無人駕駛，發展到什麼階段了？
那要看全球Robotaxi一哥Waymo走到那兒了：
技術上，轉向端到端，雲端基模世界行為語言模型打底，蒸餾為小模型上車。
商業化上，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聯席CEO德米特裡·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，無人車從沙漠挑戰賽走向全球的全過程。
他在訪談中，談及了21年裡自動駕駛的技術演進，同時也展望了，當自動駕駛普及，人類社會的變化。
端到端必要，但不唯一
多爾戈夫透露，Waymo現在也轉向了端到端，但是這並不意味著徹底拋棄過去的技術範式。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，感測器輸入圖像，系統利用圖像像素，直接輸出車輛軌跡，這就給模擬訓練，帶來了困難。
因為這迫使模擬系統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，訓練和評估過程也很低效。
Waymo的解決辦法是，以端到端為基礎，再加上一些來自真實世界的結構化概念，比如這裡有一條路、一個交通標誌或者限速資訊。
在這一思路的指導下，Waymo在雲端打造了一個基座模型，多爾戈夫把它叫做多模態世界行為語言模型（Multimodal World Action Language Model），看上去還是世界模型的架構。這裡的語言維度，主要是通過VLM，引入通用世界知識和語義理解。
這個基模並不都是用來開車的，主要適配了這三大類任務：
- 開車：雲端教師模型學習如何駕駛，後續蒸餾到車端的學生模型
- 模擬：生成逼真的虛擬環境，訓練自動駕駛系統
- 評估：評價駕駛決策，教Driver怎麼開
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90%的問題。
但如果想要躍過L4的鴻溝，就需要用到Simulator模擬器和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之間是線性升維關係，因為雙方解決的技術問題，有本質不同，L2到L4是質變，不是一回事兒。
Waymo第六代套件，成本比肩ADAS系統
除了軟體層的技術架構，多爾戈夫還分享了Waymo的硬體側進展。
他表示，Waymo第六代自動駕駛套件，仍然採用了多感測器冗餘感知方案，雷射雷達、毫米波雷達和攝影機都上，對三者做了統一和簡化。
多爾戈夫認為，雷射雷達仍然有純視覺不具備的優越性。他舉了個例子，有一次Waymo無人車準備起步，前方一輛公車駛過，擋住了無人車的視線，Waymo檢測到公車另一側，底部有一個微弱訊號，這個微弱訊號，其實是行人在走路。
就憑藉雷射雷達捕捉到的一點微弱訊號，自動駕駛系統判斷這裡有行人，並預判行人會從公車後方走過來，所以提前減速，並且往側方多打了一下方向盤，留出距離，避讓開了行人。
雖然還是使用了多感測器，但據多爾戈夫透露，其實第六代套件的成本並不高，可以和智能輔助駕駛套件的成本相比了。
這就匪夷所思了。國內套件成本低，包括雷射雷達能做到“千元機”水平，都是因為有成熟的智能車產業鏈，有規模效應的助力。
而在美國，因為特斯拉堅定走純視覺路線，雷射雷達產量並不高，Waymo竟然把成本下探到現在的水平。
回到感測器，多爾戈夫透露，目前還有一些獨特的問題需要解決，天冷時還需要解決感測器的清潔、加熱和濕滑路面控制等一系列問題。
新技術和新套件，也正讓Waymo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資料，他表示目前Waymo累計訂單已經突破了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加快，多爾戈夫稱Waymo已經在美國落地了11座城市，今年還計畫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，儘管模型現在的泛化性越來越強，但到新的城市，還是需要特調，收集本地資料，做針對性的最佳化，同時進行驗證。
除了技術本身的問題外，還要和監管機構溝通，嘗試取得當地居民的信任。
One More Thing
在談到商業化進展時，多爾戈夫還提及了無人駕駛商業化的「Corner Case」。
多爾戈夫表示，有的偏遠地方，沒什麼人打車，在這種地方部署Robotaxi，不太合理。
畢竟接不到太多單子，算不過來帳。但也不是說，地區偏遠，就普及不了自動駕駛。
多爾戈夫透露，Waymo的系統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，用自家車輛也行。
當L2升維，推出Robotaxi叫車服務之際，Robotaxi一哥，考慮進軍私家車了。
從這個角度來看，端到端技術架構之後，L2和L4的商業模式，也正在走向同一條河流。 (智能車參考)