1200行代码暴露Waymo AI副驾布局：自动驾驶体验战打响
2025年圣诞前夜，华裔研究员Jane Manchun Wong在社交平台发布的推文，搅动了自动驾驶行业。她逆向分析Waymo移动端应用代码时，发现了名为“Waymo Ride Assistant Meta-Prompt”的内部文档——1200多行系统提示词，清晰展现了谷歌Gemini AI助手融入无人驾驶出租车的规划。
这并非Gemini与Waymo首次合作。此前Waymo已用Gemini的“世界知识”训练自动驾驶系统应对复杂路况，而这次车载助手的整合，意味着Alphabet生态的AI能力正式从“驾驶决策层”延伸到“乘客体验层”。Waymo发言人茱莉娅・伊莉娜虽未直接确认，但表示“团队一直在优化骑行体验相关功能”，侧面证实了该创新的真实性。
1200行代码划定AI行为边界
这份泄露的系统提示词，相当于AI的行为准则，从身份定义、功能权限到交互规范，建立了一套严格的约束体系。
1. 身份定位：是“助手”而非“司机”
提示词开头就明确Gemini的核心身份：“Waymo自动驾驶车辆里的友好AI伴侣”，并严格区分它与Waymo Driver（自动驾驶系统）的权责。当乘客问“你怎么看路”，AI必须回答“Waymo Driver用激光雷达、摄像头和雷达等传感器观察环境”，绝对不能说“我用传感器”。这种语言隔离设计，是因为自动驾驶行业对“责任归属”的谨慎，避免乘客误以为“AI掌控驾驶”。
2. 功能范围：明确能做与不能做的事
按提示词要求，Gemini车载助手的能力分为三大模块：
环境控制：可调节温度、风扇速度、车内灯光和音乐播放，但不包括音量控制、座椅调节、车窗操控等核心舒适功能；
信息查询：支持天气、地标、商户营业时间等常识问答，甚至能说上一届世界大赛冠军，但不能订餐、预订等实体操作；
情感支持：突发状况时用安抚语音，但不能评价或解释驾驶行为。
值得注意的是，乘客提超出权限的请求时，AI要用“这还不是我能做到的”等“抱负短语”回应，既不引发期待也不造成挫败感。这种精细的功能选择，体现了Waymo“安全优先、体验为辅”的产品逻辑。
3. 交互规则：简洁的沟通方式
为适应车载场景注意力有限的特点，提示词制定了严格的交互规则：
语言风格：不用“激光雷达”“BEV感知”等技术术语，用生活化表达；
回复长度：音频输入时限制1-2句话，文本输入最多3句；
模态适配：语音交互用极简句式，文本交互可给简短步骤说明；
终止机制：乘客说“stop talking”“be quiet”等关键词，AI立即停止回应。
更人性化的是，系统会调用乘客的出行次数、偏好设置等数据，生成个性化问候。这种“有限个性化”既提升体验又避免过度采集隐私。
双重隔离防止AI干扰驾驶
Waymo整合Gemini时，最值得称赞的是“硬件+软件”双重安全隔离体系。
技术架构上，Gemini助手和Waymo Driver物理隔离，通过硬件阻断通信，确保AI无法访问或干预驾驶系统的传感器数据和决策模块，从根源避免“AI误操作致车辆失控”的风险。
软件层面，1200行提示词中近30%用于定义安全边界：禁止AI猜测、解释或辩护驾驶行为；乘客问Waymo事故视频等敏感问题时，礼貌转移话题，不用防御或道歉语气；乘客要求“开快点”“改路线”等驾驶控制指令，AI必须明确“无法控制Waymo Driver”，并可主动提供预计到达时间等替代信息。
Waymo内部测试数据显示，这套隔离机制效果显著：搭载Gemini助手的车辆乘客满意度提升27%，“对驾驶系统误解”的投诉率下降41%。正如智能驾驶专家朱西产所说，L3及以上自动驾驶的核心是让用户“清楚知道系统的能力边界”。
Waymo Gemini与特斯拉Grok的对比
Gemini上车背后，是智能汽车“AI副驾”赛道的竞争。特斯拉2025年7月就宣布将xAI的Grok大模型植入车辆，形成直接竞争，但两者产品逻辑差异明显：
特斯拉CEO马斯克曾说“不是汽车装了AI，而是AI长了轮子”，Grok的设计体现了这一理念——支持12种个性角色切换，能根据路况主动讲段子解压，还可连接智能家居。而Waymo的Gemini始终坚守“出行服务”本质，拒绝过度拟人化。这种差异源于商业场景不同：特斯拉面向私家车用户，追求情感连接和用户粘性；Waymo聚焦共享出行，更强调标准化、安全性和普适性。
自动驾驶从“能开”到“开好”的转变
Gemini的整合，标志着自动驾驶行业从“功能实现”向“体验优化”转型。Waymo的实践揭示了三个关键趋势：
首先，AI助手是构建信任的关键。无人驾驶车辆没有人类司机，拟人化的AI交互能缓解乘客焦虑。Waymo用“温和音色+明确边界声明”，在“拟人化”和“安全性”间找到平衡。
其次，大模型上车需“场景化精简”。谷歌Gemini是顶尖多模态大模型，能力远超车载需求，但Waymo通过1200行提示词精准约束，只保留出行相关核心功能。这种“有所不为”的克制，是大模型商业化落地的关键——避免功能冗余带来安全风险和用户困惑。
最后，生态协同是核心竞争力。Gemini与Waymo的整合，是Alphabet生态资源协同的缩影。就像谷歌DeepMind和Google Brain合并后的技术合力，“大模型+自动驾驶”的生态协同，将成为传统车企难以跨越的壁垒。
目前，Waymo自动驾驶车队覆盖全美6个城市，超2000辆车，圣何塞机场的商业运营许可让场景拓展更进了一步。随着Gemini助手逐步落地，Waymo不仅在重构无人驾驶的出行体验，还在定义智能交通时代的人机交互模式。这场AI副驾的竞争，终将重塑汽车行业的价值链——当驾驶不再是核心竞争力，“如何让出行更智能舒适”就成了新战场。
本文来自微信公众号“山自”，作者：Rayking629，36氪经授权发布。
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