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      Waymo CEO回應L2升維L4:有可能,但只靠端到端還不夠

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      一凡 發自 副駕寺
      智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

      無人駕駛,發展到什么階段了?

      那要看全球Robotaxi一哥Waymo走到哪兒了:

      技術上,轉向端到端,云端基模世界行為語言模型打底,蒸餾為小模型上車。

      商業化上,每周50萬單,在美國落地11城,出海英國倫敦和日本東京,開啟「Robotaxi全球化元年」。

      這都是Waymo聯席CEO德米特里·多爾戈夫(Dmitri Dolgov)最近訪談時,披露的最新進展。



      多爾戈夫是行業的元老級人物,工程師出身,親歷了21年間,無人車從沙漠挑戰賽走向全球的全過程。

      他在訪談中,談及了21年里自動駕駛的技術演進,同時也展望了,當自動駕駛普及,人類社會的變化。

      端到端必要,但不唯一

      多爾戈夫透露,Waymo現在也轉向了端到端,但是這并不意味著徹底拋棄過去的技術范式。多爾戈夫認為這是“錯誤的二分法”。

      因為在Waymo看來,純粹的端到端,像是一個黑盒,傳感器輸入圖像,系統利用圖像像素,直接輸出車輛軌跡,這就給仿真訓練,帶來了困難。

      因為這迫使仿真系統去生成一個完整的像素世界,多爾戈夫覺得生成一切本來就很困難,即便做到了,訓練和評估過程也很低效。

      Waymo的解決辦法是,以端到端為基礎,再加上一些來自真實世界的結構化概念,比如這里有一條路、一個交通標志或者限速信息。

      沿著這條思路,Waymo在云端打造了一個基座模型,多爾戈夫把它叫做多模態世界行為語言模型(Multimodal World Action Language Model),看上去還是世界模型的架構。這里的語言維度,主要是通過VLM,引入通用世界知識和語義理解。

      這個基模并不都是用來開車的,主要適配了這三大類任務:

      • 開車:云端教師模型學習如何駕駛,后續蒸餾到車端的學生模型
      • 仿真:生成逼真的虛擬環境,訓練自動駕駛系統
      • 評估:評價駕駛決策,教Driver怎么開



      在多爾戈夫看來,如果只做輔助駕駛,只用Driver司機模型就夠了,可以解決自動駕駛系統90%的問題。

      但如果想要躍過L4的鴻溝,就需要用到Simulator仿真器和Critic價值判斷器。

      從這也能看出,其實多爾戈夫承認,L2玩家有可能進入L4陣營。但是他不認為L2跟L4之間是線性升維關系,因為雙方解決的技術問題,有本質不同,L2到L4是質變,不是一回事兒。

      Waymo第六代套件,成本比肩ADAS系統

      除了軟件層的技術架構,多爾戈夫還分享了Waymo的硬件側進展。

      他表示,Waymo第六代自動駕駛套件,仍然采用了多傳感器冗余感知方案,激光雷達、毫米波雷達和攝像頭都上,對三者做了統一和簡化。



      多爾戈夫認為,激光雷達仍然有純視覺不具備的優越性。他舉了個例子,有一次Waymo無人車準備起步,前方一輛公交車駛過,擋住了無人車的視線,Waymo檢測到公交另一側,底部有一個微弱信號,這個微弱信號,其實是行人在走路。

      就憑借激光雷達捕捉到的一點微弱信號,自動駕駛系統判斷這里有行人,并預判行人會從公交車后方走過來,所以提前減速,并且往側方多打了一下方向盤,留出距離,避讓開了行人。



      雖然還是使用了多傳感器,但據多爾戈夫透露,其實第六代套件的成本并不高,可以和智能輔助駕駛套件的成本相比了。

      這就匪夷所思了。國內套件成本低,包括激光雷達能做到“千元機”水平,都是因為有成熟的智能車產業鏈,有規模效應的助力。

      而在美國,因為特斯拉堅定走純視覺路線,激光雷達產量并不高,Waymo竟然把成本下探到現在的水平。



      回到傳感器,多爾戈夫透露,目前還有一些獨特的問題需要解決,天冷時還需要解決傳感器的清潔、加熱和濕滑路面控制等一系列問題。

      新技術和新套件,也正讓Waymo跑出自動駕駛新的加速度。

      自動駕駛的加速度

      多爾戈夫在訪談中披露了一系列數據,他表示目前Waymo累計訂單已經突破了2000萬單,其中有一半都來自過去的7個月。

      而且目前還在以50萬單/周的速度增長,同時車隊規模已達到了3000輛,每周無人駕駛里程達到了640萬公里

      這個速度今年還會繼續加快,多爾戈夫稱Waymo已經在美國落地了11座城市,今年還計劃在英國倫敦日本東京部署。這意味著2026年將成為「Robotaxi全球化元年」。

      不過多爾戈夫也坦承,Robotaxi直接在海外部署比較困難,盡管模型現在的泛化性越來越強,但到新的城市,還是需要特調,收集本地數據,做針對性的優化,同時進行驗證。

      除了技術本身的問題外,還要和監管機構溝通,嘗試取得當地居民的信任。

      One More Thing

      在談到商業化進展時,多爾戈夫還提及了無人駕駛商業化的「Corner Case」

      多爾戈夫表示,有的偏遠地方,沒什么人打車,在這種地方部署Robotaxi,不太合理。

      畢竟接不到太多單子,算不過來賬。但也不是說,地區偏遠,就普及不了自動駕駛。

      多爾戈夫透露,Waymo的系統將來也可以部署到私家車上

      換句話說,未來不一定需要打車,才能體驗自動駕駛服務,用自家車輛也行。

      當L2升維,推出Robotaxi叫車服務之際,Robotaxi一哥,考慮進軍私家車了。

      從這個角度來看,端到端技術架構之后,L2和L4的商業模式,也正在走向同一條河流。

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