停電引發(fā)的危機(jī)

作者｜融溪

一次偶發(fā)事件，再次把Waymo推至風(fēng)口浪尖。

剛過去的周末，美國舊金山遭遇大范圍停電，這場突如其來的事故，影響了十多萬家庭以及商戶，公共交通系統(tǒng)也陷入混亂。

但誰也沒想到，這次黑天鵝事件，讓W(xué)aymo成為最大受害者之一。

因?yàn)榇蠓秶ｋ?，街道紅綠燈罷工，Waymo的自動駕駛出租車因識別不了熄燈后紅綠燈，直接選擇擺爛。

這就導(dǎo)致幾十輛自動駕駛出租車在十字路口趴窩，舊金山多個(gè)交通路段陷入了癱瘓狀態(tài)...

此時(shí)此刻，馬斯克跳出來了——

特斯拉的Robotaxi就沒受到啥影響。

01

停電引發(fā)的事故

事情還要從一場火災(zāi)說起。

12月20日，太平洋燃?xì)怆娏荆≒G&E）變電站突發(fā)一場大火，導(dǎo)致舊金山市約30%的區(qū)域停電，因目前正是圣誕節(jié)前購物和社交高峰期，停電的影響也被不斷擴(kuò)大。

給這次事故煽風(fēng)點(diǎn)火的，就是Waymo自動駕駛車隊(duì)。

因Waymo的Robotaxi感知不到熄滅的紅綠燈，直接打起雙閃停在路口。

視頻顯示，Waymo被困路口后，后面排起了很長的堵車隊(duì)伍，任后車如何“滴滴”，Waymo自是巋然不動。

有當(dāng)?shù)鼐用穹Q，當(dāng)?shù)貢r(shí)間周六晚9點(diǎn)45 分左右，他看到至少三輛Waymo自動駕駛車在道路上停駛，其中一輛的停靠位置位于特克大道靠近帕克大街的路段，“這些車就直接停在了馬路正中間?！?/p>

還有部分乘客稱，被困車內(nèi)長達(dá)數(shù)十分鐘。

在這起事故中，Waymo的遠(yuǎn)程監(jiān)控中心似乎也沒有處理這種突發(fā)事件的經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致幾十輛自動駕駛車長時(shí)間在路上拋錨。

對此，Waymo也做了回應(yīng)，稱Waymo Driver系統(tǒng)設(shè)計(jì)為在信號燈失效時(shí)將路口時(shí)按照四路停車，但此次停電規(guī)模過大，車輛比平時(shí)停留更長時(shí)間，這加劇了交通擁堵?！?/p>

但解釋還是太過蒼白，免不了網(wǎng)友對其技術(shù)產(chǎn)生質(zhì)疑。

這也不是Waymo第一次遭遇集體趴窩，2023年4月，就有5臺自動駕駛出租車，因?yàn)殪F太大，在市區(qū)街道趴窩。Waymo當(dāng)時(shí)的回應(yīng)是，會通過軟件更新改善車輛在霧天及停車場景下的表現(xiàn)。

此次再次遭遇大規(guī)模趴窩，也遭到競爭對手馬斯克的嘲諷，馬斯克直接發(fā)文稱“特斯拉Robotaxi未受舊金山停電影響”。

不過一個(gè)事實(shí)是，特斯拉目前并沒有在舊金山開展robotaxi服務(wù)，即便在灣區(qū)的特斯拉robotaxi，也配有安全監(jiān)督人員，隨時(shí)準(zhǔn)備接管駕駛。

為了配合老板的吐槽，特斯拉特意放出一段視頻。視頻顯示，特斯拉的Robotaxi即便在紅綠燈熄滅的路口，也能自主實(shí)現(xiàn)通行，還配文稱，F(xiàn)SD在數(shù)十億英里的現(xiàn)實(shí)世界中接受訓(xùn)練，包括停電。

02

為什么又是特斯拉

Waymo的自動駕駛車輛集體趴窩，暴露出目前L4級自動駕駛的一個(gè)問題——一旦外部基礎(chǔ)設(shè)施崩塌，或是人工規(guī)則沒有涉及，所謂的自動駕駛就會直接崩潰。

L4自動駕駛需要依賴幾十個(gè)傳感器協(xié)同工作，比如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及攝像頭等，紅綠燈就是非常簡單直接的決策判斷標(biāo)準(zhǔn)。

國內(nèi)有不少L4級車隊(duì)，在挖掘車路云一體化的商業(yè)潛力，這種路線依賴道路設(shè)施與云端平臺的協(xié)同，強(qiáng)調(diào)“聰明的車+智慧的路+強(qiáng)大的云”。

看似強(qiáng)大且安全的閉環(huán)，某種程度上也非常脆弱，一旦道路基礎(chǔ)設(shè)施罷工，決策系統(tǒng)就會失去決策錨點(diǎn)。

在通信中斷后，Waymo的自動駕駛車輛就像風(fēng)箏斷線，車輛也成了信息孤島，遠(yuǎn)程協(xié)助也不能處理這種邊緣場景，當(dāng)既定規(guī)則無法起到作用，車輛就只能啟動最小的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)——原地停車。

說到底，還是因?yàn)閃aymo核心算法缺乏非典型場景預(yù)設(shè)。

因?yàn)楹V信第一性原理，特斯拉FSD采用了端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，核心在于模仿人類駕駛的直覺化決策過程。

這種模型輸入包括多路攝像頭視頻、車輛運(yùn)動信息等，輸出則直接生成控制信號，跳過了傳統(tǒng)模塊化方案中復(fù)雜的中間步驟。?

尤其是在FSD V14版本后，進(jìn)一步引入了多模態(tài)能力，整合了視覺、語言和3D空間理解，這可以讓車輛能像人類一樣處理復(fù)雜場景，如施工區(qū)域繞行或經(jīng)過停電的紅綠燈等。

相比之下，特斯拉FSD會具備更多對非典型場景的實(shí)時(shí)推理能力，從技術(shù)原理來看，基于人工智能驅(qū)動的Robotaxi，顯然會有更強(qiáng)大的泛化能力。

至此，我們可以得出一條簡單的邏輯——提高AI上限，自然會帶來更高級別的自動駕駛。

對于此事件后，Waymo算是做了一次“壓力測試”，只不過這次測試并不合格，這也給了特斯拉更多的機(jī)會。

最新消息是，特斯拉FSD車隊(duì)學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人發(fā)了個(gè)小視頻，顯示特斯拉Robotaxi已經(jīng)移除了安全員，有第三方平臺顯示，在奧斯汀，已經(jīng)有三臺特斯拉Robotaxi移除了安全員。

Waymo最強(qiáng)大的對手，已經(jīng)在大步狂飆了。