년 10월, 아르고는 뉴저지주 [29]크랜베리에 본사를 둔 라이다 기술 생산업체인 프린스턴 라이트웨이브를 인수했습니다.2019년, 아르고는 더 넓은 동적 범위, 향상된 컴퓨터 처리 능력, 가열 및 [22]냉각 시스템 개선을 갖춘 고해상도 카메라를 통합한 포드 퓨전 하이브리드를 기반으로 한 3세대 테스트 차량을 선보였습니다.

아르고는 개인 소유가 아닌 공유 함대를 위한 자율 주행 기술을 차량 호출 및 물품 배송 [30]서비스를 포함한 애플리케이션으로 제공할 계획이었습니다.

도로주행시험

아르고는 연구 개발 계획의 일환으로 피츠버그와 미시간 주 디어본에 자율 주행 차량 테스트 장소를 두고 있습니다.2018년 초, 아르고는 플로리다 마이애미에서 차량 테스트를 시작했으며, 이는 회사의 홈 영토인 디트로이트와 피츠버그 [31]이외 지역에서 차량 테스트를 처음으로 실시한 것입니다.아르고와 포드의 협력을 위한 추가적인 테스트 장소로는 워싱턴 D.C.[32]와 [33]텍사스 오스틴이 있습니다.Argo는 2019년 [34]1월 캘리포니아 자동차부로부터 허가를 받은 후 Palo Alto 엔지니어링 센터에서 테스트를 시작했습니다.추가적인 도시 시험장으로의 확장은 각 [35]도시의 독특한 운전 행태와 도로 문화를 연구할 수 있게 했습니다.아르고의 테스트에는 다양한 날씨, 사회 기반 시설, 보행자 및 기타 [30]조건을 나타내는 수백만 개의 시뮬레이션이 포함되었습니다.

2022년 5월, 아르고 AI는 개조된 포드 이스케이프 [36][37]하이브리드를 사용하여 오스틴과 마이애미의 공공 도로에서 테스트를 시작했습니다.

대학연구

2017년, 아르고는 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 [38]기술을 연구하기 위해 카네기 멜론 대학교 및 조지아 공과 대학교와 대학 파트너십을 발표했습니다.

2019년 6월, Argo는 자율 주행 차량을 위한 고급 알고리즘, 특히 고급 인식 및 의사 결정 [39][19]능력에 초점을 맞춘 카네기 멜론 대학 Argo AI Center for Autonomous Vehicle Research를 만들기 위해 5년에 걸쳐 1,500만 달러의 투자를 발표했습니다.이번 발표는 회사가 오픈 소스 데이터 세트, 고도로 큐레이션된 지도 세트 및 자율 주행 차량 연구 및 [40]개발에 대한 추가 연구를 위해 발표된 데이터 세트를 소개한 데 따른 것입니다.2020년 현재 연구센터에서 연구할 예정인 연구 주제는 스마트 센서 융합, 3D 장면 이해, 도시 시뮬레이션, 지도 기반 인식, 행동 예측, 소프트웨어 [21]검증 등입니다.

참고문헌

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