Waymo于近日发布其新一代生成式世界模拟模型——Waymo World Model，该模型基于Google DeepMind开发的Genie 3基础模型构建，旨在提升其自动驾驶系统应对极端边缘场景的能力。模型可生成涵盖龙卷风、道路积水乃至大象闯入道路等罕见情形的仿真环境，并支持对未被真实车队直接观测过的场景进行系统性训练。
该模型通过专门的后训练流程，将2D视频数据转化为适配Waymo自研硬件的3D激光雷达（LiDAR）输出，同步生成摄像头与LiDAR双模态仿真数据。其中，摄像头数据提供场景语义与上下文信息，LiDAR数据则模拟精确的深度感知信号，作为互补输入。模型提供三类可控调节机制：通过驾驶动作控制测试反事实场景；通过场景布局控制调整道路结构与交通流；通过文本提示生成不同时段、天气条件或完全合成的虚拟环境。
Waymo World Model还可将普通行车记录仪或手机拍摄的视频转换为多模态仿真结果，直观呈现Waymo Driver在对应场景下通过自身传感器所感知的画面。针对长周期仿真任务，团队开发了轻量化版本，在保障功能前提下显著降低算力需求，支撑大规模并行仿真运行。
Waymo强调，该模型依托Genie 3在海量多样化视频数据上预训练所得的广域世界知识，拓展了传统基于真实路测数据的训练边界。截至当前，Waymo Driver已累计完成近2亿英里全无人驾驶里程，但其在虚拟世界中完成的仿真里程已达数十亿英里量级。公司表示，对罕见复杂场景的仿真训练有助于提升系统实际道路表现，但未公开具体基准测试结果或第三方评估报告。
在技术发布同期，Waymo正接受美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）与国家运输安全委员会（NTSB）的联合安全调查。调查涉及近期多起软件相关事件，包括机器人出租车非法超越停靠校车，以及一起发生在学校接送时段、导致儿童受伤的碰撞事故。Waymo已拒绝部分学区提出的暂停在校园周边区域运营的要求。
商业化部署方面，Waymo计划于今年年底前在最多15座城市启动商业级机器人出租车服务，其中包括首次海外拓展——伦敦；公司亦正在东京开展道路实测，并已与澳大利亚政府相关部门就潜在市场准入展开初步磋商。
扫一扫关注微信
