Waymo 準備好迎接冬天了嗎？

在最近的一次全體會議上，Waymo 首席冬季天氣專家向公司所有工程師和產品經理闡述了這一點：如果 Waymo 想要擴展到新城市和新市場，其機器人出租車需要能夠自信、安全地應對雪天。

在運營的最初幾年，Waymo 戰略性地選擇了氣候溫暖、乾燥的城市，例如鳳凰城、洛杉磯、亞特蘭大和奧斯​​汀。但當它在下一階段的擴張中將目光投向包括波士頓、紐約和華盛頓特區在內的許多東海岸城市時，其應對更多惡劣天氣的能力將成為一項關鍵考驗。

“哈哈，問得好。”當我問該公司的天氣產品負責人 Robert Chen 希望何時驗證 Waymo 司機的冬季操作能力時，他說道。 “今年冬天對我們來說將是一個非常重要的季節。我想這就是我現在能說的。”

據了解，無法應對冬季道路可能會影響 Waymo 機器人出租車服務的實用性，從而限制其在新城市的增長。其他人力運輸服務可以在任何天氣條件下行駛。如果 Waymo 想要競爭，它就不能只是一家全天候的機器人出租車公司。

“我認為，在 Waymo，我們真的渴望打造出人們可以信賴和使用的產品和服務，不僅僅是一年中的八個月、九個月、10 個月，而是他們可以在任何時候真正依賴和使用的產品和服務，”陳說。

在某些方面，自動駕駛汽車與人類駕駛員非常相似：它們在能見度良好、道路乾燥且傳感器沒有障礙物的情況下工作得最好。當道路結冰、積雪堆積時，事情就會變得複雜。他說，Waymo 面臨著各種挑戰，從山洪暴發到鳳凰城被稱為“打擊”的沙塵暴，但雪是一個獨特的挑戰。

卡內基梅隆大學自動駕駛汽車技術專家菲爾·庫普曼 (Phil Koopman) 表示，人類駕駛員可以對道路標記和信號做出假設，而對於訓練有素的機器人來說，這些假設可能會偏離目標。雪會遮擋道路標記和街道標誌，使車輛的感知系統更難以安全、準確地做出反應。

“你可能只能看到停車標誌的三分之一，但你知道這是一個停車標誌，”庫普曼說。 “如果機器學習沒有針對部分受阻的停車標誌進行訓練，那麼它可能會出現問題。”

庫普曼補充道，像 Waymo 這樣的系統，擁有一整套冗餘硬件，如激光雷達、雷達和攝像頭，最終必須能夠勝任這項任務。像特斯拉這樣的純攝像頭系統可能存在更多問題。

“對於多傳感器平台來說會更容易，因為相機在吹雪時會遇到很多問題，”他說。 “但如果下雪的話，雷達確實會有所幫助。”

這不僅是技術挑戰，也是數據挑戰。 Chen 表示，Waymo 的數據集中，雪天條件很少見，這使得相關數據非常稀疏——通常不到罕見條件下總駕駛數據的 5%，甚至零頭。

這種稀缺性促使 Waymo 使用創新技術，包括先進的人工智能方法，來利用和分析數據進行開發和驗證，陳表示這正在幫助公司取得進展。 Waymo 已在多雪氣候下行駛了幾英里，包括加利福尼亞州的特拉基、密歇根州和紐約州北部。它還正在丹佛和西雅圖進行測試，但仍有更多工作要做。

陳說，Waymo 的第五代系統可以應對寒冷天氣和小雪，但計劃即將發布的第六代 Waymo Driver 是專門為應對極端冬季條件而設計和測試的。

除了更好的數據之外，Waymo 還在探​​索其他解決方案，以幫助其自動機器人在更順暢的街道上行駛。例如，安裝了小型機械雨刷，以幫助清除車頂激光雷達傳感器上的積雪。還包括更強大的加熱器，以幫助所有傳感器除霜。 Chen 表示，Waymo 當前的系統已經針對結冰路況進行了訓練，可以應對黑冰等挑戰，並援引了去年冬天奧斯汀零度以下的氣溫。他說，車隊中的每輛車在路上都會記錄這些數據，就像移動氣象站一樣。

“假設汽車遇到濕滑的路面，”陳說。 “實際上，它會將這些信息發送給車隊的其他車輛，現在車隊中的其他車輛都知道這個特定位置很滑。”

如果情況惡化到道路變得不安全且大多數人呆在家裡的程度，Waymo 可能會暫時停止服務。此類決定很少見，但如果公眾不出行，則無需讓車輛繼續行駛。當然，每個城市都是不同的：小雪可能會讓一些城市陷入癱瘓，而在另一些城市，交通幾乎不會減慢。

即使雪融化，Waymo 也可以繼續虛擬地開發其功能，使用先進的模擬模型來模擬罕見的條件。陳說，這對於解決數據稀缺問題至關重要。這就是人工智能發揮作用的地方：生成模型和基礎模型被集成到系統中。 Waymo 使用分層模型來區分不同類型的雪（濕雪、粉雪、冰雪等），並將這些信息反饋到訓練管道中。

Waymo 客戶可能還需要一段時間才能體驗他們的第一次雪地機器人出租車之旅。該公司表示將於明年在華盛頓特區開始運營，但尚未確定在東海岸其他城市開展業務的日期。 Waymo 還計劃稍後在倫敦和日本推出。但隨著氣溫下降，風開始在空氣中吹動，陳和他的團隊將做好準備。

“自動駕駛的問題……本身就非常困難，”他說。 “現在加上這些瘋狂的天氣條件。這是一項非常困難的工作。”