Waymo第六代Driver传感器减少42%成本降至2万美元，极氪制造Ojai专车上路

智驾前沿 2026-06-01 18:29

Waymo第六代Driver硬件上车，Ojai专车开启三城试运营

Waymo于当地时间5月28日正式向用户开放新款Ojai Robotaxi试乘服务，在旧金山、洛杉矶和凤凰城率先部署第六代Waymo Driver硬件。Ojai是Waymo首款从零为Robotaxi场景设计的专用车型，由极氪制造后送往Waymo亚利桑那工厂完成自动驾驶硬件集成。至此，Waymo已在全美11座城市积累超过2000万次全自动驾驶行程，规模化运营数据仍居行业首位。

在硬件层面，第六代Waymo Driver实现了传感器数量的大幅精简。与第五代系统相比，摄像头从29个减至13个，激光雷达从5个减至4个，雷达数量同步减少，整体传感器数量下降42%。Waymo的目标是将单套硬件成本压至20000美元以下，折合约13.6万元人民币，为大规模车队运营提供可持续的单次行程成本结构。

软件架构方面，Waymo联席CEO德米特里·多尔戈夫近期透露，Waymo已转向端到端技术路线，但并非纯粹的端到端黑盒方案。Waymo在云端打造了"多模态世界行为语言模型"作为基座模型，通过VLM引入通用世界知识和语义理解，覆盖驾驶、仿真和评估三类任务，再将教师模型蒸馏至车端部署。这一架构在感知-决策一体化的基础上保留了真实世界的结构化概念，兼顾了端到端的高效性与工程可解释性。

多尔戈夫明确表示，纯粹的端到端方案会给仿真训练带来困难，仿真系统需要生成完整像素世界，训练和评估效率低。Waymo的做法是以端到端为基础，叠加道路、交通标志、限速信息等结构化概念。他同时指出，只做辅助驾驶仅需Driver模型即可解决90%的问题，但要跃过L4鸿沟，还需要Simulator仿真器和Critic价值判断器的配合，L2到L4并非线性升维，而是质变。

在传感器融合路线上，Waymo坚持多传感器冗余方案，未因成本优化而放弃激光雷达。多尔戈夫举例说明，激光雷达曾捕捉到公交车另一侧行人脚部的微弱信号，使系统提前预判行人动向并完成避让，这是纯视觉方案难以实现的。第六代Driver还强化了冬季环境适应性，支持在降雪更多的城市开展全无人运营，传感器的清洁、加热和湿滑路面控制等工程问题也已被纳入技术迭代。

与特斯拉坚持纯视觉方案不同，Waymo选择在传感器冗余中做减法而非归零。特斯拉FSD v12的端到端方案直接输出轨迹，而Waymo在端到端基础上保留了结构化感知输出。这种技术路线的分野背后，是Robotaxi运营场景对安全冗余的更高要求——激光雷达在复杂遮挡场景下的物理探测能力，仍是纯视觉方案需要补齐的能力缺口。

Waymo的传感器成本下探至ADAS级别，对行业供应链具有标志性意义。在美国激光雷达产量远不及国内的背景下，Waymo通过自研硬件和规模化部署实现了成本优化，这为L4级自动驾驶的商业化闭环提供了可行范本。同时，Waymo以50万单/周的速度增长、车队规模达3000辆，并计划年内进入伦敦和东京，2026年有望成为Robotaxi全球化元年。

待解决问题方面，第六代Driver在新城市的泛化仍需要本地数据特调与验证，海外部署还面临监管沟通和公众信任建设等挑战。此外，多尔戈夫透露Waymo系统未来也可部署到私家车上，当Robotaxi一哥考虑进入私家车领域时，L2和L4的商业模式正在走向同一河流，而技术架构的融合与区隔将成为下一阶段的核心博弈点。

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