Waymo基于超过2亿英里（约3.2亿公里）的无人驾驶运营经验，公布了面向L4（Level 4）自动驾驶AI开发的10项原则。Waymo认为，仅依赖摄像头的技术路线存在明显局限，多传感器融合、HD地图、闭环仿真以及独立验证机制，才是实现无人驾驶安全落地的关键。

据电动车媒体CleanTechnica当地时间8月26日报道，Waymo将“安全”作为所有技术选择的出发点。公司强调，摄像头、激光雷达和雷达的融合感知，是推动无人驾驶实现规模化安全运行的必要条件。

Waymo还对不同传感器的分工作出说明：激光雷达负责提供精确的三维形状信息，摄像头用于识别路牌、信号灯等视觉要素，雷达则可在雨、雾、粉尘等恶劣天气下追踪周边目标的速度和运动状态。Waymo表示，不同传感器之间的冗余与互补，有助于弥补单一传感器的短板。

在Waymo看来，HD地图同样是关键输入。公司称，地图相当于车辆的“记忆”，在能见度较差或道路环境复杂时，能够提供额外信息。通过AI制图系统持续更新地图，车辆可将算力更多集中在绕行路线、临时停车标识等实时变化因素上。

在AI模型架构方面，Waymo表示，正从“多个小模块”转向“更少但规模更大、分工更明确的基础模型”。不过，公司同时强调，不应将所有功能封装进单一黑箱模型。尤其是从原始视频直接输出转向指令的纯端到端方案，由于难以定位失败原因，可能带来额外风险。

为此，Waymo引入了独立的车载验证层。该系统会依据物理规律和交通法规，对车辆规划的行驶路径进行二次校验；一旦识别出碰撞风险或违规行为，就会作为最后一道防线介入。

在仿真环节，Waymo重点强调闭环仿真。与仅回放历史行驶数据的仿真不同，闭环仿真会让周边车辆和行人对车辆行为作出反馈，从而还原更接近真实道路的交互过程。Waymo称，这种方式有助于反复验证罕见且复杂的场景，也可用于强化学习等训练流程。

在评估环节，Waymo同样强调独立性。公司表示，其通过名为“Waymo Critic”的AI评估框架，在真实道路和仿真环境中同步检查安全性与合规性，并覆盖转向、制动平顺性等指标，以避免开发系统“自评”带来的偏差。

在高层推理方面，Waymo引入视觉语言模型（VLM）用于语义理解，例如在面对警察手势等仅靠既有训练数据难以判断的情况时提供辅助。与此同时，Waymo认为VLM并不适合负责实时控制，因此采用“快速的传感器驱动控制”与“较慢的高层推理”相结合的架构。

Waymo还强调，打通道路运营、仿真和评估环节，建立统一的安全治理体系同样重要。公司表示，正将真实道路运营、用户和社区反馈、自动标注、再训练与仿真验证串联起来，构建持续改进系统性能的数据飞轮。

Waymo最后指出，真实的无人驾驶运营经验本身就是不可替代的数据来源。公司认为，仅靠L2辅助驾驶一路演进至L4的路径存在局限；在没有人类监管的情况下，由系统独立承担驾驶责任的实践尤为重要。

此次对外公布开发原则，也被视为Waymo将继续坚持以安全为核心的技术路线，即依托多传感器融合，并结合地图、仿真和独立验证，而非转向以摄像头为主导的单传感器方案。随着相关技术向更多城市和更复杂场景扩展，如何进一步证明其安全性与可扩展性，仍将是后续关注重点。