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今天凌晨，谷歌DeepMind发布了世界通用大模型Waymo，主要用于训练自动化驾驶。
Waymo基于Genie 3开发而成最强的是，可以凭空模拟所有现实世界场景，例如，暴风雪、暴雨、洪水、龙卷风各种交通意外等。
而这些场景与真实世界几乎没有任何差别，26年前的科幻电影《黑客帝国》终于成为现实了。
咱们知道自动驾驶难，难就难在现实路况太复杂，你没法真让车去撞一遍来学习对吧。
所以Waymo想了个招，既然现实里跑不过来，那就去虚拟世界里狂奔。谷歌公布了一组数据挺吓人的，截止到2026年2月，Waymo的自动驾驶系统已经跑了快2亿英里的完全无人驾驶里程。
例如，我们开车时候最怕的就是突然冲出来一辆汽车，Waymo已经可以轻松应对这个场景了。
恶劣的暴风雪天气。
龙卷风天气。
模拟行驶在金门大桥。
洪水场景。
就连一个人装扮成霸王龙这种恶搞场景也能模拟。
以前的训练模型就像是个死脑筋的书呆子，只见过它开过的路，没见过的就傻眼了。而Waymo这种真实模拟训练就带来非常炸裂的效果，就像在真实世界开过了一样。
而且它不仅仅是看起来像那么回事，它是真懂。能生成摄像头拍到的画面，还能生成激光雷达的数据。
摄像头像人的眼睛，看东西清楚但有时候会迷糊，激光雷达就像是蝙蝠的声呐，不管白天黑夜多远都能精准测距。
这模型能把这两种感觉都模拟出来，就像是把虚拟世界里的触觉、视觉都给你配齐了。
所以不管是大白天突然下暴雨，还是夜晚视线不好的时候，AI都能在里面练得炉火纯青。
更有意思的是，这东西特别听招呼。以前搞仿真，改个场景参数跟做实验似的麻烦。
现在，Waymo有超强的可控性。就是你想让仿真场景变成什么样，就能变成什么样，主要靠三种方式来控制，用起来特别灵活。
第一种是驾驶行为控制：相当于给这个仿真系统定好驾驶规则，它就能跟着做，还能模拟各种假设场景。
比如有个场景里，Waymo车本来是避让状态，我们可以假设一下，如果它不避让，反而更果断地行驶，能不能保证安全。
这种“反事实”模拟，能帮工程师找到最安全的驾驶策略，避免现实里出现意外。
这就好比是拥有了读档重来的超能力，每次犯错都能重来，直到找到那个最完美的解法。
也可以说训练者就像电影《黑客帝国》那样，有了操控现实世界的能力，可以随意更改场景。
第二种是场景布局控制：你可以随便改道路的样子，调整红绿灯的状态，甚至控制其他车辆、行人的行为。
比如你想模拟一个路口有很多行人闯红灯的场景，或者想改一下道路的宽度，打造一个狭窄车道会车的场景，都能轻松做到，相当于可以自定义各种考试场景，让自动驾驶系统反复练习。
第三种是文字指令控制，也是最灵活的一种。你不用搞任何复杂操作，就用文字描述，就能调整场景。
比如你想把场景改成黎明、正午或者深夜，想改成下雨、下雪或者大雾天气，甚至想直接生成一个全新的场景，只要用文字说清楚，它就能立马生成，普通人也能轻松上手。
还有一个功能我觉得特别实用，就是它能吃进普通的视频，然后直接把它消化成仿真场景。
以后咱们开车出去玩，拍的风景视频，传给它，它就能立马还原出一个一模一样的虚拟世界，让Waymo的司机进去练手。
这意味着以后不管是谁，只要你有视频素材，理论上都能帮AI进化。这种把现实直接复刻进虚拟的能力，让整个训练的真实度上了一个大台阶。
可能有人会担心，这么逼真的仿真，运算起来会不会特别费钱、特别慢？毕竟有些场景需要模拟很长时间，比如在狭窄车道里慢慢会车，模拟的时间越长，运算难度就越大，还容易出现画面失真。
Waymo早就想到了这一点，他们做了一个高效优化版的世界模型，能在大幅减少运算量的同时，保证场景的逼真度，还能模拟更长时间的场景。
不得不说，Waymo真的是一夜把自动化驾驶模拟玩明白了。
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