Waymo：“可验证安全”的自动驾驶人工智能

芝能科技出品

Waymo发布了一片技术文章《Demonstrably Safe AI For Autonomous Driving》，随着Uber带着全球的Robtaxi探讨能力规模商业化的时候，Waymo 要开始重点强调可验证的安全？

为什么它已经累计行驶超过 1 亿英里、并在真实运营中显著降低事故率，却依然要拆开系统、公开其 AI 架构细节？理解这些问题，其实是要解决Waymo和特斯拉的分歧，才能看清 Waymo 最新自动驾驶路线。

自动驾驶被称为现实世界中最难的 AI 问题，现在不仅仅是端到端模型像不像人，在Robotaxi的领域，问题是能否被证明是安全的。

Waymo 的核心判断非常明确，安全是从模型、架构到训练方式的第一性原理。

Waymo 并没有押注更大的端到端模型，构建了一整套围绕安全验证展开的 AI 生态系统，包含驾驶员模型，还同时包含模拟器和评价系统，三者共同构成闭环，而它们背后依赖的是同一个统一的 Waymo 基础模型。

与纯端到端或高度模块化方案不同，Waymo 的基础模型本质上是一个世界模型，通过高维嵌入向量在模型内部实现端到端学习，保留了对象、语义属性、道路结构等紧凑、可物化的结构化表示。

混合式设计看似复杂，但工程价值极高，允许模型学习复杂行为，又为安全验证、物理一致的闭环仿真以及可解释评估提供了抓手。

Waymo 在努力追求模型为什么这么做、在什么边界内这么做是安全的。

在模型形态上，Waymo 进一步引入了快思考和慢思考的双系统架构。

◎系统一是实时传感器融合编码器，融合摄像头、激光雷达和毫米波雷达数据，快速生成对象和语义理解，用于毫秒级安全决策；

◎系统二则是车辆逻辑模型 VLM，基于视觉语言模型和更广泛的世界知识，对罕见、复杂甚至反常的场景进行语义推理。

解决的是端到端模型普遍存在的常识盲区问题：当道路上出现并非几何意义上的障碍、但语义上极度危险的事件时，系统仍然知道应该规避，而不是机械地沿着可行驶空间前进。

备注：这个概念是不是大家很熟悉，拉开差距的是 Waymo 如何让这些模型持续、安全地进化。

Waymo 明确区分了教师模型和学生模型。教师模型规模巨大，用于生成高质量驾驶策略、构建高保真模拟世界以及进行极其严格的行为评估；学生模型则通过知识提炼，继承教师模型的能力，并被压缩到可以在车端实时运行、在云端大规模仿真的计算规模内。

这种做法的本质，是用大模型探索能力边界，用小模型承担工程落地责任，同时避免把尚不可验证的复杂 slicon 直接放进车里。

在此基础上，Waymo 构建了一个闭合的学习飞轮。

◎评价系统会从真实的全自动驾驶日志中，自动识别任何不理想或边缘的驾驶行为；

◎这些行为被转化为改进样本，用于训练驾驶员模型；

◎新的策略必须先在高强度模拟环境中经历压力测试，再由安全框架进行风险验证，只有通过所有关卡，才会被部署到真实道路。

这个过程看似缓慢，但它解决的是一个行业长期回避的问题：如何在能力不断增强的同时，保证系统风险不会隐性累积。

Waymo 现在拥有的并不只是数据多，而是海量、持续增长的全自动驾驶真实数据，无法通过人工驾驶或简单仿真复制，因为只有在完全无人控制的情况下，系统才会暴露出真实的决策模式和潜在缺陷。

Waymo 将这些数据直接纳入训练与评估飞轮，使得系统不是从人类经验中学习，而是从自身完整自动驾驶经验中进化，这一点在行业内几乎没有可比对象。

小结

Waymo 这次披露的是一种方法论，在特斯拉咄咄逼人的进步下，Waymo讲的是在自动驾驶进入规模化运营阶段之后，壁垒不在于谁的模型更大、参数更多，而在于谁能建立一套可验证、可迭代、可规模复制的安全体系。

原文标题:Waymo：“可验证安全”的自动驾驶人工智能

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