Waymo CEO回应L2升维L4:有可能,但只靠端到端还不够
<p>云端基模蒸馏上车,用语言对齐世界模型</p> <blockquote>
一凡 发自 副驾寺forever
智能车参考 | 公众号 AI4Auto
无人驾驶,发展到什么阶段了?
那要看全球Robotaxi一哥Waymo走到哪儿了:
技术上,转向端到端,云端基模世界行为语言模型打底,蒸馏为小模型上车。
商业化上,每周50万单,在美国落地11城,出海英国伦敦和日本东京,开启「Robotaxi全球化元年」。
这都是Waymo联席CEO德米特里·多尔戈夫(Dmitri Dolgov)最近访谈时,披露的最新进展。

多尔戈夫是行业的元老级人物,工程师出身,亲历了21年间,无人车从沙漠挑战赛走向全球的全过程。
他在访谈中,谈及了21年里自动驾驶的技术演进,同时也展望了,当自动驾驶普及,人类社会的变化。
端到端必要,但不唯一
多尔戈夫透露,Waymo现在也转向了端到端,但是这并不意味着彻底抛弃过去的技术范式。多尔戈夫认为这是“错误的二分法”。
因为在Waymo看来,纯粹的端到端,像是一个黑盒,传感器输入图像,系统利用图像像素,直接输出车辆轨迹,这就给仿真训练,带来了困难。
因为这迫使仿真系统去生成一个完整的像素世界,多尔戈夫觉得生成一切本来就很困难,即便做到了,训练和评估过程也很低效。
Waymo的解决办法是,以端到端为基础,再加上一些来自真实世界的结构化概念,比如这里有一条路、一个交通标志或者限速信息。
沿着这条思路,Waymo在云端打造了一个基座模型,多尔戈夫把它叫做多模态世界行为语言模型(Multimodal World Action Language Model),看上去还是世界模型的架构。这里的语言维度,主要是通过VLM,引入通用世界知识和语义理解。
这个基模并不都是用来开车的,主要适配了这三大类任务:
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开车:云端教师模型学习如何驾驶,后续蒸馏到车端的学生模型
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仿真:生成逼真的虚拟环境,训练自动驾驶系统
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评估:评价驾驶决策,教Driver怎么开

在多尔戈夫看来,如果只做辅助驾驶,只用Driver司机模型就够了,可以解决自动驾驶系统90%的问题。
但如果想要跃过L4的鸿沟,就需要用到Simulator仿真器和Critic价值判断器。
从这也能看出,其实多尔戈夫承认,L2玩家有可能进入L4阵营。但是他不认为L2跟L4之间是线性升维关系,因为双方解决的技术问题,有本质不同,L2到L4是质变,不是一回事儿。
Waymo第六代套件,成本比肩ADAS系统
除了软件层的技术架构,多尔戈夫还分享了Waymo的硬件侧进展。
他表示,Waymo第六代自动驾驶套件,仍然采用了多传感器冗余感知方案,激光雷达、毫米波雷达和摄像头都上,对三者做了统一和简化。

多尔戈夫认为,激光雷达仍然有纯视觉不具备的优越性。他举了个例子,有一次Waymo无人车准备起步,前方一辆公交车驶过,挡住了无人车的视线,Waymo检测到公交另一侧,底部有一个微弱信号,这个微弱信号,其实是行人在走路。
就凭借激光雷达捕捉到的一点微弱信号,自动驾驶系统判断这里有行人,并预判行人会从公交车后方走过来,所以提前减速,并且往侧方多打了一下方向盘,留出距离,避让开了行人。

虽然还是使用了多传感器,但据多尔戈夫透露,其实第六代套件的成本并不高,可以和智能辅助驾驶套件的成本相比了。
这就匪夷所思了。国内套件成本低,包括激光雷达能做到“千元机”水平,都是因为有成熟的智能车产业链,有规模效应的助力。
而在美国,因为特斯拉坚定走纯视觉路线,激光雷达产量并不高,Waymo竟然把成本下探到现在的水平。

回到传感器,多尔戈夫透露,目前还有一些独特的问题需要解决,天冷时还需要解决传感器的清洁、加热和湿滑路面控制等一系列问题。
新技术和新套件,也正让Waymo跑出自动驾驶新的加速度。
自动驾驶的加速度
多尔戈夫在访谈中披露了一系列数据,他表示目前Waymo累计订单已经突破了2000万单,其中有一半都来自过去的7个月。
而且目前还在以50万单/周的速度增长,同时车队规模已达到了3000辆,每周无人驾驶里程达到了640万公里。
这个速度今年还会继续加快,多尔戈夫称Waymo已经在美国落地了11座城市,今年还计划在英国伦敦和日本东京部署。这意味着2026年将成为「Robotaxi全球化元年」。
不过多尔戈夫也坦承,Robotaxi直接在海外部署比较困难,尽管模型现在的泛化性越来越强,但到新的城市,还是需要特调,收集本地数据,做针对性的优化,同时进行验证。
除了技术本身的问题外,还要和监管机构沟通,尝试取得当地居民的信任。
One More Thing
在谈到商业化进展时,多尔戈夫还提及了无人驾驶商业化的「Corner Case」。
多尔戈夫表示,有的偏远地方,没什么人打车,在这种地方部署Robotaxi,不太合理。
毕竟接不到太多单子,算不过来账。但也不是说,地区偏远,就普及不了自动驾驶。
多尔戈夫透露,Waymo的系统将来也可以部署到私家车上。
换句话说,未来不一定需要打车,才能体验自动驾驶服务,用自家车辆也行。
当L2升维,推出Robotaxi叫车服务之际,Robotaxi一哥,考虑进军私家车了。
从这个角度来看,端到端技术架构之后,L2和L4的商业模式,也正在走向同一条河流。
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