12月20日，美國舊金山一場變電站火災(zāi)，直接把整座城市攪得雞犬不寧。

13萬用戶家里斷了電，7000個交通信號燈集體“罷工”，恰逢圣誕節(jié)前購物高峰，路上本就堵得水泄不通。

可誰能想到，被譽為“未來出行標(biāo)桿”的Waymo無人出租車，非但沒幫忙疏堵，反倒成了添堵的“科技路障”。

社交媒體上的視頻看得人直皺眉：好幾輛亮著雙閃的Waymo車，像被點了穴似的僵在路口中央，后方車流排起長龍，連消防車都差點過不去。

這場鬧劇直接驚動了監(jiān)管部門，加州公用事業(yè)委員會22日就宣布啟動調(diào)查，給火熱的自動駕駛行業(yè)潑了盆透心涼的冷水。

咱就說，一場停電而已，怎么就難住了號稱“老司機”的Waymo？

Waymo事后解釋，他們的系統(tǒng)早有規(guī)定：紅綠燈失靈時，就按“四向停車”來，先停穩(wěn)再依次通行。

可這次停電范圍實在太大，短時間內(nèi)無數(shù)路口都要“人工確認(rèn)”，遠(yuǎn)程操作中心直接被請求擠爆，根本顧不過來，車輛只能原地等指令，硬生生變成了“路障”。

更讓人心塞的是，停電還斷了無線通信，云端遠(yuǎn)程接管徹底失效，這些無人車就像斷了網(wǎng)的手機，只能趴窩待命。

雖然Waymo強調(diào)，當(dāng)天成功處理了7000個失靈信號燈，但少數(shù)車輛的停滯，就引發(fā)了連鎖擁堵，堵得市民怨聲載道。

市民泰勒·塞爾維尼就吐槽，他20日趕飛機叫了網(wǎng)約車，結(jié)果一個路口被五輛趴窩的Waymo堵死，網(wǎng)約車?yán)@了半天才能接他，差點誤了航班。

這場混亂直到21日下午，Waymo才恢復(fù)部分服務(wù)，23日才全面正常。

吃了虧的Waymo反應(yīng)倒快，12月24日就宣布要給車隊做技術(shù)升級，優(yōu)化斷電時的導(dǎo)航；

25日又公布三項應(yīng)急措施：更新軟件整合停電信息、跟市政府加強聯(lián)動、給急救人員做專項培訓(xùn)。說白了，就是想讓車子知道“現(xiàn)在是特殊情況”，別再死等指令了。

可這場“亡羊補牢”，早就讓大家對自動駕駛的信任打了折扣。畢竟誰也不敢保證，下次再遇到意外，這些“科技產(chǎn)物”不會再掉鏈子。

你發(fā)現(xiàn)沒，自動駕駛這東西，就像個“精神分裂”的新手司機：99%的正常路況下，它比誰都穩(wěn)；可一旦遇到1%的意外，立馬就慌了神。

現(xiàn)在的自動駕駛，全靠穩(wěn)定的外部環(huán)境“喂飯”。紅綠燈對咱們來說是指揮信號，對它們來說就是“規(guī)則指揮棒”，一旦這根指揮棒沒了，它們就像沒了方向的無頭蒼蠅，根本不知道該怎么辦。

路口里，人類司機一個眼神、一個手勢，就能明白對方的意圖，可AI不行。

它看不懂誰想先過，也猜不到誰會搶行，面對這種“道路博弈”，它除了停車等待，壓根沒別的辦法——這就是它最致命的短板。

更深層的問題，出在數(shù)據(jù)上。Waymo雖然跑了億英里的路測，但那些數(shù)據(jù)大多是正常路況，像“全域大停電”這種低概率的極端場景，數(shù)據(jù)少得可憐。

算法沒學(xué)過怎么應(yīng)對這種混亂，只能啟動“最小風(fēng)險策略”——原地停車。

安全專家菲利普·庫普曼就說，這次不是軟件故障，而是“運營管理失靈”，Waymo沒料到會有這么多車同時需要遠(yuǎn)程支持，應(yīng)對能力嚴(yán)重不足。

更嚇人的是，他還警告：要是遇到地震這種大災(zāi)害，成千上萬輛無人車堵在路上，救援車輛都進(jìn)不去，后果不堪設(shè)想。

這邊Waymo還在收拾爛攤子，那邊特斯拉CEO馬斯克就趁機補刀，說自家Robotaxi沒受影響?？蛇@話很快就被拆穿了。

特斯拉在加州根本沒拿到無安全員的運營許可，當(dāng)時車上都有工作人員，能手動干預(yù)，壓根不是真正的“無人駕駛”。

其實這也暴露了兩種技術(shù)路線的差距：特斯拉靠純視覺方案，跑了數(shù)十億公里，多少學(xué)會了點人類司機的判斷邏輯；

而Waymo過度依賴規(guī)則和云端，遇到意外就“死機”，說白了就是沒見過“世面”，扛不住極端場景的考驗。

這場停電事故，就像一面“照妖鏡”，把自動駕駛行業(yè)的問題照得明明白白——它們的對手從來不是完美路況，而是真實世界里的各種意外。

任澤平最近就說，自動駕駛99%的場景都能應(yīng)對，但1%的極端場景，才是真正的卡點。過去大家都覺得，只要堆夠數(shù)據(jù)、做好規(guī)則就行，可現(xiàn)在才發(fā)現(xiàn)，這種模式根本行不通。

現(xiàn)在全行業(yè)都在轉(zhuǎn)向，不再做只會“守規(guī)則”的“乖學(xué)生”，而是要做能應(yīng)對混亂的“老司機”。

簡單說，就是讓AI像人一樣學(xué)常識、預(yù)判危險，甚至在虛擬世界里模擬人類幾百年的駕駛經(jīng)驗，提前練會應(yīng)對各種“隱藏Boss”場景。

Waymo的升級思路，也印證了這一點：不再孤立看每個紅綠燈，而是讓車子明白“現(xiàn)在整個區(qū)域都停電了”，自主判斷該怎么開。

畢竟未來的技術(shù)比拼，不是看誰跑的里程多，而是看誰能扛住更多意外。

資本市場也終于冷靜下來了。以前，自動駕駛公司靠“顛覆出行”“降本增效”的故事，就能拿到高額估值。

可這次事件讓資本看清：從“技術(shù)能用”到“商業(yè)可靠”，中間還隔著無數(shù)個“大停電”式的意外。

摩根士丹利就預(yù)測，未來特斯拉Cybercab的運營成本，每英里只要0.59美元，比Waymo的0.75美元便宜不少。這意味著，以后行業(yè)拼的不只是技術(shù)，還有成本和穩(wěn)健性，光靠講故事可不行了。

值得一提的是，咱們國內(nèi)的自動駕駛，倒是在穩(wěn)步推進(jìn)。12月20日，重慶頒發(fā)了國內(nèi)首塊L3級自動駕駛正式號牌，長安汽車、北汽藍(lán)谷率先試點，標(biāo)志著咱們正式邁入L3時代。

但舊金山的教訓(xùn)也提醒咱們，極端場景的應(yīng)對能力，仍是全行業(yè)的必修課，可不能急于求成。

麻省理工的交通專家也說了，短期內(nèi)，自動駕駛還離不開人類的幫助，得保留人類備份機制，把機器智能和人類智能結(jié)合起來，才是最穩(wěn)妥的方式。

畢竟再先進(jìn)的AI，也不如人類司機的“應(yīng)急反應(yīng)”靠譜。

自動駕駛想替代人類司機，先過了“意外考驗”這關(guān)再說！靠規(guī)則和數(shù)據(jù)堆出來的“完美”，在真實混亂面前不堪一擊。與其急著擴張圈地、講故事騙資本，不如沉下心來，把無燈路口、大范圍停電這些“小意外”搞定。能在混亂中穩(wěn)穩(wěn)開過去的科技，才配叫“未來出行”；要是連停電都扛不住，頂多算個“昂貴路障”！