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馬斯克狂噴！停電，竟然成了智能汽車的頭號殺手？
當地時間12月21日晚，美國舊金山出現了一起大規模停電事件。
但誰承想，停電影響13萬居民日常生活也就罷了，居然還能導致全市交通中斷！
隨著紅綠燈徹底熄滅，只見一輛輛Waymo旗下的Robotaxi無人駕駛計程車成片趴窩，直接給路口圍了個水洩不通。
更要命的是，車上根本沒有安全員……
這也就意味著，它們根本沒法憑一己之力把車挪到安全地帶，只能等後台安全員一個個遠端操作，或是等人到現場施救。
而來救它們的人，又會被另一批Robotaxi堵在下一個路口。
在當地，無人駕駛和Robotaxi本就備受爭議。這種關鍵時刻掉鏈子的操作無異於雪上加霜，進一步損失了一大波路人緣。
這時，一直瞧不上Waymo的馬斯克火速下場，來了個落井下石：
停電，可沒有影響特斯拉的Robotaxi業務哦。
趴窩的Waymo和暢通無阻的特斯拉，形成了鮮明的對比——那句話怎麼說的來著，“全靠同行襯托”。
正因如此，有美國網友表示：如果我是Waymo，乾脆收工算了！接下來肯定是特斯拉一統自動駕駛江湖，還混個什麼勁兒啊！
但同樣地，也有人並不接受“特斯拉沒趴窩=FSD技術更先進”的邏輯。
畢竟自動駕駛要考慮的場景，那可太多了。如果要公平客觀地評判，肯定要綜合各種複雜場景下的應對策略，停電只不過是其中一種而已。
但不管怎麼說，Waymo的Robotaxi存在不足和漏洞，是板上釘釘的事實。
咱們先來說說Waymo為何會在路口集體趴窩。
Waymo Drive作為一步到位的L4自動駕駛系統，是典型的“重地圖、重規則”流派。
它的運行流程，也是繪製高精地圖——多冗餘系統下感知即時資訊——根據已有規則做出預測——規劃並執行路線行駛。
經過超1億英里真實道路資料的錘煉，Waymo Drive可以說已經進化得比較成熟了。
就比如，這次停電事件中，有網友質疑Waymo無法理解最基本的道路規則，才在路口“不知所措”，這麼說其實有失偏頗。
正如圈出來的法規所言，當交通訊號燈無法正常執行階段，所有方向都必須先停車，確認安全後才能通行。
這也是很多人提到的美國“四向停車”規則，具體通行順序稍微有點複雜——
先到的先走，直行/右轉車輛要比左轉車輛先走。如果四向車輛同時到達、且均需左轉，靠司機的手勢和眼神，或者其他人與人之間的交流方式協調通行。
該項規則，Waymo Drive是學了的，只不過沒應對好。
這就好比，學生在上課時學習了一道公式，結果考試考得是這道公式衍生出來的複雜陣列，解題難度瞬間激增。
Waymo發言人，也差不多是這麼解釋的：
雖然技術上車輛能夠應對訊號燈故障，但“公用事業基礎設施的重大故障”疊加由此引發的交通混亂，導致車輛為了安全起見，停留時間過長。
翻譯一下就是，當天晚上的舊金山，堪比黑暗森林的大型博弈現場。按照先停車、後視情況通行的原則，Waymo停在了路口，但遲遲無法確認道路可以100%安全通過，所以只能按兵不動。
這在外界看來，就是Waymo當機了。
好巧不巧，由於“當機”的車輛激增，雲端的遠端操作員只能協助處理一部分，處理速度根本趕不上新當機的數量。再加上停電導致斷網，這才讓道路被徹底堵死。
而馬斯克的“拉踩”，也是真的有底氣。
據評論區的網友分享，那怕停電了，特斯拉的FSD也不會對著一個沒有訊號燈的路口當機，水平甚至能追平甚至趕超“最優秀的人類司機”。
這就有意思了。
要知道，最早開始測試Robotaxi的Waymo，一直以來都被視為全球L4領域的領頭羊，技術實力穩坐頭把交椅。
而特斯拉到了今年6月份，才正式開啟試點營運Robotaxi，目前僅在美國德州奧斯汀的部分營運區域取消了安全員，在Robotaxi領域是妥妥的後來者。
怎麼在停電這種極端場景中，Waymo的表現還不如特斯拉呢？
這背後的根本原因，社長認為主要有兩點。
一方面，是Waymo海量路測里程中的資料缺陷。
或者不客氣一點說，是採集資料過程中的邏輯缺陷。
Waymo積累的里程資料有兩種，一種是模擬行駛資料，就是在電腦裡生成許多個能模擬現實路況的虛擬世界，讓Robotaxi在裡面鍛鍊應對能力；
另一種則是真實道路的營運里程，累計超1億英里，並且這個數字還在隨著每周45萬單的Robotaxi業務迅速增加。
理論上來講，Waymo可以將在真實道路上遇到的極端場景，放在模擬環境中反覆練習測試，直至找到最優處理方式後，再應用到真實世界中。
但Waymo以往積累的所有資料，都是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。
比如喪屍來了、空襲槍戰、或者是這次的停電導致訊號燈中斷，壓根不在Waymo的考慮範圍之內。
所以一旦規則不好使了、連人類司機都得靠眼神和手勢溝通博弈，定位L4的Waymo為了100%安全，必然會禁止在混亂中主動參與博弈，當機也就成了必然。
另一方面，是Waymo與特斯拉在自動駕駛技術路線上的不同。
Waymo的選擇，是配備雷射雷達的多感知融合方案。
它並沒有完全押注端到端大模型，而是採用世界模型結合端到端學習的混合設計，目的就是為了能更有力地提供安全兜底能力。
特斯拉的路線大家就比較熟悉了：堅定支援純視覺方案。並且自打FSD V12版本以來，特斯拉就是將端到端大模型引入自動駕駛路線的頭號玩家。
關於多感知融合方案和純視覺方案，最大的區別不是有沒有雷射雷達，而是背後的感知演算法邏輯。
多了雷射雷達（和毫米波雷達），意味著更多的感知來源，和更高等級的保障。
但這時，會對演算法和算力提出更高的要求——
一個極端的例子是，雷射雷達告訴你前面有個巨大的透明塑料袋，你需要剎車；但攝影機依然能看清前面的路，告訴你可以繼續開。
人類司機當然能通過經驗自行處理。但當資料衝突的時候，演算法到底該相信誰？更何況算力如果不夠，等系統從猶豫中反應過來，車輛已經來不及操作了。
因此，所有做L4自動駕駛的公司，都要在演算法和算力上下大工夫。
從這個角度出發，特斯拉的純視覺路線要處理的感知資訊更少，決策過程更簡單。
FSD的端到端大模型，可以在不依賴高精地圖和程式碼規則的情況下，通過攝影機傳來的資訊隨機應變，做出比人類駕駛員更優秀的應對方案——
那怕這一場景，不曾模擬訓練過。
不過，經過這一番停電大考，Waymo也算是狠狠長了一回教訓。
12月23日，Waymo宣佈更新Robotaxi的自動駕駛系統，以提升應對停電場景的能力。此外，Waymo還表示將吸取這次停電事件的經驗，從而改進緊急響應協議。
不得不說，Waymo這次雖然在全世介面前現了眼，但也收集到了極端場景下的寶貴資料，還是有收穫的。
只不過，這收穫的代價屬實有點大。
寫在最後
馬斯克對Waymo的反唇相譏，其實也反映出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。
畢竟在馬斯克眼裡，自動駕駛是特斯拉未來最重要的增長來源之一，也必然會成為馬斯克多項工作中的重中之重。
本次舊金山停電事件，其實對Waymo和特斯拉雙方都提了個醒：必須重視平時很難遇到，但一旦出現，就會產生巨大社會影響的極端場景。
對於Waymo這類L4自動駕駛公司來說，激進（效率）與保守（安全）之間的平衡，會更加難以把握。
社長相信在不少人眼裡，都希望Robotaxi在道路通暢的時候能夠遵守交規，確保安全；但到了路況糟糕的時候，又希望它能耍點“小聰明”繞開規則，效率優先。
然而，既想要Robotaxi精準讀懂人類每一次的駕駛偏好，又想讓它和道路上各類交通參與者的博弈中取得勝利……這和“讓人類永遠保持理智”一樣，是一種奢望。
至於想要徹底消滅交通事故，或許，只能期待一下車路協同下的全自動交通？
但無論如何，從L2漸進式實現L4，與一步到位實現L4的路線之爭，似乎開始要有眉目了。 (電動車公社)