Waymo CEO回应L2升维L4：有可能，但只靠端到端还不够

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> Waymo CEO回应L2升维L4：有可能，但只靠端到端还不够 一凡 2026-05-14 10:12:22 来源： 量子位 云端基模蒸馏上车，用语言对齐世界模型 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： 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 仿真 ：生成逼真的虚拟环境，训练自动驾驶系统 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。 版权所有，未经授权不得以任何形式转载及使用，违者必究。 Waymo 一凡 燃油SUV车主熬出头了！华为乾崑智驾加持，全新奥迪Q5L率先实现智能化 2026-04-25 做了10年Robotaxi，小马智行首次入局RoboVan 2026-04-28 腾讯智慧出行：单纯大模型上车无意义，要落地场景智能体 2026-04-28 Momenta曹旭东：规模L4要百亿美元投入，现金流业务是物理AI门票 2026-04-26 扫码分享至朋友圈 相关阅读 Waymo前CEO加盟造车新势力：一家马斯克“死亡名单”上的公司 30年车界老将，加盟年亏400亿新势力 一凡 2023-08-04 Waymo 智能车真high 皮卡 Uber：仍在使用Waymo专有技术 栗子 2019-11-07 Uber Waymo 商业机密 自动驾驶 加州无人出租最新报告：Waymo规模无敌手，但单车效率已被PonyAI超越 雷刚 2020-03-09 Robotaxi Waymo 小马智行 无人车 自动驾驶 Waymo推出新一代自动驾驶系统：成本降低一半，能看到500米外的行人，将部署2万辆 乾明 2020-03-05 Waymo 自动驾驶 谷歌 自动驾驶比人靠谱12.5%，Waymo整出了数学模型证明 都说自动驾驶比人类司机可靠，到底有多可靠？ 邓思邈 2022-10-07 Waymo 智能车真high 自动驾驶 Waymo打响Robotaxi硅谷扩张，北