Waymo Представила «Reference Driver»: Новый Компьютерный Образ Человеческого Вождения Для Оценки Автономных Систем

Ключевые выводы

  • Waymo совместно с TU Delft создала модель «Reference Driver», способную предсказывать действия человека за секунды до столкновения.
  • Новая модель построена на принципе активного вывoждения, что делает её точнее прежних симуляций, сосредоточенных лишь на реакциях в последний момент.
  • Код модели открыт для академических целей, что открывает путь к совместным исследованиям и улучшению тестирования автономных систем.
Waymo стремится понять, как обычный водитель реагирует на опасные ситуации, и сравнить это с поведением её роботакси. Новый «Reference Driver» – важный шаг к более честным и прозрачным проверкам безопасности автопилотов.

Что такое «Reference Driver» и зачем он нужен?

В начале 2024 года компания Waymo вместе с Техническим университетом Делфта (TU Delft) опубликовала в журнале Nature Communications статью о новой компьютерной модели, которую они назвали «Reference Driver». Это не просто очередной симулятор, а попытка воссоздать в виртуальном пространстве то, как человек планирует свои действия задолго до того, как наступит конфликт на дороге.

Традиционные модели в индустрии автопилотов концентрировались на «последних секундах» – как водитель отреагирует, когда уже видит препятствие. Waymo утверждает, что их новая модель учитывает процесс предвидения: водитель «представляет» несколько вариантов развития событий и выбирает самый безопасный.

Такой подход называется активным вывoждением (active inference). По сути, система постоянно сравнивает предсказанные будущие состояния с тем, что происходит в реальном времени, и корректирует свои действия, стремясь к предсказуемому и безопасному результату.

Для автопроизводителей и регуляторов это значит, что теперь есть более достоверный «бенчмарк», позволяющий сравнивать, насколько роботакси умеет действовать так же, как осторожный человек.

Как «Reference Driver» отличается от прежних моделей?

Старые версии модели Waymo (и аналогичные у конкурентов) фокусировались на том, что происходит в момент, когда водитель уже «свидет» опасность – тормоз, уклонение, рывок руля. Они не учитывали, что реальный человек обычно заранее «замечает» конфликт, меняет скорость или перестраивается, пока ещё есть время.

Новая модель способна «симулировать внутреннее удивление» водителя, когда возникает неожиданность. Это позволяет оценить, насколько быстро автопилот реагирует по сравнению с тем, как поступил бы обычный водитель за 2–3 секунды до столкновения.

По словам Аркадия Згонникова, ассистент‑профессора TU Delft, такой уровень детализации «был невозможен для автоматизации в масштабе до сегодняшнего дня».

Кроме того, Reference Driver адаптируется под разные типы дорожных пользователей – от пешеходов до велосипедистов, а не только под «избегание столкновения».

Почему это важно сейчас?

В начале 2026 года один из роботакси Waymo сбил ребёнка возле школы в Санта‑Монике. Компания опиралась на старую модель, заявив, что «внимательный» водитель мог бы нанести удар только со скоростью 14 миль/ч. На деле роботакси ударил ребёнка со скоростью 6 миль/ч, после того как замедлился с 17 миль/ч. Инцидент всё ещё расследуется NHTSA и NTSB.

Случай показал, что без точного понимания «человеческой» реакции сложно оценить, насколько автопилот соответствует требованиям безопасности. Reference Driver предназначен исправить эту брешь, дав более полную картину о том, как водитель мог бы действовать в такой же ситуации.

Компания находится в процессе масштабирования сервисов в новые города, а общественное и регуляторное давление растёт. Наличие открытой модели, которую могут исследовать независимые эксперты, повышает доверие к системе.

Технические детали модели

Reference Driver построен на базе методов машинного обучения, обученных на огромных датасетах реального вождения. Основные шаги:

  • Сбор телематических данных (скорость, угол руля, ускорение) и видеоматериалов с множества автомобилей.
  • Разметка конфликтных ситуаций (пешеход переходит дорогу, внезапный тормоз впереди и т.д.).
  • Обучение сети предсказывать «внутренний сигнал удивления» (surprise) за несколько секунд до события.
  • Валидация модели на тестовых наборах, содержащих тысячи сценариев из разных стран.

Результат – модель, способная генерировать «поведенческий профиль» человека, который можно сравнивать с действиями автономного автомобиля в той же виртуальной среде.

Открытый доступ к коду и дальнейшее сотрудничество

Waymo решила выпустить код модели под академической, некоммерческой лицензией. Это значит, что университеты, исследователи и даже независимые инженеры могут скачать, протестировать и доработать модель для своих задач. Такой «open science» подход призван ускорить развитие методов оценки безопасности ИИ‑систем в транспортной сфере.

Компания призывает к совместным проектам, где исследователи смогут добавить новые дорожные сценарии, расширить набор типов участников движения (например, электросамокаты) и улучшить точность предсказаний.

Что даст промышленности?

1️⃣ **Более честные сравнения** – автопроизводители смогут сравнивать свои системы с «реальным» человеческим поведением, а не только с искусственно смоделированными «последними мгновениями».
2️⃣ **Ускоренный процесс валидации** – симуляции с Reference Driver позволяют оценить тысячи сценариев за несколько часов, а не месяцы реального тестирования.
3️⃣ **Прозрачность для регуляторов** – открытый код даёт возможность проверять, как именно система делает выводы о безопасности.

Справка

Waymo – подразделение Alphabet, основанное в 2009 году, первое в мире полностью автономное коммерческое сервис‑решение (роботакси). За годы компании накоплен более 20 млн миль без водителя, она оперирует в нескольких американских городах.

Alphabet Inc. – материнская компания Google, владеющая широким спектром технологических продуктов, включая Waymo, Google Search, YouTube и другие.

TU Delft (Технический университет Делфта) – один из ведущих европейских университетов в области инженерии и компьютерных наук, активно работает в сфере автономных систем и искусственного интеллекта.

Active inference (активное вывoждение) – теоретический подход в нейробиологии и ИИ, где система постоянно предсказывает будущие состояния и минимизирует разницу между предсказанием и реальностью, тем самым «выбирая» действия.

NHTSA (National Highway Traffic Safety Administration) – федеральное агентство США, отвечающее за безопасность дорожного движения, включая расследования ДТП с участием автопилотов.

Reference Driver открывает новую страницу в проверке автопилотов: теперь можно сравнивать их с тем, как реально думает и действует человек. Для всех, кто следит за будущим транспортных технологий, это значит больше данных, меньше догадок и, в конечном счёте, безопаснее дороги.

Интересно почитать :

Cameo и TikTok объединились: как интеграция поможет блогерам зарабатывать больше
в 2025 году
Cameo и TikTok объединились: как интеграция поможет блогерам зарабатывать больше в 2025 году

Ключевые выводы Cameo интегрировал сервис заказа персонализированных видео в приложение TikTok для создателей из США. Цель партнёрства — увеличить доходы блогеров и упростить для фанатов процесс заказа видео прямо из …

Эффективная вентиляция в жарком климате: как новый DOAS от Transaera экономит
энергию и борется с плесенью
Эффективная вентиляция в жарком климате: как новый DOAS от Transaera экономит энергию и борется с плесенью

Ключевые выводы Традиционные системы кондиционирования в жарких регионах работают в режиме «охлаждения + обезвлаживания», что сильно повышает энергопотребление. DOAS‑unit от Transaera удаляет до 100 lb (≈45 kg) влаги в час, …

WordPress интегрировал чат-бота Claude для анализа сайтов и управления контентом
WordPress интегрировал чат-бота Claude для анализа сайтов и управления контентом

Ключевые выводы WordPress начал публичное тестирование интеграции с ИИ-системой Claude от Anthropic Чат-бот получает доступ к данным сайта в режиме «только чтение» без прав редактирования Функция помогает анализировать трафик, управлять …

Golden Child — новый игрок в премиум‑пищу для собак, получивший $37 млн
инвестиций
Golden Child — новый игрок в премиум‑пищу для собак, получивший $37 млн инвестиций

Ключевые выводы Golden Child запускает два продукта — замороженный свежий рацион и жидкий топпер “drizzle”, рассчитанные на подписку. Компания привлекла $37 млн от Redpoint Ventures, Atomic и других, позиционируя себя …

SusHi Tech Tokyo 2026: как конференция меняет правила игры в стартап‑экосистеме
Японии
SusHi Tech Tokyo 2026: как конференция меняет правила игры в стартап‑экосистеме Японии

Ключевые выводы Конференция соберёт 60 000 человек, 750 выставочных стартапов и более 10 000 заранее запланированных бизнес‑встреч. Официальное приложение работает как AI‑матчмейкер: профиль, рекомендации, прямой чат и бронирование комнат. На …

Snap Map добавил «Лояльность к месту»: бейджи‑знак отличия для самых частых
посетителей
Snap Map добавил «Лояльность к месту»: бейджи‑знак отличия для самых частых посетителей

Ключевые выводы Snapchat запустил функцию «Place Loyalty», которая показывает ваш ранг среди самых частых посетителей места на Snap Map за последний год. Пользователи получают золотой, серебряный или бронзовый бейдж в …

ФильтрИзбранноеМеню43750 ₽
Top