長尾問題難解決

作者｜王磊

編輯｜秦章勇

Waymo，又翻車了

上周六，是美國的第250個獨立日，舊金山的夜空被煙花點亮的同時，一輛Waymo無人車也“燃”起來了...

據舊金山消防部門通報，當晚在康涅狄格街1200號街區附近，一輛無人駕駛的Waymo車輛徑直碾過路面正在燃燒的煙花，結果煙花引燃了車輛。

隨即消防人員趕到后撲滅明火，被點燃的Waymo也被拖離現場。慶幸的是，事發時車內無乘客，沒有人員受傷報告。

這還不是最戲劇性的，在當晚現場不少舊金山居民都拍到，不少Waymo車輛直接撂挑子：故障的、拋錨的、以至于不得不呼叫拖車拖走，造成交通嚴重堵塞，而且一堵就是長達3到4個小時。

獨立日下的舊金山用一場煙花，給Waymo上了一堂長尾場景實操課...

而且，這已經是在短短兩個月，Waymo第三次引發運營事故了。

01

狀況百出

這次的車輛起火事件，雖然不是Waymo自己的鍋，但也是Waymo自己一手釀成的——誰家“好車”，會沖著正在點燃的煙火當正常道路一樣的開過去？

在X平臺上，有車內的乘客記錄下了這刺激的一幕，視頻顯示，一名行人正在路口點燃煙花，后面一輛無人出租車正常駛來，煙花被點燃后，行人撤離路邊，但是這臺載有乘客的Waymo卻并沒有選擇繞行，而是直接駛過正在燃燒的煙花區。

視頻里還能聽到乘客說“哦不，不，不”，然后問“哥們，我們著火了嗎？”，所幸這臺車沒有沒點燃。

但真正讓人頭疼的，不是幾輛和煙花“過不去”的Waymo無人車，真正值得琢磨的是后續引發的一些系列的蝴蝶效應：車輛停滯、電量耗盡、等待拖車、堵上加堵。

多位舊金山居民發布的視頻顯示，在7月4日慶?；顒拥幕靵y場面中，Waymo車輛要么出現故障、要么拋錨，或被拖走。

據Business Insider報道，當晚舊金山北部出現了嚴重交通擁堵，金門大橋煙花表演結束后還出現了計劃外的道路封閉。其中有大量Waymo車輛被困在擁堵車流中。部分車輛在怠速等待時電量耗盡，需要拖車處理。

“我們被告知，可能需要3小時到4個小時才能把這些故障車輛拖走，之后交通才能恢復?！币晃幻麨轳R爾科·古鐵雷斯(Marco Gutierrez) 的X用戶在一條Waymo被拖走的視頻下方寫道。

隨即Waymo的發言人就發表了緊急聲明，是因為“極端交通擁堵”干擾了正常運營，已與當地部門協調清理車輛，沒有人員受傷，而且這些車輛當時均處于完全自動駕駛狀態。還表示，“我們的團隊始終在評估各種方法，以增強Waymo在重大交通中斷情況下的應對能力?！?/p>

愣是沒提一句，自家車輛沖入煙花爆炸區域，導致失火的情況。

雖然不得不承認，獨立日當晚的舊金山確實是一個極其混亂的狀態：煙花在路口炸開、行人圍觀、道路臨時封閉、車流堵死、大量網約車和私家車同時涌入。

但這不該是一臺無人車，無法識別出煙花點燃區域這類危險場景的理由。

02

翻車不斷

自今年來，Waymo在運營過程中不斷有翻車事件。

就在前不久，Waymo宣布召回3871輛自動駕駛出租車，基本是全部車隊的規模，這是Waymo近兩年來第六次發起召回。

召回的理由，聽起來簡單得近乎荒謬：車輛的感知識別系統存在缺陷，可能無法正確識別高速公路施工區域的標識和路障，導致無人車誤入封閉施工路段。

因為在召回之前，Waymo已確認至少13起此類事件——其中鳳凰城4起，舊金山7起，剩下2起未披露具體城市。

鳳凰城在4月11日和19日先后發生6起事故，車輛直接駛過匝道封閉標志進入施工區域，舊金山灣區則在5月18日一天之內就出現7起，車輛從交通錐之間穿行，駛入仍在施工的高速車道。

還有網友直接現身說法，在社交媒體上發布了車輛沖過錐桶、在巨大的施工卡車之間左右穿梭甚至加速，最后被警車追趕的視頻。

事故發生后，Waymo第二天就停止了所有Robotaxi的高速公路運營，隨后向美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）提交了自愿召回備案，一直到上個月正式召回。

同樣是在5月，Waymo無人車還出現了“幽靈交通”的現象，凌晨6點，一輛接一輛的Waymo無人車，排隊駛進一個死胡同，然后掉頭，再原路離開。1小時來了近50輛，沒有乘客，沒有司機，甚至沒有人知道它們為什么要來。

隨后有居民找來一張兒童交通警示牌堵在路口，結果是8輛Waymo無人車全部被困住，在狹窄的街道上來回打轉。

隨后Waymo發聲明：“我們重視社區反饋，已與合作車隊一起解決了這個路線問題?！?/p>

然后在今年4月，一輛Waymo無人車在極端天氣受困，盡管系統已檢測到路面積水，車輛卻仍以低速繼續前行，由于水勢比系統判斷的要急得多，最終被沖入溪流。

Waymo事后承認其軟件存在缺陷，但尚未完全開發出識別并避開積水區域的最終方案，暫時只能通過召回推送臨時軟件更新，通過地理圍欄在特定時間和區域限制車輛行駛。

更早之前，2026年1月，菲尼克斯一輛Waymo誤入輕軌軌道，乘客緊急逃生。同月，圣莫尼卡一輛Waymo在小學附近斑馬線撞到兒童，輕微傷。圣何塞機場，Waymo載著乘客行李直接開走，乘客被迫空手登機。

Waymo對各類事件的回應模式高度一致：承認問題、推送軟件更新、強調安全記錄。

但違規仍在繼續，仿佛修復的永遠都是上一道題，而下一道題Waymo完全無法預測。

03

“長尾”的頑疾

其實復盤Waymo自今年以來所出現的運營事故，無論是極端天氣情況，或者高速維修施工路段，還是獨立日經典下的混亂城區模式，都指向了同一類技術痛點——“長尾復雜場景”。

比如，在正常道路上，車道線清晰、交通標志規范、其他車輛行為可預測，自動駕駛系統處理起來相對從容。

但施工路段完全不同，臨時路障擺放不規則、車道線可能被覆蓋或重新畫設、交通標志和日常不一致、施工人員隨機出現、甚至有些路段的限速和通行規則臨時改變。

這些變量疊加在一起，對感知系統的要求是指數級上升的，Waymo的感知系統在常規場景下表現確實優秀，這也是它能拿到全球最多商業化運營許可的原因。

但頻頻翻車的Waymo暴露了一個核心矛盾：其系統擅長處理“規則內”的場景，但面對“規則臨時改變”的場景，仍然會犯錯。

目前Waymo采用的多傳感器融合的技術方案，目前正在運營的大多是第5代自動駕駛系統，配備了29個攝像頭、5個激光雷達、6個毫米波雷達。

Waymo的技術路線本就高度依賴預先繪制的高精地圖，以及規則化的條件觸發式的駕駛策略，這雖然在結構化環境中帶來了卓越的行駛體驗，但也意味著系統對“地圖之外”的場景天生脆弱。

這也是為什么，Waymo能在常規場景下，能做到嚴重傷亡事故率比人類駕駛員低13倍，但在臨時性、非標準化的道路變化場景下，頻頻翻車的原因。

比如，碾過煙花起火的那輛無人車，說明它的傳感器沒能識別出路面上那個“小型煙花”是危險物。激光雷達和攝像頭能看到障礙物，但“正在燃燒的煙花”在訓練數據里可能歸類為“微小障礙物”，系統判定不需要躲。

翻車倒不是因為算法不行，而是沒人教過它，即便用數據模擬一億公里，也模擬不出7月4日晚上舊金山那種“所有人都在慶祝、沒人按規矩來”的混亂。

或許Waymo在99%的場景下沒有問題，但剩下的1%——也就是所謂的“長尾場景”，往往是最容易發生變故的，而這恰恰是商業化更該面對的真實世界。

云端生成的場景分布，雖然會覆蓋真實世界會遇到的各種失敗模式，但真實失敗的組合方式，永遠比仿真更出人意料。車隊越大，跑的里程越多，遇到極端復雜場景的概率就越高。

Waymo的安全性統計雖然在“平均意義”上優于人類駕駛員，但長尾場景恰恰是統計均值失效的地方，當Waymo的短板愈發明顯，Robotaxi的全球座次也該洗牌了。