Waymo 的 AI 主管將於 9 月 14 日星期一在 r/MachineLearning 舉辦線上問答活動，探討基礎模型、模擬以及其自主駕駛系統的擴展。本次討論涵蓋多模態與端到端架構，以及全自動車輛的驗證等議題。此次問答活動提供了關於從模組化堆疊過渡到端到端架構的 Level 4 自主駕駛所面臨實際挑戰的寶貴見解。它突顯了 Waymo 如何利用大規模模擬和基礎模型來處理邊緣案例，並驗證商業部署所需的安全性。討論重點在於第六代 Waymo Driver 'Ojai'，該系統整合了專用的硬體與軟體以進行閉環機器人協調。來自社群的關鍵技術問題包括強化學習的角色、路徑規劃演算法以及感測器融合權重等。

事件背景

端到端自主駕駛模型旨在將原始感測器輸入直接映射為駕駛動作，有望取代傳統的感知、預測和規劃堆疊。基礎模型正越來越多地應用於此領域，以提升在多樣化真實世界駕駛場景和邊緣案例中的泛化能力。

社群觀察

社群成員熱切想知道 Level 5 自主駕駛何時到來，以及端到端模型在安全性和數據需求方面與傳統堆疊相比有何差異。具體的技術問題集中在強化學習的使用、路徑規劃演算法，以及遠端協助操作員如何與車輛互動。