在自动驾驶领域，EMMA的到来如同一阵狂风，彻底改变了传统驾驶的游戏规则。Waymo推出的这一基于Gemini模型的多模态自动驾驶系统，能够将原始相机传感器数据瞬间转化为驾驶所需的各种输出，包括规划轨迹、感知对象以及道路元素的构建。更令人惊叹的是，EMMA不仅能理解周围环境，还能将各种非传感器输入和输出以自然语言文本的形式表示，利用预训练的大型语言模型所积累的广泛世界知识，联合处理多种复杂的驾驶任务。
EMMA的核心功能包含端到端运动规划，这意味着它能够直接从摄像头捕捉到的数据生成未来的行驶轨迹，并将这些轨迹转化为具体的车辆控制动作，如加速与转向。更为强大的3D对象检测能力使得EMMA能够精准识别周围的车辆、行人及骑行者，同时具备道路图元素的识别能力，能够准确识别车道线和交通标志等关键要素。此外，它还具备场景理解能力，能够实时掌握上下文信息，包括临时路障和其他影响驾驶的突发情况。
采用多模态大型语言模型（MLLMs），EMMA在互联网规模的数据上经过广泛训练，使其拥有丰富的“世界知识”。通过自然语言表示，驾驶任务被重新构想为视觉问题回答（VQA）问题，而自回归模型则使得文本和视觉输入交错处理，生成高效的文本输出。值得注意的是，EMMA在nuScenes运动规划和Waymo开放数据集上的表现都堪称业界领先。
然而，EMMA并非没有缺陷，其图像帧处理数量有限、缺乏精确的3D传感方式集成以及高昂的计算成本都是其亟待解决的问题。但无疑，EMMA将推动自动驾驶模型架构的发展，提升在复杂场景中的泛化能力和推理能力。
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