根据大西洋月刊的描述，在软件界面上，路面背景上有简单的线条指示，一辆自行驾驶的克莱斯勒Pacifica以中等分辨率呈现，它前面有一个简单的立体线框，表明另一辆车的存在。
这个场景真实地发生在数月前的得克萨斯，一队自动驾驶车辆行至道路回旋处，遭遇到了这种复杂的路况，当时让自动驾驶汽车非常困惑，于是Alphabet的无人驾驶子公司Waymo 在 Carcraft 上重建了这个场景，在团队允许外界观摩的学习第三阶段——“数字话模拟现实驾驶”环节中，这种一辆车突然变向扰乱原来驾驶方向的情况，可以衍生出成千上万的场景，专注于特别棘手的道路状况，以探索无人驾驶汽车的能力边界。
Carcraft中包含了几个美国城市的完整模型，比如奥斯汀、山景城、凤凰城。在这个虚拟世界里面，有25000辆虚拟无人驾驶汽车在模型中行驶；在2016年，这些虚拟无人车每天都要行驶25亿英里，而同年谷歌的真实汽车仅行驶了300万英里。
此外，Waymo还在加州默塞德附近建了一个名叫“城堡”（Castle）的秘密实体测试场地，离谷歌山景城总部有数百英里。在这里，Waymo为测试无人车模拟现实复杂环境，如环形交通枢纽或郊区环境。
起初，Waymo 开发 Carcraft 的目的是回放自动驾驶汽车在真实路面所经历的场景，但模拟驾驶的功能和必要性逐渐显现出来，巨大的虚拟里程能够大大加快 Waymo 的研发速度。
此前 Waymo 从未公开过这个系统，现在他们尝试将这个虚拟世界和真实试验更好地结合起来——真实里程的数据能告诉他们需要在哪种地形中多加训练，随后他们将这种地形重建在“城堡”之中，原地练习所有的场景。在虚拟城市中，他们可以用所有的方式、在这种地形中可能产生的、成千上万种路况中驾驶汽车，最后将这些驾驶数据在下载到真实的自动驾驶车辆系统中，指导它们应对新的情况。无限循环……
通过虚拟软件积累学习数据的做法 Carcraft 并非第一例，早先有媒体报道，有公司用游戏《侠盗猎车手5》训练来AI， 此番 Carcraft 一出，大胆猜想一下，未来在真实虚拟两个世界中的丰富数据有没有可能让谷歌无心插柳出一个大型游戏呢？
