Waymo的Demo只用了18个月，产品为什么做了约15年？
自动驾驶一度被认为会快速普及，如今全无人出租车仍只在少数城市运营。Waymo 联席 CEO Dmitri Dolgov 回顾了团队从早期 Demo 到无人驾驶服务规模化运营的研发历程。其团队仅用约 18 个月验证车辆完成自动驾驶任务的能力，却又花费约 15 年建立并扩大无人驾驶服务。以构建长期可靠的自动驾驶系统为前提，产品研发需要让 Demo 的能力在在开放环境和车队规模下长期成立，并持续处理硬件老化、传感器故障、道路变化和罕见事件，决定了 Waymo 如何组合不同传感器、设计可检查的模型结构，并通过交互式仿真和系统级评测验证完整产品。
目录
01. 自动驾驶已经能够完成任务，为什么还不能直接成为产品？
Waymo 的早期 Demo 验证了哪些能力？物理 AI 为何需要更快决策和更严格的安全验证？ ...
02 . 可靠性要求怎样改变 Waymo 的技术路线？
结构增强端到端路线如何兼顾模型扩展能力与内部状态的可检查性？ ...
03 . Waymo 怎样判断系统是否达到部署要求？
非交互评测和交互式仿真分别验证什么？ 2.2 亿英里的全无人驾驶数据提供了怎样的验证结果 ？ ...
自动驾驶已经能够完成任务，为什么还不能直接成为产品？
1、Waymo 联席 CEO Dmitri Dolgov 近期在 Y Combinator Startup School 发表演讲，回顾 Waymo 从早期能力验证、无人驾驶服务上线到车队规模扩大的研发历程。他将约 15 年的产品化过程概括为对长期可靠性的持续提升，即让系统在开放环境、不同城市和扩大后的车队规模下反复完成任务，并能够应对组件故障与低频异常情况。
① Dmitri Dolgov 是 Google 自动驾驶汽车项目创始成员之一，曾任 Waymo CTO，现负责公司战略及 Waymo Driver 的研发与部署；加入项目前，他曾参与丰田和斯坦福大学 DARPA 城市挑战赛团队的自动驾驶研究。
② 2010 年，车辆已经达到 Dolgov 所说的 Capability Complete，具备完成演示任务所需的主要能力；此后约 10 年，Waymo 才开始提供无人驾驶服务，又用约 5 年将服务扩大到当前规模。
2、Dolgov 首先区分了 Demo 与产品的评价标准。早期 Demo 验证系统能否在多种道路条件下完成无人干预行程，产品则要求这一能力在开放环境中长期稳定运行。评价标准由单次成功转向持续无人驾驶后，车辆老化、传感器遮挡、道路变化和异常事件都要纳入设计与验证。
① 约 12 人组成的团队用 18 个月完成了两项目标，一是累计行驶 10 万英里，二是在 10 条长度约为 100 英里的路线上实现全程无人干预。测试覆盖昼夜、普通道路、高速公路和施工路段，验证了车辆完成自动驾驶任务的基本能力。
3、Dolgov 谈到，自动驾驶系统直接作用于物理世界，这一特性天然放大了演示与产品之间的差距。他认为，物理 AI 与数字 AI 之间需要应对四个主要差距，即错误成本更高且车辆的错误无法撤回，响应时间更短且决策须在毫秒级完成，训练数据更难获取，验证要求更严且产品必须在无人运行前完成充分验证。
① 数字助手给出错误回答后可以重新生成，车辆的错误决定却可能造成人身伤害。Dolgov 举例称，汽车高速行驶时一秒内可以前进约 100 英尺，车载系统需要在毫秒尺度内完成感知、推理和决策。
② 数字 AI 可以使用互联网积累的文本、图像和产品上线后的用户反馈，物理世界缺少规模相当且包含行动结果的数据。自动驾驶系统还要在首次无人运行前达到相应的安全要求，并明确适用的道路、天气和交通条件。
4、错误成本、响应速度等约束，使一次无人干预行程只能证明系统具备基本任务能力。Waymo 要将这项能力转化为可部署的产品，还需把可靠性从 90% 提高到 99%、99.9%，并通过冗余设计、故障降级和更严格的验证持续减少系统失效。
① Dolgov 表示，可靠性每增加一个「9」，实现难度大约提高一个数量级。单车每 100 万英里才会遇到一次的罕见情况，在车队每周运行数百万英里后也可能频繁出现。
5、评价标准转向长期无人接管后，可靠性开始提前限定技术路线的性能上限和容错方式。Waymo 需要据此判断各类传感器能够提供哪些信息、模型可以达到怎样的能力上限，以及组件失效后系统如何继续运行。
可靠性要求怎样改变 Waymo 的技术路线？
1、为了让无人驾驶系统在开放环境和车队规模下持续运行，Waymo 评估技术路线时需要同时考察原型阶段的性能，以及持续增加数据、算力和工程投入后，该路线能够达到的可靠性上限。Dolgov 指出，许多方案在早期测试中进步很快，但平台上限如果低于产品部署要求，后续优化也无法支撑长期无人运行 ...
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