Waymo 研发出一套全新计算机模型，旨在更精准解答一个核心问题：自家自动驾驶系统对比人类驾驶员，实际水平究竟如何？
这家隶属于字母表集团的自动驾驶出租车企业，联合代尔夫特理工大学搭建了这套模拟人类驾驶能力的计算模型，并于本周三在《自然・通讯》期刊发布相关研究论文。
Waymo 表示，这套新模型的精准度远超过去数年间使用的旧版本。模型依托主动推理理论框架搭建，该理论认为驾驶员会不断预判各类路况走向，再采取操作，选择安全性最高、局势最可控的行驶方案。
企业称，新模型能帮助团队更清晰地分析，当无人出租车遭遇险情时，人类司机会做出怎样的应对行为。
Waymo 在周三发布的官方博客中写道：“数十年来，汽车行业一直依靠实体碰撞假人与虚拟仿真假人，检测车辆安全配置、硬件品质以及车身结构强度。” 而这套全新模型升级了这套评测思路，可作为自动驾驶系统的行为参照标准，真实还原一名谨慎、驾驶技术合格的普通司机，面对交通冲突时的常规反应模式。
对自动驾驶厂商而言，精准复刻人类驾驶行为的仿真模型是必备基础工具，企业需要依靠它评判无人车在碰撞场景中的表现优劣。当下这个节点推出新模型，对正在多城扩张业务、承受监管部门与民众更多审视目光的 Waymo 而言意义重大。
今年 1 月，加州圣塔莫尼卡一所学校附近发生事故，一辆 Waymo 无人出租车撞到一名孩童。当时企业凭借旧仿真模型得出结论：即便换成专注驾驶的人类司机，撞击速度大约也会达到 14 英里 / 小时；而涉事无人车从 17 英里 / 小时减速后，最终撞击速度仅 6 英里 / 小时，孩童仅受轻伤。目前美国国家公路交通安全管理局与国家运输安全委员会仍在调查这起事故。
Waymo 将新模型命名为 “参照驾驶员”，它和旧模型最大的区别在于：能够还原碰撞发生前一整个过程里人类驾驶员的完整操作。据企业介绍，以往无论是 Waymo 自身还是行业内其他仿真模型，都只局限于模拟险情出现最后一刻、仓促应激的避险动作。
代尔夫特理工大学副教授阿尔卡季・兹戈尼科夫表示，“参照驾驶员” 可以模拟司机在突发路况下内心产生的错愕反应，为自动驾驶系统提供高度贴合真人驾驶状态的评判基准，此前行业始终无法规模化实现这类仿真效果。
Waymo 提到，这套驾驶员模型不止能模拟避险操作，还可适配各式各样道路参与者的行驶行为；同时它适配大规模测试，能够承载数千种路况场景同步推演。
企业官方说明：“该模型可在虚拟环境中复现、评估大量现实里复杂的碰撞事故，以前所未有的速度和效率定位自动驾驶系统需要优化提升的地方。”
Waymo 也欢迎行业各界一同完善迭代 “参照驾驶员” 模型。企业周三宣布，该模型的研究代码将采用学术非商用许可协议开放，可供科研、教学、个人试验以及学术论文撰写使用。