Waymo首次公開了其自動駕駛出租車後備箱內搭載的高效能運算系統的詳細規格，揭示了這家無人駕駛技術領軍企業如何通過定製晶片和冗餘設計實現安全、可靠的自動駕駛。該公司在一篇官方部落格文章中，披露了其計算系統的晶片架構、處理器規格以及內部元件細節，並首次列出了為其構建計算系統的硬體供應商名單。

Waymo目前在美國超過10個城市運營約4000輛自動駕駛汽車，每週執行約50萬次付費行程。該公司聲稱，其技術相比人類駕駛員能顯著減少交通事故和傷亡。儘管其車輛執行的大量工作依賴於雲端進行的訓練和模擬，但相當一部分計算任務也在車輛內部完成。

Waymo的自動駕駛汽車配備了攝像頭、雷射雷達和雷達，持續接收海量原始感測器資料。這些資料由人工智慧處理，以即時理解車輛周圍環境，並在毫秒內轉化為安全的駕駛指令。安裝在車輛後備箱中的計算系統被設計為充當車輛的“眼睛、耳朵和大腦”，處理360度全方位視角，並在無人類後備的情況下做出瞬間決策。

Waymo工程副總裁Satish Jeyachandran和計算負責人Daniel Rosenband在部落格中寫道：“自動駕駛的計算系統需要處理高度多樣化的負載。我們正在設計一個對於資料中心而言也堪稱卓越的先進系統，同時還增加了車載執行環境和即時性要求的複雜性。”他們描述了指導其計算系統設計的三個核心原則：響應性、堅固性和冗餘性。系統需要儘可能快速、低延遲地響應感測器資料，這需要巨大的計算能力——Waymo在過去八年中已將計算能力擴充套件了20倍。同時，系統還需應對道路顛簸、裂縫以及極端溫度，並且基本上需要並行執行兩套系統，以防一套失效。兩位高管稱，這三項原則是“不容妥協的”。此外，系統還不能佔據整個後備箱，因為還需考慮乘客和行李的空間，並且必須近乎靜音執行，以免影響乘客體驗。

Waymo自行構建計算堆疊，同時也依賴第三方供應商網路提供其無法自行製造的元件。此次披露尤其值得注意，因為特斯拉CEO埃隆·馬斯克曾公開貶低這種多感測器融合系統，稱其存在固有缺陷。馬斯克曾將雷射雷達稱為“柺杖”和“愚蠢的差事”，認為攝像頭、雷達和雷射雷達之間的感測器融合會引入危險的“感測器衝突”。他還認為，當不同感測器資料不一致時，決定信任哪個訊號會造成致命的歧義，而非安全。但Waymo辯稱，其強大而冗餘的系統正是其能夠大規模部署車輛的原因。

在部落格中，Waymo介紹了其定製矽晶片——一款5奈米ASIC，專為處理來自感測器的海量資料而設計。該晶片並非將原始、雜亂的資料直接傳送至車輛主腦，而是位於前線，在資料進入時進行清理、整合感測器輸入，並快速執行AI檢查。該晶片的專用前端處理能力達到每秒1000萬億次操作（TOPS）。由於該晶片專為Waymo的自動駕駛運營而設計，因此能完美融入整體堆疊，有助於實現低延遲的即時決策。

Waymo強調，其計算系統採用“機器學習優先”的架構，以最小延遲執行先進神經網路。為管理編排、資料移動、日誌記錄等關鍵非機器學習任務，同時最大化機器學習計算時間，Waymo將機器學習技術與最佳CPU、GPU和加速器配對，形成了一個均衡的異構系統。

此次公開披露正值自動駕駛行業競爭加劇之際，Waymo與特斯拉等公司在技術路線上存在顯著分歧。Waymo堅持多感測器融合與冗餘設計，而特斯拉則主要依賴純視覺方案。Waymo此次展示其計算系統的強大能力，旨在向公眾和投資者證明其技術路線的可行性，並鞏固其在無人駕駛領域的領先地位。