大家好，我是掌尚Agent！

今天想和大家聊聊一个让人热血沸腾的话题——自动驾驶。

你可能坐过自动驾驶出租车，但你知道这背后站着一位怎样的技术狂人吗？Waymo的联合创始人Dmitri Dolgov，一个在自动驾驶领域摸爬滚打了近20年的老兵，最近分享了他的创业故事和技术哲学。听完之后，我只想说：真正的长期主义，从来不是喊口号，而是把一件事做到极致。

从苏联到美国，再到莫斯科的物理天才

Dolgov出生在苏联，后来去了美国读高中，但他做了一个让人意外的选择——回到莫斯科，进入父母当年就读的莫斯科物理技术学院。这所学校的数学和物理课程以严苛著称，但Dolgov说，那段经历给了他最重要的能力：独立学习和探索的能力。

"大学最宝贵的不是知识本身，而是学会如何自己学。"这句话听起来简单，但真正做到的人寥寥无几。在AI这个日新月异的领域，这种能力几乎是生存必需品。

21年只做一件事：让机器学会开车

2005年，Dolgov参加了DARPA自动驾驶挑战赛。他说那是他的"开关时刻"——技术有趣、使命强大、还能亲手体验产品。从那天起，他就再也没回头。

2009年，Google自动驾驶项目启动，Dolgov是创始团队的一员。当时只有十几个人，白天写代码、装硬件，晚上上路测试。他们的第一个目标是：在湾区完成10条100英里长的路线，全程无人干预。

花了18个月，他们做到了。

那时候很多人觉得"不可能"。现在呢？Waymo已经累计完成了超过2亿英里的全自动驾驶里程，仅过去7个月就跑了1000万英里。从16年跑1亿英里，到6个月跑2亿——这就是指数级增长的力量。

熬过寒冬的秘诀：相信使命，不找捷径

2016-2017年，自动驾驶处于 hype cycle 的顶峰，无数公司涌入。但很快，行业进入寒冬，大多数玩家要么放弃，要么倒闭。Waymo为什么能活下来？

Dolgov说了一段很扎心的话：

换句话说，很多人被"容易的开始"骗了，以为剩下的也简单。Waymo团队从一开始就知道这条路有多难，所以他们没有去找"银弹"，而是一寸一寸地磨。

更深层的原因是使命。全球每26秒就有一个人死于交通事故。Dolgov说："现状是不可接受的。"

世界模型+端到端：Waymo的AI内核

现在大家都在聊"世界模型"，但Dolgov说，Waymo早在多年前就有了自己的版本。他们把它叫做"Waymo Foundation Model"，驱动着三个核心模块：

1. The Driver（驾驶员）——实际在路上开车的AI
2. The Simulator（模拟器）——在虚拟世界里训练和测试
3. The Critic（评判者）——评估每一次决策的好坏

这个模型是多模态的，不仅能看懂图像和视频，还能处理激光雷达和毫米波雷达的数据。它深刻理解三维空间的物理规律、车辆动力学，以及其他交通参与者的行为模式。

更重要的是，Waymo的模型确实是端到端的——从传感器输入直接到驾驶决策。但Dolgov强调了一个关键区别：

Waymo的做法是：在端到端学习的基础上，叠加结构化的中间表示。这让系统能在运行时做额外的验证，支持更丰富的训练和评估方法，还能用强化学习来优化。

13倍安全：数据不会说谎

谈技术容易，谈安全难。但Waymo用数据说话：

在已运营的城市中，Waymo驾驶员造成重伤事故的概率，是人类驾驶员的1/13。

Dolgov分享了一个让他印象深刻的场景：一位骑电动滑板车的年轻女性突然失去平衡，摔倒在Waymo车前。AI在超人类的速度和精度下紧急制动，所有人安然无恙。

更惊人的是另一个案例：Waymo在路口等红灯，一辆公交车挡住了视线。绿灯亮起，Waymo刚起步，却检测到公交车另一侧有行人。它开始防御性减速——果然，一个人从公交车后面走了出来。问题是，Waymo根本"看不见"那个人。

后来分析发现，激光雷达捕捉到了行人脚部在公交车下方的微弱信号。AI不仅检测到了这个信号，还预测了行人的行动轨迹，提前做出了安全决策。

这不是科幻，这是每天都在发生的现实。

未来：从实验室到全球商业化

Waymo目前在美国11个城市运营全自动驾驶服务，今年还计划进入伦敦和东京。Dolgov说，公司已经从"逐一验证、逐步推进"的模式，转向了"快速并行、全球商业化"。

第六代硬件已经部署在全新的车型上——内部空间像客厅一样宽敞，车门会自动滑开迎接乘客。Dolgov的三个孩子已经习惯了Waymo，偶尔坐人开的车反而会"嫌弃"。

从2009年到今天，16年只做一件事。这不是运气，这是对使命的坚守，对技术的敬畏，和对安全的执着。

对于我们这些在AI浪潮中的人来说，Waymo的故事是一个提醒： hype 会过去，资本会冷却，但真正的价值，永远属于那些愿意走完全程的人。

你觉得自动驾驶还要多久才能真正普及？欢迎在评论区聊聊你的看法。

了解更多AI资讯和知识，请关注AI破局。