Waymo全球运营全景图,周订单量突破45万单,当前覆盖凤凰城、旧金山、洛杉矶、奥斯汀、亚特兰大与硅谷
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图 2.1:按生活评估的国家排名(第1部分) 盖洛普世界调查(2023–2025)
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图 2.2:按年龄组的生活评估,盖洛普世界调查(2006–20)
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图 2.7:按年龄组划分的移动互联网接入和任何社交媒体使用情况,盖洛普世界调查(2017-2025)
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表2.2:25岁以下人口幸福感的变化 加尔布调查世界民意调查(2006-2011至2020-2025)
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Waymo 通过多模态大语言模型(MLLM)Gemini,探索纯视觉端到端架构,并推出专门用 于自动驾驶的端到端模型—EMMA。该模型的核心研究包括端到端学习和思维链推理,旨 在优化自动驾驶决策。EMMA 的输入端包括传感器和非传感器输入。传感器输入方面,由 于MLLM 的限制,Waymo 仅采用环视摄像头采集环境信息,因此 EMMA 的输入仅包括视 觉数据。非传感器输入则包括高层次的指令命令(如左转、右转等)和历史车辆状态集合, 后者以 BEV(鸟瞰视图)空间下的一组路径坐标点表示。EMMA 的输出包括车辆的运动轨 迹、
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