Waymo CEO回應(yīng)L2升維L4：有可能，但只靠端到端還不夠

一凡 發(fā)自 副駕寺
智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

無人駕駛，發(fā)展到什么階段了？

那要看全球Robotaxi一哥Waymo走到哪兒了：

技術(shù)上，轉(zhuǎn)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(yè)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(lián)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(yè)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(zhàn)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(shù)演進，同時也展望了，當(dāng)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(xiàn)在也轉(zhuǎn)向了端到端，但是這并不意味著徹底拋棄過去的技術(shù)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(tǒng)利用圖像像素，直接輸出車輛軌跡，這就給仿真訓(xùn)練，帶來了困難。

因為這迫使仿真系統(tǒng)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(xùn)練和評估過程也很低效。

Waymo的解決辦法是，以端到端為基礎(chǔ)，再加上一些來自真實世界的結(jié)構(gòu)化概念，比如這里有一條路、一個交通標(biāo)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(tài)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(gòu)。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(wù)：

• 開車：云端教師模型學(xué)習(xí)如何駕駛，后續(xù)蒸餾到車端的學(xué)生模型
• 仿真：生成逼真的虛擬環(huán)境，訓(xùn)練自動駕駛系統(tǒng)
• 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(tǒng)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(guān)系，因為雙方解決的技術(shù)問題，有本質(zhì)不同，L2到L4是質(zhì)變，不是一回事兒。

Waymo第六代套件，成本比肩ADAS系統(tǒng)

除了軟件層的技術(shù)架構(gòu)，多爾戈夫還分享了Waymo的硬件側(cè)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(tǒng)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(yōu)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(cè)，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(tǒng)判斷這里有行人，并預(yù)判行人會從公交車后方走過來，所以提前減速，并且往側(cè)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(jù)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(nèi)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(chǎn)業(yè)鏈，有規(guī)模效應(yīng)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(chǎn)量并不高，Waymo竟然把成本下探到現(xiàn)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(shù)和新套件，也正讓W(xué)aymo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(shù)據(jù)，他表示目前Waymo累計訂單已經(jīng)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(guī)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(xù)加快，多爾戈夫稱Waymo已經(jīng)在美國落地了11座城市，今年還計劃在英國倫敦和日本東京部署。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(xiàn)在的泛化性越來越強，但到新的城市，還是需要特調(diào)，收集本地數(shù)據(jù)，做針對性的優(yōu)化，同時進行驗證。

除了技術(shù)本身的問題外，還要和監(jiān)管機構(gòu)溝通，嘗試取得當(dāng)?shù)鼐用竦男湃巍?/p>

One More Thing

在談到商業(yè)化進展時，多爾戈夫還提及了無人駕駛商業(yè)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(qū)偏遠，就普及不了自動駕駛。

多爾戈夫透露，Waymo的系統(tǒng)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(wù)，用自家車輛也行。

當(dāng)L2升維，推出Robotaxi叫車服務(wù)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(shù)架構(gòu)之后，L2和L4的商業(yè)模式，也正在走向同一條河流。