刚刚廊坊泡沫板专用胶厂，Alphabet 旗下的自动驾驶汽车公司 Waymo，出了新世界模型 Waymo World Model，其基于 DeepMind 的 Genie 3 构建，在大规模、真实自动驾驶仿真面树立了全新的行业标杆。
DeepMind CEO、诺得主 Demis Hassabis 也转分享说这个基于 Genie 3 模拟的用例「酷」。
Waymo World Model 建立在 Google DeepMind 的通用世界模型 Genie 3 之上，能够生成度逼真且可交互的 3D 环境，并针对自动驾驶的严格需求进行了业化适配。凭借 Genie 丰富的世界知识，它可以模拟为罕见的事件 —— 从龙卷风到偶遇大象 —— 这些在现实中几乎法大规模复现。
同时，模型架构度可控，工程师可通过简单的语言提示、驾驶输入或场景布局快速调整仿真内容。重要的是，Waymo World Model 支持生成保真、多传感器数据，包括摄像头图像和激光雷达点云，为自动驾驶系统提供、逼真的训练与测试环境。
Waymo 表示，Waymo Driver 已累计完成近 2 亿英里的自动驾驶行驶，成为美国多个主要城市运行体系中的部分，并持续提升道路安全。但公众往往看不到的是，在真正驶上公共道路之前，这套系统早已在虚拟世界中行驶了数十亿英里，反复演练各种复杂、罕见甚至端的交通场景。Waymo World Model 正是支撑这能力的核心基础设施，使自动驾驶系统能够在现实世界之外，提前掌握应对真实世界的能力。
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接下来我们看看 Waymo 世界模型在实际运行中的表现，包括 Waymo Driver 在各种罕见、端边缘场景中的仿真驾驶过程。
涌现的多模态世界知识自动驾驶行业中的大多数仿真模型，都是仅基于自身采集的道路数据从开始训练的。这种式意味着系统只能从有限的真实经验中学习。相比之下，Genie 3 在其庞大且多样化的数据上进行预训练，由此获得了强大的世界知识，从而可以探索车队从未直接经历过的场景。
通过门设计的后训练流程，Waymo 将这些庞大的 2D 世界知识迁移到了 Waymo 硬件套有的 3D 激光雷达输出中。摄像头擅长呈现丰富的视觉细节，而激光雷达则提供了提供了宝贵的互补信号，如精确的度信息。Waymo 世界模型可以跨多种传感器模态生成几乎任何场景 —— 从日常驾驶到为罕见的「长尾」场景。
端天气与自然灾害示例
车辆行驶在覆盖着薄雪的金门大桥上，前置摄像头画面中还能看到 Waymo 的影子；
在端天气中廊坊泡沫板专用胶厂，车辆遭遇龙卷风的情况：
罕见且对安全至关重要的事件
在车辆行驶过程中，鲁莽的驾驶员操作不当，驾着车驶离公路：
行走在道路上，辆故障卡车逆向行驶，堵塞了道路：
遇到诸如大象、长角牛等动物或事物时的罕见情况
车辆行驶在道路上，迎面遇到只大象：
车辆行驶在道路上，pvc管道管件胶与只德克萨斯长角牛相遇：
强大的模拟可控Waymo 世界模型提供了强大的模拟可控。而这仰赖三种主要机制：驾驶行为控制、场景布局控制和语言控制。
驾驶行为控制能够创造个响应迅速的仿真器，遵循特定的驾驶输入。这使得我们能够模拟「如果…… 会怎样」的反事实事件，例如在特定情况下，Waymo 驾驶系统是否可以自信地安全驾驶，而不是让行。
反事实驾驶。下面 Waymo 展示了在过往记录驾驶的原始路径或全新路径下的仿真结果。虽然纯重建式仿真法（例如 3D 斯溅射，或 3DGS）在模拟路径与原驾驶路径差异过大时，由于缺少观测数据而容易出现视觉失真，但基于学习的 Waymo 世界模型凭借其强大的生成能力，仍能保持良好的真实感和致。
场景布局控制允许自定义道路布局、交通信号灯状态以及其他道路使用者的行为。通过这种式，可以通过选择放置其他道路使用者，或对道路布局应用自定义变异，来创建定制场景。
场景布局条件控制遵从
语言控制是 Waymo 世界模型灵活的工具，可以用来调节天中的时间、天气状况，甚至生成成的场景（例如前文展示的长尾场景）。
世界变异：时间
世界变异：天气
行车记录的转换在次风景优美的行程中，人们常会用手机或行车记录仪记录沿途，可能拍到堆积的雪墙，或是夕阳下的速公路。Waymo 世界模型可以将这类，以及任何普通相机拍摄的，转换为多模态仿真，呈现 Waymo Driver 在同场景下的「所见」。Waymo 表示，由于仿真直接来源于真实影像，这过程在真实感和事实准确上达到了水平。
可扩展理些需要模拟的场景可能需要较长时间才能完整呈现，例如在狭窄车道中通行的情况。长时间仿真通常具挑战，因为随着仿真时长增加，计负担加重，同时保持稳定质量也困难。不过，通过 Waymo World Model 的变体，可以在显著降低计量的同时模拟长的场景，并保持真实感与保真度，从而支持大规模仿真。
在变体上进行的长时段仿真（4 倍速）：
通过模拟这些为罕见的情况，Waymo Driver 可以提前为复杂、长尾的驾驶场景做好准备。这能力为自动驾驶系统设立了严格的安全基准，确保其在现实道路上遇到类似挑战之前，已具备应对能力。
本文来源：机器之心廊坊泡沫板专用胶厂
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