Carcraft虚拟世界的力量并不在于它们是真实世界的美丽、完美、逼真效果图，而是在于他们以多种方式反映出了现实世界，这对无人驾驶汽车来说是非常重要的，它能比物理测试多获得数十亿公里的里程。对于运行在模拟中的驱动软件，尽管它的决定方式与现实世界不同，但却与在现实世界中做出的决定相同。

这种方法是有效的。加州机动车管理局要求公司报告他们每年无人驾驶的里程，以及脱离司机进行的自动测试。Waymo不仅行驶里程比其他任何人都要多出3个数量级，它们人类司机干预的数量也在快速下降。从2015年12月到2016年11月间，Waymo汽车以无人驾驶模式行驶了102万公里。在所有里程中，司机只参与了124次，平均每8000公里1次。而在此前1年，这些汽车自动行驶了68万公里，但人类司机干预了272次，平均1432公里1次。

虽然每个人都煞费苦心地注意到，这些并不是“苹果与苹果”之间进行的同类数字对比，但让我们来看看现实：这些都是我们得到的最好比较，至少在加州是这样的，其他车辆总共以自动驾驶模式行驶了大约3.2万公里。Waymo所采取的策略对于外部专家来说并不奇怪。风险投资公司Andreessen Horowitz的投资主管克里斯・迪克森(Chris Dixon)说：“现在，你几乎可以通过对待模拟的认真程度，衡量某个无人驾驶团队的成熟程度。Waymo处于最顶端的位置，也是最成熟的。”

我问Allstate Insurance保险公司的创新主管苏尼尔（Sunil Chintakindi）关于Waymo项目的看法，他说：“如果没有强大的模拟基础设施，就无法构建(更高级别的)自动化车辆。”其他无人驾驶汽车的研究人员也在寻找类似的路径。密歇根大学自动与联网汽车实验室Mcity主任彭晖（Huei Peng）说，任何用于无人驾驶汽车的系统都将是“99%以上的模拟+精心设计的结构化测试+公路测试。”

彭晖和一名研究生提出了一套系统，可以通过模拟来加速测试，这与Waymo的执行方式没什么不同。彭晖说：“所以我们争论的是只是把开车的无聊部分切断，专注于有趣的部分。这可以让你加速数百倍，1000公里变成数百万公里。”

令人惊讶的是Waymo项目的规模、组织和强度。我向彭晖描述了谷歌所进行的结构化测试，包括Castle结构化测试团队设计的20000个模拟场景。但他听错了，并说:“这2000个场景让人印象深刻。”当我插话并纠正他时，他回答说：“确实如此，20000个场景。那的确让人印象深刻。”实际上，2万个场景仅代表Waymo所测试全部场景的一小部分。它们都是由结构化测试创建的，还有更多场景来自于公共驾驶和想象。彭晖说：“他们做得真的很棒，他们在四级车领域面遥遥领先于其他所有人。”

但彭晖也强调了传统汽车制造商的立场。他说，他们正在尝试做一些截然不同的事情，而不是瞄准完全自动化的“moon shot（疯狂而难以实现的项目）”，他们试图增加司机辅助技术，“赚点钱”，然后逐步走向完全自动化。与Waymo进行对比不公平，它有丰富的资源，在一辆车上安装了7万美元的激光测距仪，而像雪佛兰这样的汽车制造商可能会看到，4万美元可能已经是大众市场采用的价格上限。

彭晖表示：“通用、福特、丰田和其他汽车公司都在说：‘让我减少车祸和死亡人数，增加大众市场的安全性。’它们与Waymo的目标完全不同，我们需要考虑数百万辆汽车，而不仅仅是几千辆。”即使是在完全自动化的竞赛中，Waymo现在也比过去有更多挑战者，尤其是特斯拉。

18个月前，斯坦福大学汽车研究中心主任克里斯・格迪斯（Chris Gerdes）曾说过，Waymo对问题的深度有更深入的了解。与其他人相比，我们更接近解决问题的方案。当我上周问他是否还如此认为时，他说：“很多事情都改变了。福特和通用汽车等汽车制造商已经在开发自己的汽车，并建立了公路数据集。特斯拉现在已经通过部署Autopilot收集了大量数据，了解系统是如何在其客户体验条件下运作的。他们能够在静默模式下测试算法，并快速扩展测试车辆数量，这让它们成为惊人的试验台。

在模拟领域里，格迪斯说：“我看到了很多有实质性项目的竞争者。我确信有相当多的模拟能力，但我已经看到许多看起来值得信赖的东西。在这方面，Waymo看起来不再那么独特了。他们当然起步很早，但现在有很多团体都在利用类似的方法。所以现在最重要的问题是谁能做到最好。”