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[业界] 旧金山全城大停电逼出Waymo软件升级 自动驾驶深夜会车全靠新补丁救场

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发表于 2 小时前 | 显示全部楼层 |阅读模式
哎呦喂,家人们,说出来你可能不信,就在上周,一场大火差点把旧金山的未来交通给“烧”短路了。具体点说,是12月20日那个周末,旧金山将近三分之一的城区,啪一下,黑了。不是氛围感那种黑,是真·断电,交通信号灯集体熄火,十字路口秒变大型人类司机懵逼现场。

这场面,对咱们凡人司机来说是地狱难度开局,可对满街跑的Waymo全自动驾驶出租车来说,那简直就是一场突如其来的、没有模拟题库的终极路考。Waymo是谁?它爹是谷歌母公司Alphabet,搞自动驾驶的明星选手。那天晚上,它的车队就在这片漆黑又混乱的街道上,硬着头皮跑了成千上万个订单。

停电原因?太平洋燃气电力公司(PG&E)​ 的一个变电站着了火。这一把火,直接让城市交通脉络大瘫痪。你想想看,多少个路口,红绿灯全灭。按照交通法规,这时候每个路口都该视为“全向停车”(All-way stop),也就是咱们常说的,到路口停一停,先到先走,互相谦让。道理都懂,但真开起车来,全凭司机们的眼神交流和“路德”(路怒的反义词,指行车礼仪)。

那Waymo的机器人司机咋办呢?它脑子里确实装着“灯灭即停”的规矩。但问题出在它的“性格”上——它太谨慎了。根据Waymo自己事后复盘的说法,它们的系统在遇到这种完全摸不清状况的异常场景时,会频繁地向后方指挥中心发送“确认检查请求”。简单说就是:“报告总部,前方信号灯全黑,周围有车,我判断该走,请确认!”这套谨慎的确认流程,在平时小范围故障时挺好用,能确保万无一失。

可那天晚上,旧金山不是几个路口黑,是成片成片地黑。Waymo车队在同一时间、在全城不同角落,遭遇了超过7000个漆黑的交通信号。这下好了,确认请求像雪崩一样涌向后台系统,直接造成了请求积压和响应延迟。你可以想象一下这个画面:一辆Waymo车稳稳地停在一个黑暗路口,它“思考”了一下,决定启动,但按照规定它得先问一嘴后台。后台可能正被几千个同样的询问挤爆了,回复慢了几秒。就在这几秒里,人类司机可能已经按喇叭了,或者瞅准空当“咻”一下就挤过去了。Waymo的车虽然安全,但可能就显得有点“迟疑”和“刻板”。

这事儿一出来,别说乘客和路人怎么看,投资者心里也打鼓啊。Alphabet的股票(GOOG)最近本来就在波动,自动驾驶业务可是它面向未来的一张关键王牌,这张牌在极端天气、复杂城区的可靠性,直接关系到它的估值故事。你想想,如果一次城市级停电就能让自动驾驶车队“降效”,那还怎么吹嘘它能应对真正的现实世界?

所以,Waymo的反应速度相当快。就在这两天,他们官方宣布了应对方案,核心就一句话:给我们全车队的软件打个补丁!​ 这次不是小修小补,是专门的、针对“大规模停电”场景的全车队软件更新。这次升级的目标很明确,就是让车辆在未来再碰到这种“全市一片黑”的极端情况时,能更果断、更流畅地自己处理,减少对后台确认的依赖。

怎么实现呢?不是让车变莽撞,而是给它的“大脑”注入更具体的场景知识。原来它只知道“灯灭了,按规则来,但要请示”。更新后,它可能会结合更多信息,比如接收到全市范围停电的警报、定位信息显示处于已知的停电区域、同时感知到周围多个路口信号灯均失效——当这些条件叠加在一起,系统就能自我确认:“噢,这不是一个路灯坏了,这是一场大停电。我已身处其中,标准处理流程已启动,无需反复确认,按既定规则安全通行即可。” 这样一来,处理效率就能大幅提升,避免再次出现请求挤爆后台的尴尬。

除了给车“吃药”,Waymo还打算给“外部沟通”也升级一下。他们宣布要扩大与消防、警察等急救人员的协作,并且更新自己的紧急响应协议。我猜啊,这意思可能是以后万一再出事,Waymo能更快地和交警部门联动,甚至可能让急救车辆在系统里获得更高级别的优先路权,或者让后台操作员能更直接地引导车辆避开核心混乱区域。

说白了,这次旧金山大停电,对Waymo而言,是一次极其难得的、无法在实验室里复现的“压力测试”。它暴露了在极端规模化异常场景下,过于保守的确认机制可能成为效率的瓶颈。但反过来看,Waymo能在事发后几天内就迅速公布一套包含软件、协议和协作的升级方案,也恰恰展示了成熟自动驾驶公司该有的应对能力——从真实世界的混乱中学习,然后快速迭代。

所以,别小看这次看似被动的软件更新。在投资者眼里,这或许是Waymo和Alphabet向市场证明其“系统韧性”和“快速进化能力”的一个小动作。自动驾驶要想真正融入城市血脉,光会处理晴天丽日的标准路况远远不够,它必须能经受得住深夜、暴雨、浓雾,乃至这次这种全城规模的意外停电。这次“补丁”能打几分,或许要等到下一次城市级意外来临时才能见分晓。但至少,旧金山那黑暗的几小时,给所有自动驾驶公司上了一堂价值连城的实战课:真正的智能,不仅在于遵守规则,更在于在规则崩塌的混沌中,依然能找到安全、高效前进的路径。

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