Waymo于8月19日召开在线记者会，副总裁兼车载软件负责人蒂尔马莱（Shrikant Thilamalai）分享了基于超过3亿公里完全自动驾驶行驶数据的AI开发见解及公司战略。
蒂尔马莱指出，全球每年有140万人因交通事故丧生，日本每年也有超过30万人受伤。此外，日本正面临严重的司机短缺问题，导致交通空白成为全国性的社会难题。Waymo的使命是打造一个远离疲劳、愤怒和注意力分散的世界上最值得信赖的司机。
在自动驾驶AI的挑战方面，他提到现实世界的复杂性难以预测、安全性的重要性以及需要毫秒级实时决策。Waymo否定了依赖纯粹端到端AI的做法，因为这种方法会产生判断原因不透明的“黑箱”风险。
取而代之的是，Waymo采用了以视觉语言模型强大推理能力为核心的“Waymo基础模型”生态系统。该基础模型通过三层结构模拟人类思维过程：
- 快速层：整合摄像头、激光雷达（LiDAR）、雷达数据，进行瞬时反射性判断。
- 慢速层：进行高级语义理解和推理，处理复杂和罕见情况。
- 解码层：将处理信息转化为实际行驶所需的轨迹生成和预测。
为了安全大规模部署，Waymo采用了融合激光雷达、雷达和摄像头的多模态传感器系统，互补各自弱点，增强对恶劣天气和罕见事件的应对能力。同时，高精度地图作为传感器和记忆的一部分，提供实时环境对比的高精度基准，进一步提升安全性。
此外，为避免AI自我评估带来的风险，系统内外设有严格的监控机制。车载“在线验证层”即时将AI生成的行驶轨迹与物理法则及交通法规对照检查；车外的“AI评论员”持续评估数十亿英里规模的模拟和实际行驶数据，实现质量管理自动化和安全性提升。
目前，Waymo与日本交通及GO合作，在日本东京都内公路进行自动驾驶测试，收集当地驾驶行为和乘车体验数据。为适应左侧通行、日本交通标志及狭窄道路环境，结合公路测试、封闭场地和高精度模拟反复调整和验证模型。
蒂尔马莱表示，针对东京环境的微调进展顺利，已达到安全标准，待服务批准后，计划在不久的将来启动东京机器人出租车服务。
他强调，Waymo基于比人类司机减少94%重大事故的成绩，致力于在日本提供不妥协安全标准的可信赖出行方式。
