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田老师认为，物理世界是一个纷繁复杂、灵活多变的环境，属于复杂巨系统，人工智能必须像人一样积累足够的数据才能“见多识广”、“随机应变”，尤其是在自动驾驶这种高安全性要求的行业领域，所以训练数据的规模，即模拟与测试行驶的里程数必须成千上万倍扩张，且成本持续降低，即通过规模来获得物理世界的驾驶经验，让AI变成老司机。

全球AI要闻，Waymo CEO分享，当前AI面对的最大问题和趋势。

美国风险投资公司A16z观察分析，当前大语言模型浪潮中，出现了一场巨大的降成本竞赛。许多人认为这是一种商品化过程，而自动驾驶领域竞争者越来越少，源于该领域对错误的零容忍，要求异常严苛。日前，Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo CEO Dmitri Dolgov与A16z合伙人David George对谈，Dmitri指出Waymo正在构建一个“通用驾驶员”模型。当前乘客叫车服务是最成熟的互联网应用，未来Waymo的AI驾驶员将部署在其他商业应用场景，比如送货、卡车运输、私家车，甚至与Uber合作。之前谷歌母公司Alphabet在财报会上，曾宣布将向Waymo额外投资50亿美元，分多年进行。据Dmitri透露，目前Waymo智能车已经在全自动驾驶模式下行驶了超过1500万英里，在仿真环境中行驶了数百亿英里，持续扩大数据规模。“在模拟传感器、感知现实方面，必须是逼真的。”

Dmitri认为，针对AI的最大问题是，需要将算力、数据、模型的规模提升到下一个数量级，甚至是跨越多个数量级。随之在产品侧迭代、改进应用体验，同步获得用户反馈十分关键。他强调，现在看到一个普遍趋势，训练一个巨大的模型，然后将其提炼成一个小模型，比直接训练小模型效果要好得多。

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