旧金山停电引发Waymo混乱,特斯拉自动驾驶应对更胜一筹
旧金山的一场大规模停电意外演变成了一场自动驾驶技术的“压力测试”。Alphabet旗下的Waymo车队因基础设施瘫痪而陷入混乱,暴露了基于规则和高精地图技术路线在极端场景下的脆弱性。受旧金山湾区周六
旧金山的一场大规模停电意外演变成了一场自动驾驶技术的“压力测试”。Alphabet旗下的Waymo车队因基础设施瘫痪而陷入混乱,暴露了基于规则和高精地图技术路线在极端场景下的脆弱性。
受旧金山湾区周六下午开始的大范围停电影响,Waymo的无人驾驶出租车在失去交通信号灯指引后表现出严重的“水土不服”。社交媒体上广泛流传的视频显示,多辆Waymo汽车由于无法识别交通信号状态,在十字路口和街道中央停滞不前,造成了严重的交通拥堵,迫使人类驾驶员不得不绕行这些“路障”。

Waymo随后证实,虽然其系统设计上将无信号路口视为四向停车(four-way stops),但停电规模之大导致车辆在确认路口状态时停留时间过长,进而引发拥堵。为此,Waymo与旧金山市政官员协调后,主动暂停了周六晚间至周日上午的运营服务。旧金山市长Daniel Lurie也在社交媒体X上确认了警力和消防力量的部署,以应对公共交通和信号灯失效带来的混乱。

在Waymo陷入困境之际,马斯克在社交平台X上发文称“特斯拉Robotaxi未受旧金山停电影响”。这一事件在盘后引发了市场关注,Alphabet股价在盘后微涨0.61%,而特斯拉盘后上涨1.30%。

Waymo陷入“瘫痪”:基础设施依赖症
此次混乱的源头是太平洋煤气与电力公司的一处变电站发生火灾,导致旧金山在大规模假日购物季期间遭遇大停电,高峰期影响约13万用户。对于高度依赖高精地图和实时基础设施信号的Waymo而言,这无疑是一次重大打击。
据目击者Matt Schoolfield描述,他在周六晚间看到至少三辆Waymo自动驾驶汽车停在车流中,其中一辆停在Turk Boulevard附近的街道中央,“它们就这样停在街中间,不知所措”。

另一位乘客Michele Riva对媒体表示,他在乘坐Waymo即将到达目的地时,车辆在一个繁忙且信号灯失灵的路口停下。面对大量行人随意穿行和无序的车流,系统似乎陷入了无法决策的状态,“Waymo当时根本不知道该怎么处理”。

Waymo发言人Suzanne Philion解释称,虽然技术上车辆能够应对信号灯故障,但“公用事业基础设施的重大故障”加上由此引发的交通混乱,导致车辆为了安全起见停留时间过长。公司强调,绝大多数正在进行的行程在服务暂停前已安全完成,车辆被送回车库或停靠在路边。

技术路线之争:特斯拉的“视觉”反击
Waymo的停摆与马斯克的嘲讽,将自动驾驶领域的两条核心技术路线之争再次推向台前。Waymo代表了依赖激光雷达、雷达、摄像头以及高精地图的“重地图、重规则”流派,这套系统在规则明确的城市环境中表现稳定,但在基础设施失效(如红绿灯全灭)的非结构化环境中显现出短板。

相比之下,特斯拉主张依赖摄像头和神经网络的“纯视觉”方案,强调模仿人类驾驶员的视觉处理能力,不依赖高精地图和外部基础设施信号。支持特斯拉的分析人士指出,在同样的停电环境下,开启FSD(完全自动驾驶)功能的特斯拉车辆仍能继续行驶,因为它更多依赖实时感知而非预设规则。

然而,这并非一场完全对等的比较。据CNBC指出,与Waymo不同,特斯拉目前并没有在旧金山运营真正的“无人驾驶”出租车服务。特斯拉的乘车服务使用的是配备人类驾驶员的车辆,搭载的是需要监管的FSD系统。加州机动车辆管理局(DMV)和加州公用事业委员会(CPUC)的数据显示,特斯拉尚未获得在该州进行无安全员或商业化无人驾驶服务的许可。
因此,当由于停电导致难以行驶时,特斯拉车辆上的人类驾驶员可以随时接管,而Waymo则是完全的无人化运营。
商业化落地的信任大考
尽管存在运营模式的差异,但此次事件无疑加剧了公众和监管机构对无人驾驶汽车(AV)大规模普及的担忧。MIT交通中心的科学家Bryan Reimer指出,Waymo在旧金山的停运表明,城市尚未准备好迎接高度自动化车辆的涌入
“这项技术的设计和开发中遗漏了一些东西,清楚地表明它并不像许多人希望相信的那样稳健。”
Reimer强调,停电是完全可预测的城市事件,并非不可抗力。在可预见的未来,人类智能与机器智能的混合,以及围绕高度自动化系统的人类备份系统仍是必要的。此次事件也引发了关于责任归属的讨论:当因断电导致自动驾驶汽车造成“混乱的交通拥堵”时,开发商是否应承担类似人类驾驶员的责任。
美国汽车协会(AAA)今年早些时候的一项调查显示,约三分之二的美国司机对自动驾驶汽车感到恐惧。作为西方自动驾驶行业的领头羊,Waymo此次在极端环境下的表现,可能会促使监管机构在批准扩大车队规模时采取更为审慎的态度,同时也让特斯拉等竞争对手在推销其“端到端”AI解决方案时获得了更多话语权。
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