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集里怎么说它

• 《AI 教母李飞飞:从 ImageNet 到空间智能》(46:00起):本集把它作为自动驾驶的例子提及,指出尽管 DARPA 自动驾驶挑战赛已经是 20 年前的事了,但今天的 Waymo 还没有完全普及,借此说明机器人物理落地的漫长。
• 《10亿收入不到100人:数据公司 Surge AI 如何逆行塑造 AI 未来》(65:35起):本集闪电战环节中被嘉宾大赞的自动驾驶产品,称其乘坐体验神奇,配得上外界的炒作,感觉像生活在未来。
• 《估值150亿的隐形AI公司：我们最好的工作是独自安静地完成》(01:49起):本集说它代表了自动驾驶的另一种方案,依赖大量传感器、算力和高保真地图,在地理受限的区域功能表现更好。
• 《Claude Code 产品负责人:AI 时代 PM 的生存法则》(78:01起):本集闪电战环节提到。嘉宾称自己是死忠用户，每天上下班乘坐两次；不仅觉得等车时没有社交压力，还能在车上毫无顾忌地打工作电话，这每天帮她省出了 30 分钟。
• 《X登月工厂掌门人:如何系统化地杀掉想法、做出Waymo》(04:19起):本集说它是从 X 毕业的自动驾驶业务,定位历经三次修正:从「造车卖车」到「变革出行」再到「做世界上最安全的司机」
• 《Travis Kalanick 王者归来：把厨房变成「物理世界的计算机」》(14:30起):本集说 Uber 的自动驾驶项目当时排第二、仅次于 Waymo，且 Waymo 已在路上跑、证明交通几乎全软件化。
• 《DoorDash 联合创始人：我们其实是一家机器人公司》(08:23起):本集反复引用的自动驾驶参照：证明自动驾驶「是何时而非是否」的问题，但嘉宾强调 Waymo 的技术栈没法复制粘贴进为配送打造的 Dot。
• 《Jensen Huang 谈 NVIDIA 创业史、物理 AI 与创始人模式》(37:53起):本集提到其自动驾驶汽车里面使用了来自 NVIDIA 的芯片。
• 《李飞飞谈空间智能:机器人不需要完美,需要的是反事实推理》(21:11起):本集举例提到这家自动驾驶公司，指出他们其实比依赖现实世界数据更重度地依赖仿真来训练自动驾驶技术。
• 《物理世界最大的 AI 部署:Samsara 如何用 AI 编排数百万车辆》(01:55起):本集提到:在路上可能会看到 Waymo 的自动驾驶出租车,作为物理 AI 应用的例子。
• 《Waymo 谈物理 AI 的七条实战教训》(00:19起):本集将 Waymo 描述为在真实物理世界大规模构建和部署 AI 智能体的公司，其产品 Waymo driver 每周在全美 15 个城市跑超过 400 万英里完全自动驾驶里程，安全性能比人类司机好约 17 倍
• 《沙堡时代：AI 赢家的画像变了——投资人 Eric 谈算力、云与机器人》(42:34起):本集以 Waymo 为机器人/AI 历史参照：垂直整合地收集高质量数据、预训练、再泛化。
• 《Palo Alto CEO 谈 AI 攻击时代:修复漏洞从 55 天压到 4 小时》(09:32起):本集把它当作 AI 获得真正主观能动性(不靠人介入就能做生死攸关决定)的最直观例子:投入足够的钱、护栏和训练,人就敢坐进去。
• 《Uber COO 谈会员制反转、自动驾驶终局与AI预算失控》(22:31起):本集提到 Waymo 作为自动驾驶领域的强力玩家之一，讨论它和 Tesla 谁更威胁时认为赢家不会只有两个
• 《公司内部孵化出好项目怎么办:创业分拆(Spinout)的股权、IP 与避坑指南》(04:16起):本集举的著名大公司分拆案例:Google 分拆了 Waymo,让它独立融资验证估值,并给 AI 人才一种「这会是万亿美元公司」的激励货币。
• 《送出你的乐高？——Molly Graham 谈 AI 时代哪些职责该交出、哪些必须攥紧》(61:17起):Molly 判断「哪些工作该交出去」的参照系：任何坐过 Waymo 的人都会意识到开车从根本上就是代码和系统，人类真不擅长被自动化
• 《一切都会成功：a16z 投资人 David 的 AI 全栈乐观主义》(25:20起):本集用 Waymo 数百万英里数据说明它比人类司机安全 10-14 倍，而全美不到 1 万辆，扩散才刚起步。
• 《斯坦福神经科学家的预言:AI 巨头终将变成脑科学公司》(40:30起):本集用『坐进 Waymo 无人车根本没多想』作类比,说明人们对清醒状态下直接测量神经系统这道心理关卡终将习惯。
• 《AI 为什么这么聪明，却干不了保险核保？》(16:55起):本集说它是自动驾驶的金标准，靠分解、抽象、逐个确保可靠的工程取胜，是工程胜利而非 AI 胜利。
• 《投了18年「物理AI」的人，怎么看眼下的机器人热潮》(25:37起):本集说它花数十亿美元、十几年在真实道路上昼夜收集驾驶数据，并对比仿真路线说明数据的两种来源

① 提到它的金句

2 条

事实上,Waymo 比重视现实世界数据更重视仿真。
And actually, Waymo is more simulation-heavy than just real-world data-heavy.
—— Fei-Fei Li · [21:11]

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最近发生的一件真正令人兴奋的事情是，一年前 Waymo 达到了每周二十五万次自主行程，这表明确实有可能开发一种基于机器学习的系统，可以直接以值得信赖和自主的方式在物理世界中运行。
Now, one really exciting thing to kind of highlight that has happened recently is a year ago Waymo passed the quarter of a million weekly autonomous rides, suggesting that it is really possible to develop a machine learning based system that can operate in a trustworthy and autonomous way directly in the physical world.
—— Chelsea Finn · [05:10]

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② 出现在这些集

21 集

• 《AI 教母李飞飞:从 ImageNet 到空间智能》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《10亿收入不到100人:数据公司 Surge AI 如何逆行塑造 AI 未来》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《估值150亿的隐形AI公司：我们最好的工作是独自安静地完成》 — 作为被讨论公司
• 《Claude Code 产品负责人:AI 时代 PM 的生存法则》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《X登月工厂掌门人:如何系统化地杀掉想法、做出Waymo》 — 作为被讨论公司
• 《Travis Kalanick 王者归来：把厨房变成「物理世界的计算机」》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《DoorDash 联合创始人：我们其实是一家机器人公司》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《Jensen Huang 谈 NVIDIA 创业史、物理 AI 与创始人模式》 — 作为被讨论公司
• 《李飞飞谈空间智能:机器人不需要完美,需要的是反事实推理》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《物理世界最大的 AI 部署:Samsara 如何用 AI 编排数百万车辆》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《Waymo 谈物理 AI 的七条实战教训》 — 作为被讨论公司
• 《沙堡时代：AI 赢家的画像变了——投资人 Eric 谈算力、云与机器人》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《让机器人在真实世界干活：Physical Intelligence 的通用机器人之路》 — 作为被讨论公司
• 《Palo Alto CEO 谈 AI 攻击时代:修复漏洞从 55 天压到 4 小时》 — 作为被讨论公司
• 《Uber COO 谈会员制反转、自动驾驶终局与AI预算失控》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《公司内部孵化出好项目怎么办:创业分拆(Spinout)的股权、IP 与避坑指南》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《送出你的乐高？——Molly Graham 谈 AI 时代哪些职责该交出、哪些必须攥紧》 — 作为被讨论公司
• 《一切都会成功：a16z 投资人 David 的 AI 全栈乐观主义》 — 作为被讨论公司
• 《斯坦福神经科学家的预言:AI 巨头终将变成脑科学公司》 — 作为被讨论公司(提及)
• 《AI 为什么这么聪明，却干不了保险核保？》 — 作为概念(提及)
• 《投了18年「物理AI」的人，怎么看眼下的机器人热潮》 — 作为被讨论公司

③ 关联

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