AI 副駕現身：1200 行程式碼揭開 Waymo 的野心

2025 年聖誕前夜，華裔研究員 Jane Manchun Wong 在社交平臺釋出的一條帖子，瞬間在自動駕駛行業掀起波瀾。她在對 Waymo 移動端應用進行逆向分析時，意外發現了一份名為《Waymo Ride Assistant Meta-Prompt》的內部文件——一套超過 1200 行的系統提示詞，幾乎完整勾勒出將 Google Gemini 引入 Waymo 無人駕駛出租車的整體藍圖。

這並非 Gemini 與 Waymo 的首次關聯。此前，Waymo 就已藉助 Gemini 的“世界知識”能力，輔助其自動駕駛系統應對複雜的真實道路場景。但這次曝光所釋放的訊號更加明確：Alphabet 的 AI 能力，正在從“駕駛決策層”進一步下沉到“乘客體驗層”——在這裡，信任感、舒適度與清晰溝通的重要性，絲毫不亞於路徑規劃本身。Waymo 發言人 Julia Ilina 並未直接證實這份洩露的提示詞，但她表示團隊確實一直在最佳化與乘坐體驗相關的功能，這也從側面印證了該方向的真實性。

定義 AI 行為邊界的“1200 行憲法”

從本質上看，這份洩露的提示詞就像是一部 AI 行為憲法，對身份、許可權、語氣以及安全邊界進行了極其嚴格而細緻的規定。

1）身份即設計：“助手”，而非“司機”

提示詞一開始就明確了 Gemini 的角色定位：它是整合在 Waymo 車輛中的友好 AI 伴侶，而不是自動駕駛系統本身。Waymo Driver 依舊是唯一負責駕駛的系統。

這種區分並非表面文章，而是通過語言被強制執行的。如果乘客詢問“你是怎麼觀察路況的？”，AI 必須回答“Waymo Driver 使用雷射雷達、攝像頭和雷達來感知周圍環境”，而不能說成“我使用感測器”。這種刻意的語言隔離，反映了自動駕駛行業對責任劃分與問責邊界的高度重視——Waymo 並不希望乘客將對話型 AI 與真正控制車輛的系統混為一談。

2）高度收斂的能力邊界：能做什麼，不能做什麼

這份 meta-prompt 將 Gemini 車載助手的能力清晰劃分為三個模組：

車內基礎環境控制
AI 可以調節溫度、風扇速度、車內燈光，並管理音樂播放。但它被明確禁止控制音量、座椅位置或車窗等功能——這些看似簡單的舒適性操作，反而可能帶來分心、誤解或體驗不一致的問題。

資訊問答
它可以回答天氣、地標、營業時間、常識性問題，甚至體育賽事冠軍等資訊。但它不能下單、預訂或執行任何現實世界的交易行為。

情緒安撫
在特殊或突發情況下，AI 可以切換為安撫、支援性的語音模式，但絕不能解釋、評判、辯護或猜測任何與駕駛行為相關的內容。

值得注意的是，提示詞甚至規定了“如何拒絕”。當乘客的請求超出許可權範圍時，AI 應使用諸如“這暫時還不是我能做到的事情”之類的“抱負式措辭”，既保持禮貌，又不製造虛假期待，從而避免挫敗感。

3）“車內優先”的對話哲學：簡短、直白、隨時可停

考慮到車載場景中使用者注意力有限，提示詞對互動方式提出了嚴格要求：

• 避免術語：不得使用“雷射雷達”“BEV 感知”等技術性表述，也不進行深度技術解釋。
• 回覆簡短：語音回答通常控制在 1–2 句話內，文本回復不超過 3 句。
• 模態區分：語音互動強調極簡，文本互動可給出簡要步驟說明。
• 即時終止：如果乘客說出“stop talking”“be quiet”等指令，AI 必須立刻停止回應。

同時，系統還允許一種“剋制的個性化”。AI 可基於乘客的行程次數、基礎偏好設定生成問候語，目標是“恰到好處”的貼心，而不是滑向令人不適或侵犯隱私的程度。

讓 AI 遠離方向盤：通過雙重隔離保障安全

最引人注目的，是 Waymo 在 Gemini 整合中對“不可干擾駕駛”的高度強調——這種剋制同時體現在架構和策略上。

在技術層面，相關資訊顯示，Gemini 助手與 Waymo Driver 在系統上是隔離的，目的是防止 AI 訪問感測器資料或駕駛決策邏輯。從行為層面看，提示詞中相當大一部分內容都用於設定安全護欄：不得猜測駕駛決策、不得評論事故、面對安全爭議時不得辯解；當乘客提出“開快點”“換條路線”等涉及駕駛控制的請求時，AI 必須明確拒絕，並可轉而提供預計到達時間或行程資訊等替代內容。

整體邏輯非常一致：AI 可以服務乘客，但絕不能偽裝成“掌控車輛”的存在。

Waymo + Gemini vs. Tesla + Grok：兩種 AI 副駕路線的碰撞

放在更大的背景下，這是整個智慧汽車行業圍繞“AI 副駕”體驗展開的一場競賽。特斯拉則被普遍認為在通過 xAI 的 Grok 整合，追求更強的個性化和娛樂屬性，以增強私家車使用者的情感連線。

相比之下，從這份提示詞所展現的思路來看，Waymo 選擇了幾乎相反的方向：弱化人格表演，強調清晰邊界、一致體驗和安全優先。這種差異並不意外——特斯拉麵向的是個人車主，而 Waymo 運營的是共享、標準化的出行服務，在這種模式下，可預測性本身就是一種優勢。

從“能開”到“開得好”

如果 Gemini 車載助手最終正式上線，這將標誌著自動駕駛行業進入新階段：從單純的技術可行性，邁向系統化的體驗設計。

其中有三個趨勢尤為明顯：

第一，信任正在成為產品功能本身。在沒有人類司機的車裡，一個冷靜、清晰、不過度越界的 AI，可以顯著緩解乘客的焦慮感——信任不是靠“擬人化表演”，而是靠溝通建立的。

第二，大模型上車需要“有意識的收斂”。Gemini 作為頂級多模態大模型，能力遠超車載場景所需，但 Waymo 通過 1200 行提示詞進行精準約束，只保留與出行直接相關的核心能力。“有所不為”，反而是大模型商業落地的關鍵。

第三，生態協同正在形成護城河。Gemini 與 Waymo 的結合，是 Alphabet 垂直整合能力的縮影——基礎模型、地圖、基礎設施與自動駕駛能力在同一體系內協同進化。

目前，Waymo 的自動駕駛車隊已持續擴充套件，並在加州多個場景（包括與聖何塞機場相關的許可進展）取得突破。隨著 Gemini 逐步走向乘客一側，Waymo 不只是升級了無人計程車本身，更在嘗試定義智慧交通時代的人機互動範式。

因為當“會不會開車”不再是核心差異點時，真正的下一塊戰場將變得異常清晰，也異常巨大：

誰，能讓每一次出行都更智慧、更平靜、更舒適。