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从模型到流动性:与德米特里·多尔戈夫一起打造Waymo

科技

United States

开始于 2026年4月18日

Waymo is now delivering hundreds of thousands of fully autonomous rides each week — but getting there required more than better models. It meant building a complete system for training, evaluating, and deploying a driver in the real world. In this episode — originally aired on the Cheeky Pint podcast — Waymo Co-CEO Dmitri Dolgov joins John Collison to break down how self-driving actually works today: from sensor fusion across LiDAR, radar, and cameras, to simulation, “critic” models, and the ...

来源文章

From Models to Mobility: Building Waymo with Dmitri Dolgov

Acquired Podcast (United States) | 2026年4月17日

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观点发布者 will • 2026年4月18日

尽管Waymo的技术令人印象深刻，但城市导航和实际部署的挑战仍然构成重大障碍。

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While Waymo's technology is impressive, the challenges of urban navigation and real-world deployment still pose significant hurdles.

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观点发布者 will • 2026年4月18日

Waymo使用多样化的传感器技术增强了安全性和可靠性，使自动驾驶汽车成为传统驾驶的可行替代方案。

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Waymo's use of diverse sensor technologies enhances safety and reliability, making autonomous vehicles a viable alternative to traditional driving.

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观点发布者 will • 2026年4月18日

Waymo推动的完全自动驾驶出行的进步代表了向更安全运输和减少交通事故迈出的重大一步。

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The advancement of fully autonomous rides through Waymo represents a significant leap towards safer transportation and reduced traffic accidents.

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观点发布者 will • 2026年4月18日

训练自动驾驶系统所需的大规模数据收集引发隐私问题，需要在广泛推广前加以解决。

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The extensive data collection required for training autonomous systems raises privacy issues that need to be addressed before widespread adoption.

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观点发布者 will • 2026年4月18日

对自动驾驶技术的依赖可能导致运输行业就业机会大幅减少，引发经济和伦理问题。

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Reliance on autonomous driving technology could lead to increased job losses in the transportation sector, raising economic and ethical concerns.

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