一次偶然的事故，让Waymo再次成为舆论焦点。
刚过去的周末，旧金山遭遇大范围停电，这场突如其来的事件，不仅影响了十多万家庭和商户的正常生活，也导致城市公共交通系统陷入混乱。
然而，在此次“黑天鹅”事件中，Waymo却成为了受影响最大的“受害者”之一。
由于大范围停电，交通信号灯全部失效。Waymo的自动驾驶出租车因无法识别熄灭的信号灯，选择了原地停车，直接导致数十辆自动驾驶出租车在十字路口“趴窝”，旧金山多个交通路段因此陷入瘫痪。
在此情境下，特斯拉的CEO马斯克适时发声，暗示特斯拉的Robotaxi并未受到类似影响。
据称，特斯拉的Robotaxi在这次事件中表现正常。
01 停电引发的混乱与Waymo的困境
事件的起因，是一场发生在太平洋燃气电力公司（PG&E）变电站的大火。12月20日，这场大火导致旧金山市约30%的区域停电，恰逢圣诞节前的购物和社交高峰期，停电的影响被进一步放大。
Waymo的自动驾驶车队，则因这次突发事件而陷入了尴尬境地。Waymo Robotaxi无法识别熄灭的红绿灯，选择了安全模式——双闪并原地停车，这直接导致了车辆在路口拥堵，形成了长长的车龙。尽管后车不停鸣笛，Waymo的车辆也纹丝不动。
有当地居民描述，在周六晚约9点45分，他看到至少三辆Waymo自动驾驶车停在道路中央，其中一辆就位于特克大道靠近帕克大街的路段，造成了交通阻塞。
一些乘客也反映，曾被困在车内长达数十分钟。
从这次事故中不难看出，Waymo的远程监控中心似乎缺乏应对此类突发状况的充分准备，导致数十辆自动驾驶车辆在路上长时间滞留。
Waymo方面对此回应称，其Waymo Driver系统设计为在信号灯失效时，会将路口视为“四路停车”模式。但此次停电规模过大，导致车辆停留时间远超预期，从而加剧了交通拥堵。
然而，这一解释似乎显得有些苍白，免不了让公众对其技术可靠性产生质疑。事实上，这并非Waymo首次遭遇大规模“趴窝”事件。早在2023年4月，就有5台自动驾驶出租车因大雾而在市区街道停止服务。当时Waymo的回应是，将通过软件更新来改善车辆在恶劣天气和停车场景下的表现。
此次大规模停运事件，再次引发了竞争对手的嘲讽。马斯克在社交媒体上直接发文强调，“特斯拉Robotaxi未受旧金山停电影响”。
值得注意的是，特斯拉目前尚未在旧金山推出Robotaxi服务，并且其在湾区的Robotaxi测试车辆也配备有安全员，随时准备接管驾驶。为了佐证自家技术，特斯拉还发布了一段视频，展示其Robotaxi即使在红绿灯失效的情况下也能正常通行，并配文宣传其FSD已经在数十亿英里实际路况中接受训练，包括应对停电场景。
02 为什么又是特斯拉？技术路线的差异分析
Waymo自动驾驶车辆的集体“趴窝”，暴露出当前L4级自动驾驶领域的一个普遍问题：一旦外部基础设施出现故障，或者环境中出现大量人工规则未覆盖的“边缘场景”，自动驾驶系统就可能面临崩溃。
L4级自动驾驶高度依赖于传感器协同工作，例如激光雷达、毫米波雷达和摄像头等。而交通信号灯，作为一种简单直接的决策依据，在失效时会对依赖它的系统造成巨大影响。
在中国，不少L4级自动驾驶车队正积极探索“车路云一体化”的商业模式，该模式强调“聪明的车+智慧的路+强大的云”的协同。然而，这种看似强大且安全的闭环系统，在某种程度上也可能非常脆弱。一旦道路基础设施瘫痪，决策系统便会失去关键的决策依据。
当通信受阻，Waymo的自动驾驶车辆如同失去风筝线，成为了信息孤岛。远程协助也难以处理这些极端场景，当既定的规则失效时，车辆只能启动最低风险模式——原地停车。
究其根本，这可能源于Waymo核心算法在非典型场景下的预设不足。
特斯拉则秉持“第一性原理”，其FSD（全自动驾驶）采用了端到端的神经网络架构，核心在于模仿人类驾驶员的直觉化决策过程。
这种架构的输入包括多路摄像头视频、车辆运动信息等，直接输出控制信号，省略了传统模块化方案中复杂的中间步骤。尤其是在FSD V14版本之后，特斯拉进一步集成了多模态能力，融合了视觉、语言和3D空间理解，使得车辆能够像人类一样处理复杂场景，例如在施工区域绕行或应对停电的红绿灯。
相较之下，特斯拉FSD可能具备更强的对非典型场景进行实时推理的能力。从技术原理上看，基于人工智能驱动的Robotaxi，无疑拥有更强的泛化能力。
因此，我们可以得出一个简单的结论：提升AI的上限，自然能带来更高级别的自动驾驶能力。
这次事件对Waymo而言，无疑是一次严峻的“压力测试”，但这次测试的结果并不理想。反观特斯拉，则获得了一个展示其技术优势的契机。
最新消息显示，特斯拉FSD车队学习负责人发布了一段视频，暗示特斯拉Robotaxi可能已开始移除安全员。第三方数据显示，在奥斯汀已有三台特斯拉Robotaxi移除了安全员。
Waymo最强大的竞争对手，正以惊人的速度加速前行。
