推进AI打造最值得信赖的驾驶员：Waymo在自动驾驶模型算法方面的实践

原创 Vehicle 2025-04-20 21:00 271浏览 0评论 0点赞

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在NVIDIA GTC 2025 上，Waymo 副总裁兼研究主管 Drago Anguelov 发表了题为“推进 AI 打造最值得信赖的驾驶员”的演讲。

他演讲的核心思想是，要成为世界上最值得信赖的驾驶员，需要将先进的 AI 模型与实际驾驶经验相结合，打造一个安全、可靠且具有社会意识的自动驾驶系统。

在会上，Drago具体分享了，Waymo在“构建驾驶员”（Building the Driver）和“验证驾驶员”（Validating the Driver）等自动驾驶算法方面的实践。

当然此演讲，也被外网不少技术大拿评价为2025GTC最值得看的自动驾驶内容。

本文根据相关内容整理，Waymo自动驾驶主要是基于AI算法方面实践内容，希望带来一些信息和前沿AI自动驾驶算法关键词的理解。

构建驾驶员”（Building the Driver）-从人类驾驶到AI驾驶的跃迁

人类驾驶其实是一项复杂的技术，一般的法律都需要满16岁，然后通过交通规则的考试和实际操作考试，最后才允许上路驾驶。

那么换成机器去驾驶，同样会有人类驾驶难题的挑战：

复杂的物理环境，现实的驾驶环境包括不同的天气，光照，灰尘；道路上其他人的驾驶危险和违章等等，而人类驾驶的眼睛等能够处理高维多模态输入，每秒可读取1亿个传感器读数。
高性能计算的需求，汽车驾驶需要在安全相关领域操作，如果出错，可能导致严重后果。而且，各种事故的出现，大概率都是罕见的长尾案例。
实时性的计算，所有安全关键计算必须使用汽车的车载计算机实时执行，必须遵守严格的延迟要求。

Waymo驾驶员构建的法则是，利用AI技术，采用Waymo基础模型（Foundation Model）的方式。

Waymo基础模型（Foundation Model）

Waymo基础模型（Waymo Foundation Model）的核心目标是结合专有的自动驾驶机器学习技术（AV-specific ML）与通用视觉语言模型（VLMs）的世界知识，以解决自动驾驶中的关键挑战。

感知输入数据：整合摄像头（Camera）、激光雷达（Lidar）、雷达（Radar）等多传感器数据。

Token和Decoder：通过Tokenizer（分词器）和Decoder（解码器）处理，生成统一的场景表示，形成类似于语言结构，方便LLM类的大模型处理。

中间任务：利用Intermediate Tasks（如目标检测、语义分割）提取场景特征，并通过Language Aligned Encoders（语言对齐编码器）将感知结果与地图先验（Map Prior）结合，增强空间推理能力。

以上为Waymo驾驶的基础模型框架，在这个框架里面，Waymo做了更细节的实践。

MotionLM架构扩展

上文讲到，驾驶中最难的是交互，Waymo推出MotionLM模型，它将多智能体也就是其他交通参与者的行为建模为“对话”，使用类似LLM的架构预测轨迹（类似语言中的句子），支持长尾场景的交互决策。通过大规模计算（FLOPs）验证模型性能随规模提升的规律。

端到端多模态模型（EMMA）

这个我们之前文章《采用 ChatGPT 类似大模型作为自动驾驶算法核心的 - Waymo 的端到端多模态算法 EMMA》分享过，他是基于Gemini架构，支持多任务（如3D目标检测、可行驶区域估计、路径规划）的统一模型。

在Waymo Open Motion和nuScenes数据集上达到SOTA性能（如EMMA+的L2误差仅0.29m）。

而可以看到，国内模型方面例如地平线的UniAD；理想汽车和清华做的Drive VLM误差都比Waymo的EMMA大。

以上就是为Waymo在自动驾驶方面“构建驾驶员”的一些探索；那么如何确保构建的驾驶员是正确的，安全的？这个时候就需要验证驾驶员”（Validating the Driver）了。

验证驾驶员”（Validating the Driver）-应对视觉语言模型的局限性

为什么要验证构建的驾驶员？方法论上是可实施的，但是当前自动驾驶主要依赖的核心技术是视觉AI，而当前的视觉语言模型也是有他的局限性的。

独立视觉语言模型（Standalone Vision-Language Model）的局限性主要包括以下四点：

1. 多模态传感器支持不足（Multi-modal Sensor Support）

其实，现有模型难以有效整合激光雷达（Lidar）、视觉（Camera）、雷达（Radar）等多模态传感器的数据。

但是，当前的自动驾驶需要融合不同传感器的互补信息（如激光雷达的精确3D定位与视觉的语义理解），独立模型在此类跨模态对齐与联合推理中存在性能瓶颈。

2. 空间推理精度有限（Accurate Spatial Reasoning）

当前的模型对三维物理空间的动态感知和推理能力不足，例如在复杂交通场景中准确预测车辆、行人的运动轨迹（如ADE指标中的误差积累）。

例如，演讲中提到EMMA+模型在8秒预测窗口的ADE误差仍达1.553米（Waymo Open Motion数据集），表明长时空间推理仍需提升。

3. 长期记忆能力欠缺（Long Term Memory）

当前的大模型缺乏对历史场景的持续记忆能力，难以在长时间驾驶任务中保持上下文一致性（如跟踪持续移动的目标或应对周期性事件）。

例如，在复杂城市道路中（如多次变道、路口连续交互），短期记忆可能导致决策片段化，增加风险。

4. 鲁棒推理与幻觉抑制不足（Robust Reasoning without Hallucinations）

当前大模型在噪声数据或模糊场景下易产生错误推断（如误判障碍物位置）或“幻觉”（如虚构不存在的交通参与者）。

当前类似的与Deepseek或者ChatGPT有这种幻觉，顶多让你信息错误，

而驾驶在公共道路上，任何的事故风险都是人命，所以比较要验证“自动驾驶的驾驶员”。

验证的主要内容是应对不同场景下，不同驾驶参与者的博弈和交互；验证感知的内容是准确的。

Waymo的验证驾驶员”（Validating the Driver）实践有：

1，可扩展的仿真验证平台。

开发了基于AI的交通仿真器Scene Diffuser++，通过生成式世界模型实现城市级多智能体交通流模拟。该模型采用多模态张量扩散技术，联合预测未来时间步中所有交通参与者（车辆/信号灯）的运动轨迹和状态有效性。

使用Block-NeRF技术，通过车辆自有传感器数据重建城市街区的三维环境，实现高保真度的传感器模拟（如激光雷达、摄像头）。

现在采用3D高斯泼溅（3DGS）来取代NeRF技术。NeRF：依赖神经网络隐式建模场景的辐射场，通过体积渲染生成图像，需复杂的光线追踪计算。3DGS：使用显式的各向异性3D高斯模型（带有外观信息的几何体素），直接渲染场景，兼容传统图形引擎，无需复杂的光线追踪。

这样，采用3D高斯泼溅（3DGS）实时渲染技术，比NeRF快57倍，提升模拟真实性和效率。

2.真实场景生成与泛化验证

基于大规模真实驾驶数据学习仿真器（Real2Sim），Controllable Editing，支持多视角场景重建与全局编辑（如天气、时间变化），重点解决系统在未见过场景中的泛化能力挑战。

通过随机化车辆动态参数（如加速度限制、转向响应）和道路使用者行为（如模拟注意力缺失驾驶员），生成多样化测试场景，验证系统在极端情况下的鲁棒性。

写在最后

Waymo还是非常合规和谨慎的企业，Waymo刚开始是Google于2009年1月开启的一项自动驾驶汽车计划，之后于2016年12月才由Google独立出来，然而到现在算是在自动驾驶摸爬滚打了16年，依然只是在美国的4个城市实践，即将拓展另外2个城市。

他们的商业和投资环境，他们的公司理念还是值得钦佩和学习。

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Advancing AI to Build the World’s Most Trusted Driver pdf - VP, Head of AI Foundations Team Waymo
DriveVLM：自动驾驶与大型视觉语言模型的融合 pdf- 理想汽车和清华大学相关人员

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