在NVIDIA GTC 2025 上，Waymo 副總裁兼研究主管 Drago Anguelov 發(fā)表了題為“推進(jìn) AI 打造最值得信賴的駕駛員”的演講。他演講的核心思想是，要成為世界上最值得信賴的駕駛員，需要將先進(jìn)的 AI 模型與實(shí)際駕駛經(jīng)驗(yàn)相結(jié)合，打造一個(gè)安全、可靠且具有社會(huì)意識(shí)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。在會(huì)上，Drago具體分享了，Waymo在“構(gòu)建駕駛員”（Building the Driver）和“驗(yàn)證駕駛員”（Validating the Driver）等自動(dòng)駕駛算法方面的實(shí)踐。

當(dāng)然此演講，也被外網(wǎng)不少技術(shù)大拿評(píng)價(jià)為2025GTC最值得看的自動(dòng)駕駛內(nèi)容。本文根據(jù)相關(guān)內(nèi)容整理，Waymo自動(dòng)駕駛主要是基于AI算法方面實(shí)踐內(nèi)容，希望帶來一些信息和前沿AI自動(dòng)駕駛算法關(guān)鍵詞的理解。構(gòu)建駕駛員”（Building the Driver）-從人類駕駛到AI駕駛的躍遷人類駕駛其實(shí)是一項(xiàng)復(fù)雜的技術(shù)，一般的法律都需要滿16歲，然后通過交通規(guī)則的考試和實(shí)際操作考試，最后才允許上路駕駛。

那么換成機(jī)器去駕駛，同樣會(huì)有人類駕駛難題的挑戰(zhàn)：復(fù)雜的物理環(huán)境，現(xiàn)實(shí)的駕駛環(huán)境包括不同的天氣，光照，灰塵；道路上其他人的駕駛危險(xiǎn)和違章等等，而人類駕駛的眼睛等能夠處理高維多模態(tài)輸入，每秒可讀取1億個(gè)傳感器讀數(shù)。高性能計(jì)算的需求，汽車駕駛需要在安全相關(guān)領(lǐng)域操作，如果出錯(cuò)，可能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。而且，各種事故的出現(xiàn)，大概率都是罕見的長(zhǎng)尾案例。實(shí)時(shí)性的計(jì)算，所有安全關(guān)鍵計(jì)算必須使用汽車的車載計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)執(zhí)行，必須遵守嚴(yán)格的延遲要求。Waymo駕駛員構(gòu)建的法則是，利用AI技術(shù)，采用Waymo基礎(chǔ)模型（Foundation Model）的方式。Waymo基礎(chǔ)模型（Foundation Model）Waymo基礎(chǔ)模型（Waymo Foundation Model）的核心目標(biāo)是結(jié)合專有的自動(dòng)駕駛機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（AV-specific ML）與通用視覺語言模型（VLMs）的世界知識(shí)，以解決自動(dòng)駕駛中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

感知輸入數(shù)據(jù)：整合攝像頭（Camera）、激光雷達(dá)（Lidar）、雷達(dá)（Radar）等多傳感器數(shù)據(jù)。Token和Decoder：通過Tokenizer（分詞器）和Decoder（解碼器）處理，生成統(tǒng)一的場(chǎng)景表示，形成類似于語言結(jié)構(gòu)，方便LLM類的大模型處理。中間任務(wù)：利用Intermediate Tasks（如目標(biāo)檢測(cè)、語義分割）提取場(chǎng)景特征，并通過Language Aligned Encoders（語言對(duì)齊編碼器）將感知結(jié)果與地圖先驗(yàn)（Map Prior）結(jié)合，增強(qiáng)空間推理能力。

以上為Waymo駕駛的基礎(chǔ)模型框架，在這個(gè)框架里面，Waymo做了更細(xì)節(jié)的實(shí)踐。MotionLM架構(gòu)擴(kuò)展上文講到，駕駛中最難的是交互，Waymo推出MotionLM模型，它將多智能體也就是其他交通參與者的行為建模為“對(duì)話”，使用類似LLM的架構(gòu)預(yù)測(cè)軌跡（類似語言中的句子），支持長(zhǎng)尾場(chǎng)景的交互決策。通過大規(guī)模計(jì)算（FLOPs）驗(yàn)證模型性能隨規(guī)模提升的規(guī)律。

端到端多模態(tài)模型（EMMA）這個(gè)我們之前文章《采用 ChatGPT 類似大模型作為自動(dòng)駕駛算法核心的 - Waymo 的端到端多模態(tài)算法 EMMA》分享過，他是基于Gemini架構(gòu)，支持多任務(wù)（如3D目標(biāo)檢測(cè)、可行駛區(qū)域估計(jì)、路徑規(guī)劃）的統(tǒng)一模型。在Waymo Open Motion和nuScenes數(shù)據(jù)集上達(dá)到SOTA性能（如EMMA+的L2誤差僅0.29m）。

而可以看到，國(guó)內(nèi)模型方面例如地平線的UniAD；理想汽車和清華做的Drive VLM誤差都比Waymo的EMMA大。

以上就是為Waymo在自動(dòng)駕駛方面“構(gòu)建駕駛員”的一些探索；那么如何確保構(gòu)建的駕駛員是正確的，安全的？這個(gè)時(shí)候就需要驗(yàn)證駕駛員”（Validating the Driver）了。驗(yàn)證駕駛員”（Validating the Driver）-應(yīng)對(duì)視覺語言模型的局限性為什么要驗(yàn)證構(gòu)建的駕駛員？方法論上是可實(shí)施的，但是當(dāng)前自動(dòng)駕駛主要依賴的核心技術(shù)是視覺AI，而當(dāng)前的視覺語言模型也是有他的局限性的。獨(dú)立視覺語言模型（Standalone Vision-Language Model）的局限性主要包括以下四點(diǎn)：

1. 多模態(tài)傳感器支持不足（Multi-modal Sensor Support）其實(shí)，現(xiàn)有模型難以有效整合激光雷達(dá)（Lidar）、視覺（Camera）、雷達(dá)（Radar）等多模態(tài)傳感器的數(shù)據(jù)。但是，當(dāng)前的自動(dòng)駕駛需要融合不同傳感器的互補(bǔ)信息（如激光雷達(dá)的精確3D定位與視覺的語義理解），獨(dú)立模型在此類跨模態(tài)對(duì)齊與聯(lián)合推理中存在性能瓶頸。

2. 空間推理精度有限（Accurate Spatial Reasoning）當(dāng)前的模型對(duì)三維物理空間的動(dòng)態(tài)感知和推理能力不足，例如在復(fù)雜交通場(chǎng)景中準(zhǔn)確預(yù)測(cè)車輛、行人的運(yùn)動(dòng)軌跡（如ADE指標(biāo)中的誤差積累）。例如，演講中提到EMMA+模型在8秒預(yù)測(cè)窗口的ADE誤差仍達(dá)1.553米（Waymo Open Motion數(shù)據(jù)集），表明長(zhǎng)時(shí)空間推理仍需提升。

3. 長(zhǎng)期記憶能力欠缺（Long Term Memory）當(dāng)前的大模型缺乏對(duì)歷史場(chǎng)景的持續(xù)記憶能力，難以在長(zhǎng)時(shí)間駕駛?cè)蝿?wù)中保持上下文一致性（如跟蹤持續(xù)移動(dòng)的目標(biāo)或應(yīng)對(duì)周期性事件）。例如，在復(fù)雜城市道路中（如多次變道、路口連續(xù)交互），短期記憶可能導(dǎo)致決策片段化，增加風(fēng)險(xiǎn)。

4. 魯棒推理與幻覺抑制不足（Robust Reasoning without Hallucinations）當(dāng)前大模型在噪聲數(shù)據(jù)或模糊場(chǎng)景下易產(chǎn)生錯(cuò)誤推斷（如誤判障礙物位置）或“幻覺”（如虛構(gòu)不存在的交通參與者）。當(dāng)前類似的與Deepseek或者ChatGPT有這種幻覺，頂多讓你信息錯(cuò)誤，而駕駛在公共道路上，任何的事故風(fēng)險(xiǎn)都是人命，所以比較要驗(yàn)證“自動(dòng)駕駛的駕駛員”。

驗(yàn)證的主要內(nèi)容是應(yīng)對(duì)不同場(chǎng)景下，不同駕駛參與者的博弈和交互；驗(yàn)證感知的內(nèi)容是準(zhǔn)確的。Waymo的驗(yàn)證駕駛員”（Validating the Driver）實(shí)踐有：

1，可擴(kuò)展的仿真驗(yàn)證平臺(tái)。開發(fā)了基于AI的交通仿真器Scene Diffuser++，通過生成式世界模型實(shí)現(xiàn)城市級(jí)多智能體交通流模擬。該模型采用多模態(tài)張量擴(kuò)散技術(shù)，聯(lián)合預(yù)測(cè)未來時(shí)間步中所有交通參與者（車輛/信號(hào)燈）的運(yùn)動(dòng)軌跡和狀態(tài)有效性。使用Block-NeRF技術(shù)，通過車輛自有傳感器數(shù)據(jù)重建城市街區(qū)的三維環(huán)境，實(shí)現(xiàn)高保真度的傳感器模擬（如激光雷達(dá)、攝像頭）。

現(xiàn)在采用3D高斯?jié)姙R（3DGS）來取代NeRF技術(shù)。NeRF：依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱式建模場(chǎng)景的輻射場(chǎng)，通過體積渲染生成圖像，需復(fù)雜的光線追蹤計(jì)算。3DGS：使用顯式的各向異性3D高斯模型（帶有外觀信息的幾何體素），直接渲染場(chǎng)景，兼容傳統(tǒng)圖形引擎，無需復(fù)雜的光線追蹤。

這樣，采用3D高斯?jié)姙R（3DGS）實(shí)時(shí)渲染技術(shù)，比NeRF快57倍，提升模擬真實(shí)性和效率。

2.真實(shí)場(chǎng)景生成與泛化驗(yàn)證基于大規(guī)模真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)仿真器（Real2Sim），Controllable Editing，支持多視角場(chǎng)景重建與全局編輯（如天氣、時(shí)間變化），重點(diǎn)解決系統(tǒng)在未見過場(chǎng)景中的泛化能力挑戰(zhàn)。

通過隨機(jī)化車輛動(dòng)態(tài)參數(shù)（如加速度限制、轉(zhuǎn)向響應(yīng)）和道路使用者行為（如模擬注意力缺失駕駛員），生成多樣化測(cè)試場(chǎng)景，驗(yàn)證系統(tǒng)在極端情況下的魯棒性。寫在最后Waymo還是非常合規(guī)和謹(jǐn)慎的企業(yè)，Waymo剛開始是Google于2009年1月開啟的一項(xiàng)自動(dòng)駕駛汽車計(jì)劃，之后于2016年12月才由Google獨(dú)立出來，然而到現(xiàn)在算是在自動(dòng)駕駛摸爬滾打了16年，依然只是在美國(guó)的4個(gè)城市實(shí)踐，即將拓展另外2個(gè)城市。

他們的商業(yè)和投資環(huán)境，他們的公司理念還是值得欽佩和學(xué)習(xí)。未經(jīng)準(zhǔn)許嚴(yán)禁轉(zhuǎn)載和摘錄Advancing AI to Build the World’s Most Trusted Driver pdf - VP, Head of AI Foundations Team WaymoDriveVLM：自動(dòng)駕駛與大型視覺語言模型的融合 pdf- 理想汽車和清華大學(xué)相關(guān)人員 加入我們的知識(shí)星球可以下載包含以上參考資料的汽車行業(yè)海量的一手資料。

       原文標(biāo)題 : 推進(jìn) AI 打造最值得信賴的駕駛員：Waymo 在自動(dòng)駕駛模型算法方面的實(shí)踐