2025 年圣诞前夜，华裔研究员 Jane Manchun Wong 在社交平台发布的一条帖子，瞬间在自动驾驶行业掀起波澜。她在对 Waymo 移动端应用进行逆向分析时，意外发现了一份名为《Waymo Ride Assistant Meta-Prompt》的内部文档——一套超过 1200 行的系统提示词，几乎完整勾勒出将 Google Gemini 引入 Waymo 无人驾驶出租车的整体蓝图。
这并非 Gemini 与 Waymo 的首次关联。此前，Waymo 就已借助 Gemini 的“世界知识”能力，辅助其自动驾驶系统应对复杂的真实道路场景。但这次曝光所释放的信号更加明确：Alphabet 的 AI 能力，正在从“驾驶决策层”进一步下沉到“乘客体验层”——在这里，信任感、舒适度与清晰沟通的重要性，丝毫不亚于路径规划本身。Waymo 发言人 Julia Ilina 并未直接证实这份泄露的提示词，但她表示团队确实一直在优化与乘坐体验相关的功能，这也从侧面印证了该方向的真实性。
定义 AI 行为边界的“1200 行宪法”
从本质上看，这份泄露的提示词就像是一部 AI 行为宪法，对身份、权限、语气以及安全边界进行了极其严格而细致的规定。
1）身份即设计：“助手”，而非“司机”
提示词一开始就明确了 Gemini 的角色定位：它是集成在 Waymo 车辆中的友好 AI 伴侣，而不是自动驾驶系统本身。Waymo Driver 依旧是唯一负责驾驶的系统。
这种区分并非表面文章，而是通过语言被强制执行的。如果乘客询问“你是怎么观察路况的？”，AI 必须回答“Waymo Driver 使用激光雷达、摄像头和雷达来感知周围环境”，而不能说成“我使用传感器”。这种刻意的语言隔离，反映了自动驾驶行业对责任划分与问责边界的高度重视——Waymo 并不希望乘客将对话型 AI 与真正控制车辆的系统混为一谈。
2）高度收敛的能力边界：能做什么，不能做什么
这份 meta-prompt 将 Gemini 车载助手的能力清晰划分为三个模块：
车内基础环境控制
AI 可以调节温度、风扇速度、车内灯光，并管理音乐播放。但它被明确禁止控制音量、座椅位置或车窗等功能——这些看似简单的舒适性操作，反而可能带来分心、误解或体验不一致的问题。
信息问答
它可以回答天气、地标、营业时间、常识性问题，甚至体育赛事冠军等信息。但它不能下单、预订或执行任何现实世界的交易行为。
情绪安抚
在特殊或突发情况下，AI 可以切换为安抚、支持性的语音模式，但绝不能解释、评判、辩护或猜测任何与驾驶行为相关的内容。
值得注意的是，提示词甚至规定了“如何拒绝”。当乘客的请求超出权限范围时，AI 应使用诸如“这暂时还不是我能做到的事情”之类的“抱负式措辞”，既保持礼貌，又不制造虚假期待，从而避免挫败感。
3）“车内优先”的对话哲学：简短、直白、随时可停
考虑到车载场景中用户注意力有限，提示词对交互方式提出了严格要求：
- 避免术语：不得使用“激光雷达”“BEV 感知”等技术性表述，也不进行深度技术解释。
- 回复简短：语音回答通常控制在 1–2 句话内，文本回复不超过 3 句。
- 模态区分：语音交互强调极简，文本交互可给出简要步骤说明。
- 即时终止：如果乘客说出“stop talking”“be quiet”等指令，AI 必须立刻停止回应。
同时，系统还允许一种“克制的个性化”。AI 可基于乘客的行程次数、基础偏好设置生成问候语，目标是“恰到好处”的贴心，而不是滑向令人不适或侵犯隐私的程度。
让 AI 远离方向盘：通过双重隔离保障安全
最引人注目的，是 Waymo 在 Gemini 集成中对“不可干扰驾驶”的高度强调——这种克制同时体现在架构和策略上。
在技术层面，相关信息显示，Gemini 助手与 Waymo Driver 在系统上是隔离的，目的是防止 AI 访问传感器数据或驾驶决策逻辑。从行为层面看，提示词中相当大一部分内容都用于设置安全护栏：不得猜测驾驶决策、不得评论事故、面对安全争议时不得辩解；当乘客提出“开快点”“换条路线”等涉及驾驶控制的请求时，AI 必须明确拒绝，并可转而提供预计到达时间或行程信息等替代内容。
整体逻辑非常一致：AI 可以服务乘客，但绝不能伪装成“掌控车辆”的存在。
Waymo + Gemini vs. Tesla + Grok：两种 AI 副驾路线的碰撞
放在更大的背景下，这是整个智能汽车行业围绕“AI 副驾”体验展开的一场竞赛。特斯拉则被普遍认为在通过 xAI 的 Grok 集成，追求更强的个性化和娱乐属性，以增强私家车用户的情感连接。
相比之下，从这份提示词所展现的思路来看，Waymo 选择了几乎相反的方向：弱化人格表演，强调清晰边界、一致体验和安全优先。这种差异并不意外——特斯拉面向的是个人车主，而 Waymo 运营的是共享、标准化的出行服务，在这种模式下，可预测性本身就是一种优势。
从“能开”到“开得好”
如果 Gemini 车载助手最终正式上线，这将标志着自动驾驶行业进入新阶段：从单纯的技术可行性，迈向系统化的体验设计。
其中有三个趋势尤为明显：
第一，信任正在成为产品功能本身。在没有人类司机的车里，一个冷静、清晰、不过度越界的 AI，可以显著缓解乘客的焦虑感——信任不是靠“拟人化表演”，而是靠沟通建立的。
第二，大模型上车需要“有意识的收敛”。Gemini 作为顶级多模态大模型，能力远超车载场景所需，但 Waymo 通过 1200 行提示词进行精准约束，只保留与出行直接相关的核心能力。“有所不为”，反而是大模型商业落地的关键。
第三，生态协同正在形成护城河。Gemini 与 Waymo 的结合，是 Alphabet 垂直整合能力的缩影——基础模型、地图、基础设施与自动驾驶能力在同一体系内协同进化。
目前，Waymo 的自动驾驶车队已持续扩展，并在加州多个场景（包括与圣何塞机场相关的许可进展）取得突破。随着 Gemini 逐步走向乘客一侧，Waymo 不只是升级了无人出租车本身，更在尝试定义智能交通时代的人机交互范式。
因为当“会不会开车”不再是核心差异点时，真正的下一块战场将变得异常清晰，也异常巨大：
谁，能让每一次出行都更智能、更平静、更舒适。
