13万用户断电，7000个失灵信号灯：自动驾驶为何成了“路障”？

抖音热门 2025年12月25日 20:51 1 admin

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文｜周淇然

2025年12月20日，美国旧金山因变电站火灾发生大范围停电，导致约13万用户断电，城市交通信号灯大面积失灵。

在这场城市危机中，Waymo（自动驾驶先驱企业）的无人驾驶出租车车队因系统在无信号灯路口频繁“犹豫”，导致多车抛锚，加剧了本就混乱的交通拥堵。事件迅速发酵，加州公用事业委员会已宣布对此启动调查。这不仅是一次运营故障，更在资本市场敲响了警钟：当自动驾驶从实验室走向真实的复杂世界，其赖以生存的技术逻辑与商业故事，正在接受残酷的拷问。

事件复盘：“高效机器”为何瞬间失灵？

事故的根源并非车辆硬件故障。Waymo官方解释称，其自动驾驶系统“Waymo Driver”预设了规则：当交通信号灯失效时，车辆应将其视为“四向停车”路口处理，即先停车再依次通行。然而，此次停电范围之广史无前例，导致系统在短时间内对海量无信号灯路口产生了集中且巨量的“人工确认”请求。

远程操作中心无法及时处理这些激增的请求，致使车辆在路口陷入等待指令的“呆滞”状态。尽管Waymo强调其车辆当日成功处理了超过7000个失灵信号灯，但少数车辆的停滞足以引发连锁拥堵，形成刺眼的“科技路障”。社交媒体上流传的视频显示，多辆亮着双闪的Waymo车辆停在路中，后方排起长龙。这暴露了一个关键短板：系统在面对系统性、规模化的边缘场景时，其谨慎优先的逻辑会转化为全局性的失效。

技术隐忧：过度依赖规则与数据的“阿喀琉斯之踵”

此次事件清晰揭示了当前高级别自动驾驶（L4）技术路线的内在脆弱性。其系统严重依赖一个稳定、有规则的外部环境。交通信号灯不仅是物理光源，更是提供高确定性语义的结构化规则输入。一旦这个“规则锚点”突然消失，系统便被迫进入一个高度不确定的博弈环境——它需要准确判断其他人类驾驶员“谁先停稳”、“谁有通行意图”，而这恰恰是当前AI决策模型的短板。

更深层的问题在于数据与算法的“失衡”。行业存在“算法比数据重要”的认知偏差。Waymo拥有数亿英里的路测数据，但这些数据大多集中于“正常工况”。像“全域大规模停电”这类低概率、高成本的极端场景数据严重缺失，导致算法从未充分学习过如何在规则全面失效时做出稳健决策。系统的“最小风险状态”策略——即原地停车，在单车测试时是安全的，但在车队规模化部署时，却可能引发系统性风险。

监管与商业化的双重冷水

事件迅速引来了监管的审视。加州公用事业委员会已启动调查，这无疑给行业蒙上了一层阴影。事实上，在2023年批准Waymo在旧金山全面商业运营前，市政官员和应急部门就曾对无人驾驶车辆可能造成的交通障碍表达过担忧，此次事件印证了这些担忧。

这盆冷水直接泼向了自动驾驶行业高昂的商业化梦想。行业面临一个尖锐悖论：为实现盈利，必须扩大车队规模、进入更多城市；但规模越大，遇到极端场景的概率就越高，类似本次系统性瘫痪的风险也就越大，进而可能招致更严格的监管限制，反噬扩张步伐。

行业紧急转向：Waymo的修复与全行业的反思

面对危机，Waymo的反应堪称迅速。公司宣布启动三项紧急措施：对全车队进行软件升级，为车辆整合“区域性停电”的背景信息，以提升自主决策的果断性；更新应急响应协议，与旧金山市政府加强协调；并强化对急救人员的培训。其核心思路是，试图让车辆从更高维度理解当前处于“特殊基础设施失效状态”，而不仅仅是孤立地处理每一个失灵的红绿灯。

这为整个行业指明了技术进化的方向：从追求在规则世界中完美运行的“规则拟合者”，转向能应对混沌现实的“世界理解者”。未来的技术竞赛，将不仅仅是里程数的积累，更是构建能模拟物理规律、交通规则与社会博弈常识的“世界模型”，并通过合成数据等技术，针对性地进行“黑暗场景”训练。同时，降低对云端持续通信的依赖，增强车辆在离线状态下的边缘智能，也将成为关键。