Hypermile

O firmie

Misją Hypermile jest poprawa efektywności, zrównoważenia i bezpieczeństwa transportu ciężarowego dzięki systemowi wspomagania kierowcy opartemu na AI 🚛 🌎🌱.

Dziś paliwo to główny składnik kosztów przewoźników – ponad 1/3 wszystkich kosztów operacyjnych. Styl jazdy w dużym stopniu wpływa na łączne zużycie paliwa i może je zwiększyć nawet o 35%. Obecne rozwiązania nie są jednak opłacalne, więc firmy logistyczne nieustannie szukają nowych.

Do tego przewoźnicy są pod ogromną presją w kwestii zrównoważonego rozwoju: samochody ciężarowe (HGV) odpowiadają za 16% emisji z transportu w Wielkiej Brytanii, choć pokonują tylko 5% przejechanych mil. Sprzedaż elektrycznych samochodów osobowych rośnie, ale w przypadku ciężarówek dalekobieżnych tak nie jest – wysoki koszt zakupu i ograniczony zasięg sprawiają, że w logistyce są niepraktyczne.

Mając ten problem na uwadze, chcemy wykorzystać najnowsze techniki AI, by poprawić efektywność paliwową dzisiejszych ciężarówek z silnikiem Diesla i zwiększyć zasięg bezemisyjnych ciężarówek przyszłości.

Nasz produkt, Hypermile Co-Pilot, to montowany w istniejących pojazdach tempomat AI dla pojazdów użytkowych, który efektywnie steruje prędkością ciężarówki. Wytrenowaliśmy algorytmy AI tak, by opanowały najlepsze techniki oszczędzania paliwa: przewidywanie zmian w ruchu, dobór prędkości do nachylenia drogi i maksymalne wykorzystanie jazdy wybiegiem. W efekcie możemy obniżyć zużycie oleju napędowego o 11% i zwiększyć zasięg pojazdów elektrycznych o 15%. Długoterminową wizją jest stopniowe budowanie coraz wyższych poziomów autonomii, a kolejnym kamieniem milowym ma być autonomiczny transport ciężarowy na poziomie 3.

Firma powstała w maju 2020 roku, a w maju 2021 roku pozyskała 1,5 mln USD w rundzie pre-seed od Y Combinator, Grega Brockmana (CTO OpenAI), Luca Vincenta (byłego wiceprezesa ds. jazdy autonomicznej w Lyft Level 5) i innych. Otrzymaliśmy kilka grantów badawczo-rozwojowych od Innovate UK, Department for Transport i Horizons 2020. Obecnie zespół liczy 10 osób w obszarach biznesu, produktu i inżynierii (w tym 4 podzespoły: oprogramowanie chmurowe, uczenie maszynowe, oprogramowanie motoryzacyjne i elektronika).

Tematy