四川
無人車為什么總被“常識”干翻？
撰文 | 麥哩
題圖 | 網絡
2026年7月4日，舊金山。金門大橋的煙花秀結束后，數十萬人涌向街道。
擁堵是預料之中的。預料之外的是，數十輛Waymo自動駕駛車輛，停滯在了擁堵的道路上。有目擊者拍下現場，大約20輛Waymo排成一排，動彈不得。有些車電量耗盡，需要拖車拖離。
煙花秀當夜，一輛載著乘客的Waymo直接碾過了一顆正在燃燒的煙花。乘客事后說："還慶幸自己活著。"
Waymo表示，嚴重的交通擁堵及計劃外的道路封閉，干擾了公司部分車輛的正常運營。卡內基梅隆大學教授Phil Koopman則指出：“遠程協助人員只有幾十個。如果100輛車同時被困，根本沒有足夠的人手解困。”
規模越大，事故越多
2026年是Waymo的“擴張之年”。從2025年的5座城市擴展到了目前的11座，總服務面積超過1400平方英里。車隊規模接近4000輛，每周完成約50萬次付費出行。
但擴張的另一面，是事故密度的上升。
就在獨立日事件前不久，，涉及3871輛車。原因是車輛在高速公路上，13次未能識別施工區域封閉標志，直接駛入預設施工區。5月19日，Waymo全線叫停高速公路運營。
1月7日，鳳凰城，一輛Waymo誤入輕軌軌道，乘客緊急逃出，車繼續沿軌道滑行，迎面逼近一列列車；1月29日，圣莫尼卡，一輛Waymo在小學附近斑馬線撞到一名兒童；5月，圣何塞機場，一輛Waymo帶著乘客后備箱里的行李自行駛離。
這是Waymo的第六次召回。此前五次涉及洪水、校車、電線桿等場景。
煙花、施工區、輕軌：同一個問題煙花、施工區、輕軌，這些事故指向同一個問題：AI能識別物體形態，卻無法判斷危險意圖。
碾過煙花的Waymo，傳感器“看到”了路面上的物體，但它不知道那是一個正在燃燒的爆炸物。駛入施工區的Waymo“看到”了錐桶，但它沒有理解“封閉施工”意味著“不能進”。誤入輕軌軌道的Waymo“看到”了軌道，但它不知道列車正在逼近。
Waymo官方稱，其車輛嚴重事故率較人類駕駛員降低92%。但這個數字，衡量的是"正常駕駛條件下"的事故率。煙花、施工區、輕軌，這些長尾極端場景，系統判斷完全失效。
人類司機看到煙花會主動避讓，因為“那東西會爆炸”是常識推理。而AI沒有常識，它只有模式匹配。模式匹配在95%的場景下足夠好，但剩下5%的極端場景，才是"安全"和"災難"的分界線。
資本市場的十字路口
事故發生后，Waymo的回應延續了此前的模板式表述。但資本市場已經在重新算賬。
2026年2月，Waymo完成160億美元D輪融資，投后估值1260億美元。這個估值建立在“純L4無人駕駛規模化”的敘事之上。但獨立日煙花、施工區召回、輕軌誤入，這些事件疊加在一起，正在動搖一個核心假設：純無人駕駛能否在非標準化復雜城市場景中可靠運營？
與此同時，Uber的“混合運力”路線正在獲得更多資金認可。Uber CEO的判斷是，“自動駕駛技術創新很快，但有意義的商業化需要更長時間”。在自動駕駛完全成熟之前，人類司機和Robotaxi混合運營是更務實的過渡路徑。人類司機處理復雜場景，Robotaxi處理標準化路線。不需要等到"AI覆蓋所有場景"才能賺錢。
長尾沒有盡頭
煙花屬于極低概率極端場景。全球所有自動駕駛廠商都無法覆蓋全部突發非常規物體 。起火車輛無乘客、無傷亡，損失可控，屬于技術迭代必經的測試案例 。
但問題在于頻率和密度。Waymo在2026年計劃進入超20座城市，包括倫敦和東京。每進入一座新城，就新增一套氣候、道路、行人習慣、監管規則的組合。每多跑一英里，遇到極端場景的概率就高一分。
長尾沒有盡頭。不是“等技術成熟就好了”。技術越成熟，暴露的未知就越多。區別只在于：誰在為這些未知買單，以及買單的速度能不能跑贏擴張的速度。
Waymo的訂單量還在漲，證明標準路況內開車確實沒有問題。但獨立日的擁堵和煙花證明的另一件事是：當現實世界不再“標準”時，無人車和人類司機之間的差距，不是參數能填平的。
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