Hypermile

O podjetju

Poslanstvo Hypermila je z razvojem sistema AI za pomoč vozniku izboljšati učinkovitost, trajnostnost in varnost tovornega prometa 🚛 🌎🌱.

Gorivo je danes glavni strošek logističnih podjetij, saj predstavlja več kot tretjino vseh obratovalnih stroškov. Način vožnje je ključni dejavnik skupne porabe goriva in jo lahko poveča za do 35 %. Obstoječe rešitve pa niso stroškovno učinkovite, zato logistična podjetja nenehno iščejo nove.

Poleg tega so logistična podjetja pod hudim pritiskom glede trajnostnosti, saj so težka tovorna vozila odgovorna za 16 % prometnih izpustov v Združenem kraljestvu, opravijo pa le 5 % prevoženih milj. Prodaja električnih osebnih vozil sicer raste, pri tovornjakih za dolge razdalje pa ne, saj zaradi visoke začetne cene in omejenega dosega za logistiko niso praktični.

Zato želimo z najnovejšimi tehnikami AI že danes izboljšati izkoristek goriva dizelskih tovornjakov in povečati doseg brezemisijskih tovornjakov prihodnosti.

Naš izdelek Hypermile Co-Pilot je naknadno vgradljiv tempomat z AI za gospodarska vozila, ki učinkovito uravnava hitrost tovornjaka. Algoritme AI smo naučili najboljših tehnik varčevanja z gorivom: predvidevanja sprememb prometnega toka, optimizacije hitrosti glede na naklon ceste in čim daljše vožnje v prostem teku. Tako lahko porabo dizla zmanjšamo za 11 %, doseg baterijskih električnih vozil pa podaljšamo za 15 %. Dolgoročna vizija je postopno graditi višje ravni avtonomije, naslednji mejnik pa je rešitev za avtonomni tovorni prevoz ravni 3.

Podjetje je bilo ustanovljeno maja 2020, maja 2021 pa je v krogu pred začetnim financiranjem zbralo 1,5 milijona dolarjev od Y Combinatorja, Grega Brockmana (CTO OpenAI), Luca Vincenta (nekdanjega izvršnega podpredsednika za avtonomno vožnjo pri Lyft Level 5) in drugih. Prejeli smo več nepovratnih sredstev za raziskave in razvoj od Innovate UK, britanskega ministrstva za promet in programa Obzorje 2020. Trenutno nas je 10 v komerciali, razvoju izdelka in inženiringu (s štirimi podekipami: oblačna programska oprema, strojno učenje, avtomobilska programska oprema in elektronika).

Teme