10月31日訊，自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的先鋒Waymo，作為Alphabet旗下的一員，長(zhǎng)久以來(lái)將其與谷歌DeepMind的緊密合作及深厚的AI研究底蘊(yùn)視為其在自動(dòng)駕駛競(jìng)賽中脫穎而出的關(guān)鍵。如今，Waymo再邁新步，為其機(jī)器人出租車業(yè)務(wù)引入了一種基于谷歌多模態(tài)大語(yǔ)言模型（MLLM）“Gemini”的全新訓(xùn)練模型——“端到端多模態(tài)自動(dòng)駕駛模型”（EMMA）。

Waymo最新發(fā)布的研究論文揭示了EMMA模型的面紗。這一創(chuàng)新的端到端訓(xùn)練模型能夠解析傳感器數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)“自動(dòng)駕駛車輛的未來(lái)行駛軌跡”，從而輔助Waymo的無(wú)人駕駛車輛做出精準(zhǔn)決策，無(wú)論是選擇行進(jìn)路線還是規(guī)避障礙物。

尤為引人注目的是，這是自動(dòng)駕駛領(lǐng)軍企業(yè)首次公開表示計(jì)劃將MLLM技術(shù)融入其核心業(yè)務(wù)，預(yù)示著MLLM的應(yīng)用范圍或?qū)⒊搅奶鞕C(jī)器人、郵件整理及圖像生成等傳統(tǒng)領(lǐng)域，向自動(dòng)駕駛這一前沿陣地拓展。

傳統(tǒng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)往往采用模塊化設(shè)計(jì)，針對(duì)感知、地圖構(gòu)建、預(yù)測(cè)及規(guī)劃等特定功能分別開發(fā)。盡管這種模式在過去取得了顯著成效，但Waymo指出，其存在可擴(kuò)展性問題，模塊間的誤差累積和通信限制影響了整體性能，且面對(duì)新環(huán)境時(shí)適應(yīng)性不強(qiáng)。

Waymo認(rèn)為，像Gemini這樣的MLLM能夠有效解決上述問題。它們作為互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)培育的“通才”，擁有超越常規(guī)駕駛經(jīng)驗(yàn)的廣泛“世界知識(shí)”，并通過“鏈?zhǔn)酵评怼钡认冗M(jìn)技術(shù)展現(xiàn)出強(qiáng)大的邏輯推理能力，能夠模仿人類思維，將復(fù)雜任務(wù)分解為邏輯步驟。

據(jù)Waymo介紹，EMMA模型在應(yīng)對(duì)復(fù)雜交通環(huán)境時(shí)表現(xiàn)出色，如動(dòng)物穿越道路或道路施工等情況，都能為無(wú)人駕駛汽車規(guī)劃出合理的行駛路徑。

值得注意的是，特斯拉等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也在積極開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車的端到端模型。特斯拉CEO埃隆·馬斯克曾宣稱，其最新版本的FSD 12.5.5采用了“端到端神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”AI系統(tǒng)，直接將攝像頭圖像轉(zhuǎn)化為駕駛決策。

盡管Waymo在部署無(wú)人駕駛車輛方面領(lǐng)先于特斯拉，但它同樣對(duì)端到端系統(tǒng)抱有濃厚興趣。Waymo表示，其EMMA模型在軌跡預(yù)測(cè)、物體識(shí)別和道路理解方面取得了優(yōu)異成績(jī)。

然而，EMMA也面臨挑戰(zhàn)。Waymo承認(rèn)，在將模型投入實(shí)際應(yīng)用前，還需克服一些障礙，如EMMA目前無(wú)法整合來(lái)自激光雷達(dá)或雷達(dá)的3D傳感器輸入，原因是“計(jì)算成本過高”，且僅能處理有限數(shù)量的圖像幀。

此外，研究論文中未提及的一個(gè)潛在風(fēng)險(xiǎn)是，像Gemini這樣的MLLM可能會(huì)產(chǎn)生“幻覺”，這對(duì)于容錯(cuò)率極低的無(wú)人駕駛汽車而言是極大的挑戰(zhàn)。因此，在MLLM能夠大規(guī)模應(yīng)用于自動(dòng)駕駛之前，仍需開展更多深入研究。