自動駕駛公司 Waymo 在安全研究上又邁出了一步。該公司在 《自然·通訊》 期刊上發表了一篇新論文，詳細介紹了一個名為 ReD（Reference Driver，參考駕駛員）的計算機認知模型。這個模型的核心任務是模擬人類駕駛員在道路上遇到意外情況時，如何做出瞬間決策來避免碰撞。
Waymo 在構建虛擬系統以幫助其自動駕駛車輛理解真實世界方面經驗豐富。此前，它曾創建逼真的三維世界來預測自然災害和極端邊緣場景，甚至還模擬過一個高度專注的虛擬駕駛員，與自己真實的自動駕駛系統在模擬場景中對決，看誰更擅長避免事故。而此次的 ReD 模型，則更像一個行為上的“碰撞測試假人”。傳統汽車工業用物理假人來評估車輛的結構安全，而 ReD 模型則用來評估自動駕駛系統在多大程度上能從根本上避免陷入危險境地。
該模型是 Waymo 與荷蘭 代爾夫特理工大學 合作開發的。其技術基礎是一種名為 “主動推理” 的神經科學框架，該框架的核心原則是：人類大腦會持續不斷地努力，將隨時間推移遇到的“意外感”最小化。ReD 模型通過疊加多種人類認知特徵來模擬駕駛員如何處理這種壓力。
例如，人類在判斷縱向威脅時，主要依賴物體在視野中變大的速度，即“逼近感”。Waymo 的模型複製了這一點，使其在遠距離判斷速度時，會像真人一樣感到困難。模型還內置了一個“交通規範”過濾器，會傾向於預測其他車輛遵守規則，直到它明確觀察到有車輛違反了交通規範。最關鍵的是，它會像人類駕駛員一樣評估意外事件：一旦某個意外帶來的衝擊感達到特定閾值，表明當前駕駛計劃可能失敗，模型就會觸發對駕駛策略的重新評估。此外，模型甚至考慮到了人類用單腳操作油門和剎車踏板的習慣，在兩者切換時引入了 0.2 秒 的停頓。
Waymo 首席安全官 Mauricio Peña 表示，評估自動駕駛安全是多方面的，理解人類如何處理衝突是其中關鍵的一環。通過建立這個關於合格人類反應的參考模型，可以幫助行業朝著一個共享的、有科學依據的碰撞避免行為評估方法邁進。代爾夫特理工大學的助理教授 Arkady Zgonnikov 則指出，通過將模型建立在主動推理之上，他們實現了對人類碰撞反應的全面模擬，能夠模擬駕駛員在衝突中感受到的內在“意外”，這為自動駕駛系統提供了一個更接近人類的基準，而這一點在以前是無法大規模自動實現的。
與僅模擬緊急情況的傳統安全模型不同，Waymo 稱 ReD 具備“主動避險”能力。它能通過持續計算意外感並最小化自由能，來提前預判風險，並在局勢升級為衝突之前就調整駕駛行為。
為了推動整個自動駕駛行業向前發展，Waymo 正在積極與研究人員、監管機構以及 SAE（國際自動機工程師學會）等標準組織合作，旨在圍繞這類參考模型達成共識。其最終目標是讓行業對什麼是“謹慎且合格”的人類反應形成一個共享的、有科學依據的定義。為此，Waymo 決定將 ReD 模型開源，公開提供給任何有興趣進行測試的人。這不僅是 Waymo 日益增長的同行評審研究成果中的最新一項，也彰顯了其在建立行業安全標準方面的野心。