一場大規模停電月中席捲舊金山大部分地區，影響了全市近三成的區域，超過 12 萬用戶最初失去電力。這場突如其來的電力中斷與太平洋瓦斯與電力公司 (PG&E) 變電站的一場火災有關。然而，停電不僅癱瘓了城市基礎設施，更在街頭實時上演了一場關於自駕技術路線的嚴峻考驗。
Waymo 大規模停擺引發交通混亂
在大停電發生後，Waymo 公司迅速宣布暫停了其在舊金山灣區的自駕叫車服務。社群媒體上流傳的照片和影片顯示，許多 Waymo 的無人駕駛計程車停滯在繁忙的道路和十字路口中央。獨立記者 Mario Nawfal 指出，當燈光熄滅時，「區別不再是理論，而是交通」。
Waymo 發言人表示，公司暫時中止服務是基於「廣泛的停電」。儘管 Waymo Driver 技術原本設計上能夠將故障的交通訊號燈視為「四向停車」(Four-way stops) 處理，但在公用事業基礎設施的重大故障，加上由此引發的交通混亂時，車輛為了確認路口能夠百分之百安全通過，停留時間遠比平常長。這種「當機」現象激增，導致雲端遠端操作員難以應對所有車輛，進一步加劇了道路的堵塞狀況。
特斯拉「賭注混亂」獲得勝利？
與 Waymo 形成鮮明對比的是，當地媒體報導指出，使用全自動駕駛軟體 (FSD) 的特斯拉車輛在停電期間仍保持移動。
特斯拉執行長馬斯克 (Elon Musk) 隨即在社群媒體上表示，舊金山的停電並未影響特斯拉的 Robotaxi。Musk 藉機批評了 Waymo，他和其他支持者認為，這是因為特斯拉的 AI 是經過「數十億英里的真實世界駕駛」訓練，而非在「充滿完美數據的模擬中」進行訓練，因此更能處理現實世界的混亂。
記者評論稱：「Waymo 押注於地圖和秩序。特斯拉押注於混亂——並取得了勝利。」
技術路線的根本差異
這次事件凸顯了兩種主流自駕技術路線的差異。Waymo 的 L4 自駕系統屬於典型的「重地圖、重規則」流派，採用雷射雷達等多感知融合方案。Waymo 的資料庫雖然累積了超過 1 億英里的真實道路營運里程，但其邏輯缺陷在於，所有數據都建立在「城市交通訊號沒有中斷、交通秩序能基本維持」的前提下。一旦規則失效，Waymo 為了安全兜底，必然會選擇最保守的策略，即禁止在混亂中主動博弈。
相反地，特斯拉堅定支持純視覺方案，並在 FSD V12 版本以來引入了端到端大模型。純視覺路線處理的感知資訊較少，決策過程相對簡單。端到端大模型允許 FSD 在不依賴高精地圖和程式碼規則的情況下，通過攝影機資訊隨機應變，即使是不曾模擬訓練過的極端場景也能做出應對。
吸取教訓與未來競爭
這場停電對 Waymo 造成了巨大的負面影響，但也為其收集了極端場景下的寶貴數據。Waymo 已於 12 月 23 日宣布更新其自駕系統，以提升應對停電場景的能力，並承諾改進緊急響應協議。
馬斯克的落井下石，同樣反映出 Robotaxi 賽道競爭的白熱化。
目前，Waymo 的 Robotaxi 車隊數量為 2500 輛，在美國 5 個大城市展開營運。到了明年，Waymo 計畫進一步擴張，再新增 12 個營運城市，其中還包括首個出海城市英國倫敦；還會新增其他 12 座測試城市，為後續營運提前鋪路。
而特斯拉無需安全員的「真 · 無人車」，也會隨著 Cybercab 量產，從德州奧斯汀的約 150 輛，提升到明年預計的 1000 輛。
新聞來源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網