3月26日，嵌入式人工智能公司Wayve推出GAIA-2，这是其业界领先的辅助和自动驾驶视频生成世界模型的最新版本。在GAIA-1（第一个自动驾驶生成世界模型）成功的基础上，GAIA-2在合成视频数据生成方面引入了更大的多样性、真实性和控制力。这款由人工智能驱动的离线工具将加速Wayve端到端驾驶人工智能软件的开发和验证。

图片来源：Wayve

生成世界模型正在改变自动驾驶的发展，它提供了一种高效、安全、可扩展的解决方案来增强传统的现实世界数据收集，以训练和评估人工智能驾驶模型。与通用文本或视频生成模型不同，GAIA-2专为辅助驾驶和自动驾驶而设计，可在多个摄像头视点之间保持一致性，并生成不同的地理位置和驾驶条件。

GAIA-2引入了关键的进步，增强了其支持先进驾驶技术训练和验证的能力：

增强对驾驶动态的细粒度控制：GAIA-2能够控制自车行为、其他道路代理的行为以及道路配置（车道结构、交叉路口和人行横道）、天气和时间等环境因素，从而实现更大的场景生成。

扩展多样性：GAIA-2在来自多个国家（英国、美国和德国）、各种车辆平台（汽车和货车）以及各种传感器配置和帧速率的大规模精选数据集上进行训练。这使模型能够生成逼真、适应性强且极端情况丰富的合成数据，与现代软件定义车辆架构上的环绕摄像头设置保持一致。

多摄像头空间和时间一致性：GAIA-2确保多个摄像头视点的空间和时间一致性，提供驾驶环境的环视视角。这对于训练和测试驾驶辅助和自动驾驶AI至关重要，因为它复制了当今这些系统中使用的真实多摄像头设置。

提高安全性

在公共道路上部署驾驶辅助和自动驾驶系统之前，系统开发人员必须在日常和安全关键驾驶场景中严格验证和确认AI模型。GAIA-2通过用高度可控、可重复和多样化的合成场景增强现实世界数据，大规模实现这一点。例如，在美国，每行驶535,000英里就会发生一次车祸，而所有车祸中只有0.064%涉及与树木相撞。使用GAIA-2，Wayve可以模拟多种常见的安全关键场景，生成罕见和高风险事件，仅通过现实世界数据收集来捕捉这些事件是不切实际或不安全的。这可以对Wayve的AI驾驶模型进行压力测试，确保它们在受控环境中为常见情况和关键安全情况做好准备。

Wayve首席科学家Jamie Shotton评论道：“GAIA-2提供了一种在虚拟环境中系统且可控地测试安全关键边缘情况数据的方法，其测试数量远多于我们在现实世界中可以进行的测试数量。我们的目标不仅仅是复制过去的驾驶行为，而是创造更丰富、更具挑战性的测试和训练环境，以进一步推动自动驾驶能力。凭借增强的真实性和可扩展性，GAIA-2将加速Wayve辅助和自动驾驶技术在全球范围内的验证和确认。”