Waymo 揭开自动驾驶计算黑盒
A look under our trunk: what's in our compute
作为 Waymo Driver 的大脑，计算系统负责将原始传感器数据转化为实时驾驶指令。我们基于超过 2 亿英里的全自动驾驶经验，围绕响应速度、坚固耐用和冗余安全三大核心需求，重新设计了硬件、传感器与算法。从自研的 5nm ASIC 芯片到与 AMD、NVIDIA 等合作伙伴的深度协作，我们打造了一套专为车规级环境定制的异构计算架构。这套系统不仅能在极寒或酷热中保持峰值性能，还能在毫秒级内完成从感知到决策的闭环，确保在没有人类接管的情况下安全运行。
因为没有任何人类可以接管，主动安全机制和冗余设计必须原生内置于我们的计算系统之中。
- xnx
抱歉又要重复一遍，但很难说清楚 Waymo 在各个方面领先多少：传感器、车辆、训练数据、服务市场、仿真、基础设施、运营、监管。
他们发展迅速，但我确实好奇他们眼中的瓶颈是什么：市政审批、训练、还是制造？游说活动在一些最大、最重要的城市（如纽约、芝加哥、华盛顿特区）拖慢了自动驾驶的部署，这真的非常遗憾。
- p-o
他们的技术确实令人印象深刻，可惜没能独占所有媒体聚光灯。
我不知道未来是否真的能实现，但如果实现了，如果是 Waymo 做到的，我也不会感到惊讶。
- arjie
非常酷。说实话，我原本以为他们用的是通用硬件，但这其实没什么理由。芯片很棒。很多大公司都为这类应用自研芯片，这点挺有意思的。我差点就弄到几颗意外被清算的 MTIA 芯片，可惜手速太慢。
我很好奇这颗芯片怎么样，以及针对它进行开发的体验如何。
如果能看看这些人在开发工具方面搞出了什么就更好了，毕竟谷歌向来以优秀的开发者体验著称（往往优秀到让前谷歌员工离开了“外骨骼”就寸步难行）。